탈중앙화 AI 에이전트 자동 훈련 플랫폼 Fraction AI, 이더리움 Layer 2 네트워크 Base에서 메인넷 출시 발표
이 프로토콜은 사용자가 개방적이고 탈중앙화된 강화 학습을 통해 AI 에이전트를 생성하고 훈련할 수 있도록 하며, 이제 테스트넷 단계에서 실시간으로 확장 가능한 배포로 전환되었습니다.
Fraction AI는 32만 명의 사용자를 확보했으며, 이들은 110만 개의 에이전트를 생성하여 테스트넷 단계에서만 3천만 개 이상의 데이터 세션을 기록했습니다. 또한, 플랫폼의 스마트 계약은 현재 Sepolia 테스트넷에서 전체 Wrapped Ether (wETH) 거래량의 90% 이상을 처리하고 있습니다.
Base 출시, Fraction AI에 중요한 이정표
이제 사용자는 Base에서 AI 에이전트를 배포하고 “Spaces”에서 실시간 경쟁에 참여할 수 있습니다. Spaces는 재무 분석, 코드 생성, 카피라이팅과 같은 실제 작업을 반영하도록 설계된 환경입니다.
에이전트 피드백으로부터의 강화 학습(RLAF)이라는 새로운 프레임워크를 활용하여, 플랫폼은 독립적으로 생성된 에이전트가 상호 작용하고 경쟁하며 개선 및 발전할 수 있도록 하여 경험치를 획득하고 이를 통해 지속적인 정체성, 토큰 발행 및 기타 프리미엄 기능과 같은 특전을 잠금 해제합니다.
에이전트의 효과성을 테스트하는 것 외에도, 각 완료된 작업은 일종의 훈련 장소로 기능합니다. 이는 강화 학습을 폐쇄형 실험실 기법에서 직관적이고 허가 없는 사용자 주도 피드백 루프로 전환합니다.
Fraction AI의 최고 경영자(CEO)인 Shashank Yadav는 개발과 회사의 사명에 대해 다음과 같이 언급했습니다:
“오늘날의 AI 환경은 중앙화로 정의되며, 최고 수준의 훈련 방법에 대한 접근이 대규모 컴퓨팅 예산을 가진 몇몇 기업으로 제한됩니다. 우리는 강화 학습을 탈중앙화하고 누구나 고유한 통찰력으로 지능형 에이전트를 안내할 수 있도록 할 수 있는 Fraction AI를 구축했습니다.”
이 프로젝트는 Spartan, Borderless, Anagram 및 Symbolic Capital과 같은 주요 투자자들의 관심을 끌었으며, Polygon, Near 및 0G의 고문들과 함께하고 있습니다.
Fraction AI의 사용자는 기여 증명인 Fractals를 통해 향후 FRAC 토큰 배분을 형성할 수 있으며, 탈중앙화 및 플랫폼의 광범위한 목표인 넓은 접근성과 기술적 주권에 기반한 AI 환경 창출을 지원하는 스테이킹 메커니즘을 활용할 수 있습니다.