🦉Unibase - 온체인 신원의 개념과 중요성 복습편 7

온체인 신원은 블록체인에 등록된 디지털 신분증에 가깝습니다. 유니베이스는 각 AI 에이전트에 고유한 온체인 ID를 부여해, 에이전트의 존재와 행위를 검증 가능한 기록으로 남기려는 방향을 잡고 있습니다. 이 구조가 의미 있는 이유는 에이전트 경제에서 가장 비싼 비용이 신뢰이기 때문입니다. 신원이 없으면 거래도 협업도 결국 불신 비용으로 막히고, 신원이 생기면 평판과 책임이 쌓이면서 협력이 빨라집니다. 이 지점은 생태계 확장과 파트너십에 있어서도 호재로 작동할 수 있는 구간입니다

1️⃣온체인 신원이란 무엇인가
온체인 신원은 체인 위에 등록된 신분증 같은 개념입니다.
에이전트가 누구인지, 어떤 활동을 했는지, 어떤 이력을 쌓았는지를 검증 가능한 방식으로 남겨 신뢰 기반의 상호작용을 가능하게 합니다. DID 같은 탈중앙화 신원 프레임과 결이 맞습니다.

2️⃣왜 AI 에이전트에 신원이 필요하나
익명 에이전트끼리 연결되면 악성 행위가 반복되기 쉽고, 협업은 느려집니다.
신원이 붙으면 행위 추적과 책임 귀속이 가능해져 억제력이 생기고, 평판이 쌓일수록 협력 비용이 내려갑니다.

3️⃣ERC-8004가 하는 역할
ERC-8004는 에이전트 전용 신원과 평판 레지스트리를 만든다는 발상에 가깝습니다.
에이전트별로 ID와 평판 이력을 관리할 수 있게 되면, 거래나 협업 전에 상대의 신뢰도를 조회하는 흐름이 가능해집니다.

4️⃣평판이 생기면 어떤 변화가 생기나
예를 들어 판매/서비스 제공 에이전트가 과거 거래에서 좋은 평가를 누적했다면, 상대는 새 거래 전에 평판을 확인하고 리스크를 줄일 수 있습니다.
반대로 악성 행위는 평판 훼손으로 이어져 장기적으로 활동이 어려워지기 때문에, 시장 자체가 더 건강해질 여지가 생깁니다.

5️⃣장기적으로 열리는 확장
신원 체계가 있으면 거버넌스 참여, 권한 부여, 책임 설계 같은 상위 레이어도 올리기 쉬워집니다.
결국 온체인 신원은 에이전트 경제의 신뢰 토대이고, 표준 채택과 통합이 늘어날수록 생태계 파트너십 확장 측면에서 호재로 읽힐 가능성이 커집니다.

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온체인 신원은 이름표가 아니라 거래를 가능하게 만드는 장치입니다. 에이전트가 늘어날수록 신뢰 비용이 폭증하는데, ID와 평판이 있으면 그 비용을 구조적으로 낮출 수 있습니다. 유니베이스 관점에서는 ERC-8004 같은 표준이 실제로 얼마나 널리 붙고, 평판 조회가 실사용 흐름으로 굳는지가 핵심 체크 포인트입니다.
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➡️Unibase 스토리텔러 목록

- Unibase란 어떤 프로젝트일까??? 1
- Unibase의 비전 - 오픈 에이전트 인터넷 2
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- Unibase가 해결하는 3대 문제점 4
- Unibase - AI 에이전트의 기억 상실 문제 어떻게 해결할까? 5
- Unibase - AI × Web3 통합 6
- Unibase 애플리케이션 레이어 7
- Unibase 미들웨어 레이어 8
- Unibase 코어 레이어 9
- Unibase 인프라 레이어 10
- Unibase 온체인 아이덴티티 11
- Unibase 탈중앙화 메모리 12
- Unibase 에이전트 상호운용성 13
- Unibase - 지속적 자가 진화 14
- Unibase - AIP 프로토콜 15
- Unibase - Membase 16
- Unibase DA – 초고속 데이터 가용성 레이어 17
- Unibase - 데이터 무결성 18
- Unibase - 초고속 데이터 처리 구조 19

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#유니베이스 #UNIBASE

🦉Unibase - 탈중앙화 메모리란 무엇인가? 복습편 8

탈중앙화 메모리는 중앙 서버가 아니라 분산 네트워크에 저장되는 기억 저장소를 말합니다. 유니베이스는 이걸 Membase라는 메모리 계층으로 구현하려고 하며, 대화 로그나 지식, 임베딩 같은 AI 데이터를 블록체인과 분산 저장 구조에 연결해 장기적으로 보관하고 재사용하는 그림을 제시합니다.

핵심 포인트는 “그냥 저장”이 아니라 “검증 가능하고 권한 제어가 되는 기억”입니다. 즉, 에이전트가 어떤 기억을 읽고 썼는지의 흐름을 더 투명하게 만들고, 허가된 주체만 접근하도록 하며, 데이터 무결성까지 증명하는 방향을 노립니다.

1️⃣탈중앙화 메모리의 기본 정의
중앙화 DB 대신 여러 노드에 데이터를 분산 저장해 단일 장애점 없이 접근성과 내구성을 확보하는 메모리입니다.
에이전트 관점에서는 세션이 끝나도 기억을 유지하고, 다른 환경에서도 그 기억을 불러와 개인화와 누적 학습을 이어갈 수 있다는 점이 핵심입니다.

2️⃣Membase가 하려는 역할
Membase는 대화 기록, 지식 베이스, 에이전트 작업 조정 같은 데이터를 장기적으로 저장하고 재사용 가능하게 만드는 “에이전트용 메모리 레이어”로 설명됩니다.
메모리 저장만이 아니라 에이전트 관리와 상호작용 조정까지 포함하는 코어 레이어로 소개되는 점이 특징입니다.

3️⃣검증 가능하다는 게 왜 중요한가
탈중앙 저장은 “남아있다”는 장점이 있지만, 그 내용이 변조되지 않았다는 신뢰가 없으면 실사용에서 문제가 생깁니다.
유니베이스 문서 흐름에서는 온체인 검증과 분산 저장을 결합해, 메모리가 장기적이면서도 신뢰 가능한 기반이 되도록 설계한다고 봅니다.

4️⃣권한 제어와 접근 관리
에이전트 메모리는 모두에게 공개되면 프라이버시가 깨지고, 너무 잠기면 공유 지성이 죽습니다.
그래서 유니베이스는 권한 관리와 승인 메커니즘을 코어 컴포넌트로 강조하며, 허가된 에이전트만 특정 데이터/서비스에 접근하게 하는 방향을 제시합니다.

5️⃣확장성과 성능은 어떻게 보나
유니베이스 측은 고성능 처리량과 대규모 확장(예: 100GB/s 같은 수치, 엑사바이트급 저장)을 언급해 실시간 AI 워크로드도 겨냥하는 메시지를 냅니다. 다만 이런 수치는 실측이라기보다 목표/클레임으로 받아들이는 게 안전합니다.

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탈중앙화 메모리는 “AI가 잊지 않게 만드는 저장소”가 아니라, 에이전트 경제에서 신뢰와 확장을 동시에 잡기 위한 기반입니다. 그래서 실전 체크는 딱 두 가지로 줄이면 깔끔합니다. 첫째, 권한 제어가 실제로 사용하기 편한가. 둘째, 메모리가 실제 서비스 통합으로 이어지고 있나(파트너십과 채택). 여기서부터 호재의 무게가 결정됩니다.
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#유니베이스 #UNIBASE

🦉Unibase - 멀티에이전트 상호운용성이란? 복습편 9

멀티에이전트 상호운용성은 서로 다른 종류의 AI 에이전트들이 같은 규칙과 메시지 형식으로 서로를 이해하고, 역할을 나눠 협업까지 할 수 있는 능력을 말합니다. 유니베이스는 이를 위해 AIP(Agent Interoperability Protocol)를 전면에 내세우며, 에이전트 간 통신 표준에 온체인 신원, 권한 제어, 공유 메모리까지 함께 묶어 “연결만 되는 수준”을 넘어 “안전하게 함께 일하는 수준”을 지향합니다.

1️⃣멀티에이전트 상호운용성이 의미하는 것
서로 다른 플랫폼/언어/프레임워크의 에이전트들이 메시지를 주고받는 수준을 넘어, 호출·위임·협동 작업을 안정적으로 수행하는 능력입니다. 이게 없으면 에이전트 생태계는 결국 고립된 섬처럼 운영됩니다.

2️⃣AIP는 무엇이고, 왜 ‘표준’이 중요한가
유니베이스 문서에서는 AIP를 Web3 네이티브 멀티에이전트 통신 표준으로 소개하며, 에이전트가 온체인 신원과 탈중앙 메모리를 기반으로 협업하도록 만든다고 설명합니다. 또한 AIP를 MCP와 gRPC에 온체인 신원/탈중앙 메모리를 결합한 형태로 요약하기도 합니다.

3️⃣상호운용성이 커지면 생기는 효과
개인 비서 에이전트가 트레이딩 에이전트에게 작업을 위임하거나, 게임 에이전트와 연결해 아이템 구매/협동 플레이 같은 복합 작업을 “팀플”로 처리하는 그림이 가능해집니다. 핵심은 단일 에이전트의 성능이 아니라, 여러 전문 에이전트의 조합으로 더 복잡한 문제를 풀 수 있다는 점입니다.

4️⃣보안과 권한 제어가 붙는 이유
에이전트끼리 연결만 되면 악성 에이전트가 끼어들거나, 권한 없는 접근이 생기기 쉽습니다. AIP는 보안·퍼미셔닝을 함께 강조하며, 공유 메모리 접근과 에이전트 간 호출/조정 같은 기능이 “누가 무엇을 할 수 있는지”가 관리되는 방향을 지향합니다.

5️⃣ Web2와 Web3, 다양한 프레임워크를 잇는 허브 관점
유니베이스 공식 사이트는 AIP를 MCP와 gRPC 호환으로 소개하면서, 신원·권한·공유 메모리를 연결하는 프로토콜이라고 설명합니다. 또한 프로젝트 측 블로그/업데이트에서는 MCP 관련 연동 흐름을 지속적으로 언급합니다.

한편 일부 소개 자료에서는 MCP, ElizaOS, Virtuals, Swarms 등과의 통합도 언급되는데, 이런 파트너십/통합이 실제 사용으로 얼마나 이어지는지가 호재의 무게를 좌우하는 구간입니다.

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상호운용성은 “말이 통한다”에서 끝나면 의미가 약합니다. 진짜 가치는 권한 제어가 붙은 상태에서 에이전트들이 서로 호출하고, 같은 메모리를 공유하며, 결과가 누적되는 구조로 가는 데 있습니다. 그래서 유니베이스를 볼 때는 AIP가 실제로 어디에 채택됐는지, 어떤 파트너십이 실사용 트래픽으로 이어지는지 이 두 가지로만 봐도 흐름이 깔끔하게 정리됩니다.
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#유니베이스 #UNIBASE

🦉Unibase - AI의 지속적 자기 진화 복습편 10

지속적 자기 진화는 AI 에이전트가 상호작용을 반복할수록 스스로 학습하고 적응하면서, 성능과 지능이 누적 개선되는 상태를 말합니다. 유니베이스는 이걸 가능하게 만드는 환경으로 지속 메모리(누적 경험)와 멀티에이전트 협업(공유 학습)을 전면에 둡니다. 즉, 한 번의 답변을 잘하는 AI가 아니라 시간이 지날수록 더 잘하게 만드는 인프라를 지향하는 셈입니다.

1️⃣지속적 자기 진화가 의미하는 것
에이전트가 과거 경험을 축적하고, 그 축적된 데이터를 바탕으로 행동을 더 정교하게 바꿔가는 흐름입니다. 유니베이스는 상호작용이 늘어날수록 에이전트가 더 학습·적응·진화한다는 방향을 명시적으로 내세웁니다.

2️⃣왜 누적 경험이 핵심인가
지속 메모리가 없으면 에이전트는 매번 리셋에 가깝게 동작해, 품질 개선이 누적되기 어렵습니다. 유니베이스는 Membase 같은 메모리 레이어를 통해 에이전트가 장기 기억을 유지하고, 대화/지식/컨텍스트 같은 데이터를 쌓아가도록 설계합니다.

3️⃣협업 학습이 진화를 가속하는 이유(분석)
한 에이전트가 얻은 노하우가 공유 메모리로 남고, 다른 에이전트가 그걸 재사용하면 집단지성 형태의 최적화가 가능합니다. 이때 중요한 건 표준 프로토콜로 연결된 상호운용성이고, 유니베이스는 AIP가 신원·권한·공유 메모리를 포함한 풀스택 상호운용 표준을 지향한다고 설명합니다.

4️⃣AIP + Membase + DA 조합이 만드는 구조
문서/화이트페이퍼 관점에서 유니베이스는 (1) Membase로 기억을 쌓고, (2) AIP로 에이전트 간 호출·협업을 표준화하고, (3) Unibase DA로 실시간에 가까운 데이터 접근을 뒷받침하는 3모듈 구조를 제시합니다. 지속적 자기 진화는 이 세 가지가 같이 돌아갈 때 설득력이 커집니다.

5️⃣품질 관리와 거버넌스는 어떻게 보나(분석)
지식이 누적될수록 스팸/오염 데이터 같은 문제가 커질 수 있어, 규칙·권한·인센티브 설계가 중요합니다. 유니베이스는 veUB 기반 거버넌스(참여/배분 결정)와 지식 기여 인센티브(knowledge mining)를 언급하는데, 실제로 어떤 방식으로 품질 관리를 구현하는지가 이후 파트너십 확대와 채택의 관전 포인트가 됩니다.

6️⃣호재 관점에서 체크 포인트
지속적 자기 진화가 말이 되려면, 메모리가 실사용으로 붙고(채택), 다양한 프레임워크/서비스와의 통합이 늘어야 합니다(파트너십). 유니베이스는 MCP/gRPC 호환을 포함한 표준 지향을 강조하므로, 실제로 어떤 제품이 AIP와 Membase를 기본 레일로 쓰기 시작하는지가 가장 중요한 신호입니다.

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지속적 자기 진화는 결국 메모리와 상호운용성이 함께 굴러가야 성립합니다. 그래서 평가를 딱 두 줄로 줄이면 깔끔합니다. 메모리가 진짜로 쓰이고 있나 그리고 표준이 진짜로 붙고 있나(파트너십). 이 두 개가 붙는 순간부터 호재의 무게가 달라집니다.
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#유니베이스 #UNIBASE

🦉Unibase - 아키텍처 개요 복습편 11

유니베이스는 계층형 모듈식 아키텍처로, 위에서 아래로 내려갈수록 애플리케이션에서 코어 인프라까지 역할이 분리되어 있습니다. 이 구조의 장점은 단순합니다. 각 레이어가 맡은 일을 명확히 나누면서도 서로 유기적으로 연결되기 때문에, 확장성과 탈중앙화를 동시에 노릴 수 있다는 점입니다. 분석 관점에서는 “어떤 레이어에서 병목이 생기고, 어느 부분이 파트너십/통합으로 빨리 채택될 수 있나”를 보기 좋게 만들어주는 설계이기도 합니다.

1️⃣애플리케이션 레이어
사용자와 직접 만나는 최상단 층입니다.
트레이딩 에이전트, 개인비서, 게임 에이전트 같은 실제 서비스가 여기서 돌아가고, 유저는 이 레이어의 에이전트들과 상호작용합니다.

2️⃣미들웨어 레이어
앱 레이어와 코어 인프라 사이를 잇는 중간 다리입니다.
구성 허브(Config Hub), 메모리 허브(Memory Hub), 지식 베이스(Knowledge Base) 같은 구성요소가 들어가며, 에이전트 설정 관리, 지속 메모리 관리, 공유 지식 저장소 역할을 담당합니다.

3️⃣코어 레이어
유니베이스의 심장부입니다.
AIP(에이전트 통신 표준), Membase(메모리/신원 레이어), DA(데이터 가용성 네트워크)가 포함되며, 에이전트 행동 규칙, 데이터 저장/검증, 상호운용성 같은 핵심 기능이 여기서 정의됩니다.

4️⃣인프라스트럭처 레이어
전체 시스템을 받쳐주는 가장 하단 기반입니다.
블록체인 네트워크(거래/신원 원장), 분산 스토리지(모델/데이터 저장), LLM API(외부 모델 접속) 같은 요소들이 포함되어, 유니베이스가 실제 환경에서 돌아가도록 토대를 제공합니다.

5️⃣이 구조가 주는 의미
레이어가 분리되어 있으면 업그레이드와 확장이 쉬워지고, 특정 모듈만 교체/개선해도 전체 시스템을 흔들지 않고 진화시키기 좋습니다.
또한 통합 포인트가 명확해져, 미들웨어/코어 레이어 중심으로 파트너십이 늘어나면 채택이 가속되는 호재 구간이 만들어질 수 있습니다.

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유니베이스 아키텍처는 “앱은 앱답게, 코어는 코어답게” 분업이 잘 된 설계입니다. 앞으로 체크할 포인트는 간단해요. 실제로 어떤 에이전트 앱이 위에 올라오는, 그리고 미들웨어/코어 레이어가 외부 프레임워크와 얼마나 자연스럽게 붙는지 여기서부터 호재의 밀도가 달라집니다.
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🦉Unibase - 애플리케이션 레이어 활용 예시 복습편 12

애플리케이션 레이어는 유저가 실제로 만지는 서비스 층입니다. 겉으로는 익숙한 AI 앱처럼 보이지만, 뒤에서는 유니베이스의 메모리, 온체인 신원, 상호운용성이 붙어 “기억하는 AI”, “검증 가능한 AI”, “협업하는 AI”로 업그레이드되는 구조죠. 분석 관점에서는 이 레이어에서 어떤 킬러 앱이 나오고, 어떤 파트너십으로 채택이 늘어나는지가 곧 호재의 무게로 연결됩니다.

1️⃣개인 비서 에이전트
일정 관리, 자료 정리, 정보 검색 같은 업무를 맡는 비서형 에이전트가 유니베이스 위에서 동작할 수 있습니다.
핵심은 메모리에 유저의 취향과 맥락이 누적된다는 점입니다. “내일 미팅 준비해줘” 한마디에 과거 대화와 자료 흐름을 이어 받아, 반복 질문 없이 일관된 결과를 내는 방향으로 진화합니다.

2️⃣트레이딩 에이전트
자동 투자/거래 에이전트는 시장 데이터와 실행 기록을 축적하면서 전략 정밀도를 높일 수 있습니다.
여기에 온체인 신원이 연결되면, 과거 수행 이력과 평판이 신뢰 판단의 근거가 되어 유저가 에이전트를 고를 때 투명성이 생깁니다. 상호운용성이 붙으면 다른 금융 에이전트와 역할 분담도 가능해져 협업 학습이 가속되는 그림이 나옵니다.

3️⃣게임 AI 및 NPC
게임 속 NPC나 AI 캐릭터는 “유저와의 추억을 기억하는 존재”가 될수록 몰입도가 올라갑니다.
유니베이스 메모리로 상호작용이 누적되면, 매번 리셋되는 NPC가 아니라 관계와 선택이 이어지는 NPC가 가능합니다. 멀티에이전트 협업이 붙으면 전투/대화/경제 시스템을 각각 전문 에이전트가 맡는 팀플 구조도 상상할 수 있습니다.

4️⃣정리: 유저는 앱을 쓰고, 유니베이스는 뒤에서 능력을 증폭
유저 입장에서는 친숙한 앱을 쓰는 것 같지만, 실제 경쟁력은 기억의 누적, 신뢰의 형성, 협업의 확장에 의해 결정됩니다.
그래서 애플리케이션 레이어의 확산은 곧 유니베이스 생태계 확장의 바로미터가 됩니다.

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애플리케이션 레이어는 말 그대로 승부처입니다. 멋진 비전보다 중요한 건 “사람들이 매일 쓰는 에이전트가 실제로 나오냐”이고, 그 다음은 “그 앱들이 유니베이스 메모리/신원/상호운용을 기본값으로 채택하느냐”입니다. 여기서 파트너십이 늘고 사용 흐름이 굳어지는 순간부터 호재의 밀도가 달라집니다.
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#유니베이스 #UNIBASE

🔥 트러스트 월렛 해킹 맞네요 Source

브라우저 확장 2.68만 해킹 당하는 중
확장 즉시 비활성화 후
2.69로 업데이트 할 것
모바일 및 그 외 버전은 이슈 없음

#트러스트월렛 #해킹 #공식

🦉시티프로토콜 스토리텔러 캠페인 당첨자 발표

부엉이 채널이 상위 20위 안에 들어서 에어드랍 대상 채널이 되었습니다!!!!
토큰 보상은 댓글 달아주시고 상호작용 하신분들 대상입니다!

✔️당첨자 발표

@darknessenvoy
@kukikukipo
@wkwjs13
@Into0991
@parksjun
@tnwjdv13
@holysouling
@ox804
@minsu89
@lgelato96344
@jsg2650
@Hellchang2
@albammakuly
@Cocohenry
@hyk_pizza
@stg6000
@lga25438
@MIMYO01
@yappii77
@ngelot

빠르게 지갑 주소를 받아야해서 12월 26일 오후 9시까지 EVM 지갑주소를 @cryptoowl77 로 DM 보내주세요!!!

중복 당첨되신 분은 꼭 지갑 다른걸로 보내주세요!

빠르게 보내주세요!!

🦉유니베이스도 여러분의 도움으로 4위 안착

점수 변동이 안되는 걸 보면 4위로 안착할거 같습니다!!!

다들 도와주셔서 감사합니다~

🦉엔비디아(Nvidia), AI 칩 스타트업 그로크(Groq) 200억 달러에 인수

엔비디아(NVIDIA)는 반도체 스타트업 그록(Groq)의 핵심 자산과 기술을 현금 200억 달러에 인수하는 대규모 계약을 체결했습니다.

이번 계약은 기술 라이선스를 포함하며, Groq의 창립자인 조나단 로스는 엔비디아 내부 팀으로 합류하게 됩니다.

이 엄청난 금액은 엔비디아가 2019년에 멜라녹스를 인수할 때 세웠던 약 70억 달러라는 이전 기록을 훨씬 뛰어넘습니다.

주요 목표는 추론 기술을 안정화하여 AI 모델의 응답 속도를 획기적으로 향상시키는 것입니다.

➡️출처

🦉바이낸스 월렛 세일 Collect 상세 내용

✔️참여 방법

-  12월 17일 (금) 17:00 ~ 19:00까지
- 시간 내 BNB 입금 (최대 3 BNB)
- 토큰 가격:   $0.003 USD
- 구독 후 알파 및 덱스 거래 시간은 : 12월 27일 19:00 부터

🔼참여자격

- 바이낸스 알파 포인트 240점
- 15점 차감

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