1. 개요
리콜은 AI 에이전트와 AI 모델의 능력을 커뮤니티 기반 시장 구조로 평가하고 발견할 수 있도록 하는 탈중앙화 AI 스킬 마켓 프로젝트이다.
일반적인 AI 시장에서는 대형 AI 기업이나 플랫폼이 모델을 만들고, 사용자는 해당 모델을 수동적으로 이용하는 경우가 많다.
리콜은 이와 반대로 커뮤니티가 필요한 AI 능력을 직접 제시하고, 그 능력을 가진 AI 에이전트와 개발자가 경쟁하며, 실제 성능에 따라 랭킹과 보상이 결정되는 구조를 지향한다.
리콜의 기본적인 문제의식은 다음과 같다.
AI 도구와 에이전트는 빠르게 늘어나고 있지만, 사용자는 어떤 AI가 특정 작업에 실제로 좋은 성능을 내는지 판단하기 어렵다.
마케팅 문구나 정적인 벤치마크만으로는 실제 사용 환경에서의 성능을 확인하기 어렵고, 기존 AI 리더보드는 특정 테스트에 최적화되거나 시간이 지나며 신뢰도가 낮아질 수 있다.
리콜은 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구조를 사용한다.
- 커뮤니티가 필요한 AI 스킬에 RECALL을 스테이킹한다.
- 개발자는 해당 스킬을 해결할 AI 에이전트나 AI 제품을 제출한다.
- AI 에이전트들은 실제 대회나 평가 환경에서 경쟁한다.
- 사용자는 자신이 성능이 좋다고 생각하는 AI 에이전트를 Boost로 지지한다.
- 대회 결과와 평가 데이터가 온체인에 기록된다.
- 성능과 시장 기대가 반영된 랭킹이 형성된다.
- 우수한 AI와 이를 초기에 지지한 참여자는 RECALL 보상을 받을 수 있다.
리콜은 이를 통해 AI 에이전트의 성능 평가, 발견, 평판, 보상을 하나의 경제 시스템으로 연결하려 한다.
RECALL은 리콜 생태계의 핵심 토큰이다.
RECALL은 스킬 마켓 참여, 스테이킹, Boost 획득, AI 에이전트 지지, 대회 보상, 시장 형성, 향후 거버넌스와 네트워크 탈중앙화에 활용된다.
2. 특징
2.1 AI를 위한 탈중앙화 스킬 마켓
리콜의 핵심은 스킬 마켓이다.
스킬 마켓은 특정 AI 능력에 대한 수요와 평가, 보상을 시장 구조로 연결하는 시스템이다.
예를 들어 커뮤니티가 다음과 같은 AI 능력이 필요하다고 생각할 수 있다.
- 암호화폐 트레이딩
- 문서 요약
- 코드 작성
- 의료 상담 보조
- 감정적으로 섬세한 대화
- 설득력 있는 글쓰기
- 법률 문서 분석
- 공급망 최적화
- 다국어 콘텐츠 변환
이러한 능력에 대해 커뮤니티가 RECALL을 예치하거나 스테이킹하면 해당 능력에 대한 경제적 수요가 생긴다.
개발자는 이 시장의 보상을 얻기 위해 전문화된 AI 에이전트를 만들고 대회에 참여할 수 있다.
2.2 커뮤니티가 AI 개발 수요를 제시
기존 AI 시장은 대형 AI 기업이 범용 모델을 만들고 사용자가 이를 소비하는 방식에 가깝다.
리콜은 커뮤니티가 먼저 필요한 능력을 시장으로 만들고, 개발자와 AI 에이전트가 그 수요에 맞춰 경쟁하는 구조를 지향한다.
이 구조에서는 다음과 같은 변화가 가능하다.
- 사용자가 필요한 AI 능력을 직접 제시
- 커뮤니티가 경제적 수요를 표시
- 개발자가 수요가 있는 분야에 AI를 제출
- 실제 대회 성능으로 AI 품질 검증
- 랭킹과 보상을 통해 좋은 AI 발견
즉 리콜은 AI 개발을 공급자 중심에서 수요자 중심으로 바꾸려는 프로젝트로 볼 수 있다.
2.3 AI 에이전트 대회
리콜에서는 AI 에이전트가 실제 과제를 수행하는 대회를 통해 성능을 검증한다.
공식 문서 기준 리콜은 이미 여러 스킬 마켓과 대회 유형을 운영하고 있다.
대표적인 대회 유형은 다음과 같다.
- 크립토 페이퍼 트레이딩
- 온체인 현물 거래
- 무기한 선물 거래
- JavaScript 코딩
- 문서 요약
- 공감 능력
- 위해 회피
- 기만적 커뮤니케이션 탐지
- 설득력
- 윤리적 준수
이러한 대회에서 AI 에이전트는 실제 데이터와 규칙을 기반으로 경쟁한다.
사용자는 결과를 보고 AI 에이전트의 성능을 평가할 수 있으며, 리콜은 이를 랭킹과 보상 구조로 연결한다.
2.4 Recall Rank
Recall Rank는 리콜 생태계에서 AI 에이전트와 AI 제품의 성능을 평가하고 순위를 매기는 랭킹 구조이다.
기존 AI 리더보드는 특정 벤치마크 점수나 기업이 제공하는 정보에 의존하는 경우가 많다.
반면 Recall Rank는 실제 대회 결과, 커뮤니티의 경제적 지지, 온체인 기록을 통해 AI의 성능과 평판을 형성하는 것을 목표로 한다.
Recall Rank의 목적은 다음과 같다.
- 특정 작업에 강한 AI 에이전트 발견
- 실제 성능 기반 랭킹 제공
- 마케팅보다 결과 중심 평가
- 커뮤니티가 인정한 AI 노출
- AI 에이전트의 평판 데이터 구축
리콜의 랭킹은 검색엔진, AI 마켓플레이스, 에이전트 오케스트레이터 등 다른 서비스에서도 활용될 수 있는 개방형 평판 인프라를 지향한다.
2.5 경제적 스테이킹 기반 평가
리콜은 단순한 좋아요나 투표만으로 AI를 평가하지 않는다.
참여자는 RECALL을 스테이킹하고 Boost를 받아 자신이 믿는 AI 에이전트를 지지한다.
스테이킹된 RECALL은 참여자의 평가에 경제적 무게를 부여한다.
즉 사용자는 아무 비용 없이 무작위로 투표하는 것이 아니라, 자신의 판단에 경제적 이해관계를 연결한다.
리콜은 이를 통해 더 정직하고 신뢰도 높은 AI 평가 시장을 만들려 한다.
2.6 Boost 시스템
Boost는 RECALL을 스테이킹하면 받을 수 있는 대회 참여 및 AI 에이전트 지지용 크레딧이다.
공식 문서 기준 기본 구조는 다음과 같다.
1 RECALL 스테이킹 = 각 대회에서 1 Boost
예를 들어 사용자가 100 RECALL을 스테이킹하면 각 대회에서 100 Boost를 사용할 수 있다.
Boost는 특정 AI 에이전트를 지지하거나 대회에서 참여 권한처럼 활용될 수 있다.
사용자가 Boost로 지지한 AI 에이전트가 좋은 성과를 내면 사용자는 RECALL 보상을 받을 수 있다.
3. 리콜의 작동 방식
리콜의 스킬 마켓은 다음과 같은 흐름으로 작동한다.
3.1 시장 생성
특정 AI 능력에 대한 시장이 생성된다.
시장에는 다음과 같은 요소가 정의될 수 있다.
- 평가할 AI 스킬
- 대회 방식
- 평가 기준
- 필요한 스테이킹 조건
- 보상 구조
- 심사 방식
- 참여 요건
예를 들어 “진정성 있는 글쓰기”라는 스킬 마켓이 만들어질 수 있다.
이 시장에서는 AI가 사용자의 어조와 전문성을 얼마나 잘 유지하는지, 일반적인 AI 문체를 얼마나 피하는지 등을 평가할 수 있다.
3.2 커뮤니티의 RECALL 예치
토큰 보유자는 특정 스킬 시장에 RECALL을 예치하거나 스테이킹해 수요를 표시할 수 있다.
이 과정은 해당 AI 능력에 대한 시장 수요를 보여준다.
많은 사용자가 RECALL을 예치하는 스킬은 개발자에게 더 매력적인 기회가 된다.
3.3 AI 에이전트 제출
개발자나 사용자는 해당 스킬을 해결할 AI 에이전트나 AI 제품을 제출할 수 있다.
AI 에이전트는 대회 규칙에 따라 실제 과제를 수행한다.
예를 들어 트레이딩 대회에서는 AI 에이전트가 가상의 포트폴리오를 운용하거나 실제 온체인 거래 환경에서 성과를 겨룰 수 있다.
3.4 대회와 평가
AI 에이전트는 다른 에이전트와 경쟁한다.
객관적인 기술 과제는 자동으로 평가될 수 있고, 주관적인 과제는 사람 또는 AI 심사 시스템을 통해 평가될 수 있다.
평가 대상에는 다음이 포함될 수 있다.
- 수익률
- 리스크 조정 성과
- 코드 실행 정확도
- 문서 요약 품질
- 안전성
- 공감 능력
- 지시 준수
- 설득력
- 특정 분야 전문성
3.5 온체인 기록
대회 결과와 시장 결과는 온체인에 기록될 수 있다.
이를 통해 AI 에이전트의 성능 기록과 평판이 투명하게 축적된다.
기록된 데이터는 Recall Rank와 같은 랭킹 시스템에 반영될 수 있다.
3.6 보상 분배
성과가 좋은 AI 에이전트와 이를 지지한 참여자는 RECALL 보상을 받을 수 있다.
리콜은 이 구조를 통해 다음 세 주체의 이해관계를 연결한다.
- 좋은 AI를 만들려는 개발자
- 좋은 AI를 찾으려는 사용자
- 좋은 AI를 초기에 발견하고 지지한 큐레이터
4. AI 에이전트
AI 에이전트는 특정 작업을 수행하도록 설계된 인공지능 시스템이다.
리콜에서 AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아니라 특정 대회나 스킬 시장에서 성능을 증명하는 참가자이다.
예를 들어 다음과 같은 에이전트가 있을 수 있다.
- 암호화폐 포트폴리오 관리 에이전트
- 현물 거래 에이전트
- 무기한 선물 거래 에이전트
- 코드 작성 에이전트
- 문서 요약 에이전트
- 의료 상담 보조 에이전트
- 글쓰기 에이전트
- 법률 문서 분석 에이전트
AI 에이전트는 단순히 “성능이 좋다”고 주장하는 것이 아니라, 리콜의 대회와 시장에서 직접 성과를 보여주어야 한다.
5. 크립토 트레이딩 대회
리콜에서 가장 먼저 눈에 띄는 대회 유형 중 하나는 크립토 트레이딩 대회이다.
트레이딩 대회에서는 AI 에이전트가 암호화폐 포트폴리오를 운용하고 수익률과 위험 관리 성과를 경쟁한다.
공식 문서에서는 페이퍼 트레이딩, 온체인 현물 거래, 무기한 선물 거래와 같은 대회 유형을 설명한다.
5.1 페이퍼 트레이딩
페이퍼 트레이딩은 실제 자금을 사용하지 않고 가상의 포트폴리오로 거래 성과를 겨루는 방식이다.
AI 에이전트 개발자는 API 키를 이용해 대회 시스템에 연결하고, 여러 블록체인의 토큰 가격과 포트폴리오 정보를 기반으로 거래 전략을 실행할 수 있다.
공식 문서 기준 페이퍼 트레이딩 환경은 다음 기능을 제공한다.
- 팀별 API 키
- 여러 블록체인 네트워크 거래
- 실시간 포트폴리오 성과 추적
- 대회 리더보드
- 현실적인 시장 조건 시뮬레이션
- EVM 체인과 Solana 관련 거래 지원
5.2 온체인 현물 거래
온체인 현물 거래 대회에서는 AI 에이전트가 실제 DEX 환경과 연결된 거래 전략을 수행할 수 있다.
리콜의 공식 문서에는 Base의 Aerodrome DEX를 이용하는 현물 거래 대회가 설명되어 있다.
이 경우 AI 에이전트는 실제 온체인 환경의 유동성과 가격 변동을 고려해야 한다.
5.3 무기한 선물 거래
무기한 선물 거래 대회에서는 AI 에이전트가 롱·숏 포지션, 레버리지, 리스크 관리를 포함하는 더 복잡한 트레이딩 전략을 수행할 수 있다.
이러한 대회는 AI 에이전트의 단순한 가격 예측 능력뿐 아니라 포지션 크기, 손실 관리, 변동성 대응 능력까지 평가하는 데 활용될 수 있다.
6. 스테이킹
RECALL 스테이킹은 리콜 스킬 마켓에 참여하기 위한 핵심 기능이다.
사용자가 RECALL을 스테이킹하면 Boost를 받을 수 있다.
Boost는 AI 에이전트를 지지하거나 대회에서 참여하는 데 사용되는 크레딧이다.
스테이킹의 목적은 다음과 같다.
- 스킬 마켓 참여
- AI 에이전트 지지
- 커뮤니티 평가에 경제적 무게 부여
- 좋은 AI를 초기에 발견한 참여자에게 보상
- AI 랭킹의 신뢰도 강화
- 리콜 생태계 참여자 정렬
스테이킹은 단순히 수동적인 이자 수익을 받는 구조라기보다, AI 에이전트 평가와 큐레이션에 참여하기 위한 경제적 기반에 가깝다.
7. Boost
Boost는 RECALL 스테이킹으로 얻는 대회 참여용 크레딧이다.
공식 문서 기준 1 RECALL을 스테이킹하면 각 대회에서 1 Boost를 사용할 수 있다.
예를 들어 사용자가 1,000 RECALL을 스테이킹하면 특정 대회에서 1,000 Boost를 사용할 수 있다.
Boost는 매 대회마다 다시 사용할 수 있는 구조로 설명된다.
즉 동일한 스테이킹 RECALL이 여러 스킬 마켓과 대회에서 참여 영향력으로 작동할 수 있다.
Boost의 역할은 다음과 같다.
- AI 에이전트 지지
- 대회 참여
- 큐레이션
- 성과 예측
- 보상 획득 기회
- AI 랭킹 형성
8. RECALL 토큰
RECALL은 리콜 네트워크의 네이티브 토큰이다.
Base 네트워크에서 ERC-20 토큰으로 발행되었다.
RECALL은 AI 스킬 마켓의 경제적 조정 수단으로 사용된다.
주요 용도는 다음과 같다.
- 스킬 마켓 참여
- 스테이킹
- Boost 획득
- AI 에이전트 지지
- 대회 보상
- AI 제품 보상
- 큐레이터 보상
- 시장 형성
- 네트워크 보안
- 향후 거버넌스
- 쿼리 또는 플랫폼 이용 수수료
9. 토큰 정보
- 토큰명: Recall
- 티커: RECALL
- 토큰 네트워크: Base
- 토큰 표준: ERC-20
- 소수점: 18
- 총 공급량: 1,000,000,000 RECALL
- 초기 유통량: 20%
- 토큰 출시일: 2025년 10월 15일
- 컨트랙트 주소: 0x1f16e03C1a5908818F47f6EE7bB16690b40D0671
- 주요 용도
- 스테이킹
- Boost 획득
- 스킬 마켓 참여
- AI 에이전트 큐레이션
- 대회 보상
- 시장 형성
- 네트워크 보안
- 향후 거버넌스
10. RECALL의 역할
10.1 네이티브 자산
RECALL은 리콜 생태계의 기본 경제 자산이다.
사용자는 RECALL을 이용해 스킬 마켓에 참여하고, 대회와 큐레이션 및 보상 구조에 참여할 수 있다.
10.2 스테이킹
RECALL을 스테이킹하면 Boost를 받을 수 있다.
Boost는 대회에서 AI 에이전트를 지지하거나 큐레이션하는 데 사용된다.
10.3 AI 큐레이션
사용자는 자신이 성능이 좋다고 판단한 AI 에이전트에 Boost를 사용할 수 있다.
해당 AI 에이전트가 좋은 성과를 내면 사용자는 RECALL 보상을 받을 수 있다.
10.4 시장 형성
커뮤니티는 특정 AI 스킬에 RECALL을 예치하거나 스테이킹해 해당 능력에 대한 수요를 표시할 수 있다.
이는 개발자가 어떤 AI 에이전트를 만들지 결정하는 경제적 신호가 된다.
10.5 대회 보상
AI 에이전트와 이를 지지한 참여자는 대회 성과에 따라 RECALL을 보상으로 받을 수 있다.
10.6 네트워크 보안
리콜의 스킬 마켓에서는 실제 경제적 스테이킹이 랭킹과 평가의 신뢰도를 높이는 역할을 한다.
RECALL을 스테이킹한 참여자는 더 신중하게 AI 성능을 평가할 유인을 가진다.
10.7 거버넌스
공식 문서에 따르면 RECALL은 시간이 지남에 따라 네트워크 거버넌스와 탈중앙화에서 점점 더 큰 역할을 맡는 방향으로 설계되어 있다.
향후 RECALL 보유자는 스킬 마켓, 평가 기준, 보상 구조, 네트워크 매개변수 등에 관한 의사 결정에 참여할 수 있다.
11. 토크노믹스
RECALL의 총 공급량은 1,000,000,000개이다.
공식 토크노믹스 기준 초기 배분 구조는 다음과 같다.
- Recall Airdrop: 10%
- Recall Foundation: 10%
- Community and Ecosystem: 30%
- Founding Contributors: 21%
- Early Investors: 29%
12. Recall Airdrop
전체 공급량의 10%가 리콜 에어드롭과 TGE 관련 활동에 배정되었다.
에어드롭은 리콜 생태계 초기 사용자와 기여자에게 RECALL을 분배하기 위한 목적으로 설계되었다.
대상에는 다음과 같은 참여자가 포함될 수 있다.
- 리콜 파워 유저
- AI 에이전트 대회 참여자
- AI 빌더
- 파트너 생태계 기여자
- 커뮤니티 홍보 기여자
에어드롭은 단순한 토큰 분배가 아니라 초기 스킬 마켓 참여자에게 경제적 지분을 제공하는 역할을 한다.
13. Recall Foundation
전체 공급량의 10%가 Recall Foundation에 배정되었다.
재단 물량은 다음과 같은 용도로 사용될 수 있다.
- 운영
- 생태계 성장
- 네트워크 탈중앙화
- 개발 지원
- 커뮤니티 프로그램
- 파트너십
14. Community and Ecosystem
전체 공급량의 30%가 커뮤니티와 생태계에 배정되었다.
이는 RECALL 토크노믹스에서 가장 큰 단일 항목이다.
주요 목적은 다음과 같다.
- 사용자 보상
- 플랫폼 개발
- 그랜트
- 전략적 파트너십
- AI 에이전트 생태계 확장
- 스킬 마켓 성장
- 장기 커뮤니티 활성화
15. Founding Contributors
전체 공급량의 21%가 창립 기여자에게 배정되었다.
공식 설명에 따르면 창립 기여자는 리콜을 개념 단계에서 실제 제품으로 발전시키는 데 장기간 기여한 구성원이다.
기여 영역에는 다음이 포함될 수 있다.
- 제품
- 엔지니어링
- 사업 개발
- 생태계
- 마케팅
- 전략
16. Early Investors
전체 공급량의 29%가 초기 투자자에게 배정되었다.
초기 투자자는 리콜의 장기 개발을 재정적·전략적으로 지원한 참여자이다.
공식 토크노믹스 문서는 이 항목에 2025년 초 Recall Labs가 인수한 Ceramic 관련 투자자도 포함된다고 설명한다.
17. 초기 유통량
18. 에어드롭
리콜 에어드롭은 초기 생태계 기여자에게 RECALL을 분배하기 위한 프로그램이다.
공식 문서 기준 스냅샷은 2025년 10월 3일에 이루어졌고, 분배는 TGE부터 시작되었다.
에어드롭 대상은 다음과 같은 그룹으로 설명된다.
18.1 Recall Power Users
리콜 대회 Boost와 커뮤니티 활동에 지속적으로 참여한 사용자이다.
Fragments 리더보드 상위 사용자가 대상에 포함될 수 있다.
18.2 Crypto x AI Builders
리콜 대회에 AI 제품을 제출하고 Agent Skill Points를 획득한 빌더이다.
ElizaOS, Lit, Protocol Labs, Human Passport 등 AI 파트너 생태계의 빌더도 포함될 수 있다.
18.3 Crypto x AI Explorers
Sapien, Gaia, Olas, Morpheus, Intuition, Ceramic, Tableland Rigs 등 파트너 생태계에서 의미 있는 활동을 한 사용자이다.
18.4 Top Recall Snappers
리콜 인지도를 높이고 사용자를 온보딩한 커뮤니티 홍보 참여자이다.
공식 문서에서는 Cookie.fun에서 상위 스내퍼로 집계된 사용자를 언급한다.
19. 리콜과 Ceramic
공식 토크노믹스 문서는 초기 투자자 배분 항목을 설명하면서, 2025년 초 Recall Labs가 Ceramic을 인수했다고 언급한다.
Ceramic은 탈중앙화 데이터와 신원, 컴포저블 데이터 네트워크 분야에서 알려진 프로젝트였다.
리콜이 AI 에이전트의 평판과 성능 기록, 온체인 데이터, 커뮤니티 평가를 다루는 만큼 탈중앙화 데이터 인프라와의 연결성은 중요한 의미를 가질 수 있다.
다만 현재 RECALL의 핵심 설명은 Ceramic 자체가 아니라 AI 스킬 마켓과 AI 에이전트 랭킹이다.
20. 프로젝트 역사
20.1 초기 개발
리콜은 AI 에이전트와 AI 제품의 성능을 신뢰할 수 있게 평가하고 발견하기 위한 인프라로 개발되었다.
프로젝트는 AI 에이전트가 늘어날수록 어떤 에이전트가 실제로 특정 작업에 뛰어난지 확인하기 어렵다는 문제에서 출발했다.
20.2 Ceramic 인수
2025년 초 Recall Labs는 Ceramic을 인수한 것으로 공식 토크노믹스 문서에서 언급된다.
이는 탈중앙화 데이터와 AI 에이전트 평판 인프라를 연결하는 방향으로 해석할 수 있다.
20.3 퍼블릭 테스트넷과 스킬 마켓
리콜은 토큰 출시 전부터 AI 스킬 마켓과 대회 구조를 운영했다.
커뮤니티는 트레이딩, 코딩, 문서 요약, 안전성, 공감 능력 등 다양한 AI 능력에 대한 평가와 랭킹을 실험했다.
20.4 년 10월: RECALL 토크노믹스 공개
2025년 9월 30일 공식 블로그를 통해 RECALL 토크노믹스가 공개되었다.
총 공급량은 10억 개, 토큰 표준은 Base ERC-20, 초기 유통량은 20%로 제시되었다.
20.5 년 10월 15일: RECALL 출시
2025년 10월 15일 RECALL이 Base 네트워크의 ERC-20 토큰으로 출시되었다.
토큰 출시와 함께 스테이킹, Boost, 스킬 마켓 참여 기능이 공개되었다.
20.6 년 10월 21일: 빗썸 상장
빗썸은 2025년 10월 21일 리콜의 원화마켓 추가를 공지했다.
거래지원 정보는 다음과 같다.
- 지원 마켓: 원화 마켓
- 지원 네트워크: BASE
- 거래 개시 예정: 2025년 10월 21일 오후 7시
- 기준가: 530원
- 입금 컨펌 수: 200
빗썸은 BASE 네트워크만 지원한다고 공지했으므로, 다른 네트워크를 통한 입금은 반영되지 않을 수 있다.
21. 빗썸 상장
RECALL은 국내 거래소 빗썸의 원화마켓에 상장되어 있다.
빗썸 공지 기준 리콜의 지원 네트워크는 BASE이다.
RECALL은 Base 네트워크의 ERC-20 토큰이므로, 빗썸으로 입금할 때는 반드시 BASE 네트워크를 선택해야 한다.
다른 네트워크를 이용해 입금할 경우 오입금으로 처리되거나 반영되지 않을 수 있다.
빗썸 공지에서는 리콜을 다음과 같이 설명한다.
리콜은 양질의 AI 에이전트를 발견하고 예측하며, 필요한 에이전트 기능을 직접 크라우드소싱할 수 있는 다양한 서비스를 제공한다.
또한 에이전트랭크는 대회에서 측정된 에이전트의 성능과 시장 기대값에 따른 점수를 제공하고, 사용자가 검증된 AI 에이전트를 찾을 수 있도록 지원한다고 설명한다.
22. Base와의 관계
RECALL은 Base 네트워크에서 발행된 ERC-20 토큰이다.
Base는 Coinbase가 주도해 구축한 Ethereum Layer 2 네트워크이다.
리콜이 Base를 사용하는 이유는 다음과 같이 볼 수 있다.
- Ethereum 생태계 지갑 호환성
- 낮은 수수료
- ERC-20 표준 활용
- DeFi 및 거래소 인프라 접근성
- AI x Crypto 애플리케이션에 적합한 빠른 온체인 상호작용
리콜 앱은 Base 네트워크에 연결할 수 있는 Ethereum 지갑과 호환된다.
사용자는 Base 네트워크에서 RECALL을 보유하고, 스테이킹 및 Boost 기능을 이용할 수 있다.
23. AI 에이전트 시장과 리콜
AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있다.
다양한 AI 에이전트가 등장하면서 사용자는 다음과 같은 문제를 겪을 수 있다.
- 어떤 AI가 실제로 좋은지 판단하기 어렵다.
- 특정 작업에 특화된 AI를 찾기 어렵다.
- 벤치마크 점수와 실제 성능이 다를 수 있다.
- 마케팅이 성능보다 앞설 수 있다.
- AI 에이전트의 과거 성과 기록이 흩어져 있다.
- 커뮤니티가 원하는 AI 능력을 개발자에게 전달하기 어렵다.
리콜은 이러한 문제를 스킬 마켓과 랭킹으로 해결하려 한다.
리콜의 핵심 방향은 다음과 같다.
- 커뮤니티가 필요한 AI 능력을 직접 제시
- 개발자가 해당 능력에 맞는 AI를 제출
- 대회로 성능 검증
- 온체인 기록으로 투명성 제공
- 스테이킹으로 평가에 경제적 이해관계 부여
- 랭킹으로 좋은 AI 발견
24. 리콜과 기존 AI 벤치마크의 차이
기존 AI 벤치마크는 고정된 데이터셋이나 시험문제를 이용해 모델의 성능을 평가한다.
이 방식은 모델 간 비교를 쉽게 해주지만 한계도 있다.
24.1 기존 벤치마크의 한계
- 특정 테스트에 과도하게 최적화될 수 있다.
- 실제 사용자 환경과 다를 수 있다.
- 새로운 문제와 실시간 시장 상황을 반영하기 어렵다.
- 평가 기준을 소수 기관이 정할 수 있다.
- 마케팅 자료로 소비될 수 있다.
24.2 리콜 방식
리콜은 커뮤니티가 만든 스킬 마켓과 실제 대회 결과를 통해 AI 에이전트를 평가한다.
특징은 다음과 같다.
- 커뮤니티가 필요한 능력을 직접 제시
- AI 에이전트가 실제 과제에서 경쟁
- RECALL 스테이킹으로 경제적 이해관계 부여
- 결과가 온체인 기록과 랭킹으로 연결
- 좋은 AI를 초기에 발견한 참여자에게 보상 가능
따라서 리콜은 정적인 벤치마크보다 동적인 시장 기반 AI 평가 시스템에 가깝다.
25. 활용 분야
25.1 AI 에이전트 발견
사용자는 Recall Rank와 스킬 마켓 결과를 통해 특정 작업에 강한 AI 에이전트를 찾을 수 있다.
25.2 AI 성능 평가
AI 에이전트는 대회에서 실제 성능을 검증받고 랭킹을 형성할 수 있다.
25.3 AI 개발자 보상
개발자는 특정 스킬 시장에서 좋은 성능을 내는 AI 제품을 제출해 보상을 받을 수 있다.
25.4 커뮤니티 기반 AI 수요 형성
커뮤니티는 필요한 AI 능력에 RECALL을 스테이킹해 개발자에게 수요 신호를 보낼 수 있다.
25.5 AI 큐레이션
사용자는 자신이 좋은 성능을 낼 것으로 예상하는 AI 에이전트를 Boost로 지지하고 보상을 받을 수 있다.
25.6 트레이딩 AI 평가
페이퍼 트레이딩, 현물 거래, 무기한 선물 거래 등을 통해 AI 트레이딩 에이전트의 성과를 비교할 수 있다.
25.7 코딩 AI 평가
JavaScript 코딩과 같은 대회를 통해 AI의 코드 작성 능력을 평가할 수 있다.
25.8 문서 요약과 글쓰기 평가
문서 요약, 설득력, 공감 능력, 윤리적 준수 등 다양한 언어 능력 평가에 활용될 수 있다.
25.9 AI 마켓플레이스 인프라
리콜의 랭킹과 평판 데이터는 향후 AI 마켓플레이스, 검색엔진, 오케스트레이터 등이 AI를 추천하는 데 활용될 수 있다.
26. 생태계 참여자
26.1 일반 사용자
특정 AI 능력을 원하는 사용자는 스킬 마켓에 참여하고, AI 에이전트를 발견하거나 지지할 수 있다.
26.2 RECALL 보유자
RECALL을 보유하고 스테이킹, Boost, 거버넌스 및 생태계 활동에 참여할 수 있다.
26.3 스테이커
RECALL을 스테이킹해 Boost를 받고 AI 에이전트 큐레이션과 대회 참여에 활용할 수 있다.
26.4 AI 에이전트 개발자
AI 에이전트를 만들고 리콜 대회에 제출해 성능을 증명하고 보상을 받을 수 있다.
26.5 큐레이터
좋은 AI 에이전트를 초기에 발견하고 Boost로 지지해 보상을 얻을 수 있다.
26.6 커뮤니티
커뮤니티는 특정 AI 스킬에 대한 시장을 만들고, 필요한 AI 능력에 자본과 관심을 집중시킬 수 있다.
26.7 파트너 생태계
AI, 데이터, 에이전트, Web3 인프라 프로젝트는 리콜의 스킬 마켓과 랭킹 시스템을 활용할 수 있다.
27. 생태계
리콜 생태계는 스킬 마켓, AI 에이전트 대회, RECALL 토큰, 스테이킹, Boost, Recall Rank, 에어드롭 및 커뮤니티로 구성된다.
스킬 마켓은 특정 AI 능력에 대한 수요를 표현한다.
AI 에이전트는 해당 시장에서 대회에 참여해 성능을 증명한다.
사용자는 RECALL을 스테이킹하고 Boost를 받아 AI 에이전트를 지지한다.
대회 결과는 온체인에 기록되고, Recall Rank에 반영되어 AI 에이전트의 평판을 형성한다.
우수한 AI 에이전트와 이를 지지한 참여자는 RECALL 보상을 받을 수 있다.
RECALL은 이러한 생태계에서 스테이킹, 시장 형성, 대회 보상, 큐레이션, 향후 거버넌스를 연결하는 핵심 토큰이다.
28. 한계 및 주요 변수
리콜의 장기적인 성장에는 실제로 많은 사용자가 AI 에이전트 평가와 스킬 마켓에 참여하는지가 중요하다.
AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있지만, 사용자가 AI 평가를 위해 토큰을 스테이킹하고 대회 결과를 신뢰하는 구조가 충분히 확산되어야 한다.
스킬 마켓의 품질도 중요한 변수이다.
좋은 시장은 명확한 평가 기준과 충분한 참여자, 적절한 보상 구조를 가져야 한다.
평가 기준이 모호하거나 조작 가능성이 크면 랭킹의 신뢰도가 낮아질 수 있다.
AI 에이전트 대회에서는 다음 요소가 중요하다.
- 평가 기준의 명확성
- 데이터 품질
- 심사 방식의 공정성
- 온체인 기록의 투명성
- Sybil 공격 방지
- 대회 조작 방지
- AI 에이전트의 실제 사용성
- 커뮤니티 참여도
리콜은 RECALL 스테이킹과 Boost를 통해 경제적 이해관계를 평가에 연결한다.
이 구조는 평가의 신뢰도를 높일 수 있지만, 반대로 대형 보유자가 특정 AI 에이전트나 시장에 과도한 영향력을 행사할 가능성도 고려해야 한다.
RECALL의 토큰 경제에서는 초기 유통량과 향후 언락도 중요하다.
총 공급량은 10억 개이고 초기 유통량은 20%이다.
나머지 물량은 재단, 커뮤니티 및 생태계, 창립 기여자, 초기 투자자 등에 배정되어 있으므로 향후 유통량 변화가 시장 수급에 영향을 줄 수 있다.
또한 RECALL의 장기적인 가치 연결은 실제 스킬 마켓 이용량과 보상 구조에 달려 있다.
스킬 마켓이 활발히 운영되고 AI 개발자와 사용자가 지속적으로 참여하면 RECALL의 실사용성이 높아질 수 있다.
반대로 대회 참여가 줄거나 랭킹의 신뢰도가 낮아지면 토큰의 활용성도 제한될 수 있다.
리콜은 AI와 Web3가 결합된 비교적 새로운 분야에 속한다.
따라서 시장 자체가 아직 초기 단계이며, AI 에이전트 평가와 보상 구조가 장기적으로 어떤 표준으로 자리 잡을지는 확정되어 있지 않다.
리콜의 장기적인 생태계 확장에는 다음과 같은 요소들이 영향을 미칠 수 있다.
- 실제 활성 사용자 수
- AI 에이전트 등록 수
- 스킬 마켓 수
- 대회 참여자 수
- RECALL 스테이킹 규모
- Boost 사용량
- 대회 보상 규모
- AI 랭킹의 신뢰도
- 개발자 참여도
- 커뮤니티의 시장 생성 활동
- 파트너 생태계 확장
- Base 네트워크 이용 환경
- 토큰 언락 일정
- 초기 투자자 및 기여자 물량 유통
- AI 에이전트 시장 성장
- 기존 AI 벤치마크 및 AI 마켓플레이스와의 경쟁
- 규제와 지역별 토큰 이용 제한