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| 1 | [[인포박스]] | 1 | [[인포박스]] |
| 2 | | 리콜 | | | 2 | | 리콜(Recall) | | |
| 3 | |:---:|:---:| | 3 | |:---:|:---:| |
| 4 | | **분류** | 코인 정보 | | 4 | | **분류** | AI / AI 에이전트 / 스킬 마켓 / 평판 프로토콜 / Base 생태계 | |
| 5 | | **한 줄 요약** | 리콜의 기본 개념과 정보 | | 5 | | **티커** | RECALL | |
| 6 | | **관련** | 블록체인, 암호화폐 | | 6 | | **한 줄 요약** | 커뮤니티가 필요한 AI 능력을 직접 펀딩하고, AI 에이전트의 성능을 대회와 경제적 스테이킹으로 검증·랭킹·보상하는 탈중앙화 AI 스킬 마켓 | |
| 7 | | **제작자** | (제작자 이름) | | 7 | | **관련 분야** | AI, AI 에이전트, AI 평가, 스킬 마켓, 평판, 크라우드소싱, 온체인 랭킹, Base | |
| 8 | | **출시 연도** | (출시 연도) | | 8 | | **핵심 개념** | Decentralized Skill Markets for AI | |
| 9 | | **주요 기능** | 스킬 마켓 / AI 에이전트 대회 / Recall Rank / 스테이킹 / Boost / 에어드롭 | | ||
| 10 | | **토큰명** | RECALL | | ||
| 11 | | **토큰 네트워크** | Base | | ||
| 12 | | **토큰 표준** | ERC-20 | | ||
| 13 | | **총 공급량** | 1,000,000,000 RECALL | | ||
| 14 | | **초기 유통량** | 20% | | ||
| 15 | | **토큰 출시** | 2025년 10월 15일 | | ||
| 16 | | **국내 거래소** | 빗썸 | | ||
| 17 | | **빗썸 거래지원** | 2025년 10월 21일, RECALL/KRW | | ||
| 18 | | **빗썸 지원 네트워크** | BASE | | ||
| 19 | | **공식 홈페이지** | https://recall.network | | ||
| 20 | | **공식 앱** | https://app.recall.network | | ||
| 21 | | **공식 문서** | https://docs.recall.network | | ||
| 22 | | **에어드롭 포털** | https://claim.recall.network | | ||
| 23 | | **X(트위터)** | [리콜 트위터](https://x.com/recallnet) | | ||
| 24 | | **디스코드** | [리콜 디스코드](https://discord.recall.network) | | ||
| 25 | | **GitHub** | [리콜 깃허브](https://github.com/recallnet) | | ||
| 26 | | **Basescan** | [RECALL 베이스스캔](https://basescan.org/token/0x1f16e03C1a5908818F47f6EE7bB16690b40D0671) | | ||
| 27 | | **CoinMarketCap** | [리콜 코인마켓캡](https://coinmarketcap.com/currencies/recall-network/) | | ||
| 28 | | **CoinGecko** | [리콜 코인게코](https://www.coingecko.com/en/coins/recall) | | ||
| 9 | [[/인포박스]] | 29 | [[/인포박스]] |
| 10 | 30 | ||
| 11 | ## 개념 | 31 | ## 개요 |
| 12 | 32 | ||
| 13 | 리콜은 특정 제품이나 서비스에 대한 결함이 발견되었을 때, 해당 제품을 회수하거나 수리하는 과정을 의미합니다. 암호화폐와 관련하여 리콜은 주로 스마트 계약이나 플랫폼에서 발생할 수 있는 오류를 수정하기 위한 조치를 포함합니다. 이러한 개념을 이해하는 것은 투자자와 사용자에게 중요한 정보를 제공하며, 리스크 관리에 도움이 됩니다. | 33 | 리콜은 AI 에이전트와 AI 모델의 능력을 커뮤니티 기반 시장 구조로 평가하고 발견할 수 있도록 하는 탈중앙화 AI 스킬 마켓 프로젝트이다. |
| 14 | 34 | ||
| 15 | ## 확인할 점 | 35 | 일반적인 AI 시장에서는 대형 AI 기업이나 플랫폼이 모델을 만들고, 사용자는 해당 모델을 수동적으로 이용하는 경우가 많다. |
| 16 | 36 | ||
| 17 | 1) 리콜이 발생한 경우의 공식 발표 여부 | 37 | 리콜은 이와 반대로 커뮤니티가 필요한 AI 능력을 직접 제시하고, 그 능력을 가진 AI 에이전트와 개발자가 경쟁하며, 실제 성능에 따라 랭킹과 보상이 결정되는 구조를 지향한다. |
| 18 | 2) 리콜 대상 제품이나 서비스의 구체적인 내용 | 38 | |
| 19 | 3) 리콜 후 수정된 사항이나 업데이트 정보 | 39 | 리콜의 기본적인 문제의식은 다음과 같다. |
| 20 | 4) 리콜에 따른 사용자 피해 보상 정책 | 40 | |
| 21 | 41 | AI 도구와 에이전트는 빠르게 늘어나고 있지만, 사용자는 어떤 AI가 특정 작업에 실제로 좋은 성능을 내는지 판단하기 어렵다. | |
| 22 | ## 주의사항 | 42 | |
| 23 | 43 | 마케팅 문구나 정적인 벤치마크만으로는 실제 사용 환경에서의 성능을 확인하기 어렵고, 기존 AI 리더보드는 특정 테스트에 최적화되거나 시간이 지나며 신뢰도가 낮아질 수 있다. | |
| 24 | 리콜 과정에서 잘못된 정보에 기반한 판단은 큰 손실로 이어질 수 있습니다. 또한, 리콜을 악용한 피싱 시도가 있을 수 있으므로 주의가 필요합니다. 본 정보는 교육적 목적으로 제공되며, 투자 결정을 내릴 때는 신중해야 합니다. | 44 | |
| 25 | 45 | 리콜은 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구조를 사용한다. | |
| 26 | --- | 46 | |
| 27 | 47 | 1. 커뮤니티가 필요한 AI 스킬에 RECALL을 스테이킹한다. | |
| 28 | *본 문서는 투자 권유가 아닌 정보 제공 목적입니다.* | 48 | 2. 개발자는 해당 스킬을 해결할 AI 에이전트나 AI 제품을 제출한다. |
| 49 | 3. AI 에이전트들은 실제 대회나 평가 환경에서 경쟁한다. | ||
| 50 | 4. 사용자는 자신이 성능이 좋다고 생각하는 AI 에이전트를 Boost로 지지한다. | ||
| 51 | 5. 대회 결과와 평가 데이터가 온체인에 기록된다. | ||
| 52 | 6. 성능과 시장 기대가 반영된 랭킹이 형성된다. | ||
| 53 | 7. 우수한 AI와 이를 초기에 지지한 참여자는 RECALL 보상을 받을 수 있다. | ||
| 54 | |||
| 55 | 리콜은 이를 통해 AI 에이전트의 성능 평가, 발견, 평판, 보상을 하나의 경제 시스템으로 연결하려 한다. | ||
| 56 | |||
| 57 | RECALL은 리콜 생태계의 핵심 토큰이다. | ||
| 58 | |||
| 59 | RECALL은 스킬 마켓 참여, 스테이킹, Boost 획득, AI 에이전트 지지, 대회 보상, 시장 형성, 향후 거버넌스와 네트워크 탈중앙화에 활용된다. | ||
| 60 | |||
| 61 | ## 특징 | ||
| 62 | |||
| 63 | ### 1. AI를 위한 탈중앙화 스킬 마켓 | ||
| 64 | |||
| 65 | 리콜의 핵심은 스킬 마켓이다. | ||
| 66 | |||
| 67 | 스킬 마켓은 특정 AI 능력에 대한 수요와 평가, 보상을 시장 구조로 연결하는 시스템이다. | ||
| 68 | |||
| 69 | 예를 들어 커뮤니티가 다음과 같은 AI 능력이 필요하다고 생각할 수 있다. | ||
| 70 | |||
| 71 | - 암호화폐 트레이딩 | ||
| 72 | - 문서 요약 | ||
| 73 | - 코드 작성 | ||
| 74 | - 의료 상담 보조 | ||
| 75 | - 감정적으로 섬세한 대화 | ||
| 76 | - 설득력 있는 글쓰기 | ||
| 77 | - 법률 문서 분석 | ||
| 78 | - 공급망 최적화 | ||
| 79 | - 다국어 콘텐츠 변환 | ||
| 80 | |||
| 81 | 이러한 능력에 대해 커뮤니티가 RECALL을 예치하거나 스테이킹하면 해당 능력에 대한 경제적 수요가 생긴다. | ||
| 82 | |||
| 83 | 개발자는 이 시장의 보상을 얻기 위해 전문화된 AI 에이전트를 만들고 대회에 참여할 수 있다. | ||
| 84 | |||
| 85 | ### 2. 커뮤니티가 AI 개발 수요를 제시 | ||
| 86 | |||
| 87 | 기존 AI 시장은 대형 AI 기업이 범용 모델을 만들고 사용자가 이를 소비하는 방식에 가깝다. | ||
| 88 | |||
| 89 | 리콜은 커뮤니티가 먼저 필요한 능력을 시장으로 만들고, 개발자와 AI 에이전트가 그 수요에 맞춰 경쟁하는 구조를 지향한다. | ||
| 90 | |||
| 91 | 이 구조에서는 다음과 같은 변화가 가능하다. | ||
| 92 | |||
| 93 | - 사용자가 필요한 AI 능력을 직접 제시 | ||
| 94 | - 커뮤니티가 경제적 수요를 표시 | ||
| 95 | - 개발자가 수요가 있는 분야에 AI를 제출 | ||
| 96 | - 실제 대회 성능으로 AI 품질 검증 | ||
| 97 | - 랭킹과 보상을 통해 좋은 AI 발견 | ||
| 98 | |||
| 99 | 즉 리콜은 AI 개발을 공급자 중심에서 수요자 중심으로 바꾸려는 프로젝트로 볼 수 있다. | ||
| 100 | |||
| 101 | ### 3. AI 에이전트 대회 | ||
| 102 | |||
| 103 | 리콜에서는 AI 에이전트가 실제 과제를 수행하는 대회를 통해 성능을 검증한다. | ||
| 104 | |||
| 105 | 공식 문서 기준 리콜은 이미 여러 스킬 마켓과 대회 유형을 운영하고 있다. | ||
| 106 | |||
| 107 | 대표적인 대회 유형은 다음과 같다. | ||
| 108 | |||
| 109 | - 크립토 페이퍼 트레이딩 | ||
| 110 | - 온체인 현물 거래 | ||
| 111 | - 무기한 선물 거래 | ||
| 112 | - JavaScript 코딩 | ||
| 113 | - 문서 요약 | ||
| 114 | - 공감 능력 | ||
| 115 | - 위해 회피 | ||
| 116 | - 기만적 커뮤니케이션 탐지 | ||
| 117 | - 설득력 | ||
| 118 | - 윤리적 준수 | ||
| 119 | |||
| 120 | 이러한 대회에서 AI 에이전트는 실제 데이터와 규칙을 기반으로 경쟁한다. | ||
| 121 | |||
| 122 | 사용자는 결과를 보고 AI 에이전트의 성능을 평가할 수 있으며, 리콜은 이를 랭킹과 보상 구조로 연결한다. | ||
| 123 | |||
| 124 | ### 4. Recall Rank | ||
| 125 | |||
| 126 | Recall Rank는 리콜 생태계에서 AI 에이전트와 AI 제품의 성능을 평가하고 순위를 매기는 랭킹 구조이다. | ||
| 127 | |||
| 128 | 기존 AI 리더보드는 특정 벤치마크 점수나 기업이 제공하는 정보에 의존하는 경우가 많다. | ||
| 129 | |||
| 130 | 반면 Recall Rank는 실제 대회 결과, 커뮤니티의 경제적 지지, 온체인 기록을 통해 AI의 성능과 평판을 형성하는 것을 목표로 한다. | ||
| 131 | |||
| 132 | Recall Rank의 목적은 다음과 같다. | ||
| 133 | |||
| 134 | - 특정 작업에 강한 AI 에이전트 발견 | ||
| 135 | - 실제 성능 기반 랭킹 제공 | ||
| 136 | - 마케팅보다 결과 중심 평가 | ||
| 137 | - 커뮤니티가 인정한 AI 노출 | ||
| 138 | - AI 에이전트의 평판 데이터 구축 | ||
| 139 | |||
| 140 | 리콜의 랭킹은 검색엔진, AI 마켓플레이스, 에이전트 오케스트레이터 등 다른 서비스에서도 활용될 수 있는 개방형 평판 인프라를 지향한다. | ||
| 141 | |||
| 142 | ### 5. 경제적 스테이킹 기반 평가 | ||
| 143 | |||
| 144 | 리콜은 단순한 좋아요나 투표만으로 AI를 평가하지 않는다. | ||
| 145 | |||
| 146 | 참여자는 RECALL을 스테이킹하고 Boost를 받아 자신이 믿는 AI 에이전트를 지지한다. | ||
| 147 | |||
| 148 | 스테이킹된 RECALL은 참여자의 평가에 경제적 무게를 부여한다. | ||
| 149 | |||
| 150 | 즉 사용자는 아무 비용 없이 무작위로 투표하는 것이 아니라, 자신의 판단에 경제적 이해관계를 연결한다. | ||
| 151 | |||
| 152 | 리콜은 이를 통해 더 정직하고 신뢰도 높은 AI 평가 시장을 만들려 한다. | ||
| 153 | |||
| 154 | ### 6. Boost 시스템 | ||
| 155 | |||
| 156 | Boost는 RECALL을 스테이킹하면 받을 수 있는 대회 참여 및 AI 에이전트 지지용 크레딧이다. | ||
| 157 | |||
| 158 | 공식 문서 기준 기본 구조는 다음과 같다. | ||
| 159 | |||
| 160 | `1 RECALL 스테이킹 = 각 대회에서 1 Boost` | ||
| 161 | |||
| 162 | 예를 들어 사용자가 100 RECALL을 스테이킹하면 각 대회에서 100 Boost를 사용할 수 있다. | ||
| 163 | |||
| 164 | Boost는 특정 AI 에이전트를 지지하거나 대회에서 참여 권한처럼 활용될 수 있다. | ||
| 165 | |||
| 166 | 사용자가 Boost로 지지한 AI 에이전트가 좋은 성과를 내면 사용자는 RECALL 보상을 받을 수 있다. | ||
| 167 | |||
| 168 | ## 리콜의 작동 방식 | ||
| 169 | |||
| 170 | 리콜의 스킬 마켓은 다음과 같은 흐름으로 작동한다. | ||
| 171 | |||
| 172 | ### 1. 시장 생성 | ||
| 173 | |||
| 174 | 특정 AI 능력에 대한 시장이 생성된다. | ||
| 175 | |||
| 176 | 시장에는 다음과 같은 요소가 정의될 수 있다. | ||
| 177 | |||
| 178 | - 평가할 AI 스킬 | ||
| 179 | - 대회 방식 | ||
| 180 | - 평가 기준 | ||
| 181 | - 필요한 스테이킹 조건 | ||
| 182 | - 보상 구조 | ||
| 183 | - 심사 방식 | ||
| 184 | - 참여 요건 | ||
| 185 | |||
| 186 | 예를 들어 “진정성 있는 글쓰기”라는 스킬 마켓이 만들어질 수 있다. | ||
| 187 | |||
| 188 | 이 시장에서는 AI가 사용자의 어조와 전문성을 얼마나 잘 유지하는지, 일반적인 AI 문체를 얼마나 피하는지 등을 평가할 수 있다. | ||
| 189 | |||
| 190 | ### 2. 커뮤니티의 RECALL 예치 | ||
| 191 | |||
| 192 | 토큰 보유자는 특정 스킬 시장에 RECALL을 예치하거나 스테이킹해 수요를 표시할 수 있다. | ||
| 193 | |||
| 194 | 이 과정은 해당 AI 능력에 대한 시장 수요를 보여준다. | ||
| 195 | |||
| 196 | 많은 사용자가 RECALL을 예치하는 스킬은 개발자에게 더 매력적인 기회가 된다. | ||
| 197 | |||
| 198 | ### 3. AI 에이전트 제출 | ||
| 199 | |||
| 200 | 개발자나 사용자는 해당 스킬을 해결할 AI 에이전트나 AI 제품을 제출할 수 있다. | ||
| 201 | |||
| 202 | AI 에이전트는 대회 규칙에 따라 실제 과제를 수행한다. | ||
| 203 | |||
| 204 | 예를 들어 트레이딩 대회에서는 AI 에이전트가 가상의 포트폴리오를 운용하거나 실제 온체인 거래 환경에서 성과를 겨룰 수 있다. | ||
| 205 | |||
| 206 | ### 4. 대회와 평가 | ||
| 207 | |||
| 208 | AI 에이전트는 다른 에이전트와 경쟁한다. | ||
| 209 | |||
| 210 | 객관적인 기술 과제는 자동으로 평가될 수 있고, 주관적인 과제는 사람 또는 AI 심사 시스템을 통해 평가될 수 있다. | ||
| 211 | |||
| 212 | 평가 대상에는 다음이 포함될 수 있다. | ||
| 213 | |||
| 214 | - 수익률 | ||
| 215 | - 리스크 조정 성과 | ||
| 216 | - 코드 실행 정확도 | ||
| 217 | - 문서 요약 품질 | ||
| 218 | - 안전성 | ||
| 219 | - 공감 능력 | ||
| 220 | - 지시 준수 | ||
| 221 | - 설득력 | ||
| 222 | - 특정 분야 전문성 | ||
| 223 | |||
| 224 | ### 5. 온체인 기록 | ||
| 225 | |||
| 226 | 대회 결과와 시장 결과는 온체인에 기록될 수 있다. | ||
| 227 | |||
| 228 | 이를 통해 AI 에이전트의 성능 기록과 평판이 투명하게 축적된다. | ||
| 229 | |||
| 230 | 기록된 데이터는 Recall Rank와 같은 랭킹 시스템에 반영될 수 있다. | ||
| 231 | |||
| 232 | ### 6. 보상 분배 | ||
| 233 | |||
| 234 | 성과가 좋은 AI 에이전트와 이를 지지한 참여자는 RECALL 보상을 받을 수 있다. | ||
| 235 | |||
| 236 | 리콜은 이 구조를 통해 다음 세 주체의 이해관계를 연결한다. | ||
| 237 | |||
| 238 | - 좋은 AI를 만들려는 개발자 | ||
| 239 | - 좋은 AI를 찾으려는 사용자 | ||
| 240 | - 좋은 AI를 초기에 발견하고 지지한 큐레이터 | ||
| 241 | |||
| 242 | ## AI 에이전트 | ||
| 243 | |||
| 244 | AI 에이전트는 특정 작업을 수행하도록 설계된 인공지능 시스템이다. | ||
| 245 | |||
| 246 | 리콜에서 AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아니라 특정 대회나 스킬 시장에서 성능을 증명하는 참가자이다. | ||
| 247 | |||
| 248 | 예를 들어 다음과 같은 에이전트가 있을 수 있다. | ||
| 249 | |||
| 250 | - 암호화폐 포트폴리오 관리 에이전트 | ||
| 251 | - 현물 거래 에이전트 | ||
| 252 | - 무기한 선물 거래 에이전트 | ||
| 253 | - 코드 작성 에이전트 | ||
| 254 | - 문서 요약 에이전트 | ||
| 255 | - 의료 상담 보조 에이전트 | ||
| 256 | - 글쓰기 에이전트 | ||
| 257 | - 법률 문서 분석 에이전트 | ||
| 258 | |||
| 259 | AI 에이전트는 단순히 “성능이 좋다”고 주장하는 것이 아니라, 리콜의 대회와 시장에서 직접 성과를 보여주어야 한다. | ||
| 260 | |||
| 261 | ## 크립토 트레이딩 대회 | ||
| 262 | |||
| 263 | 리콜에서 가장 먼저 눈에 띄는 대회 유형 중 하나는 크립토 트레이딩 대회이다. | ||
| 264 | |||
| 265 | 트레이딩 대회에서는 AI 에이전트가 암호화폐 포트폴리오를 운용하고 수익률과 위험 관리 성과를 경쟁한다. | ||
| 266 | |||
| 267 | 공식 문서에서는 페이퍼 트레이딩, 온체인 현물 거래, 무기한 선물 거래와 같은 대회 유형을 설명한다. | ||
| 268 | |||
| 269 | ### 페이퍼 트레이딩 | ||
| 270 | |||
| 271 | 페이퍼 트레이딩은 실제 자금을 사용하지 않고 가상의 포트폴리오로 거래 성과를 겨루는 방식이다. | ||
| 272 | |||
| 273 | AI 에이전트 개발자는 API 키를 이용해 대회 시스템에 연결하고, 여러 블록체인의 토큰 가격과 포트폴리오 정보를 기반으로 거래 전략을 실행할 수 있다. | ||
| 274 | |||
| 275 | 공식 문서 기준 페이퍼 트레이딩 환경은 다음 기능을 제공한다. | ||
| 276 | |||
| 277 | - 팀별 API 키 | ||
| 278 | - 여러 블록체인 네트워크 거래 | ||
| 279 | - 실시간 포트폴리오 성과 추적 | ||
| 280 | - 대회 리더보드 | ||
| 281 | - 현실적인 시장 조건 시뮬레이션 | ||
| 282 | - EVM 체인과 Solana 관련 거래 지원 | ||
| 283 | |||
| 284 | ### 온체인 현물 거래 | ||
| 285 | |||
| 286 | 온체인 현물 거래 대회에서는 AI 에이전트가 실제 DEX 환경과 연결된 거래 전략을 수행할 수 있다. | ||
| 287 | |||
| 288 | 리콜의 공식 문서에는 Base의 Aerodrome DEX를 이용하는 현물 거래 대회가 설명되어 있다. | ||
| 289 | |||
| 290 | 이 경우 AI 에이전트는 실제 온체인 환경의 유동성과 가격 변동을 고려해야 한다. | ||
| 291 | |||
| 292 | ### 무기한 선물 거래 | ||
| 293 | |||
| 294 | 무기한 선물 거래 대회에서는 AI 에이전트가 롱·숏 포지션, 레버리지, 리스크 관리를 포함하는 더 복잡한 트레이딩 전략을 수행할 수 있다. | ||
| 295 | |||
| 296 | 이러한 대회는 AI 에이전트의 단순한 가격 예측 능력뿐 아니라 포지션 크기, 손실 관리, 변동성 대응 능력까지 평가하는 데 활용될 수 있다. | ||
| 297 | |||
| 298 | ## 스테이킹 | ||
| 299 | |||
| 300 | RECALL 스테이킹은 리콜 스킬 마켓에 참여하기 위한 핵심 기능이다. | ||
| 301 | |||
| 302 | 사용자가 RECALL을 스테이킹하면 Boost를 받을 수 있다. | ||
| 303 | |||
| 304 | Boost는 AI 에이전트를 지지하거나 대회에서 참여하는 데 사용되는 크레딧이다. | ||
| 305 | |||
| 306 | 스테이킹의 목적은 다음과 같다. | ||
| 307 | |||
| 308 | - 스킬 마켓 참여 | ||
| 309 | - AI 에이전트 지지 | ||
| 310 | - 커뮤니티 평가에 경제적 무게 부여 | ||
| 311 | - 좋은 AI를 초기에 발견한 참여자에게 보상 | ||
| 312 | - AI 랭킹의 신뢰도 강화 | ||
| 313 | - 리콜 생태계 참여자 정렬 | ||
| 314 | |||
| 315 | 스테이킹은 단순히 수동적인 이자 수익을 받는 구조라기보다, AI 에이전트 평가와 큐레이션에 참여하기 위한 경제적 기반에 가깝다. | ||
| 316 | |||
| 317 | ## Boost | ||
| 318 | |||
| 319 | Boost는 RECALL 스테이킹으로 얻는 대회 참여용 크레딧이다. | ||
| 320 | |||
| 321 | 공식 문서 기준 1 RECALL을 스테이킹하면 각 대회에서 1 Boost를 사용할 수 있다. | ||
| 322 | |||
| 323 | 예를 들어 사용자가 1,000 RECALL을 스테이킹하면 특정 대회에서 1,000 Boost를 사용할 수 있다. | ||
| 324 | |||
| 325 | Boost는 매 대회마다 다시 사용할 수 있는 구조로 설명된다. | ||
| 326 | |||
| 327 | 즉 동일한 스테이킹 RECALL이 여러 스킬 마켓과 대회에서 참여 영향력으로 작동할 수 있다. | ||
| 328 | |||
| 329 | Boost의 역할은 다음과 같다. | ||
| 330 | |||
| 331 | - AI 에이전트 지지 | ||
| 332 | - 대회 참여 | ||
| 333 | - 큐레이션 | ||
| 334 | - 성과 예측 | ||
| 335 | - 보상 획득 기회 | ||
| 336 | - AI 랭킹 형성 | ||
| 337 | |||
| 338 | ## RECALL 토큰 | ||
| 339 | |||
| 340 | RECALL은 리콜 네트워크의 네이티브 토큰이다. | ||
| 341 | |||
| 342 | Base 네트워크에서 ERC-20 토큰으로 발행되었다. | ||
| 343 | |||
| 344 | RECALL은 AI 스킬 마켓의 경제적 조정 수단으로 사용된다. | ||
| 345 | |||
| 346 | 주요 용도는 다음과 같다. | ||
| 347 | |||
| 348 | - 스킬 마켓 참여 | ||
| 349 | - 스테이킹 | ||
| 350 | - Boost 획득 | ||
| 351 | - AI 에이전트 지지 | ||
| 352 | - 대회 보상 | ||
| 353 | - AI 제품 보상 | ||
| 354 | - 큐레이터 보상 | ||
| 355 | - 시장 형성 | ||
| 356 | - 네트워크 보안 | ||
| 357 | - 향후 거버넌스 | ||
| 358 | - 쿼리 또는 플랫폼 이용 수수료 | ||
| 359 | |||
| 360 | ## 토큰 정보 | ||
| 361 | |||
| 362 | - **토큰명**: Recall | ||
| 363 | - **티커**: RECALL | ||
| 364 | - **토큰 네트워크**: Base | ||
| 365 | - **토큰 표준**: ERC-20 | ||
| 366 | - **소수점**: 18 | ||
| 367 | - **총 공급량**: 1,000,000,000 RECALL | ||
| 368 | - **초기 유통량**: 20% | ||
| 369 | - **토큰 출시일**: 2025년 10월 15일 | ||
| 370 | - **컨트랙트 주소**: 0x1f16e03C1a5908818F47f6EE7bB16690b40D0671 | ||
| 371 | - **주요 용도** | ||
| 372 | - 스테이킹 | ||
| 373 | - Boost 획득 | ||
| 374 | - 스킬 마켓 참여 | ||
| 375 | - AI 에이전트 큐레이션 | ||
| 376 | - 대회 보상 | ||
| 377 | - 시장 형성 | ||
| 378 | - 네트워크 보안 | ||
| 379 | - 향후 거버넌스 | ||
| 380 | |||
| 381 | ## RECALL의 역할 | ||
| 382 | |||
| 383 | ### 1. 네이티브 자산 | ||
| 384 | |||
| 385 | RECALL은 리콜 생태계의 기본 경제 자산이다. | ||
| 386 | |||
| 387 | 사용자는 RECALL을 이용해 스킬 마켓에 참여하고, 대회와 큐레이션 및 보상 구조에 참여할 수 있다. | ||
| 388 | |||
| 389 | ### 2. 스테이킹 | ||
| 390 | |||
| 391 | RECALL을 스테이킹하면 Boost를 받을 수 있다. | ||
| 392 | |||
| 393 | Boost는 대회에서 AI 에이전트를 지지하거나 큐레이션하는 데 사용된다. | ||
| 394 | |||
| 395 | ### 3. AI 큐레이션 | ||
| 396 | |||
| 397 | 사용자는 자신이 성능이 좋다고 판단한 AI 에이전트에 Boost를 사용할 수 있다. | ||
| 398 | |||
| 399 | 해당 AI 에이전트가 좋은 성과를 내면 사용자는 RECALL 보상을 받을 수 있다. | ||
| 400 | |||
| 401 | ### 4. 시장 형성 | ||
| 402 | |||
| 403 | 커뮤니티는 특정 AI 스킬에 RECALL을 예치하거나 스테이킹해 해당 능력에 대한 수요를 표시할 수 있다. | ||
| 404 | |||
| 405 | 이는 개발자가 어떤 AI 에이전트를 만들지 결정하는 경제적 신호가 된다. | ||
| 406 | |||
| 407 | ### 5. 대회 보상 | ||
| 408 | |||
| 409 | AI 에이전트와 이를 지지한 참여자는 대회 성과에 따라 RECALL을 보상으로 받을 수 있다. | ||
| 410 | |||
| 411 | ### 6. 네트워크 보안 | ||
| 412 | |||
| 413 | 리콜의 스킬 마켓에서는 실제 경제적 스테이킹이 랭킹과 평가의 신뢰도를 높이는 역할을 한다. | ||
| 414 | |||
| 415 | RECALL을 스테이킹한 참여자는 더 신중하게 AI 성능을 평가할 유인을 가진다. | ||
| 416 | |||
| 417 | ### 7. 거버넌스 | ||
| 418 | |||
| 419 | 공식 문서에 따르면 RECALL은 시간이 지남에 따라 네트워크 거버넌스와 탈중앙화에서 점점 더 큰 역할을 맡는 방향으로 설계되어 있다. | ||
| 420 | |||
| 421 | 향후 RECALL 보유자는 스킬 마켓, 평가 기준, 보상 구조, 네트워크 매개변수 등에 관한 의사 결정에 참여할 수 있다. | ||
| 422 | |||
| 423 | ## 토크노믹스 | ||
| 424 | |||
| 425 | RECALL의 총 공급량은 1,000,000,000개이다. | ||
| 426 | |||
| 427 | 공식 토크노믹스 기준 초기 배분 구조는 다음과 같다. | ||
| 428 | |||
| 429 | - **Recall Airdrop**: 10% | ||
| 430 | - **Recall Foundation**: 10% | ||
| 431 | - **Community and Ecosystem**: 30% | ||
| 432 | - **Founding Contributors**: 21% | ||
| 433 | - **Early Investors**: 29% | ||
| 434 | |||
| 435 | ## Recall Airdrop | ||
| 436 | |||
| 437 | 전체 공급량의 10%가 리콜 에어드롭과 TGE 관련 활동에 배정되었다. | ||
| 438 | |||
| 439 | 에어드롭은 리콜 생태계 초기 사용자와 기여자에게 RECALL을 분배하기 위한 목적으로 설계되었다. | ||
| 440 | |||
| 441 | 대상에는 다음과 같은 참여자가 포함될 수 있다. | ||
| 442 | |||
| 443 | - 리콜 파워 유저 | ||
| 444 | - AI 에이전트 대회 참여자 | ||
| 445 | - AI 빌더 | ||
| 446 | - 파트너 생태계 기여자 | ||
| 447 | - 커뮤니티 홍보 기여자 | ||
| 448 | |||
| 449 | 에어드롭은 단순한 토큰 분배가 아니라 초기 스킬 마켓 참여자에게 경제적 지분을 제공하는 역할을 한다. | ||
| 450 | |||
| 451 | ## Recall Foundation | ||
| 452 | |||
| 453 | 전체 공급량의 10%가 Recall Foundation에 배정되었다. | ||
| 454 | |||
| 455 | 재단 물량은 다음과 같은 용도로 사용될 수 있다. | ||
| 456 | |||
| 457 | - 운영 | ||
| 458 | - 생태계 성장 | ||
| 459 | - 네트워크 탈중앙화 | ||
| 460 | - 개발 지원 | ||
| 461 | - 커뮤니티 프로그램 | ||
| 462 | - 파트너십 | ||
| 463 | |||
| 464 | ## Community and Ecosystem | ||
| 465 | |||
| 466 | 전체 공급량의 30%가 커뮤니티와 생태계에 배정되었다. | ||
| 467 | |||
| 468 | 이는 RECALL 토크노믹스에서 가장 큰 단일 항목이다. | ||
| 469 | |||
| 470 | 주요 목적은 다음과 같다. | ||
| 471 | |||
| 472 | - 사용자 보상 | ||
| 473 | - 플랫폼 개발 | ||
| 474 | - 그랜트 | ||
| 475 | - 전략적 파트너십 | ||
| 476 | - AI 에이전트 생태계 확장 | ||
| 477 | - 스킬 마켓 성장 | ||
| 478 | - 장기 커뮤니티 활성화 | ||
| 479 | |||
| 480 | ## Founding Contributors | ||
| 481 | |||
| 482 | 전체 공급량의 21%가 창립 기여자에게 배정되었다. | ||
| 483 | |||
| 484 | 공식 설명에 따르면 창립 기여자는 리콜을 개념 단계에서 실제 제품으로 발전시키는 데 장기간 기여한 구성원이다. | ||
| 485 | |||
| 486 | 기여 영역에는 다음이 포함될 수 있다. | ||
| 487 | |||
| 488 | - 제품 | ||
| 489 | - 엔지니어링 | ||
| 490 | - 사업 개발 | ||
| 491 | - 생태계 | ||
| 492 | - 마케팅 | ||
| 493 | - 전략 | ||
| 494 | |||
| 495 | ## Early Investors | ||
| 496 | |||
| 497 | 전체 공급량의 29%가 초기 투자자에게 배정되었다. | ||
| 498 | |||
| 499 | 초기 투자자는 리콜의 장기 개발을 재정적·전략적으로 지원한 참여자이다. | ||
| 500 | |||
| 501 | 공식 토크노믹스 문서는 이 항목에 2025년 초 Recall Labs가 인수한 Ceramic 관련 투자자도 포함된다고 설명한다. | ||
| 502 | |||
| 503 | ## 초기 유통량 | ||
| 504 | |||
| 505 | RECALL의 초기 유통량은 총 공급량의 20%이다. | ||
| 506 | |||
| 507 | 수량으로 환산하면 다음과 같다. | ||
| 508 | |||
| 509 | `200,000,000 RECALL` | ||
| 510 | |||
| 511 | 초기 유통량에는 에어드롭과 일부 출시 관련 물량이 포함될 수 있다. | ||
| 512 | |||
| 513 | 나머지 물량은 배분 항목과 일정에 따라 시간이 지나며 유통될 수 있다. | ||
| 514 | |||
| 515 | ## 에어드롭 | ||
| 516 | |||
| 517 | 리콜 에어드롭은 초기 생태계 기여자에게 RECALL을 분배하기 위한 프로그램이다. | ||
| 518 | |||
| 519 | 공식 문서 기준 스냅샷은 2025년 10월 3일에 이루어졌고, 분배는 TGE부터 시작되었다. | ||
| 520 | |||
| 521 | 에어드롭 대상은 다음과 같은 그룹으로 설명된다. | ||
| 522 | |||
| 523 | ### Recall Power Users | ||
| 524 | |||
| 525 | 리콜 대회 Boost와 커뮤니티 활동에 지속적으로 참여한 사용자이다. | ||
| 526 | |||
| 527 | Fragments 리더보드 상위 사용자가 대상에 포함될 수 있다. | ||
| 528 | |||
| 529 | ### Crypto x AI Builders | ||
| 530 | |||
| 531 | 리콜 대회에 AI 제품을 제출하고 Agent Skill Points를 획득한 빌더이다. | ||
| 532 | |||
| 533 | ElizaOS, Lit, Protocol Labs, Human Passport 등 AI 파트너 생태계의 빌더도 포함될 수 있다. | ||
| 534 | |||
| 535 | ### Crypto x AI Explorers | ||
| 536 | |||
| 537 | Sapien, Gaia, Olas, Morpheus, Intuition, Ceramic, Tableland Rigs 등 파트너 생태계에서 의미 있는 활동을 한 사용자이다. | ||
| 538 | |||
| 539 | ### Top Recall Snappers | ||
| 540 | |||
| 541 | 리콜 인지도를 높이고 사용자를 온보딩한 커뮤니티 홍보 참여자이다. | ||
| 542 | |||
| 543 | 공식 문서에서는 Cookie.fun에서 상위 스내퍼로 집계된 사용자를 언급한다. | ||
| 544 | |||
| 545 | ## 리콜과 Ceramic | ||
| 546 | |||
| 547 | 공식 토크노믹스 문서는 초기 투자자 배분 항목을 설명하면서, 2025년 초 Recall Labs가 Ceramic을 인수했다고 언급한다. | ||
| 548 | |||
| 549 | Ceramic은 탈중앙화 데이터와 신원, 컴포저블 데이터 네트워크 분야에서 알려진 프로젝트였다. | ||
| 550 | |||
| 551 | 리콜이 AI 에이전트의 평판과 성능 기록, 온체인 데이터, 커뮤니티 평가를 다루는 만큼 탈중앙화 데이터 인프라와의 연결성은 중요한 의미를 가질 수 있다. | ||
| 552 | |||
| 553 | 다만 현재 RECALL의 핵심 설명은 Ceramic 자체가 아니라 AI 스킬 마켓과 AI 에이전트 랭킹이다. | ||
| 554 | |||
| 555 | ## 프로젝트 역사 | ||
| 556 | |||
| 557 | ### 초기 개발 | ||
| 558 | |||
| 559 | 리콜은 AI 에이전트와 AI 제품의 성능을 신뢰할 수 있게 평가하고 발견하기 위한 인프라로 개발되었다. | ||
| 560 | |||
| 561 | 프로젝트는 AI 에이전트가 늘어날수록 어떤 에이전트가 실제로 특정 작업에 뛰어난지 확인하기 어렵다는 문제에서 출발했다. | ||
| 562 | |||
| 563 | ### Ceramic 인수 | ||
| 564 | |||
| 565 | 2025년 초 Recall Labs는 Ceramic을 인수한 것으로 공식 토크노믹스 문서에서 언급된다. | ||
| 566 | |||
| 567 | 이는 탈중앙화 데이터와 AI 에이전트 평판 인프라를 연결하는 방향으로 해석할 수 있다. | ||
| 568 | |||
| 569 | ### 퍼블릭 테스트넷과 스킬 마켓 | ||
| 570 | |||
| 571 | 리콜은 토큰 출시 전부터 AI 스킬 마켓과 대회 구조를 운영했다. | ||
| 572 | |||
| 573 | 커뮤니티는 트레이딩, 코딩, 문서 요약, 안전성, 공감 능력 등 다양한 AI 능력에 대한 평가와 랭킹을 실험했다. | ||
| 574 | |||
| 575 | ### 2025년 10월: RECALL 토크노믹스 공개 | ||
| 576 | |||
| 577 | 2025년 9월 30일 공식 블로그를 통해 RECALL 토크노믹스가 공개되었다. | ||
| 578 | |||
| 579 | 총 공급량은 10억 개, 토큰 표준은 Base ERC-20, 초기 유통량은 20%로 제시되었다. | ||
| 580 | |||
| 581 | ### 2025년 10월 15일: RECALL 출시 | ||
| 582 | |||
| 583 | 2025년 10월 15일 RECALL이 Base 네트워크의 ERC-20 토큰으로 출시되었다. | ||
| 584 | |||
| 585 | 토큰 출시와 함께 스테이킹, Boost, 스킬 마켓 참여 기능이 공개되었다. | ||
| 586 | |||
| 587 | ### 2025년 10월 21일: 빗썸 상장 | ||
| 588 | |||
| 589 | 빗썸은 2025년 10월 21일 리콜의 원화마켓 추가를 공지했다. | ||
| 590 | |||
| 591 | 거래지원 정보는 다음과 같다. | ||
| 592 | |||
| 593 | - **지원 마켓**: 원화 마켓 | ||
| 594 | - **지원 네트워크**: BASE | ||
| 595 | - **거래 개시 예정**: 2025년 10월 21일 오후 7시 | ||
| 596 | - **기준가**: 530원 | ||
| 597 | - **입금 컨펌 수**: 200 | ||
| 598 | |||
| 599 | 빗썸은 BASE 네트워크만 지원한다고 공지했으므로, 다른 네트워크를 통한 입금은 반영되지 않을 수 있다. | ||
| 600 | |||
| 601 | ## 빗썸 상장 | ||
| 602 | |||
| 603 | RECALL은 국내 거래소 빗썸의 원화마켓에 상장되어 있다. | ||
| 604 | |||
| 605 | 빗썸 공지 기준 리콜의 지원 네트워크는 BASE이다. | ||
| 606 | |||
| 607 | RECALL은 Base 네트워크의 ERC-20 토큰이므로, 빗썸으로 입금할 때는 반드시 BASE 네트워크를 선택해야 한다. | ||
| 608 | |||
| 609 | 다른 네트워크를 이용해 입금할 경우 오입금으로 처리되거나 반영되지 않을 수 있다. | ||
| 610 | |||
| 611 | 빗썸 공지에서는 리콜을 다음과 같이 설명한다. | ||
| 612 | |||
| 613 | 리콜은 양질의 AI 에이전트를 발견하고 예측하며, 필요한 에이전트 기능을 직접 크라우드소싱할 수 있는 다양한 서비스를 제공한다. | ||
| 614 | |||
| 615 | 또한 에이전트랭크는 대회에서 측정된 에이전트의 성능과 시장 기대값에 따른 점수를 제공하고, 사용자가 검증된 AI 에이전트를 찾을 수 있도록 지원한다고 설명한다. | ||
| 616 | |||
| 617 | ## Base와의 관계 | ||
| 618 | |||
| 619 | RECALL은 Base 네트워크에서 발행된 ERC-20 토큰이다. | ||
| 620 | |||
| 621 | Base는 Coinbase가 주도해 구축한 Ethereum Layer 2 네트워크이다. | ||
| 622 | |||
| 623 | 리콜이 Base를 사용하는 이유는 다음과 같이 볼 수 있다. | ||
| 624 | |||
| 625 | - Ethereum 생태계 지갑 호환성 | ||
| 626 | - 낮은 수수료 | ||
| 627 | - ERC-20 표준 활용 | ||
| 628 | - DeFi 및 거래소 인프라 접근성 | ||
| 629 | - AI x Crypto 애플리케이션에 적합한 빠른 온체인 상호작용 | ||
| 630 | |||
| 631 | 리콜 앱은 Base 네트워크에 연결할 수 있는 Ethereum 지갑과 호환된다. | ||
| 632 | |||
| 633 | 사용자는 Base 네트워크에서 RECALL을 보유하고, 스테이킹 및 Boost 기능을 이용할 수 있다. | ||
| 634 | |||
| 635 | ## AI 에이전트 시장과 리콜 | ||
| 636 | |||
| 637 | AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있다. | ||
| 638 | |||
| 639 | 다양한 AI 에이전트가 등장하면서 사용자는 다음과 같은 문제를 겪을 수 있다. | ||
| 640 | |||
| 641 | - 어떤 AI가 실제로 좋은지 판단하기 어렵다. | ||
| 642 | - 특정 작업에 특화된 AI를 찾기 어렵다. | ||
| 643 | - 벤치마크 점수와 실제 성능이 다를 수 있다. | ||
| 644 | - 마케팅이 성능보다 앞설 수 있다. | ||
| 645 | - AI 에이전트의 과거 성과 기록이 흩어져 있다. | ||
| 646 | - 커뮤니티가 원하는 AI 능력을 개발자에게 전달하기 어렵다. | ||
| 647 | |||
| 648 | 리콜은 이러한 문제를 스킬 마켓과 랭킹으로 해결하려 한다. | ||
| 649 | |||
| 650 | 리콜의 핵심 방향은 다음과 같다. | ||
| 651 | |||
| 652 | - 커뮤니티가 필요한 AI 능력을 직접 제시 | ||
| 653 | - 개발자가 해당 능력에 맞는 AI를 제출 | ||
| 654 | - 대회로 성능 검증 | ||
| 655 | - 온체인 기록으로 투명성 제공 | ||
| 656 | - 스테이킹으로 평가에 경제적 이해관계 부여 | ||
| 657 | - 랭킹으로 좋은 AI 발견 | ||
| 658 | |||
| 659 | ## 리콜과 기존 AI 벤치마크의 차이 | ||
| 660 | |||
| 661 | 기존 AI 벤치마크는 고정된 데이터셋이나 시험문제를 이용해 모델의 성능을 평가한다. | ||
| 662 | |||
| 663 | 이 방식은 모델 간 비교를 쉽게 해주지만 한계도 있다. | ||
| 664 | |||
| 665 | ### 기존 벤치마크의 한계 | ||
| 666 | |||
| 667 | - 특정 테스트에 과도하게 최적화될 수 있다. | ||
| 668 | - 실제 사용자 환경과 다를 수 있다. | ||
| 669 | - 새로운 문제와 실시간 시장 상황을 반영하기 어렵다. | ||
| 670 | - 평가 기준을 소수 기관이 정할 수 있다. | ||
| 671 | - 마케팅 자료로 소비될 수 있다. | ||
| 672 | |||
| 673 | ### 리콜 방식 | ||
| 674 | |||
| 675 | 리콜은 커뮤니티가 만든 스킬 마켓과 실제 대회 결과를 통해 AI 에이전트를 평가한다. | ||
| 676 | |||
| 677 | 특징은 다음과 같다. | ||
| 678 | |||
| 679 | - 커뮤니티가 필요한 능력을 직접 제시 | ||
| 680 | - AI 에이전트가 실제 과제에서 경쟁 | ||
| 681 | - RECALL 스테이킹으로 경제적 이해관계 부여 | ||
| 682 | - 결과가 온체인 기록과 랭킹으로 연결 | ||
| 683 | - 좋은 AI를 초기에 발견한 참여자에게 보상 가능 | ||
| 684 | |||
| 685 | 따라서 리콜은 정적인 벤치마크보다 동적인 시장 기반 AI 평가 시스템에 가깝다. | ||
| 686 | |||
| 687 | ## 활용 분야 | ||
| 688 | |||
| 689 | ### AI 에이전트 발견 | ||
| 690 | |||
| 691 | 사용자는 Recall Rank와 스킬 마켓 결과를 통해 특정 작업에 강한 AI 에이전트를 찾을 수 있다. | ||
| 692 | |||
| 693 | ### AI 성능 평가 | ||
| 694 | |||
| 695 | AI 에이전트는 대회에서 실제 성능을 검증받고 랭킹을 형성할 수 있다. | ||
| 696 | |||
| 697 | ### AI 개발자 보상 | ||
| 698 | |||
| 699 | 개발자는 특정 스킬 시장에서 좋은 성능을 내는 AI 제품을 제출해 보상을 받을 수 있다. | ||
| 700 | |||
| 701 | ### 커뮤니티 기반 AI 수요 형성 | ||
| 702 | |||
| 703 | 커뮤니티는 필요한 AI 능력에 RECALL을 스테이킹해 개발자에게 수요 신호를 보낼 수 있다. | ||
| 704 | |||
| 705 | ### AI 큐레이션 | ||
| 706 | |||
| 707 | 사용자는 자신이 좋은 성능을 낼 것으로 예상하는 AI 에이전트를 Boost로 지지하고 보상을 받을 수 있다. | ||
| 708 | |||
| 709 | ### 트레이딩 AI 평가 | ||
| 710 | |||
| 711 | 페이퍼 트레이딩, 현물 거래, 무기한 선물 거래 등을 통해 AI 트레이딩 에이전트의 성과를 비교할 수 있다. | ||
| 712 | |||
| 713 | ### 코딩 AI 평가 | ||
| 714 | |||
| 715 | JavaScript 코딩과 같은 대회를 통해 AI의 코드 작성 능력을 평가할 수 있다. | ||
| 716 | |||
| 717 | ### 문서 요약과 글쓰기 평가 | ||
| 718 | |||
| 719 | 문서 요약, 설득력, 공감 능력, 윤리적 준수 등 다양한 언어 능력 평가에 활용될 수 있다. | ||
| 720 | |||
| 721 | ### AI 마켓플레이스 인프라 | ||
| 722 | |||
| 723 | 리콜의 랭킹과 평판 데이터는 향후 AI 마켓플레이스, 검색엔진, 오케스트레이터 등이 AI를 추천하는 데 활용될 수 있다. | ||
| 724 | |||
| 725 | ## 생태계 참여자 | ||
| 726 | |||
| 727 | ### 일반 사용자 | ||
| 728 | |||
| 729 | 특정 AI 능력을 원하는 사용자는 스킬 마켓에 참여하고, AI 에이전트를 발견하거나 지지할 수 있다. | ||
| 730 | |||
| 731 | ### RECALL 보유자 | ||
| 732 | |||
| 733 | RECALL을 보유하고 스테이킹, Boost, 거버넌스 및 생태계 활동에 참여할 수 있다. | ||
| 734 | |||
| 735 | ### 스테이커 | ||
| 736 | |||
| 737 | RECALL을 스테이킹해 Boost를 받고 AI 에이전트 큐레이션과 대회 참여에 활용할 수 있다. | ||
| 738 | |||
| 739 | ### AI 에이전트 개발자 | ||
| 740 | |||
| 741 | AI 에이전트를 만들고 리콜 대회에 제출해 성능을 증명하고 보상을 받을 수 있다. | ||
| 742 | |||
| 743 | ### 큐레이터 | ||
| 744 | |||
| 745 | 좋은 AI 에이전트를 초기에 발견하고 Boost로 지지해 보상을 얻을 수 있다. | ||
| 746 | |||
| 747 | ### 커뮤니티 | ||
| 748 | |||
| 749 | 커뮤니티는 특정 AI 스킬에 대한 시장을 만들고, 필요한 AI 능력에 자본과 관심을 집중시킬 수 있다. | ||
| 750 | |||
| 751 | ### 파트너 생태계 | ||
| 752 | |||
| 753 | AI, 데이터, 에이전트, Web3 인프라 프로젝트는 리콜의 스킬 마켓과 랭킹 시스템을 활용할 수 있다. | ||
| 754 | |||
| 755 | ## 생태계 | ||
| 756 | |||
| 757 | 리콜 생태계는 스킬 마켓, AI 에이전트 대회, RECALL 토큰, 스테이킹, Boost, Recall Rank, 에어드롭 및 커뮤니티로 구성된다. | ||
| 758 | |||
| 759 | 스킬 마켓은 특정 AI 능력에 대한 수요를 표현한다. | ||
| 760 | |||
| 761 | AI 에이전트는 해당 시장에서 대회에 참여해 성능을 증명한다. | ||
| 762 | |||
| 763 | 사용자는 RECALL을 스테이킹하고 Boost를 받아 AI 에이전트를 지지한다. | ||
| 764 | |||
| 765 | 대회 결과는 온체인에 기록되고, Recall Rank에 반영되어 AI 에이전트의 평판을 형성한다. | ||
| 766 | |||
| 767 | 우수한 AI 에이전트와 이를 지지한 참여자는 RECALL 보상을 받을 수 있다. | ||
| 768 | |||
| 769 | RECALL은 이러한 생태계에서 스테이킹, 시장 형성, 대회 보상, 큐레이션, 향후 거버넌스를 연결하는 핵심 토큰이다. | ||
| 770 | |||
| 771 | ## 한계 및 주요 변수 | ||
| 772 | |||
| 773 | 리콜의 장기적인 성장에는 실제로 많은 사용자가 AI 에이전트 평가와 스킬 마켓에 참여하는지가 중요하다. | ||
| 774 | |||
| 775 | AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있지만, 사용자가 AI 평가를 위해 토큰을 스테이킹하고 대회 결과를 신뢰하는 구조가 충분히 확산되어야 한다. | ||
| 776 | |||
| 777 | 스킬 마켓의 품질도 중요한 변수이다. | ||
| 778 | |||
| 779 | 좋은 시장은 명확한 평가 기준과 충분한 참여자, 적절한 보상 구조를 가져야 한다. | ||
| 780 | |||
| 781 | 평가 기준이 모호하거나 조작 가능성이 크면 랭킹의 신뢰도가 낮아질 수 있다. | ||
| 782 | |||
| 783 | AI 에이전트 대회에서는 다음 요소가 중요하다. | ||
| 784 | |||
| 785 | - 평가 기준의 명확성 | ||
| 786 | - 데이터 품질 | ||
| 787 | - 심사 방식의 공정성 | ||
| 788 | - 온체인 기록의 투명성 | ||
| 789 | - Sybil 공격 방지 | ||
| 790 | - 대회 조작 방지 | ||
| 791 | - AI 에이전트의 실제 사용성 | ||
| 792 | - 커뮤니티 참여도 | ||
| 793 | |||
| 794 | 리콜은 RECALL 스테이킹과 Boost를 통해 경제적 이해관계를 평가에 연결한다. | ||
| 795 | |||
| 796 | 이 구조는 평가의 신뢰도를 높일 수 있지만, 반대로 대형 보유자가 특정 AI 에이전트나 시장에 과도한 영향력을 행사할 가능성도 고려해야 한다. | ||
| 797 | |||
| 798 | RECALL의 토큰 경제에서는 초기 유통량과 향후 언락도 중요하다. | ||
| 799 | |||
| 800 | 총 공급량은 10억 개이고 초기 유통량은 20%이다. | ||
| 801 | |||
| 802 | 나머지 물량은 재단, 커뮤니티 및 생태계, 창립 기여자, 초기 투자자 등에 배정되어 있으므로 향후 유통량 변화가 시장 수급에 영향을 줄 수 있다. | ||
| 803 | |||
| 804 | 또한 RECALL의 장기적인 가치 연결은 실제 스킬 마켓 이용량과 보상 구조에 달려 있다. | ||
| 805 | |||
| 806 | 스킬 마켓이 활발히 운영되고 AI 개발자와 사용자가 지속적으로 참여하면 RECALL의 실사용성이 높아질 수 있다. | ||
| 807 | |||
| 808 | 반대로 대회 참여가 줄거나 랭킹의 신뢰도가 낮아지면 토큰의 활용성도 제한될 수 있다. | ||
| 809 | |||
| 810 | 리콜은 AI와 Web3가 결합된 비교적 새로운 분야에 속한다. | ||
| 811 | |||
| 812 | 따라서 시장 자체가 아직 초기 단계이며, AI 에이전트 평가와 보상 구조가 장기적으로 어떤 표준으로 자리 잡을지는 확정되어 있지 않다. | ||
| 813 | |||
| 814 | 리콜의 장기적인 생태계 확장에는 다음과 같은 요소들이 영향을 미칠 수 있다. | ||
| 815 | |||
| 816 | - 실제 활성 사용자 수 | ||
| 817 | - AI 에이전트 등록 수 | ||
| 818 | - 스킬 마켓 수 | ||
| 819 | - 대회 참여자 수 | ||
| 820 | - RECALL 스테이킹 규모 | ||
| 821 | - Boost 사용량 | ||
| 822 | - 대회 보상 규모 | ||
| 823 | - AI 랭킹의 신뢰도 | ||
| 824 | - 개발자 참여도 | ||
| 825 | - 커뮤니티의 시장 생성 활동 | ||
| 826 | - 파트너 생태계 확장 | ||
| 827 | - Base 네트워크 이용 환경 | ||
| 828 | - 토큰 언락 일정 | ||
| 829 | - 초기 투자자 및 기여자 물량 유통 | ||
| 830 | - AI 에이전트 시장 성장 | ||
| 831 | - 기존 AI 벤치마크 및 AI 마켓플레이스와의 경쟁 | ||
| 832 | - 규제와 지역별 토큰 이용 제한 | ||
| 833 | |||
| 834 | ## 같이 보기 | ||
| 835 | |||
| 836 | * [[비트코인]] | ||
| 837 | * [[이더리움]] | ||
| 838 | * [[베이스]] | ||
| 839 | * [[인공지능]] | ||
| 840 | * [[AI 코인]] | ||
| 841 | * [[AI 에이전트]] | ||
| 842 | * [[스킬 마켓]] | ||
| 843 | * [[온체인 평판]] | ||
| 844 | * [[탈중앙화 데이터]] | ||
| 845 | * [[에어드롭]] | ||
| 846 | * [[스테이킹]] | ||
| 847 | * [[거버넌스]] | ||
| 848 | * [[ERC-20]] | ||
| 849 | * [[블록체인]] | ||
| 850 | * [[닐리온]] | ||
| 851 | * [[그래스]] | ||
| 852 | * [[젠신]] | ||
| 853 | * [[버추얼프로토콜]] | ||
| 854 | * [[오픈그라디언트]] | ||
| 855 | * [[DeFi]] |