Arbitrum 뉴스 업데이트 아비트럼 주요 소식들을 모아보는 뉴스 다이제스트 시리즈!

1️⃣ 믿고 쓰는 아비트럼! 유니스왑 역대 거래량 3천억 달러 달성이 코 앞에!
아비트럼이 L2 체인 최초로 유니스왑 역대 거래량 3천억 달러 돌파를 눈앞에 두고 있습니다. 
🔗 아비트럼 코리아 X에서 그래프로 살펴보기

2️⃣ Proof of Play, Pirate Nation 확장
 85K+ 일일 활성 사용자 를 기록한 🏴‍☠️ Pirate Nation가 Arbitrum Orbit을 활용한 맞춤형 L3 체인(Apex, Boss) 구축을 통해 성능과 확장성을 극대화합니다.
🔗 Proof of Play Case study 확인하기

3️⃣ 디카르고(Dkargo), 아비트럼을 선택한 이유
한국 프로젝트 디카르고가 아비트럼을 기반으로 L3을 구축하는 이유?!
Layer 3 구축에 최적화된 환경 / 운영 비용 최적화 및 독립적인 체인 운영 등!
🔗 아비트럼 코리아가 살펴본, 디카르고가 아비트럼을 선택한 이유 확인하기

4️⃣ Arbitrum ($ARB), Robinhood 상장
북미의 대표적인 거래 플랫폼인 Robinhood에서 $ARB 거래가 시작됩니다! 📈
🔗 Robinhood 공식 발표 보기

5️⃣ 제로베이스 zkStaking, 아비트럼에서 출시
ZK 기반 검증으로 리스크 관리해 안전하고 효율적인 스테이킹을 지원하는 ZEROBASE zkStaking을 아비트럼에서 만나보세요!
🔗 제로베이스 공식 발표

6️⃣ Own, Arbitrum Orbit을 자사의 파트너로 선정
Own이 Arbitrum Orbit을 활용해 RWA의 토큰화, 거래, 유통을 위한 완전한 맞춤형 체인을 구축합니다. 🚀
🔗 자세히 보기

아비트럼 앰배서더 Phase 2 프로그램을 통해

한국 앰배서더 여러분을 모집하고 있습니다. 참여하셔서 L2 생태계를 리딩하는 홍보대사가 되어보세요!

아비트럼 앰배서더 지원하기

2025년에 서울은 다채로운 축제들로 여러분을 기다리고 있습니다.
계절마다 각기 다른 매력으로 가득한 서울의 축제를 놓치지 마세요 😊

🌸 따뜻한 봄, 문화를 만나다

겨우내 움츠렸던 몸과 마음을 활짝 열고 싶다면?
봄의 생기와 문화를 만끽할 수 있는 축제가 여러분을 기다립니다!

• 서울러너스페스티벌 (4월 26일, 여의도공원)
  봄바람을 맞으며 서울 도심을 달리는 특별한 러닝 축제🏃‍♂️🌸
• 서울스프링페스타 (4월 30일~5월 6일, 서울월드컵경기장·서울광장 등)
  다양한 문화 공연과 전시로 가득한 서울의 봄 대표 축제!
• 서울서커스페스티벌 (5월 3일~5월 5일, 노들섬)
  세계적인 서커스 아티스트들의 화려한 퍼포먼스🎪✨
• 차 없는 잠수교 뚜벅뚜벅 축제 (5월 4일~6월 22일, 매주 일요일, 반포한강공원)
  자동차 대신 사람들로 가득 찬 잠수교에서 여유로운 주말 산책🚶‍♀️🌿
• 서울드럼페스티벌 (5월 10일~5월 11일, 노들섬)
  열정적인 드럼 비트와 함께하는 짜릿한 음악의 향연🥁🎶
• 서울조각페스티벌(상반기) (5월 23일~5월 24일, 노들섬)
  예술적 감성으로 채워지는 봄, 멋진 조각 작품들을 만나요!
• 서울국제정원박람회 (5월 22일~10월 20일, 보라매공원)
  오랜 기간 즐길 수 있는 아름다운 정원의 세계🌷🌳

☀️ 뜨거운 여름, 음악과 예술의 향연

서울의 여름밤은 더위를 잊게 만드는 축제로 가득합니다!

• 광화문광장 야외오페라 (6월 1일~6월 2일, 광화문광장)
  도심 한가운데 펼쳐지는 웅장한 오페라의 감동🎤🌃
• 서울국악축제 (6월 7일, 의정부 지역사유적광장 등)
  우리 소리의 아름다움과 흥겨움을 함께 즐기는 전통 국악 축제🎼
• 서울시향 강변음악회 (6월 13일~6월 14일, 여의도 한강공원)
  강바람과 함께 클래식 음악을 만나는 낭만적인 밤🎻🌙
• 서울썸머아트페스티벌 (6월 14일~6월 15일, 노들섬)
  예술과 문화를 함께 즐길 수 있는 감성 넘치는 여름 축제🎨
• 세종썸머페스티벌 (8월 28일~8월 30일, 광화문광장)
  도심 속 한여름 밤의 꿈 같은 문화 공연의 향연✨🌟

🍁 아름다운 가을, 서울은 축제의 도시로 물들다

청명한 하늘과 선선한 바람 속, 서울의 가을 축제를 만나보세요!

• 서울조각페스티벌(하반기) (9월 1일~9월 7일, 노들섬)
  가을과 어우러지는 감성적인 조각 작품을 감상해요🗿🍂
• 서울세계불꽃축제 (9월 중, 여의도 한강공원)
  가을밤 하늘을 수놓는 아름다운 불꽃쇼🎆✨
• 서울무형문화축제 (9월 27일~9월 28일, 남산골한옥마을)
  전통 공연과 체험을 통해 우리 문화를 깊이 느껴보세요🎎
• 정조대왕 능행차 (9월 28일, 광화문~노들섬)
  서울 도심에서 역사 속 행렬을 만나는 특별한 경험👑
• 서울거리예술축제 (10월 5일~10월 9일, 청계천 일대)
  청계천 거리를 예술로 가득 채우는 역동적인 거리 공연🎭
• 서울뮤직페스티벌 (11월 초, 노들섬)
  늦가을의 낭만을 음악으로 채우는 감성 축제🎶🍁

❄️ 낭만의 겨울, 빛나는 서울로의 초대

겨울철, 서울은 반짝이는 축제로 특별한 추억을 선사합니다.

• 서울윈터페스타 (12월 중순, 서울 도심 일대)
  화려한 조명과 겨울 분위기가 어우러지는 로맨틱 축제🎄🌟

📸 과거 축제 사진으로 미리 만나는 2025 서울 축제!

지난해 서울 곳곳에서 펼쳐졌던 화려한 축제 현장 사진을 통해 미리 축제 분위기를 느껴보세요!

📌 행사 일정은 주최 측 사정에 따라 변경될 수 있으니, 방문 전 꼭 확인하세요!
👉 자세한 정보는 서울문화포털을 참고하세요!

글로벌 레이어2 프로젝트인 아비트럼 재단이 공식 운영하는 앰배서더 프로그램 Phase 2가 한국에 상륙합니다!

이번 아비트럼 앰배서더 Phase 2에서는 아비트럼에 관심있으신 누구나 참여 가능하고, 체계화된 KPI에 따른 보상도 지급받으실 수 있게 됩니다.

아비트럼 재단과 함께 다양한 콘텐츠 제작, 교육 워크샵 진행, IRL 밋업 개최 등의 다양한 경험을 하실 수 있게 될 것입니다.

앰배서더 프로그램 Phase 2: 변경 사항 정리

앰배서더 프로그램을 통해 누구나 아비트럼 재단과 함께 콘텐츠 제작, 교육 워크샵 진행, IRL 밋업 개최 등 다양한 활동을 경험할 수 있습니다! 

신청 링크(공식 재단 사이트) 👇
https://arbitrum.foundation/ambassador 

아비트럼 디스코드 한국 채널

https://discord.gg/arbitrum

One of the key concepts gaining traction in the AI field is the emergence of 'AI Agents'. Unlike traditional chatbots or generative AI systems, AI agents are differentiated by their ability to go beyond simply answering questions and perform complex work processes from start to finish on their own. Major technology companies like OpenAI, Nvidia, and Salesforce, as well as market research firm Gartner, are predicting that AI agents will be a key technology of the future.

What is special about AI agents

While traditional generative AI has been focused on responding to user questions or generating a specific set of text, AI agents have a much higher level of "agency" and can perform tasks that would otherwise require human intervention. They can automate multi-step processes, retrieve the information they require from external APIs or databases, and complete the final product, akin to a human counterpart.

Car navigation vs. autonomous vehicles

You can think of traditional generative AI as "car navigation." It gives you directions or traffic updates, but you are still in control of the steering and pedals. AI agents, on the other hand, are like autonomous vehicles. They won't just give you directions—they can start the car, anticipate hazards, react appropriately, and drive themselves.

Tool Calling: a primary enabler for agents

In recent years, many libraries and low-code platforms have been developed to make creating AI agents easier than ever. One of the most intriguing advancements is "tool calling," which enables AI models to go beyond text generation and directly call functions (tools) to access external data or services and take real-world actions.

For instance, you could call the 'search_google' function to look for specific keywords and take further action based on the search results. The ability of a model to fetch necessary information, make appropriate decisions, and solve problems in multi-step processes is one of the most powerful features of AI agents.

Two methods agents reason: evaluate-plan vs. tool-use

AI agents utilize two main reasoning approaches for problem-solving:

1. Reasoning through Evaluation & Planning (Evaluation & Planning)
   This involves breaking down a problem into steps, analyzing each step, and planning the next one. Methods like Chain-of-Thought and ReAct are used to process outcomes step-by-step and craft a strategy to achieve the desired goal.
2. Reasoning with Tool Use
   This is the ability to call APIs or functions to fetch data or perform actions when needed. Deciding which tool to call and how to utilize its output falls under this category. Some models excel at evaluation and planning, while others specialize in tool use. Combining both methods results in stronger, more capable agents.

Key benchmarks for evaluating model-agent tool-calling ability

Several benchmarks have been developed to evaluate how well models handle tool-calling tasks:

• BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard): Features over 2,000 question-function-answer triples covering diverse programming languages. The latest version, BFCL-V3, includes multi-step and multi-turn function calls, letting you assess how proficient a model is at executing functions in the correct sequence.
• Nexus Function Calling Benchmark: Tests how well models utilize APIs in zero-shot scenarios with challenges like single, parallel, and nested tool calls. Models such as NestRaven have demonstrated strong performance using this benchmark.
• ToolACE: With a synthetic dataset of over 26,000 APIs, this benchmark examines how models handle complex tool environments. Research is ongoing to refine evaluation methods for large-scale tool-calling scenarios.

The complex problems of tool calling

To make tool calling effective, several challenges must be addressed:

• Choosing the right tool: Deciding which tool to use and ensuring the correct input is passed.
• Format consistency: Adhering to required formats like JSON, YAML, and XML when calling functions.
• Managing sequencing and dependencies: Understanding how the output of one tool can serve as input for another.
• Loop prevention: Avoiding infinite loops by carefully managing agent behavior.
• Security and ethical issues: Mitigating risks posed by connecting to external services or databases.

Given this complexity, it’s common to divide tasks among multiple models or agents that work together as a composite system. Each model specializes in tasks like document summarization, tool selection, or result validation, creating a more robust solution overall.

Example of tool calling in action

• Level 1 : ChatGPT web browsingWhen you enable the web search function in ChatGPT, it calls the ‘web search’ function internally to get real-time information. This is a basic level tool calling example.
• Level 2 : Define and use customized tools For example, you can define functions like ‘get_distance_between_locations’, ‘get_current_weather’, and set your model to call them. You can use tools like Databricks Playground to see how your model calls each function and processes the results.
• Level 3 : Configure the agentWhen you’re done with the actual code execution layer, you can configure a complete agent. Various frameworks are utilized in this process, including LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel, LlamaIndex, and others.

Real-world applications and potential for agents

• Insurance industry : automate the entire process from claim to compensation by analyzing documents-images-PDFs, verifying the content of contracts, and, if necessary, exchanging questions and answers with customers.
• Logistics : automate complex logistics processes by tracking lost shipments, managing communications with multiple stakeholders, and even compensating them when necessary.
• Marketing : From campaign planning to execution, performance analysis, and optimization, these AI agents can work independently to maximize efficiency.

AI agents like these can reduce the amount of human and time resources spent on tasks while freeing up employees to focus on more creative and strategic tasks.

Things to consider when deploying

Of course, there are no shortage of obstacles to overcome in building and fielding agents: you may need large-parameter models, you may need to meet ethical and legal obligations, and most importantly, you may not get the performance you want without getting data quality and processes fully in order in your organization.

What’s ahead

AI agents are not a passing fad—they're the future of value creation for industries. Such systems already are showing their ability to automate between 70–90% of real-world repetitive tasks by elegantly integrating reasoning competencies, i.e., planning and assessment, with high-end tool-calling functionalities.

There is also an apparent trend of shifting towards creating smaller, specialized models. The bigger models are interested in addressing high-level, strategic issues, while the smaller ones are for executing focused tasks. Together, they offer systems that are both compact and versatile, adapting to diverse requirements with precision.

At the root of their success is a single, basic question: "Are they actually useful?" No matter how advanced the technology, it's only worthwhile if it delivers actual value. Fortunately, AI agents are already proving themselves useful across dozens of industries, and the rapidity with which they're being created guarantees that soon they'll be capable of even more. Shared platforms and tools are also emerging, opening the door for anyone—regardless of technical expertise—to create personalized agents for their uses.

Billed as the 'next generation of AI' these agents are being designed to go beyond simple question-and-answer functionality. They're starting to manage complex workflows independently, deciding which tools are best for the job, and completing tasks without human involvement. This revolution is already in progress, so the moment is ripe to explore their potential.

이 글은 투자 조언을 위한 글이 아닌, 순수한 정보 전달을 위한 것임을 명확히 밝힙니다.

이번 포스팅은 내용이 짧아 별도의 요약은 없습니다

서론

아비트럼은 9월 4일 Stylus 메인넷 출시를 발표했습니다. Stylus가 표방하는 것은 Smart Contract Composability 즉, 스마트 컨트랙트의 상호운용성입니다. 굉장히 많은 사람들이 사용하는 Rust나 C/C++과 같은 프로그래밍 언어를 사용해서도 Smart Contract를 구현할 수 있도록 하겠다는 것이 Stylus의 목표입니다. 이것이 왜 필요한 것일까요?

이 Stylus의 중요성을 인식하기 위해서는 먼저 상호운용성이 중요한 이유부터 살펴보아야합니다. 이 글을 읽으시는 분들께서는 이미 이더리움에 대해서는 잘 알고 계실 것입니다. 그 이더리움의 핵심이 무엇이냐고 한다면, Native Token인 ETH라고도 할 것이고, Smart Contract라고도 할 수 있습니다. 블록체인 트릴레마도 있구요. 어떤 분들은 EVM을 떠올릴 수 있습니다. EVM은 이더리움 가상 머신(Ethereum Virtual Machine)의 약자로, 이더리움 체인 내에서 Smart Contract를 실행할 수 있도록 하는 가상 환경을 말합니다. 이 EVM을 통해 이더리움에서 구동되는 프로그램을 설계하고 싶은 개발자는 자신의 OS와 상관없이 Solidity 혹은 Vyper 등의 일명 Contract Language만 익히면 개발이 가능합니다. 컴퓨터를 업그레이드해야할 필요도, OS를 바꿀 필요도 역시 없습니다. 앱 개발을 해보신 분들은 잘 아시겠지만 iOS 앱을 개발하기 위해서는 반드시 MacOS 환경이 필요하죠. Flutter나 React Native 등으로 개발자체는 가능할 수 있지만 테스트는 반드시 MacOS 환경에서 진행해야합니다. 이렇듯, 개발을 위해 OS 환경을 맞추는 것은 생각보다 불편한 장벽이 됩니다. 윈도우 PC를 샀는데, 앱 개발을 위해서 맥북도 사야하다니. 다행히 최근에는 앱 개발을 위해서는 윈도우와 맥 환경만 지원되면 문제없지만 예전에는 블랙베리 OS나 삼성의 자체 OS도 있었죠. 개발자가 모든 환경에 맞춰 프로그래밍을 해야한다는 것은 굉장한 어려움이 됩니다. 이더리움은 이런 문제점을 해결할 혁신적인 방법으로 EVM을 제안한 것이구요. 이 EVM을 통해서, 우리는 OS와 무관하게도 개발할 수 있는 편리함을 갖게 됐습니다.

EVM의 한계와 Stylus의 등장

EVM에 단점은 전혀 없는 걸까요? 당연히 아니겠죠. EVM의 여러 단점들에 대해 언급하기 보다 우리는 Stylus 탄생의 배경이 되는 단점만 짚고 넘어가면 되겠습니다. 바로 EVM이 Solidity 등 특정 언어만 지원한다는 것이죠. EVM은 OS 환경에 무관하게 동작할 수 있는 환경을 만들어줍니다. 그러나 이 EVM이 코드를 이해하기 위해서는 Java, C/C++, Python 등의 대중적인 언어를 사용할 수는 없습니다. OS의 장벽은 넘어섰지만, 새로운 장벽이 나타난 것이죠. 바로 개발 언어의 장벽입니다. 이더리움을 비롯한 여러 코인관련 시장의 급성장으로 산업화되고 발전하면서 많은 개발자들이 블록체인 개발을 시작했습니다. 그 과정에서 꽤 많은 블록체인 전문 개발자, 특히 스마트 컨트랙트 개발자들이 탄생했죠. 아비트럼에 따르면 이 스마트 컨트랙트 개발자(Solidity 위주)는 약 2만 명 정도로 추산된다고 합니다. 아주 오래전부터 프로그래밍 언어의 정석이 된 C++는 약 1200만, 비교적 최근에 떠오른 Rust 역시 300만 정도로 추정되는 개발자가 있는 것에 비하면 아주 적은 수입니다. 우리는 EVM이 개발될 때 그들이 제시한 문제점에 대해 알고 있습니다. 이제 여기서 아비트럼이 주장하는 문제점과 이를 해결하기 위해 제안한 Stylus가 등장하게 됩니다.

Stylus란 무엇인가?

아비트럼은 Stylus를 차세대 프로그래밍 언어라고 정의합니다. Stylus를 사용해 Rust, C/C++ 등의 언어를 사용하는 전세계 수천만의 개발자들이 별도의 Solidity 공부를 하지 않고도 EVM 호환이 가능한 Dapp을 개발할 수 있게 됩니다. 어떤 OS 환경에도 제약받지 않는 EVM의 위에서, 새로운 언어를 배워야한다는 압박감없이 가장 대중적인 언어들로 개발할 수 있도록 하는 것. 이것이 Stylus가 추구하는 것입니다.

기본적으로 Stylus는 MultiVM을 표방합니다. 여기서 말하는 MultiVM은 EVM과 동일한 역할을 하는 WASM VM이라는 또 하나의 가상 머신이 추가되는 개념입니다. WASM은 WebAssembly의 약어로 Javascript의 속도를 보완하면서도 대체하기 위해 고안된 바이트코드 언어입니다. WASM VM을 통해 WASM로 컴파일할 수 있는 프로그래밍 언어는 대부분 지원하게 됩니다. 대표적으로 Rust, C/C++이 있고, Go나 최근 블록체인 업계에서 많이 사용되기 시작하고 있는 Move, Sway 등도 포함됩니다.

많은 분들이 제가 이전에 작성한 BoLD(Bounded Liquidity Delay)보다 이 Stylus 출시에 관심을 갖는 것은 당연할 것입니다. BoLD는 그 자체로 생태계의 활성화에는 큰 영향을 주기 어렵습니다. BoLD는 사실, 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템으로서의 도약을 위한 준비에 가깝기 때문입니다. 하지만 Stylus는 그 방향을 달리합니다. Stylus의 도입은 그 자체로 생태계 Dapp 활성화를 목표에 두고 있기 때문입니다. 개발자분들은 당연하게도 익숙한 언어의 사용으로 Dapp을 개발해 새로운 부가가치를 창출할 수 있다는 것에, 사용자들은 더 많은 아이디어와 기술력으로 무장한 Dapp들이 제작될 것이라는 기대감에, 투자자들은 이러한 생태계의 활성화가 가져올 미래에 관심을 갖게 될 것입니다.

준비가 끝난 Stylus, 이제 대중의 선택을 받을 차례

Offchain Labs의 CEO이자 Co-founder인 Steven Goldfeder는 Stylus가 EVM보다 최대 70배 더 빠르다며, 이는 같은 가스 한도 내에서 Stylus Dapp들은 더 많은 거래를 처리할 수 있어 비용 절감의 효과도 있다고 언급했습니다. 저렴하면서도 빠르고, 그로 인한 Layer 2의 이점을 극대화할 수 있다는 것이죠. 또한 Stylus는 유명한 블록 익스플로러인 Etherscan, 가장 대중적인 오픈소스 스마트 컨트랙트 라이브러리인 OpenZeppelin 등과 파트너십을 통한 개발자 및 사용자를 지원합니다. OpenZeppelin의 경우 Rust용 Stylus 라이브러리 지원하고 있는데, Rust 개발자가 스마트 컨트랙트 개발을 위해 해야할 단계가 많이 간소화될 수 있을 것으로 보입니다.

위와 같은 Stylus 소식들을 살펴보면, 아비트럼 측에서는 이번 Stylus 출시를 위해 상당히 많은 공을 들였음을 알 수 있습니다. 개발자의 폭을 넓히기 위한 툴을 개발하고, 그 과정에서 개발자들이 필요로할 만한 것들을 착실히 준비해온 것으로 보입니다. 이제 커뮤니티가 그들의 예상대로 자신들의 익숙한 프로그래밍 언어로 스마트 컨트랙트를 포함한 블록체인 개발로의 자연스러운 전환을 시작하는지 지켜볼 때입니다. 이더리움 역시 그동안 많은 방법을 통해 개발 편의성을 지원하며 많은 웹2 개발자들이 웹3로 넘어올 수 있도록 노력해왔습니다. 현 시점에서 그 노력이 뚜렷한 결과를 냈다고 말할 수 있을지는 보는 관점에 따라 다르겠죠. Stylus는 세상에 없던 완전히 새로운 아이디어를 제안한 것은 아닙니다. 그렇기 때문에 아비트럼 측도 더 많은 준비를 해왔을 것이고, 또 그래야만 합니다. 최대한의 편의성을 돕기 위한 Stylus를 통해 더 많은 개발자를 온보딩시키려는 그들의 노력이 성공적으로 안착할 수 있을지 앞으로가 주목됩니다.

Reference

Arbtirum blog, Arbitrum. Sep, 2024

A gentle introduction: StylusArbitrum Docs, Arbtirum Sep, 2024

Offchain Labs Github, stylus-sdk-rs

OpenZeppelin Github, rust-contracts-stylus