.@miranetwork , @Velvet_Capital 그리고 @almanak 이 AI가 지배하는 탈중앙화 금융 프레임워크를 어떻게 구축할 수 있을까? AI 거버넌스를 중심으로 한 디파이 프레임워크는 세 가지 핵심 구성요소로 구성된다. 미라 재단은 검증 가능한 AI 신뢰 계층을 담당하며 알마낙은 전략 설계와 최적화를 수행하고 벨벳 캐피털은 실행 및 사용자 인터페이스를 맡는다. 이 조합은 자율적으로 움직이되 모든 의사결정이 암호학적으로 검증되는 구조를 형성한다. 첫째, 미라 재단은 모델 출력값을 다중 합의 방식으로 교차 검증하고 정확도가 확인된 데이터만 온체인에 고정한다. 이를 통해 거래 신호나 매개변수 변경이 사용자 자금에 영향을 미치기 전에 반드시 검증 절차를 거치도록 보장한다. 둘째, 알마낙은 비언어모델 기반의 AI 스웜이 온체인 데이터를 수집하고 가설을 세운 후 과거 블록을 재현하여 전략의 효율성을 분석한다. 그 결과로 산출된 백테스트 지표와 위험도 평가는 미라 네트워크에 의해 기계 판독형 검증값으로 변환되어 신뢰성을 확보한다. 셋째, 벨벳 캐피털은 이 검증된 전략을 온체인 금고 형태로 배포하고 사용자 요청을 자연어 형태로 처리하여 다중 프로토콜 간 자금 이동을 최적화한다. 모든 실행은 비수탁 구조에서 이루어지며 미라의 검증 플래그가 없는 명령은 스마트 계약 단계에서 자동 거부된다. 이 과정은 다음과 같이 순환한다. 시장 금리 등 핵심 지표가 변하면 알마낙의 최적화 에이전트가 새로운 파라미터를 계산한다. 미라 검증 노드가 이를 평가해 합의에 도달하면 검증 이벤트를 발생시키고 벨벳의 트레이더 에이전트가 이를 감지해 재조정 거래를 수행한다. 전체 과정은 1분 이내에 이루어지며 투명성과 신뢰성을 유지한다. 거버넌스 측면에서는 각 참여자가 경제적 이해관계를 지닌다. 미라 노드는 토큰을 예치하고 허위 검증 시 삭감된다. 벨벳은 veVELVET 토큰으로 금고 파라미터를 제한하거나 비정상 상태를 정지시킬 수 있으며 알마낙은 세 가지 역할군으로 분산된 DAO 구조를 갖춘다. 세 토큰 간의 상호 거버넌스 계약을 통해 단일 세력이 시스템을 장악하지 못하도록 설계되어 있다. 위험 요소는 모델 담합, 과적합, 실행 취약점, 거버넌스 집중으로 구분되며 각각 다중 합의 구조, 스트레스 테스트 의무화, 감시형 감사 및 회로 차단 기능 그리고 3중 의결 시스템으로 대응된다. 결론적으로 이 프레임워크는 AI가 설계하고 검증하며 실행하는 자율형 디파이 시스템의 기초를 마련한다. 전략은 실시간으로 최적화되고 모든 단계는 온체인 검증을 통해 투명하게 기록된다. 이는 인간의 개입을 최소화하면서도 탈중앙화 금융의 신뢰성과 보안성을 유지하는 새로운 표준이 될 수 있다.