🐹실시간 데이터 기반 AI 에이전트 최근 AI 에이전트가 늘어나고 있지만, 정작 실시간 데이터를 신뢰 가능한 방식으로 처리하는 사례는 드물죠. 오늘은 IRYS가 이 부분을 어떻게 풀어가는지 간단히 정리합니다. 📂AI는 데이터를 "읽는 것"보다 "반응하는 것"이 중요하다 🟢일반적으로 AI는 모델 → 입력 데이터 → 출력 형태로 동작 🟢하지만 실시간 서비스에서는 → 시장 가격 변화 → 온체인 트랜잭션 → 사용자 활동 로그 같은 "변하는 데이터"가 핵심입니다. IRYS는 데이터를 단순 정적 리포트가 아니라 실행 가능한 이벤트 스트림으로 취급합니다. → 데이터가 바뀌면 모델이 자동 반응할 수 있는 구조 → 에이전트가 계속 업데이트를 폴링하지 않아도 됨🟢일반적으로 AI는 모델 → 입력 데이터 → 출력 형태로 동작 🟢하지만 실시간 서비스에서는 → 시장 가격 변화 → 온체인 트랜잭션 → 사용자 활동 로그 같은 "변하는 데이터"가 핵심입니다. IRYS는 데이터를 단순 정적 리포트가 아니라 실행 가능한 이벤트 스트림으로 취급합니다. → 데이터가 바뀌면 모델이 자동 반응할 수 있는 구조 → 에이전트가 계속 업데이트를 폴링하지 않아도 됨 📂 왜 IRYS가 AI 실행 레이어 역할을 할 수 있을까? 🟢Programmable Data → 데이터 자체가 조건·연결·액션 보유 🟢Mutable References → 버전 이동이 아닌 ‘참조 업데이트’ 🟢Layer-1 Native → 스마트컨트랙트 의존 아님, 데이터 레벨 실행 즉 IRYS는 AI가 "데이터를 요청"하는 게 아니라 데이터가 AI에게 메시지를 보내는 구조로 바꿉니다. 데이터 → 모델 호출 모델 → 처리 결과 → 다음 데이터 이벤트 발생 이게 IRYS가 말하는 데이터 중심 AI 워크플로우.🟢Programmable Data → 데이터 자체가 조건·연결·액션 보유 🟢Mutable References → 버전 이동이 아닌 ‘참조 업데이트’ 🟢Layer-1 Native → 스마트컨트랙트 의존 아님, 데이터 레벨 실행 즉 IRYS는 AI가 "데이터를 요청"하는 게 아니라 데이터가 AI에게 메시지를 보내는 구조로 바꿉니다. 데이터 → 모델 호출 모델 → 처리 결과 → 다음 데이터 이벤트 발생 이게 IRYS가 말하는 데이터 중심 AI 워크플로우. AI가 단순히 대답 잘하는 시대는 이미 끝났고, 데이터를 관찰하고 반응하는 시스템이 승부를 가릅니다. IRYS는 AI를 돌리는 레이어가 아니라, AI가 실제로 작동할 수 있는 데이터 엔진에 가깝습니다. 이 글은 취생방 인턴(MyHobby_Intern)이 작성했습니다. #IRYS #Storyteller #Datachain #AI #Web3 #데이터인프라