Mira Maps ($MIRA)

Weekend build: spun up an AI treasury agent on SKALE Expand L3 (via @SkaleNetwork x @Base) and ran its decisions through @miranetwork for verifiable scoring. Minted a test RWA stable on @noble_xyz, then let the agent execute gasless and prove the flow end-to-end

Flow
• Prompt → policy checks → zkML attest via @Cysic_xyz x @NetworkNoya (70% faster, 91% cheaper)
• Asset action → Mira proofs catch fraud/reserve mismatch before settlement
• Loop closes on SKALE, risk model updates with grounded signals from Mira

Before: dashboards + manual sign-offs
After: proofs at every step, fewer false positives, faster iterations, no trust me bro

This is where #zkML + L3 + embodied intelligence converge on the #Mira $MIRA trust layer. If on-chain robots (@OpenMind_AGI) and Pi’s 60M users collide here, agent economies stop being a meme and start being infra. Who’s ready to push this stack into production next week?

통합 에이전트 경제 아키텍처: @miranetwork × @GlintAnalytics × @GOATRollup $MIRA $GLNT $GOATED

이 통합 아키텍처는 Mira Network, Glint Analytics, GOAT Network를 연결해 AI가 직접 온체인 경제의 흐름을 조율하도록 설계한 구조다. Mira는 AI 모델의 평가와 검증을 맡아 분석 결과의 신뢰도를 높이고 Glint는 온체인 데이터를 실시간으로 분석해 혼잡도나 우선순위 점수를 산출하며 GOAT Network는 이 신호들을 활용해 트랜잭션 처리 순서와 데이터 가용성 비용을 조정하는 비트코인 L2 결제 레이어 역할을 한다.

전체 흐름을 간단히 정리하면 다음과 같이 이해하기 쉽다. 먼저 AI 에이전트가 트랜잭션을 제출하면 Glint가 네트워크 상태를 점검해 우선 처리할 가치가 있는지 분석한다. 이어서 Mira가 이 분석 결과를 여러 모델로 검증해 온체인에 인증된 신호로 만들어 준다. 마지막으로 GOAT Network의 시퀀서는 이 신호를 참고해 어떤 트랜잭션을 먼저 포함할지 수수료와 데이터 비용은 어떻게 조정할지를 결정한다. 그 과정에서 워치타워가 항상 감시해 잘못된 판단이나 담합이 발견되면 관련 스테이크를 슬래싱한다.

단순해 보이지만 여기에는 중앙화된 조작 위험이 숨어 있다. 예를 들어 Glint 분석 노드와 Mira 검증자가 시퀀서와 한 세력으로 묶여 있으면 자신들에게 유리한 분석 결과를 만들고 우선순위를 왜곡해 이익을 챙길 여지가 생긴다. 또한 Mira 검증에 사용되는 모델들이 지나치게 동일하다면 집단적인 오류가 그대로 전체 합의에 반영될 수 있다. 이런 위험은 커밋과 리빌을 통한 멀티 오라클 구조, VRF 기반 무작위 선정, 스테이킹과 슬래싱, 워치타워 감시 등을 함께 적용해 어느 정도 완화할 수 있다.

경제적 관점에서도 고려해야 할 부분이 있다. AI 분석과 검증에는 일정 비용이 들기 때문에 트랜잭션 한 개당 실제 수수료가 조금씩 늘어난다. 네트워크 규모가 충분히 성장해 거래량이 많아지면 이 비용을 분산시켜 부담을 낮출 수 있지만 초기 단계에서는 사용자가 체감하는 수수료 부담이 커질 수 있다. 또한 $GLNT, $MIRA, $GOATED 같은 토큰들의 유동성과 시장 가격이 안정적으로 형성되어야 슬래싱과 보상이 실제로 의미 있게 작동한다.

정리하자면 이 아키텍처는 AI 기반 분석과 비트코인 L2 인프라를 결합해 보다 지능적인 트랜잭션 처리와 수수료 조정을 가능하게 만드는 흥미로운 방향성을 보여준다. 다만 안정적으로 운영되기 위해서는 충분한 거래량, 분산된 참여자와 유동성 그리고 잘 설계된 인센티브 구조가 함께 갖춰져야 한다. 이런 조건이 충족된다면, Mira와 Glint, GOAT Network가 만들어 내는 AI 기반 에이전트 경제는 온체인 네트워크 운영 방식을 한 단계 더 진화시키는 기틀이 될 수 있다.

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