.@Talus_Labs , @Infinit_Labs , @Theo_Network 는 알고리즘 금융을 위한 교차 에이전트 유동성 모델을 어떻게 구축할 수 있을까? 요약 탈루스 네트워크, 인피닛, 테오 간에는 현재 유동성 관리 측면에서 직접적인 통합이 존재하지 않지만 세 플랫폼은 상호 보완적인 기술적 기반을 갖추고 있다. 탈루스는 자율 에이전트 인프라를 제공하고 인피닛은 인공지능 기반의 디파이 조정 기능을 수행하며 테오는 기관급 실물자산 유동성을 지원한다. 세 시스템이 결합될 경우 전통 금융과 디파이를 아우르는 정책 중심의 유동성 오케스트레이션이 가능할 것으로 보인다. 정책 기반 코드 구현 비교 탈루스 네트워크는 Sui Move 스마트컨트랙트를 기반으로 한 네이서스 프레임워크를 통해 투자 에이전트 등 역할을 정의하며 경제적 보안은 SUI 스테이킹 구조로 유지된다. 순환 실행 방지를 위해 유향 비순환 그래프(DAG) 제약이 설정되어 있으며 실패한 실행은 예비 경로로 전환된다. 인피닛은 20종 이상의 특화 에이전트를 운용하며 각 에이전트는 수익률 탐색, 브리징, 유동성 제공, 위험 평가 등의 역할을 수행한다. 사용자 정의 한도와 가스 제약이 사전 시뮬레이션으로 검증되며 다중 에이전트 협업을 통해 실행 충돌을 최소화한다. 테오는 세 가지 엔진(실행, 위험, 정책)을 중심으로 동작하며 담보비율, 레버리지 한도, 예치 상한선 등을 스마트컨트랙트로 강제한다. 규칙 위반 시 실시간 리밸런싱이 이루어지고 다중서명 거버넌스로 분쟁을 처리한다. 유동성 임대 구조 분석 탈루스는 권한 기반 자산 위임을 통해 교차 체인 차익거래와 수익 최적화를 수행하며 인피닛은 비수탁형 에이전트 라우팅으로 자동화된 수익 전략을 실행한다. 테오는 금고형 유동성 제공 방식을 통해 실물자산 기반 시장조성 및 캐리 트레이드를 가능하게 한다. 이론적으로 탈루스의 에이전트가 인피닛의 디파이 전략을 조정하고 테오의 실물자산 유동성을 결합한다면 국채 담보를 활용한 레버리지 디파이 포지션 관리가 자율화될 수 있다. 손익 검증 체계 탈루스는 실행 로그 기반의 DAG 추적과 zkML, opML, TEE-ML 등의 다중 증명 방식을 활용해 손익을 검증한다. 인피닛은 ERC-4337 번들링을 통해 각 전략별 머클트리 증명을 생성하며 다중 오라클 검증과 ZK 기반 무결성 확인을 병행한다. 테오는 ERC-4626 표준에 따라 금고별 회계 기록을 투명하게 공개하며 제니스 감사를 통해 일일 잔고를 검증한다. 스트레스 테스트 비교 탈루스는 다중 오라클 구조와 회로 차단 장치를 통해 가격 이상 변동에 대응하며 인피닛은 100개 이상의 데이터 스트림을 기반으로 85퍼센트 이상의 복원력을 확보한 바 있다. 테오는 단기 국채 중심의 포트폴리오와 실시간 리밸런싱을 통해 금리 변동기에도 4~5퍼센트 수익률을 유지했다. 통합 가능성 및 과제 탈루스는 정책 조정 계층으로 작동하며, 인피닛은 전략 실행 계층을, 테오는 기관 유동성 계층을 담당하는 삼층 구조가 이론적으로 가능하다. 그러나 세 플랫폼은 각기 다른 체인(Sui, 멀티체인, 이더리움)을 기반으로 하고 있어 교차 체인 동기화 및 결제 시간차 문제를 해결해야 한다. 또한 테오의 KYC 요구사항과 규제 환경은 완전 자율형 에이전트의 접근을 제한할 수 있다. 결론 현재 탈루스, 인피닛, 테오 간 직접적인 통합은 존재하지 않지만 세 플랫폼의 기술 구조는 고도화된 유동성 조정 체계로 발전할 수 있는 가능성을 보여준다. 탈루스는 자율 실행의 기반을, 인피닛은 인공지능 기반 전략 최적화를, 테오는 기관급 유동성 공급을 담당함으로써, 결합 시 전통 금융과 디파이를 연결하는 새로운 자본 효율 모델을 제시할 수 있다. 다만 이러한 구조는 여전히 이론적 단계에 있으며 실제 통합 논의나 소셜 미디어 상의 구현 사례는 보고되지 않았다.