Schlüsselerkenntnisse

• Der Krypto X AI-Agentenmarkt, der sich in kurzer Zeit rapide entwickelt hat, birgt das Potenzial, Innovationen zu schaffen, die über kurzfristige Erzählungen hinausgehen, indem neue Kryptonutzungsmöglichkeiten geschaffen oder die On-Chain-Umgebung verbessert werden.
• ai16z und Virtuals Protocol führen den AI-Agentenzyklus durch ihre Agentenframeworks an. ai16z hat sich durch sein Open-Source-Framework Eliza OS einen Wettbewerbsvorteil verschafft, während sich Virtuals Protocol durch effektive Wachstumsstrategien als prominenter Akteur etabliert hat.
• Die Krypto X KI-Agentenlandschaft besteht aus 1) Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten, 2) Infrastruktur und Tools für den Aufbau anspruchsvollerer KI-Agenten, von Modulen, die verteilte Frameworks integrieren, bis hin zu Sandbox-Umgebungen für die Agentensimulation, und 3) einzelnen Agenten, die autonom spezifische Aufgaben ausführen.
• Durch Multi-Agenten-Systeme, in denen mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um Aufgaben zu erledigen, und agentenbasierte Schnittstellen zur Verbesserung der On-Chain-Benutzererfahrung entwickeln sich KI-Agenten zu Lösungen, die immer anspruchsvollere und komplexe Aufgaben ausführen und dabei praktischen Nutzen bieten.
• Der Kryptomarkt zeichnet sich durch die Beschleunigung der Technologieadoption neben einer übertriebenen technologischen Vorstellungskraft und überhitzter spekulativer Nachfrage aus. KI-Agenten sollen sich in einer solchen Marktumgebung auf das nächste Level vorwagen und dabei positive gegenseitige Einflüsse mit Krypto aufrechterhalten.

1. Einführung: Inmitten der Welle der KI-Agenten

Es ist schwer zu glauben, dass die Erzählung über KI-Agenten erst vor etwa zwei Monaten aufgetaucht ist, nachdem GOAT gestartet wurde. In letzter Zeit hat sich die Infrastruktur für die Agentenentwicklung, einschließlich Frameworks und Startplattformen, rasch weiterentwickelt, was zu täglich neuen Agenten mit vielfältigen Funktionalitäten führt. Als Ergebnis,Die Gesamtmarktkapitalisierung von Agententokens hat die Marke von 10 Milliarden US-Dollar überschritten., was darauf hinweist, wie bemerkenswert sich der Markt für KI-Agenten innerhalb weniger Monate ausgeweitet hat.

Zunächst stimme ich zu, dass die Diskussion um KI-Agenten im Kryptomarkt mehr als nur Schlagworte ist. Von aixbt, ein Forschungsagent, der Marktalpha-Informationen ohne Interessenkonflikte beschafft, um Griffain, die autonom On-Chain-Transaktionen auf der Grundlage von Anfragen in natürlicher Sprache des Benutzers ausführt, haben sich AI-Agenten von der ToT (Terminal of Truth)-Erzählung zu Lösungen entwickelt, die praktischen Nutzen in der On-Chain-UX und der menschlichen Entscheidungsfindung bieten.

Nichtsdestotrotz wird es nach Abschluss dieses aktuellen 'KI-Agenten-Zyklus' eine klare Unterscheidung zwischen dem geben, was auf dem Markt bleibt und dem, was verschwindet. Wenn die etwas übertriebene technologische Vorstellungskraft und das aufgeblähte Interesse nachlassen, werden Erzählungen, die scheinbar darauf abzielten, Paradigmen sofort zu transformieren, realistisch bewertet, und nur Projekte, die einen grundlegenden Wert geschaffen haben, werden auf dem Markt überleben.

2. ai16z und Virtuals Protocol: Führend im AI-Agentenzyklus

Quelle: Virtuelles Protokoll, ai16z

Die verspielte Kartoffelblumen-Schriftart des Virtuals Protocol und die scheinbar skurrile Projektbenennung von "ai16z" veranlassten die Marktteilnehmer zunächst, diesen Neulingen mit Skepsis zu begegnen. Diese beiden Projekte haben sich jedoch zu derart prominenten Akteuren im Bereich der KI-Agenten entwickelt, dass es mittlerweile unmöglich ist, den KI-Agentenzyklus zu diskutieren, ohne sie zu erwähnen.(jetzt sind 45% der Community gegen eine Änderung der Kartoffelblüten-Schriftart). Lassen Sie uns die Entwicklung des Virtuals-Protokolls und von ai16z genauer betrachten, um den aktuellen Stand des KI-Agenten-Zyklus auf einen Blick zu verstehen.

2.1 ai16z: Wettbewerbsvorteil durch Open-Source-Framework

Quelle: ElizaOS

ai16z, das ursprünglich als von autonomen KI-Agenten betriebener Fonds-DAO begann, hat sich nun an vorderster Front des Solana KI-Agenten-Ökosystems positioniert und entwickelt sich rasant weiterEliza, ein Open-Source-KI-Agenten-Framework. Dies ermöglicht es Entwicklern, hochleistungsfähige KI-Agenten unter Verwendung des Eliza OS (Eliza-Betriebssystems) ohne Entwicklung komplexer Infrastruktur einfach bereitzustellen.Es werden bereits viele Agenten auf der Basis von Eliza entwickelt., und infolgedessen baut ai16z, das die Entwicklung des Open-Source-Frameworks überwacht, erfolgreich ein Ökosystem auf, das auf Eliza-basierten KI-Agenten basiert.

Wenn wir uns kurz die Komponenten des Eliza-Frameworks anschauen, definiert es KI-Agentenpersönlichkeiten durch ein Zeichen-Dateisystem und verbessert die Zugänglichkeit von Wissen durch die RAG (Retrieval-Augmented Generation)-Funktionalität, die es KI-Modellen ermöglicht, externe Daten zur Generierung von Antworten zu verwenden. Es bietet auch ein On-Chain-Ausführungssystem für den autonomen Agentenhandel und unterstützt verschiedene Plugin-Architekturen, darunter TEE-Stecker, Token-Generierungsstecker und gate.Farcaster Integrationsstecker, was die Einführung von zusätzlichen Funktionen ermöglicht, die auf den Eigenschaften des Agenten basieren.

Quelle: Sentient MarketCap

Das Eliza-Framework entwickelt sich weiter und fügt rechtzeitig neue Funktionalitäten hinzu. Die Entwicklungstätigkeit und Leistung dieses Open-Source-Projekts wird durch seine Platzierung als das am meisten beachtete Repository auf GitHub, mit über 1.100 Forks und 139 Beitragenden, belegt. Kürzlich haben sie hat eine Forschungszusammenarbeit mit der Stanford University für KI-Agenten etabliert, die Bedingungen für die weitere Entwicklung des Eliza-Frameworks zu schaffen. Darüber hinaus durch Marc AIndreessen und Degen Spartan, sie verfolgen Pläne, sich in einen Fonds zu erweitern, in dem LLMs autonom Trades ausführen.

Quelle: X(@G_Gyeomm)

Ich glaube, dass ai16z bisher eine entscheidende Rolle in der Entwicklung des Agentenzyklus gespielt hat. Sie haben geholfen, AI-Agenten aus der Wahrnehmung als bloße 'Sentient Memes' (definiert als dynamische Memes, die sich aufgrund ihrer Fähigkeit zur Generierung autonomer Texte von statischen Memes unterscheiden) zu überführen und die Notwendigkeit von Utility-fokussierten Agenten und Infrastruktur zur Verbesserung der Agentenleistung hervorzuheben. Mit anderen Worten haben sie die technische Grundlage für das Aufkommen von AI-Agenten geschaffen, die echten Wert schaffen oder spezifischere Zwecke erfüllen, während sie auch einen Rahmen für die Betrachtung der Crypto X AI-Agenten-Industrie aus einer langfristigeren Perspektive geschaffen haben.

2.2 Virtuelles Protokoll: Festlegen des KI-Agenten-Playbooks von vorne

Virtuals Protocol ist zu einer entscheidenden Anwendung im Base-Ökosystem geworden, die kontinuierlich Retention und Liquiditätszufluss generiert.

(Für detaillierte Informationen zum Virtuals-Protokoll lesen Sie bitte unseren vorherigen Artikel, "Virtuals Fun, Productive On-chain AI Agent Launchpad")

Vor allem hat Virtuals Protocol seine Wachstumsstrategie erfolgreich als Agenten-Framework und Startplattform auf dem aufstrebenden Krypto X AI-Agentenmarkt umgesetzt und damit das Playbook für KI-Agentenplattformen entwickelt. Hier ist ihr Playbook:

Erstens erregte Luna, auf dem leistungsstarken G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities) Framework aufgebaut, schnell die Aufmerksamkeit des Marktes durch Live-Streaming-Visualisierungen von KI-Agenten und autonomen On-Chain-Interaktionen, die über einfache Twitter-Textantworten hinausgehen. Anschließend starteten sie Virtuals Fun als Startplattform und entwickelten die wesentliche Infrastruktur für die Verteilung von Agententoken. Über die Entwicklung der Infrastruktur hinaus haben sie ihr Ökosystem erweitert, indem sie sinnvolle Anwendungsfälle wie Gate.io entwickelt haben.aixbtundVaderAI.

Nach einer von dem Erfolg des Virtuals Protocol ausgelösten „Basis-Saison“ setzen sie ihre Bemühungen fort, neue Anwendungsfälle durch Agentstarter, das Agentenentwicklungssupport und -förderung bietet. Agententoken, die über Agentstarter verteilt werden, werden an die Nutzer des Virtuals-Ökosystems luftabgeworfen, wodurch die Bindung auf der Grundlage wirtschaftlicher Anreize geschaffen wird. Dies ermutigt effektiv weiterhin Interesse und Teilnahme am Virtuals-Protokoll, indem luftabgeworfene Tokens proportional zu Schwellenwerten basierend auf $VIRTUAL- oder $LUNA-Beständen und Handelsvolumen durchgeführt werden.

Quelle: X(@0xCygaar)

Kürzlich haben sie ihre Entwicklerumgebung aktualisiert, um Entwicklern die Simulation verschiedener Agentenfunktionen wie On-Chain-Transaktionen und Token-Erstellung in einer Sandbox-Umgebung zu ermöglichen und die Infrastrukturleistung zu verbessern. Sie planen nun ein Update, das sich auf Agent-zu-Agent-Interaktionen (Gesellschaft von KI-Agenten) konzentriert und den Fortschritt in eine 'Multi-Agenten'-Phase vorantreibt.

3. Der AI-Agentenzyklus: Wo wir sind und wohin wir gehen

3.1 AI-Agentenlandschaft

Das von ai16z und Virtuals Protocol erstellte Playbook und die Infrastruktur haben deutlich den Rahmen der Branche dargestellt und gleichzeitig großes Interesse an Krypto X KI-Agenten geweckt. Nun beteiligen sich immer mehr verschiedene Akteure an der Branche und schaffen die Infrastruktur, um zuvor abstrakte Ideen konkret umzusetzen. Dadurch expandiert die Branche täglich, und die aktuelle Landschaft der Krypto X KI-Agenten kann wie folgt zusammengefasst werden:

1) Agent-Frameworks & SDK

ai16z und Virtuals Protocol werden oft als die 'Layer 1 der Agenten' definiert. Genau wie Layer 1-Blockchains als entscheidende Infrastruktur für Blockvalidierung, Dapp-Erstellung und Benutzer-On-Chain-Transaktionen dienen, fungieren Agenten-Frameworks (z. B. G.A.M.E, Eliza) als die grundlegendste Infrastruktur in der Krypto x KI-Agenten-Branche.

Das Framework umfasst die für die Agentenentwicklung erforderlichen Komponenten, von den Zeichen-Dateisystemen, die Agentenpersönlichkeiten definieren, bis hin zu Benutzeroberflächen für die Benutzerinteraktion und Erkennungs-Subsystemen und Prozessoren, die Text analysieren und verstehen, um Entscheidungen zu generieren. Dadurch können Entwickler Entwicklungressourcen sparen, indem sie verschiedene Framework-Funktionen auf Plug-and-Play-Basis nutzen, anstatt komplexe Agentenarchitekturen von Grund auf zu erstellen.

2) Agent-Infrastruktur & Werkzeuge

Obwohl sie weit gefasst sind, erhalten die Infrastruktur und die Tools für die Weiterentwicklung einzelner Agenten je nach aktuellem Bedarf die meiste Aufmerksamkeit. Nach dem Aufkommen von GOAT vermehrten sich die Agenten, die mit Menschen interagieren, auf Twitter und sorgten für vorübergehende Neuheiten, aber die Marktteilnehmer sind der Flut von Agenten überdrüssig, die bedeutungslose Texte generieren.

Darüber hinaus haben sich Agenten weiterentwickelt, um anspruchsvollere und komplexe Aufgaben zu erfüllen, wie zum Beispiel die Beschaffung von Informationen über Krypto-Markt-Alpha oder die autonome Neugewichtung von Fonds für das Fondsmanagement. Auch der Bedarf an Infrastruktur und Werkzeugen zur Unterstützung solcher Agenten hat zugenommen. Von Modulen, die verteilte Frameworks integrieren, bis hin zu Sandbox-Umgebungen für die Simulation von Agenten ohne Token-Bereitstellung und Lösungen zur transparenten Überprüfung des Agenten-Reasonings entwickeln sich Lösungen zur Implementierung anspruchsvollerer Agenten schnell parallel zur Nachfrage nach Agenten.

3) KI-Agenten

Wie bereits erwähnt, hat sich die Wahrnehmung von Agenten vollständig von bloßen 'Stimmungsmemen' verschoben. Individuelle Agenten führen Aufgaben aus, die einen realen Wert schaffen, und entwickeln sich zu immer spezialisierteren Zweck-Agenten. Die Weiterentwicklung der Infrastruktur, einschließlich Frameworks, beschleunigt diesen Trend und erweitert den Einsatzbereich auf Agenten wie Griffain, die On-Chain-Interaktionen durchführen, Agenten, die auf soziale Aktivitäten spezialisiert sind, oder White-Hat-Agenten, die Sicherheitsaufgaben ausführen.

3.2 Krypto X AI Agent Ausblick

Mit der Entwicklung der Agenturlandschaft wächst das Interesse an Krypto X AI-Agenten in der Branche täglich. Dominante Erzählungen entstehen entsprechend der Zeit und Projekte, die mit bestimmten Erzählungen auftauchen, verschwinden schnell, während andere bleiben, um langfristig Fundamente aufzubauen. Ob zur Nutzung von Marktmöglichkeiten oder zum Projektbau, es wird entscheidend, Änderungsmuster rechtzeitig vorauszusehen. Hier sind einige bemerkenswerte Änderungsmuster zu beachten.

3.2.1 Multi-Agent Systems

Quelle:X(@jarrodWattsDev)

Multi-Agentensysteme, auch bekannt als Schwärme, beziehen sich auf Systeme, in denen mehrere KI-Agenten interagieren und zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben auszuführen. Einzelne Agenten können bei der Durchführung komplexer Aufgaben Leistungseinschränkungen in der Datenverarbeitung und im schlussfolgernden Denken haben. Daher zielen Multi-Agentensysteme darauf ab, durch Zusammenarbeit zwischen mehreren Agenten mit unterschiedlichen Rollen und Wissensbasen gemeinsame Ziele zu erreichen, um komplexere Probleme zu lösen.

Beispielsweise erfordert der Aufbau eines Agenten, der autonom DeFi-Erträge generiert, recht komplexe logische Prozesse. Um Yield-Generierungsstrategien erfolgreich auszuführen und gleichzeitig die Liquidität autonom neu auszugleichen, muss das System optimale Liquiditätspools auswählen, die Liquiditätsbeträge angemessen optimieren und zuweisen und On-Chain-Transaktionen in Echtzeit durchführen. Anstatt einen einzelnen Agenten alle diese Prozesse durchführen zu lassen, bezieht sich ein Multi-Agenten-System auf mehrere Agenten mit unterschiedlichen Rollen, die zusammen interagieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Quelle: X(@StoryProtocol)

Obwohl Multi-Agenten-Systeme immer noch wie ein fernes Konzept erscheinen mögen, schlagen zahlreiche Projekte bereits neue Infrastrukturen vor, um die Zusammenarbeit zwischen KI-Modellen zu verbessern.Story-ProtokollSie haben angekündigt, dass sie das Ziel haben, eine Kernschicht der Agentenwirtschaft zu werden, indem sie TCP/IP als Standard-Framework für die Zusammenarbeit von KI-Modellen vorschlagen. Die bereits erwähnten ai16z und Virtuals Protocol verbessern auch kontinuierlich ihre Plugins und Frameworks, um Multi-Agenten-Systeme umzusetzen. Sobald wir Beispiele für die Zusammenarbeit von Multi-Agenten durch diese Infrastrukturprojekte sehen, wird sich zeigen, wie wesentlich und wichtig Krypto für die Entwicklung von KI-Agenten ist.

3.2.2 Agentenbasierte On-Chain-Schnittstelle

Quelle: X(@aeyakovenko)

Während die Einstiegshürden in der Chain täglich durch die Kettenabstraktion, die Brückenerfahrungen eliminiert, vereinfachte On-Rampings und verbesserte On-Chain-Wallet-UX, gesenkt werden, können für Benutzer ohne Kenntnis von Blockchain und Krypto möglicherweise intuitivere Lösungen erforderlich sein, um die On-Chain-Umgebung zu nutzen. Als Lösung zur Ergänzung dieser Einschränkungen schlagen agentenbasierte On-Chain-Schnittstellen die intuitivste Methode zur Durchführung von On-Chain-Transaktionen durch Aufforderungen vor.

Beispielsweise beim Bezahlen eines Produkts mit Krypto. Dieser Prozess umfasst die Auswahl einer Kette, die Auswahl von Tokens zur Zahlung und die Ausführung von Signaturen über eine Brieftasche. Obwohl diese Verfahren vereinfacht werden können, ist dennoch ein grundlegendes Verständnis der Brieftascheninfrastruktur, der Multi-Chain-Umgebungen und der Tokens erforderlich. Daher hat eine Schnittstelle, die autonom auf natürlicher Sprache basierende On-Chain-Interaktionen ausführt, das Potenzial, den Bedarf der Benutzer an Verständnis für Krypto erheblich zu reduzieren und die Lernkurve zu beseitigen.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist Solana's Griffain, ein Agent, der KI-Suchmaschinen mit Zielausführung kombiniert. Kürzlich konnten Benutzer beim Commerce-Event der Solana Foundation für Kryptozahlungen,Artikel mit Griffain durch natürliche Spracheingabe kaufen. Ich glaube, dass solche an Absicht orientierte On-Chain-Schnittstellen sowohl die Möglichkeit zur Innovation der On-Chain-Benutzeroberfläche als auch einen Anwendungsfall darstellen, der in naher Zukunft bei KI-Agenten-Anwendungen praktisch genutzt werden könnte.

3.2.3 Alt-Frameworks

Quelle: Rig

In einem von Virtuals Protocol und ai16z Frameworks dominierten Markt entstehen spezialisierte Frameworks, die für die Ausführung von Berechnungen optimiert sind oder die Vorteile von Programmiersprachen wie die Integration von Webentwicklungsumgebungen, Speicherstabilität und hohe Leistungsfähigkeit für parallele Verarbeitung maximieren. Die Vielfalt der Frameworks erfordert Aufmerksamkeit, da sie breite Anforderungen basierend auf der Leistungsfähigkeit von KI-Agenten erfüllen und eine fortschrittlichere Nutzung des LLM ermöglichen können.

Zum Beispiel, RIG bietet ein Rust-basiertes LLM-Framework, im Gegensatz zu ZerePy von Zerebro mit PythonoderEliza basierend auf TypeScript. RIG wird als ein alternatives Framework vorgeschlagen, das durch Rusts inhärente Typensicherheit Datenfehler verhindern kann und gleichzeitig eine leistungsstarke natürliche Sprachverarbeitung erwartet, während Ressourcen effizient durch die gleichzeitige Verarbeitung von LLM-Modellinferenz verwaltet werden.

4. In der Flut der KI-Agenten: Was wird bestehen bleiben und was wird verblassen?

4.1 In Krypto entwickelt sich die Technologie parallel zum LARPing

Quelle: cookie.fun

Wenn man den aktuellen Stand und die Aussichten des bisherigen AI-Agentenzyklus betrachtet, kann man sich vorstellen, dass die von der Agenteninfrastruktur und einzelnen AI-Agenten vorgeschlagenen Aufgaben etwas übertrieben erscheinen. Abgesehen von Krypto, wenn OpenAI, Claude oder Google AI die Entwicklung von AI-Agenten anführen, diese aber noch nicht kommerzialisiert haben, scheint es schwierig zu sein, Durchbruchsinnovationen in AI-Agenten durch Krypto und Blockchain zu erwarten, die grundlegend nicht mit AI-Technologie verbunden sind. Tatsächlich sind die Marktbeurteilungen von Krypto x AI-Agenten scharf geteilt: Positive Bewertungen sehen es als eine neue Innovation, die in der Lage ist, neue Krypto-Anwendungsfälle zu schaffen, während negative Ansichten es lediglich als übertriebene kurzfristige Erzählung betrachten.

Allerdings wollen wir uns an die gemeinsamen Merkmale erinnern, die der Kryptomarkt im Laufe mehrerer Marktzyklen gezeigt hat, die wir erlebt haben. Wie bei DeFi, 10K NFTs oder 'Metaverse' schafft jeder Marktzyklus spekulative Märkte neben einer etwas übertriebenen technologischen Vorstellungskraft. Überhitzte spekulative Märkte treiben nicht nur die Liquiditätszuflüsse an, sondern befriedigen gleichzeitig qualifizierte Arbeitskräfte und reichlich Kapital, beschleunigen die Technologieadoption. Nachdem das kurzfristig überhitzte Marktzinsinteresse nachlässt, bleiben Spieler, die Fundamentaldaten angehäuft haben, auf dem Markt und bringen die Branche über kurzfristige Erzählungen hinaus voran.

Mit anderen Worten, ich stimme zu, dass der AI-Agent-Zyklus übertrieben ist. Angesichts der Eigenschaften, die der Kryptomarkt bei der Einführung neuer Technologien gezeigt hat, sehe ich eine solche Übertreibung jedoch positiv. Spieler mit ernsthaften Visionen sichern ausreichende Ressourcen, um langfristige Grundlagen neben spekulativer Nachfrage und technologischer Vorstellungskraft aufzubauen und schaffen so Chancen für neue Kryptoverwendungsfälle oder die Weiterentwicklung der Kryptoumgebung im Prozess.

4.2 Noch einmal die Frage stellen: Warum Krypto?

Wenn wir an diesem Punkt übereinstimmen, dass Krypto X KI-Agenten ein echtes Potenzial haben, anstatt nur eine Erzählung zu sein, die nur kurzzeitig in diesem Marktzyklus existieren wird, müssen wir die Kompatibilität von Krypto und KI-Agenten aus einer langfristigeren Perspektive betrachten. Warum sollten KI-Agenten mit Krypto kombiniert werden?

Wenn man sich frühere Beispiele ansieht, entwickeln sich nicht-blockchain-native Technologien oder Branchen in der Regel in einer Struktur, in der beide Seiten gegenseitig profitieren, wenn sie mit Krypto kombiniert werden. Dies trifft beispielsweise auf die Kombination aus traditioneller Finanzwirtschaft und DeFi zu. Die traditionelle Finanzinfrastruktur kann flexible Primär- und Sekundärmärkte durch DeFi schaffen. Umgekehrt diversifiziert DeFi die Arten von Sicherheiten durch traditionelle Vermögenswerte wie US-Schatzbriefe und sichert damit stabile Sicherheitsstrukturen. Ebenso können andere Technologien oder Branchen wie IP, Gaming und Zahlungen positive gegenseitige Einflüsse haben, wenn sie mit Krypto kombiniert werden.

Die Kombination von Krypto und KI-Agenten kann in derselben Kontext Bedeutung finden:

• Krypto → AI Agents: Kryptozahlungsschienen beleben die wirtschaftliche Entwicklung von KI-Agenten

Wie sich insbesondere auf dem Zahlungsmarkt gezeigt hat, stellen Zahlungsschienen, die nicht durch herkömmliche Finanzinfrastrukturen oder nationale Grenzen eingeschränkt sind, eine der größten Vorteile von Krypto dar. In Kombination mit KI-Agenten bieten Kryptos Zahlungsschienen ebenfalls eine effiziente Lösung zur Verbesserung der Leistung von KI-Modellen.

Das zuvor erwähnte Multi-Agenten-System erklärt diese gegenseitige Beziehung gut. Für eine vollständige Zusammenarbeit von AI-Modellen können wirtschaftliche Interaktionen zwischen Modellen oder Zahlungsfunktionen erforderlich sein, damit Agenten bestimmte Webdienste autonom nutzen können. Hier können Kryptozahlungsschienen, die 24/7 und frei von den Beschränkungen des traditionellen Finanzsystems arbeiten, eine geeignete Lösung bieten. Daher wird die Infrastruktur für Agenten erwähnt, um Wallet-Konten zu besitzen und autonom On-Chain-Transaktionen auszuführen, als wichtige Komponente bei der Implementierung von Multi-Agenten-Systemen.

• AI Agents → Krypto: Der Kryptomarkt läuft rund um die Uhr und AI-Agents arbeiten rund um die Uhr.

In der Zwischenzeit kann Krypto auch verschiedene Entwicklungsmöglichkeiten durch KI-Agenten erkunden. Insbesondere benötigen rund um die Uhr betriebene Blockchains und Kryptomärkte operatives Personal, das rund um die Uhr arbeitet. Hier halten autonome Agenten mit der essentiellen Funktion von KI-Agenten das Potenzial bereit, die meisten interaktiven Vorgänge auf der Chain zu optimieren.

Die meisten zuvor eingeführten KI-Agenten bieten Möglichkeiten zur Vereinfachung von Interaktionen im Bereich Krypto. Zum Beispiel optimiert Griffain die On-Chain-Benutzeroberfläche, indem es autonom On-Chain-Interaktionen basierend auf Benutzeranweisungen durchführt und Zerebro schlägt Entwicklungspläne für KI-Agenten vor, die autonom Validierungsvorgänge für das Ethereum-Netzwerk durchführen.. H4CK Terminal, das autonom weiße Hutaktivitäten durchführt und Belohnungen an Inhaber verteilt, hat bereits Sicherheitslücken in Virtuals Protocol und Spectral entdeckt.

Obwohl dies einfache Beispiele sind, haben Krypto- und KI-Agenten ausreichende Synergien in verschiedenen Bereichen wie Sicherheit, On-Chain-UX, Privatsphäre oder Asset-Tokenisierung. Natürlich werden Ideen noch in einer frühen Phase präsentiert, und Ideen wie die Durchführung von Validierungsoperationen erfordern sorgfältig gestaltete technische Kerne. Dennoch legen solche synergistischen Beziehungen nahe, dass der Markt für Krypto-X-KI-Agenten auch weiterhin bestehen wird und möglicherweise bedeutende Antworten liefern kann.

5. Das nächste große Ding wird zunächst wie ein Spielzeug aussehen

Zurück zum Hauptpunkt der Suche nach Hinweisen darauf, was nach dem aufgeblasenen Interesse am Agentenmarkt bleibt und was nicht, denke ich, dass es Projekte sein werden, die vernünftige Antworten auf die Frage "Warum Krypto?" liefern. Virtuals Protocol und ai16z führen hierbei den Weg an und viele folgende Agenten experimentieren divers mit der Integration von Krypto. Darüber hinaus werden Multi-Agenten, intentbasierte Schnittstellen und alternative Frameworks die Umgebung für Experimente vorantreiben.

Als Chris Dixon von a16z hat berühmt gesagt, „Das nächste große Ding wird anfangs wie ein Spielzeug aussehen.“ KI-Agenten haben sich bereits von der bloßen Generierung von Antworttexten auf Twitter weiterentwickelt, um Ideen für die Durchführung anspruchsvoller Aufgaben wie Validierern, White-Hat-Operationen und autonomem On-Chain-Handel zu erreichen. Lassen Sie uns gemeinsam beobachten, ob am Ende dieses KI-Agenten-Zyklus eine sinnvolle Innovation bleibt oder ob es einfach ein weiterer vergessener Hype-Zyklus wird.

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