Выводы

• Рынок криптовалютного агента X AI, который вырос стремительно за короткое время, имеет потенциал создавать инновации, выходящие за пределы краткосрочных нарративов, устанавливая новые случаи использования криптовалюты или улучшая среду on-chain.
• ai16z и протокол Virtuals лидируют в цикле AI агентов благодаря своим агентским фреймворкам. ai16z создал конкурентное преимущество благодаря своей открытой основе Eliza OS, в то время как Virtuals Protocol утвердил себя как ведущий участник благодаря эффективным стратегиям роста.
• Ландшафт криптоагентов X AI состоит из 1) фреймворков для разработки агентов искусственного интеллекта, 2) инфраструктуры и инструментов для создания более сложных агентов искусственного интеллекта, от модулей, интегрирующих распределенные фреймворки, до песочниц для симуляции агентов, и 3) индивидуальных агентов, которые автономно выполняют конкретные задачи.
• Через многоагентные системы, в которых несколько искусственных интеллектов сотрудничают для выполнения задач, и интерфейсы на основе агентов для улучшения интерфейса внутри блокчейна, искусственные интеллекты превращаются в решения, выполняющие все более сложные и сложные задачи, обеспечивая практическую полезность.
• Криптовалютный рынок имеет характеристику ускоренного принятия технологий наряду с преувеличенным технологическим воображением и перегретым спекулятивным спросом. Ожидается, что искусственные интеллектуальные агенты будут развиваться на следующий уровень, сохраняя положительное взаимное влияние с криптовалютой в такой рыночной среде.

1. Введение: Волной агентов искусственного интеллекта

Трудно поверить, что рассказы о AI-агентах появились всего около двух месяцев назад, после запуска GOAT. В последнее время инфраструктура разработки агентов, включая фреймворки и платформы запуска, стремительно развивается, что приводит к ежедневному появлению агентов с разнообразными функциями. В результате,общая рыночная капитализация токенов агента превысила 10 млрд долларов, демонстрируя замечательное расширение рынка AI-агентов всего за несколько месяцев.

Сначала я соглашаюсь, что обсуждение вокруг AI агентов на крипто-рынке - это не просто пустые фразы. От aixbt, исследовательский агент, собирающий информацию о рыночной альфе без противоречивых интересов, чтобы Гриффайн, которые автономно выполняются на цепочке транзакций на основе естественноязыковых запросов пользователей. Искусственный интеллект эволюционировал от концепции ToT (Терминал Истины) к решениям, предоставляющим практическую пользу в пользовательском опыте на цепочке и принятии человеческих решений.

Тем не менее, после завершения текущего "цикла искусственного интеллекта" будет ясно, что останется на рынке и что исчезнет. Когда несколько преувеличенное технологическое воображение и завышенный интерес утихнут, рассказы, которые казались готовыми мгновенно изменить парадигмы, получат реалистическую оценку, и только проекты, которые создали фундаментальную ценность, выживут на рынке.

2. ai16z и Virtuals Protocol: ведущие AI Agent Cycle

Источник: Протокол виртуальных, ai16z

Игривый шрифт цветка картофеля Virtuals Protocol и кажущееся прихотливым название проекта "ai16z" изначально заставили участников рынка относиться к этим новичкам скептически. Однако эти два проекта стали такими выдающимися игроками в секторе AI-агентов, что теперь невозможно обсуждать цикл AI-агентов, не упоминая их.(сейчас 45% сообщества против изменения шрифта цветка картошки). Давайте рассмотрим развитие протокола Virtuals и ai16z, чтобы сразу понять текущее состояние цикла искусственного интеллекта.

2.1 ai16z: Конкурентное преимущество через открытую платформу

Источник: ElizaOS

ai16z, которая начала свою деятельность как фонд DAO, управляемый автономными агентами AI, теперь заняла позицию на переднем крае экосистемы Solana AI-агентов и быстро развивается.Элиза, фреймворк AI-агентов с открытым исходным кодом. Это позволяет разработчикам легко развертывать высокопроизводительные AI-агенты с использованием операционной системы Eliza (Eliza Operating System) без разработки сложной инфраструктуры.На основе Элизы уже создано множество агентов, и, следовательно, ai16z, который контролирует развитие открытой системы, успешно создает экосистему, охватывающую агентов искусственного интеллекта на основе Eliza.

Одним из ключевых компонентов фреймворка Eliza является его способность определять личности искусственного интеллекта через файловую систему персонажей и улучшать доступность знаний с помощью функционала RAG (Retrieval-Augmented Generation), позволяющего моделям искусственного интеллекта ссылаться на внешние данные при генерации ответов. Кроме того, он предоставляет систему выполнения в цепочке для автономной торговли агентов и поддерживает различные архитектуры плагинов, включая TEE-плагин, плагин генерации токенов и Плагин интеграции Farcaster, позволяющий вводить дополнительные функции, основанные на характеристиках агента.

Источник: Рыночная капитализация Sentient

Фреймворк Eliza продолжает развиваться, своевременно добавляя новые функциональные возможности. Активность разработки и производительность этого проекта с открытым исходным кодом подтверждаются его рейтингом как самого популярного репозитория на GitHub, с более чем 1,100 форками и 139 участниками. Недавно ониустановила исследовательское сотрудничество с университетом Стэнфорда для искусственного интеллекта, создавая условия для дальнейшего развития фреймворка Eliza. Кроме того, через Марк Андрессен и Деген Спартан, они стремятся расшириться в фонд, где LLMs автономно исполняют сделки.

Источник: X(@G_Gyeomm)

Я считаю, что ai16z сыграла важную роль в развитии цикла агента до сих пор. Они помогли перейти от восприятия ИИ-агентов как простых «сентиентных мемов» (определенных как динамические мемы, отличные от статических мемов благодаря их способности генерировать автономный текст) к выделению необходимости в агентах, сосредоточенных на полезности, и инфраструктуре для повышения производительности агента. Другими словами, они создали техническую основу для появления ИИ-агентов, создающих реальную ценность или служащих более конкретным целям, а также установили рамки для рассмотрения крипто X AI-агентской индустрии с более долгосрочной перспективы.

2.2 Протокол Virtuals: Установка Плейбука ИИ Агента с Передней стороны

Virtuals Protocol стал важным приложением в экосистеме Base, постоянно генерирующим удержание и приток ликвидности.

(Для получения подробной информации о протоколе Virtuals, пожалуйста, обратитесь к нашей предыдущей статье,"Виртуальный веселый, продуктивный он-чейн ИИ агент пуско-запуск")

Прежде всего, Virtuals Protocol успешно реализовал свою стратегию роста в качестве агентской платформы и площадки для запуска на растущем рынке крипто X AI агентов, создавая методичку для платформ AI агентов. Вот их методичка:

Сначала Luna, созданная на основе мощной платформы G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities), быстро привлекла внимание рынка благодаря визуализации прямых трансляций искусственного интеллекта и автономных взаимодействий на цепочке, выходя за пределы простых текстовых ответов в Twitter. Впоследствии они запустили Virtuals Fun в качестве площадки для запуска, развивая необходимую инфраструктуру для распространения токенов агентов. Продвигаясь за рамки развития инфраструктуры, они расширили свою экосистему, создавая значимые случаи использования, например aixbtиVaderAI.

После того, как они привели в движение «Базовый сезон», вызванный успехом Virtuals Protocol, они продолжают свои усилия по созданию новых случаев использования через Crypto Gate.Agentstarter, который обеспечивает поддержку развития и продвижение агентов. Токены агента, распределенные через Agentstarter, распределяются пользователям экосистемы Virtuals в форме воздушных капель, создавая удержание на основе экономических стимулов. Это эффективно стимулирует продолжающийся интерес и участие в протоколе Virtuals путем проведения воздушных капель, пропорциональных пороговым значениям на основе оборотных средств $VIRTUAL или $LUNA и объема торговли.

Источник: X(@0xCygaar)

Недавно они обновили свою среду разработчика, чтобы позволить разработчикам моделировать различные функции агентов, такие как on-chain транзакции и создание токенов в песочнице, улучшая производительность инфраструктуры. Сейчас они планируют обновление, сосредоточенное на взаимодействии агента-агент (Общество AI-агентов), стремясь продвинуться в фазу 'мультиагентного'.

3. Цикл искусственного интеллекта: где мы находимся и куда мы направляемся

3.1 Ландшафт ИИ Агента

Стратегия и инфраструктура, созданные ai16z и Virtuals Protocol, ясно представили фреймворк индустрии, сочетая в себе большой интерес к криптоагентам X AI. Сейчас в этой отрасли участвуют все более разнообразные участники, заполняя инфраструктуру для конкретной реализации ранее абстрактных идей. В результате, отрасль расширяется ежедневно, и текущий пейзаж криптоагентов X AI можно свести к следующему:

1) Агентские структуры & SDK

ai16z и Протокол виртуальных часто определяются как 'Уровень 1 агентов'. Точно так же, как блокчейны Уровня 1 служат важной инфраструктурой для проверки блоков, создания dapp и пользовательских ончейн-транзакций, фреймворки агентов (например, G.A.M.E, Eliza) служат наиболее фундаментальной инфраструктурой в отрасли крипто X AI-агентов.

Фреймворк включает компоненты, необходимые для разработки агента, от файловых систем персонажей, определяющих их личности, до интерфейсов для взаимодействия с пользователем и подсистем распознавания и обработки текста для анализа и понимания текста и принятия решений. Это позволяет разработчикам экономить ресурсы разработки, используя различные функции фреймворка в режиме подключения и воспроизведения, вместо того чтобы строить сложные архитектуры агентов с нуля.

2) Инфраструктура и инструменты агента

Хотя широко определенная инфраструктура и инструменты для развития индивидуальных агентов получают наибольшее внимание на основе текущих потребностей. После появления GOAT агенты, взаимодействующие с людьми, распространялись в Twitter, предоставляя мимолетную новизну, но рыночные участники теперь устали от потока агентов, генерирующих бессмысленный текст.

Продвигаясь дальше, агенты стали выполнять более сложные и комплексные задачи, такие как поиск информации о рынке криптовалюты альфа или автономное перебалансирование фондов для управления фондом. Потребность в инфраструктуре и инструментах для помощи в реализации таких агентов также увеличилась. От модулей, интегрирующих распределенные фреймворки, до песочниц для симуляции агентов без развертывания токенов и решений для прозрачной проверки рассуждений агента, решения для реализации более сложных агентов активно развиваются наряду с ростом спроса на агентов.

3) Агенты искусственного интеллекта

Как уже упоминалось ранее, восприятие агентов полностью изменилось с простых 'мемов настроения'. Отдельные агенты выполняют задачи, создающие реальную ценность, превращаясь в более целенаправленных агентов с все более специализированными задачами. Развитие инфраструктуры, включая фреймворки, ускоряет эту тенденцию, при этом сфера использования расширяется за счет агентов, таких как Гриффайн, которые выполняют цепочные взаимодействия по намерению, агентов, специализирующихся на социальных активностях, или белых шляп агентов, выполняющих задачи безопасности.

3.2 Крипто X AI Agent Outlook

Поскольку агентский ландшафт развивается, интерес к крипто X AI агентам растет ежедневно в индустрии. Доминирующие повествования формируются с учетом времени, проекты, появляющиеся с определенными повествованиями, быстро исчезают, а некоторые остаются для создания фундаментальных основ на долгосрочной основе. Будь то для захвата рыночных возможностей или для создания проекта, становится критически важным предвидеть изменения заранее. Вот несколько заметных шаблонов изменений для рассмотрения.

3.2.1 Мультиагентные системы

Источник: X(@jarrodWattsDev)

Мультиагентные системы, также известные как рои, относятся к системам, в которых несколько искусственных интеллектов взаимодействуют и сотрудничают для выполнения сложных задач. Отдельные агенты могут столкнуться с ограничениями производительности в обработке данных и способностях рассуждения при выполнении сложных задач. Таким образом, мультиагентные системы нацелены на решение более сложных проблем через сотрудничество между несколькими агентами с различными ролями и базами знаний, работающими на достижение общих целей.

Например, создание агента, который автономно генерирует доходы DeFi, требует довольно сложных логических процессов. Для успешного выполнения стратегий генерации дохода при автономном балансировании ликвидности система должна выбирать оптимальные пулы ликвидности, соответственно оптимизировать и распределять суммы ликвидности и выполнять транзакции на цепи в реальном времени. Вместо того, чтобы один агент выполнял все эти процессы, мультиагентная система представляет собой несколько агентов с разными ролями, взаимодействующих вместе для достижения лучших результатов.

Источник: X(@StoryProtocol)

Хотя многие агенты системы могут пока казаться далеким концептом, уже существует множество проектов, предлагающих новую инфраструктуру для улучшения сотрудничества между моделями искусственного интеллекта.Протокол историиобъявил свою цель стать основным уровнем экономики агента, предложив TCP/IP в качестве стандартной среды для сотрудничества моделей искусственного интеллекта. Упомянутые ai16z и Virtuals Protocol также непрерывно улучшают свои плагины и фреймворки для реализации мультиагентных систем. Как только мы начнем видеть примеры сотрудничества мультиагентов через эти инфраструктурные проекты, это докажет, насколько важна и важна криптовалюта для развития искусственных интеллектуальных агентов.

3.2.2 Интерфейс на основе агента на цепи

Источник: X(@aeyakovenko)

Пока барьеры входа в цепочку понижаются ежедневно через абстрагирование цепочки, которое устраняет опыт моста, упрощенный вход и улучшенный пользовательский интерфейс кошелька на цепочке, могут потребоваться более интуитивные решения для пользователей без понимания блокчейна и криптографии, чтобы использовать среду на цепочке. В качестве решения для дополнения этих ограничений, агентские интерфейсы на цепочке предлагают наиболее интуитивный метод выполнения транзакций на цепочке через подсказки.

Например, рассмотрим оплату продукта криптовалютой. Этот процесс включает выбор цепочки, выбор токенов для оплаты и выполнение подписей через кошелек. Хотя эти процедуры могут быть упрощены, все же требуется некоторое базовое понимание инфраструктуры кошелька, многопротокольной среды и токенов. Поэтому интерфейс, который автономно выполняет взаимодействия на цепочке на основе естественного языка, может значительно сократить необходимость в понимании крипто пользователем, устраняя крутой учебный курс.

Примером является известная сеть Solana Griffain, агент, который объединяет поисковые системы ИИ с исполнением намерений. Недавно, когда Фонд Солана провел мероприятие по коммерции для криптовалютных платежей, пользователи могли покупайте товары с использованием Griffain через естественный язык. Я считаю, что такие интерфейсы на основе цепочки, основанные на намерении, представляют собой возможность инноваций в пользовательском опыте на цепочке и случай использования, который может быть практически использован в ближайшем будущем среди приложений искусственного интеллекта.

3.2.3 Альтернативные фреймворки

Источник: Rig

На рынке, где преобладают протоколы Virtuals и фреймворки ai16z, начинают появляться специализированные фреймворки, оптимизированные для выполнения вычислений или максимизации преимуществ языка программирования, таких как интеграция среды веб-разработки, стабильность памяти и возможности высокопроизводительной параллельной обработки. Разнообразие фреймворков требует внимания, поскольку оно может удовлетворить широкий спектр требований на основе целевой производительности искусственного интеллекта и обеспечить более продвинутое использование LLM.

Например, RIGпредоставляет основанную на Rust фреймворк LLM, в отличие от ZerePy от Zerebro с использованием PythonилиEliza на основе TypeScript. RIG предлагается в качестве альтернативной платформы, которая может предотвратить ошибки, связанные с типами данных, благодаря встроенной системе типизации Rust, и ожидать высокопроизводительную обработку естественного языка, эффективно управляя ресурсами через параллельную обработку вывода модели LLM.

4. В потоке ИИ-агентов: что сохранится, а что исчезнет?

4.1 В Крипто технологии развиваются параллельно с LARPing

Источник: cookie.fun

Оценивая нынешнее состояние и перспективы цикла AI-агента до сих пор, я могу представить, что читатели могут почувствовать, что миссии, предложенные инфраструктурой агента и индивидуальными AI-агентами, кажутся несколько преувеличенными. За исключением криптовалюты, когда OpenAI, Claude или Google AI лидируют в развитии AI-агентов, но еще не коммерциализировали их, кажется сложным ожидать прорывных инноваций в AI-агентах через криптовалюту и блокчейн, которые фундаментально не связаны с технологией AI. Действительно, рыночные оценки криптовалюты X AI-агентов резко разделяются между положительными оценками, видя в этом новое инновационное средство создания новых случаев использования криптовалюты, и негативными взглядами, видя в этом лишь преувеличенный краткосрочный рассказ.

Однако давайте вспомним общие характеристики, которые показал рынок криптовалюты на протяжении нескольких рыночных циклов, которые мы пережили. Как и в случае с DeFi, 10K NFT или 'метавселенной', каждый рыночный цикл создает спекулятивные рынки наряду с отчасти завышенным технологическим воображением. Перегретые спекулятивные рынки не только привлекают приток ликвидности, но и одновременно удовлетворяют качественную рабочую силу и изобилие капитала, ускоряя принятие технологий. После того как краткосрочный интерес рынка упадет, игроки, которые накопили фундаментальные знания, останутся на рынке, созревая отрасль за пределами краткосрочных нарративов.

Другими словами, я согласен, что цикл агента ИИ преувеличен. Однако, учитывая характеристики, которые показал криптовалютный рынок в принятии новых технологий, я положительно отношусь к такому преувеличению. Игроки с серьезными видениями обеспечивают достаточные ресурсы для создания долгосрочных основ наряду с спекулятивным спросом и технологическим воображением, создавая возможности для новых случаев использования криптовалюты или развития крипто-среды в процессе.

4.2 Снова задаем вопрос: Почему Крипто?

Если мы согласимся на этой точке, что Крипто X AI агенты имеют реальный потенциал, а не являются только повествованием, которое будет существовать лишь краткое время в этом рыночном цикле, нам нужно обсудить совместимость крипто и AI агентов с более долгосрочной перспективы. Почему AI агенты должны быть объединены с крипто?

Рассматривая предыдущие примеры, когда не блокчейн-ориентированные технологии или отрасли сочетаются с криптовалютой, они обычно развиваются в структуре, где обе стороны взаимно выигрывают. Например, это верно для сочетания традиционной финансовой сферы и DeFi. Традиционная финансовая инфраструктура может создавать гибкие первичные и вторичные рынки через DeFi. В свою очередь, DeFi диверсифицирует типы обеспечения через традиционные активы, такие как облигации Казначейства США, обеспечивая стабильные структуры обеспечения. Точно так же другие технологии или отрасли, такие как IP, гейминг и платежи, могут оказывать положительное взаимное влияние при сочетании с криптовалютой.

Комбинация крипто и AI агентов может найти значимость в одном контексте:

• Крипто → AI Агенты: Крипто Платежные Шины Дыхание Экономической Жизни в AI Агентов

Как особенно доказано на рынке платежей, платежные каналы, не ограниченные традиционной финансовой инфраструктурой или национальными границами, представляют собой одно из наиболее ценных предложений криптовалюты. Аналогично в сочетании с искусственными интеллектуальными агентами платежные каналы криптовалюты предлагают эффективное решение в процессе улучшения производительности модели искусственного интеллекта.

Ранее упомянутая мультиагентная система хорошо объясняет эту взаимосвязь. Для полного сотрудничества моделей искусственного интеллекта могут потребоваться экономические взаимодействия между моделями или функциональность платежей для агентов, которые автономно используют конкретные веб-сервисы. Здесь могут обеспечить соответствующее решение криптоплатежные рельсы, работающие круглосуточно и свободные от традиционных финансовых ограничений. Таким образом, инфраструктура для агентов, имеющих собственные кошельковые счета, и автономного выполнения транзакций on-chain упоминается как ключевой компонент при реализации мультиагентных систем.

• AI Agents → Крипто: Крипто Рынок работает круглосуточно, а AI Agents работают круглосуточно

Тем временем, крипто также может исследовать различные возможности развития через AI-агентов. Особенно 24/7 работающие блокчейны и крипто-рынки нуждаются в оперативном персонале, работающем 24/7. Здесь, как с существенной функцией AI-агентов, автономные агенты обладают потенциалом для оптимизации большинства взаимодействий на основе цепочки.

Большинство ранее представленных искусственных интеллектуальных агентов предлагают возможности для оптимизации взаимодействий в сфере криптовалюты. Например, Griffain оптимизирует пользовательский опыт on-chain, автономно выполняя on-chain взаимодействия на основе пользовательских подсказок, и Zerebro предлагает планы развития для искусственного интеллекта, который автономно выполняет операции валидатора для сети Ethereum. H4CK Terminal, которая автономно проводит деятельность белых хакеров и распределяет вознаграждения держателям, уже обнаружены уязвимости безопасности в Virtuals Protocol и Spectral.

Хотя это простые примеры, крипто и агенты искусственного интеллекта имеют достаточное сотрудничество в широком спектре областей, включая безопасность, пользовательский опыт на цепочке, конфиденциальность или токенизацию активов. Конечно, идеи все еще представляются на предварительном этапе, и идеи, такие как выполнение операций валидатора, требуют тщательно разработанных технических ядер. Тем не менее, задаваясь вопросом, будет ли продолжаться рынок крипто-агентов искусственного интеллекта, такие синергетические отношения предлагают возможность дать значимые ответы.

5. Следующая большая вещь будет выглядеть как игрушка

Возвращаясь к главному моменту о поиске подсказок о том, что останется, а что не останется после того, как утихнет раздутый интерес к агентскому рынку, думаю, это будут проекты, которые дадут разумные ответы на вопрос «Почему крипта?». Virtuals Protocol и ai16z лидируют в предоставлении ответов на эти вопросы, и многие последующие агенты экспериментируют с криптоинтеграцией. Кроме того, мультиагенты, интерфейсы на основе намерений и альтернативные фреймворки расширяют среду для экспериментов.

Как Крис Диксон из a16z, как известно, сказал, «Следующая большая вещь будет начинаться с виду игрушки». Искусственные интеллект агенты уже развились от простого генерирования ответов в Twitter до генерации идей для выполнения сложных задач, таких как валидаторы, операции белых шляп и автономная торговля на цепочке. Давайте вместе посмотрим, останется ли смысловое новшество в конце этого цикла работы агента ИИ или он просто станет еще одним забытым циклом шума.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья взята из [Эрен]. Все права принадлежат оригинальному автору [4pillars]. Если есть возражения против этого перепечатывания, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learnкоманда, и они оперативно справятся с этим.
2. Отказ от ответственности: Все мнения и взгляды, выраженные в этой статье, являются исключительно мнениями автора и не являются инвестиционными рекомендациями.
3. Команда Learn gate выполняет переводы статей на другие языки. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.