转发原文标题:《Web3 人工智能应用程序的兴起》
自从最初专注于个性化的代理以来,人工智能代理行业已经取得了长足的进步。一开始,我们被那些可以娱乐我们、开玩笑或只是在 CT 上“营造氛围”的代理所吸引。这些代理商吸引了注意力并进行了炒作,但随着市场的发展,一件事变得清晰起来: 价值和实用性远比个性化更为重要。
我们见证了无数以个性化为导向的代理带着巨大的初始热度推出,但由于无法提供超越表面互动的价值而逐渐淡出。这个趋势突显了一个关键教训——Web3优先考虑实质而非表象,重视实用性而非新奇性。
这种演变反映了 Web2 AI 中发生的类似转变。专业化的大语言模型正在不断发展,以应对从金融到法律、房地产等各种细分领域的使用场景。这些模型注重准确性和可靠性,解决通用AI的不足。
通用人工智能面临的挑战是,它通常会提供“足够好”的答案,但这并不总是可以接受的。例如,对于特定的利基问题,流行的模型可能有 70% 的正确率。这对于休闲使用来说很好,但在高风险的情况下却是灾难性的——比如是否能赢得诉讼或在金融决策中损失数百万。这就是为什么经过微调以达到98-99%准确率的专业化大语言模型变得至关重要。
这就引出了一个关键问题:为什么是Web3?为什么不让Web2主导专业化AI领域?
Web3 提供了传统 Web2 AI 难以匹敌的几个优势:
Web3 允许团队更有效地引导资金。通过代币发行,人工智能项目可以绕过数月的风险投资会议和谈判,获得全球流动性。它使资金民主化,为开发商提供更快建设所需的资源。
代币使团队能够奖励早期采用者、激励持有者并维持其生态系统。例如, @virtuals_io 分配 1% 的交易费用来支付推理成本,确保其代理在不依赖外部资金的情况下保持功能和竞争力。
Web3 提供开源模型、去中心化计算(如@hyperbolic_labs""> @hyperbolic_labs 和 @AethirCloud),以及大规模开放数据管道(如@cookiedotfun、@withvana)。这些元素共同构成了一个协作且高性价比的基础设施,这是Web2难以复制的。
更重要的是,它培养了一个充满热情的开发人员社区,共同推动创新
在Web3 AI代理领域,我们正目睹生态系统通过集成功能来解锁全新用例的能力不断提升。从Bittensor Subnets到Olas、Pond和Flock,这些生态系统正在创造更多可互操作且强大的代理。同时,易于使用的工具也在涌现,例如@sendaifun的Solana代理工具包或@coinbase的CDP SDK。
以下生态系统正在构建以实用性为主的AI应用:
像这样的生态系统正在构建实用优先的人工智能应用程序:
除了生态系统之外,专注于特定领域的独立代理也在兴起:
@corpauditai:金融分析师人工智能代理,负责审查报告并识别市场机会。
这一从“社交媒体上闲聊的聊天机器人”到“分享见解的专业代理”的转变将持续下去。
未来的AI代理并不在于随机闲聊,而是成为各自领域的专业专家,以引人入胜的方式提供价值和洞察。这些代理将继续为用户引流至实际产品,例如交易终端、税务计算器或生产力工具。
最大的受益者将是代理型 L1(Agentic L1) 和 协调层。
以实用性为主的AI应用的叙事才刚刚开始。Web3在创造AI代理的过程中具有独特的优势,不仅限于娱乐,而是解决实际问题、自动化复杂任务,并为用户创造价值。
2025 年我们将看到从聊天机器人过渡到副驾驶转变的一年。专用大语言模型和多代理编排将重新定义我们对AI的看法。Web2和Web3将逐步融合,但Web3的开放性和协作性将为一些最具创新性的突破奠定基础。
AI代理的未来不再只是“有个性”,而是能够提供实用性并产生深远影响的代理。
请密切关注 Agentic L1、协调层和新兴人工智能应用程序的动态。代理时代的诞生已经来临,而且这仅仅是开始。
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转发原文标题:《Web3 人工智能应用程序的兴起》
自从最初专注于个性化的代理以来,人工智能代理行业已经取得了长足的进步。一开始,我们被那些可以娱乐我们、开玩笑或只是在 CT 上“营造氛围”的代理所吸引。这些代理商吸引了注意力并进行了炒作,但随着市场的发展,一件事变得清晰起来: 价值和实用性远比个性化更为重要。
我们见证了无数以个性化为导向的代理带着巨大的初始热度推出,但由于无法提供超越表面互动的价值而逐渐淡出。这个趋势突显了一个关键教训——Web3优先考虑实质而非表象,重视实用性而非新奇性。
这种演变反映了 Web2 AI 中发生的类似转变。专业化的大语言模型正在不断发展,以应对从金融到法律、房地产等各种细分领域的使用场景。这些模型注重准确性和可靠性,解决通用AI的不足。
通用人工智能面临的挑战是,它通常会提供“足够好”的答案,但这并不总是可以接受的。例如,对于特定的利基问题,流行的模型可能有 70% 的正确率。这对于休闲使用来说很好,但在高风险的情况下却是灾难性的——比如是否能赢得诉讼或在金融决策中损失数百万。这就是为什么经过微调以达到98-99%准确率的专业化大语言模型变得至关重要。
这就引出了一个关键问题:为什么是Web3?为什么不让Web2主导专业化AI领域?
Web3 提供了传统 Web2 AI 难以匹敌的几个优势:
Web3 允许团队更有效地引导资金。通过代币发行,人工智能项目可以绕过数月的风险投资会议和谈判,获得全球流动性。它使资金民主化,为开发商提供更快建设所需的资源。
代币使团队能够奖励早期采用者、激励持有者并维持其生态系统。例如, @virtuals_io 分配 1% 的交易费用来支付推理成本,确保其代理在不依赖外部资金的情况下保持功能和竞争力。
Web3 提供开源模型、去中心化计算(如@hyperbolic_labs""> @hyperbolic_labs 和 @AethirCloud),以及大规模开放数据管道(如@cookiedotfun、@withvana)。这些元素共同构成了一个协作且高性价比的基础设施,这是Web2难以复制的。
更重要的是,它培养了一个充满热情的开发人员社区,共同推动创新
在Web3 AI代理领域,我们正目睹生态系统通过集成功能来解锁全新用例的能力不断提升。从Bittensor Subnets到Olas、Pond和Flock,这些生态系统正在创造更多可互操作且强大的代理。同时,易于使用的工具也在涌现,例如@sendaifun的Solana代理工具包或@coinbase的CDP SDK。
以下生态系统正在构建以实用性为主的AI应用:
像这样的生态系统正在构建实用优先的人工智能应用程序:
除了生态系统之外,专注于特定领域的独立代理也在兴起:
@corpauditai:金融分析师人工智能代理,负责审查报告并识别市场机会。
这一从“社交媒体上闲聊的聊天机器人”到“分享见解的专业代理”的转变将持续下去。
未来的AI代理并不在于随机闲聊,而是成为各自领域的专业专家,以引人入胜的方式提供价值和洞察。这些代理将继续为用户引流至实际产品,例如交易终端、税务计算器或生产力工具。
最大的受益者将是代理型 L1(Agentic L1) 和 协调层。
以实用性为主的AI应用的叙事才刚刚开始。Web3在创造AI代理的过程中具有独特的优势,不仅限于娱乐,而是解决实际问题、自动化复杂任务,并为用户创造价值。
2025 年我们将看到从聊天机器人过渡到副驾驶转变的一年。专用大语言模型和多代理编排将重新定义我们对AI的看法。Web2和Web3将逐步融合,但Web3的开放性和协作性将为一些最具创新性的突破奠定基础。
AI代理的未来不再只是“有个性”,而是能够提供实用性并产生深远影响的代理。
请密切关注 Agentic L1、协调层和新兴人工智能应用程序的动态。代理时代的诞生已经来临,而且这仅仅是开始。