Участник Вариантного фонда: AI Agent стал «первым классом» в экономике в блокчейне

Автор: Мэйсон Нистром

Компиляция: DeepTechFlow

Роботы становятся ключевыми участниками экономики шифрования.

Доказательства этого тренда везде видны. Например, поисковики задействуют ботов (таких как Jaredfromsubway.eth) для извлечения прибыли из Децентрализациябиржа (DEX) торговли, используя фронтраннинг на основе человеческого спроса на удобство. Инструменты, такие как Banana Gun и Maestro, позволяют пользователям удобно совершать сделки с поддержкой ботов через платформу Telegram, которые долгое время занимали лидирующие позиции в списке "Газ потребления" на ETH-сети. Кроме того, в новых социальных приложениях, таких как Friendtech, боты быстро вмешиваются после первоначального привлечения людей и, возможно, неосознанно ускоряют спекулятивный цикл рынка.

В целом, роботы становятся приоритетными пользователями в блокчейне, будь то с целью прибыли (например, MEV-роботы, где MEV означает "максимально извлекаемую стоимость") или с целью обслуживания обычных пользователей (например, наборы инструментов для Telegram-ботов).

Несмотря на то, что в настоящее время функции роботов в области шифрования все еще относительно просты, с развитием больших языковых моделей (LLM) роботы за пределами области шифрования уже превратились в мощных искусственных интеллектуальных агентов (AI agents), цель которых - самостоятельно обрабатывать сложные задачи и принимать мудрые решения.

Построение этих AI-агентов в среде шифрования имеет несколько важных преимуществ:

Встроенная функция платежей: ИИ-агенты могут существовать вне блокчейна, но для выполнения сложных операций им необходима возможность получения средств. Система платежей в шифровании более эффективна в поддержке финансирования ИИ-агентов по сравнению с традиционными способами (например, банковским счетом или платежным процессором Stripe) и избегает различных неэффективностей, характерных для мира вне блокчейна.

Собственность на Кошелек: Подключившись к Кошельку, AI-агент может владеть цифровым активом (таким как Невзаимозаменяемый токен или доход), что позволяет ему иметь врожденные цифровые права на активы шифрования. Это особенно важно для сделок с активами между агентами.

Проверяемые детерминированные операции: для искусственного интеллекта выполнение проверяемых операций крайне важно. Сделки в блокчейне по своей сути детерминированы - либо завершаются, либо нет - эта особенность позволяет искусственному интеллекту выполнять задачи в блокчейне более точно, чем задачи вне блокчейна, где достижение такой же детерминированности затруднено.

Конечно, цепной интеллектуальный агент также сталкивается с некоторыми ограничениями.

Одно из основных ограничений заключается в том, что AI-агенту требуется выполнять логику вне блокчейна для повышения производительности. Это означает, что логика и вычисления агента будут размещены вне блокчейна, но принятие решений будет все равно выполняться в онлайн-режиме, чтобы гарантировать проверяемость операций. Кроме того, AI-агент может использовать поставщиков zkML (нулевого знания машинного обучения), таких как Modulus, для проверки подлинности данных, вводимых вне блокчейна.

Другим ключевым ограничением является то, что функциональность интеллектуального агента зависит от богатства его инструментов. Например, если вы хотите, чтобы искусственный интеллект суммировал актуальные новости, ему нужно иметь инструмент веб-скрапинга для поиска в Интернете. Если вы хотите сохранить результат в формате PDF, вам потребуется обеспечить его файловой системой. Если вы хотите, чтобы он имитировал торговлю вашего любимого лидера мнения в Crypto Twitter, вам нужно предоставить доступ к Кошелеку и функцию подписи секретного ключа.

С точки зрения отличия между детерминированностью и недетерминированностью, большинство задач, выполняемых искусственным интеллектом шифрования, являются детерминированными задачами. Это означает, что человек предварительно устанавливает параметры задачи и ее выполнение (например, конкретный процесс обмена токенами).

шифрование AI агенты развивались из ранних ботов-хранителей и до сих пор широко применяются в Децентрализованные финансы и Машина Oracle. Теперь AI агенты стали более сложными. Они не только могут использовать большие языковые модели (LLMs) для автономного творчества (как, например, самостоятельный художник Botto), но и могут предоставлять свои Финансовая услуга через торговый облако Syndicate. Кроме того, рынок услуг ранних AI агентов, таких как Autonolas, также постепенно формируется.

В настоящее время многие передовые приложения демонстрируют потенциал искусственного интеллекта:

AI-помощник в интеллектуальном кошельке: Dawn через своего интеллектуального агента DawnAI предоставляет пользователям многофункционального помощника, который может помочь пользователям отправлять транзакции, завершать транзакции в блокчейне и предоставлять информацию в режиме реального времени в блокчейне (например, анализ тенденций популярных Невзаимозаменяемых токенов).

шифрование игры в AI роли: последний Colony игры Parallel Alpha пытается создать AI роли, которые могут иметь кошельки и совершать транзакции в блокчейне, чтобы добавить больше взаимодействия в игру.

Повышение функциональности искусственного интеллекта: способности искусственного интеллекта зависят от инструментов, с которыми он оснащен, и взаимодействие с блокчейном находится на начальной стадии. AI-агенту требуется функциональность Кошелька, управление финансами, контроль доступа, интеграция с AI-моделями и возможность взаимодействия с другими искусственными агентами. Gnosis продемонстрировала пример такой базовой инфраструктуры, например, их механизм AI (AI mechs), который упаковывает AI-скрипты в смарт-контракты, что позволяет любому лицу (включая других роботов) вызывать смарт-контракты для выполнения задач (например, участие в рынке прогнозов), а также оплачивать вознаграждение искусственным агентам.

Продвинутый торговец ИИ: Децентрализованные финансы предоставляют трейдерам и спекулянтам более эффективные способы действий, такие как: автоматическое инвестирование (DCA) при выполнении условий; автоматическое выполнение сделок при низкой стоимости Газа; отслеживание новых выпусков токенов MEME; и интеллектуальный выбор оптимального маршрута заказов без необходимости ручного поиска точек входа.

Вертикальные применения искусственного интеллекта: хотя большие модели, такие как ChatGPT, подходят для некоторых общих сценариев диалога, для удовлетворения потребностей разных отраслей и узкоспециализированных областей требуется специальная настройка искусственного интеллекта. Платформы, такие как Bittensor, поощряют разработчиков обучать модели, специализированные на конкретных задачах (например, генерация изображений, прогнозирование моделирование), с целью шифрования, биотехнологии и научных исследований. Несмотря на то, что Bittensor все еще находится в начальной стадии, разработчики уже начали использовать его для создания приложений и интеллектуальных агентов, основанных на открытом исходном коде больших языковых моделях.

ИИ NPC в потребительских приложениях: Неигровые персонажи (NPC) распространены в крупных многопользовательских онлайн-играх (MMORPG), но их еще не так много в потребительских приложениях. Однако благодаря финансовым свойствам потребительских приложений, искусственные интеллектуальные агенты могут стать идеальными участниками инновационных игровых механизмов. Например, компания по открытой AI-инфраструктуре Ritual недавно выпустила Frenrug, который является интеллектуальным агентом на основе больших языковых моделей, работающим на платформе Friend.tech. Он может автоматически выполнять сделки на основе содержания сообщений пользователей (например, покупать или продавать Секретный ключ). Пользователи Friend.tech могут попробовать убедить этого интеллектуального агента приобрести их Секретный ключ, продать Секретный ключ других пользователей или даже придумать способы использования своих средств более креативным образом.

С развитием越来越多的应用和Протокол начинают внедрять AI интеллектуальные агенты, люди будут использовать их в качестве моста для доступа кшифрование экономики. Несмотря на то, что сегодняшние AI интеллектуальные агенты все еще выглядят как "игрушки", в будущем они полностью улучшат повседневный опыт пользователей, станут ключевыми заинтересованными сторонами в Протоколе блокчейна и даже образуют полноценную экономическую экосистему между интеллектуальными агентами.

Искусственный интеллект все еще находится на начальной стадии развития, но как основной участникв блокчейн-экономике, они только начинают проявлять свой потенциал.