Термін "AI Agents" походить з дорожньої карти OpenAI. Сем Олтман ділить можливості, якими повинен бути обладнаний штучний інтелект, на п'ять частин, причому третя - це AI Agents, з якими ми будемо часто зіштовхуватися в найближчі роки.

Штучні інтелектуальні агенти можуть автономно навчатися, приймати рішення та виконувати завдання. Звичайно, на основі інтелекту та здатності Стюарт Рассел та Пітер Норвіг класифікують штучні інтелектуальні агенти на п'ять напрямків у своїй книзі Штучний інтелект: Сучасний підхід:

• Прості рефлексивні агенти: реагують лише на поточний стан.
• Агенти на основі моделі: Розглядати історичні стани під час прийняття рішень.
• Агенти, спрямовані на досягнення цілей: акцент на плануванні та пошуку оптимального шляху для досягнення конкретної мети.
• Агенти, засновані на корисності: Вагайте нагороди проти ризиків, щоб максимізувати корисність.
• Агенти навчання: постійно навчаються та поліпшуються через досвід.

Так на якому рівні в даний час виходять на ринок чи в промисловість штучні інтелектуальні агенти? Якого вони типу агенти?

O1 від OpenAI досяг рівня штучного інтелекту 2. Особисто я вважаю, що агенти ШІ в галузі наразі знаходяться між рівнями 2 і 3, або рівнем 2.5. Це не означає, що агенти галузі перевищили OpenAI; насправді, агенти web3 все ще знаходяться на етапі обгортки GPT. То чому рівень 2.5? Тому що, за допомогою людини або програмного втручання, яке ми називатимемо посередником, поєднання обгортки GPT і посередника створює форму з об'єктивною ініціативою, хоча вона не має міцних основ. Це розширення певного напрямку застосування моделі OpenAI.

Щодо можливостей Агентів, вони є на найбільш базовому рівні простих рефлексивних агентів. Деякі з цих Агентів можуть враховувати історичні стани, але потребують ручного введення. Тільки постійно подаючи дані, Агент може вчитися, що є пасивним методом тренування моделі та далеко від стану, визначеного рівнем 3. Останні три типи - агенти, засновані на цілях, агенти, засновані на корисності та агенти, які вчаться - ще не увійшли на ринок. Тому я вважаю, що поточні Агенти ШІ все ще знаходяться в початкових стадіях, як налаштування загальних LLM рівня 2, і структурно не вийшли за межі рівня 2. Отже, чи може криптовалюта сама зрости до рівня 3, чи нам потрібні компанії, такі як OpenAI, щоб розвивати його?

Чому ведеться обговорення про те, що Base або Solana можуть стати центром наративу для AI агентів?

Перед обговоренням того, яка екосистема може сприяти народженню Агентів 3-го рівня, спочатку слід визначити, яка екосистема має потенціал стати плідною землею для штучного інтелекту. Чи це Base, чи Solana?

Щоб дати відповідь на це, спочатку давайте розглянемо, як штучний інтелект вплинув на Web3 протягом останніх двох років. Коли OpenAI вперше запустив ChatGPT, протоколи галузі все ще керувалися традиційним мисленням, швидко затоплюючи інфраструктурний бульбашку. Це призвело до появи численних платформ обчислення та агрегації мислення, разом з інфраструктурою AI + DePIN. Обидва мали за мету побудувати величні візії - не так, як величні візії є неприродно поганими; насправді, Агенти також можуть побудувати такі візії. Однак, коли мова йде про впровадження та задоволення потреб користувачів, ці масштабні інфраструктурні протоколи не ретельно розглядали деталі. Ринковий попит, на який вони сподівалися, був далекий від насиченості в традиційних галузях Інтернету, а користувачі та ринкова освіта були недостатніми. Під впливом божевільності Memecoin ці проекти інфраструктури штучного інтелекту здалися ще більш пустими.

Оскільки великомасштабна інфраструктура є занадто важкою та громіздкою, чому б не звернутися до більш легкого підходу? Агенти, які народжуються з обгортки GPT, є ефективними та швидко ітерують щодо запуску та взаємодії з користувачем. Легкі агенти мають достатній потенціал для генерації бульбашки, і після того, як бульбашка лопне, виросте плідна ґрунт для нового зростання.

Крім того, в поточному ринковому середовищі використання Агентів та Мемекоїна для запуску проєкту дозволяє швидко розгортати продукт і надає користувачам миттєвий доступ до досвіду. Під час цього процесу Агенти можуть розумно використовувати шлях картографування спільноти Мемекоїна для досягнення швидкої ітерації продукту, причому ця ітерація є низькою вартістю і швидкою. Серйозні протоколи штучного інтелекту вже не потребують обмежень від важких старих консенсусних рамок; вони можуть вийти за межі своїх обмежень, працювати більш ефективно та використовувати швидкі ітерації, щоб засипати користувачів досвідом. Як тільки ринкова освіта та комунікація буде достатньо проведена, буде покладено основу для побудови великих візій.

Легкий Агент, заслоненный в неопределенности Memecoin, означает, что социальная культура и фундаментальные принципы больше не будут противоречить друг другу. Постепенно появляется новый путь развития активов, и это может стать новым направлением для будущих протоколов искусственного интеллекта.

Вищевказане обговорення стосується потенціалу для AI Агентів стати центральною наративною. З огляду на те, що AI Агенти готові продовжувати стрімко зростати, вибір відповідної екосистеми стає вирішальним. Чи це Base чи Solana? Перед відповіддю на це питання, давайте розглянемо поточний стан серйозних протоколів Агента на ринку.

Спочатку, є Arweave/AO: PermaDAO зазначає, що AO використовує модель актора для дизайну, де кожен компонент є незалежним, автономним агентом, здатним до паралельних обчислень. Це високо відповідає архітектурі додатків, що керуються штучним інтелектом. ШІ залежить від трьох ключових елементів: моделі, алгоритми та обчислювальна потужність, і AO може відповісти цим високим вимогам до ресурсів. AO може самостійно виділяти обчислювальні ресурси для кожного процесу Агента, ефективно усуваючи обчислювальні перешкоди в продуктивності.

Крім того, Spectral - один з небагатьох протоколів, спрямованих на агентів, з вектором розвитку в документ-на-код та інтерференцію моделі.

Дивлячись на токени агентів поточного ринку, ми бачимо, що ці агенти майже не використовують інфраструктуру блокчейну. Це правда, тому що всі моделі, включаючи агентів, є офчейн. Подача даних відбувається поза мережею, навчання моделі не є децентралізованим, а вихідна інформація не є ончейн. Це об'єктивна реальність, оскільки ланцюжки EVM не підтримують інтеграцію ШІ та смарт-контрактів, і ні Base, ні Solana цього не підтримують. Ми можемо очікувати впровадження AO наступного року — чи дозволить це моделям бути ончейн і добре працювати? Якщо AO зазнає невдачі, можуть пройти роки, перш ніж моделі стануть ончейн, можливо, не до тих пір, поки Ethereum не представить його, принаймні не раніше 2030 року, або інші публічні ланцюги можуть впровадити модель ончейн, але якщо структура AO та історичні запаси ресурсів не зможуть цього зробити, модель ончейн, ймовірно, буде ще складнішою для інших публічних ланцюгів.

На сьогоднішній день, токени AI Agent не мають багато практичних використань. Насправді, важко відрізнити між монетою AI Agent на Base або Solana і мемо-монетою AI. Хоча у токенів Agent немає конкретного застосування, чому я вважаю, що AI Agent coins і AI Memecoins не повинні бути сплутані? Тому що я вважаю, що зараз ми знаходимося в етапі створення бульбашки AI Agent.

Чому йде обговорення про те, що Base хоче конкурувати з Solana за перевагу громадських ланцюгів штучного інтелекту?

У першій половині цього бикового ринку Base залучила значну увагу ринку. Під час конкуренції Memecoin щодо частки ринку, у Base були деякі миті блиску, наприклад, з $BRETT та $DEGEN. Однак вона все ще поступилася Solana. Я вважаю, що наступним напрямком, на який спрямовується Base, є AI Agents, і вона вже має кілька переваг.

AI агенти прискорюватимуть народження бульбашок і створюватимуть хаос, але в кінцевому рахунку вони залишать користувачів та додатки:

Створення та розширення бульбашки приверне увагу ринку, і ця увага з часом зазнає якісного зміщення. Які характеристики має таке зміщення? Зі зростанням уваги ринку будуть виявлені серія проблем користувачів та ринкових прогалин. Коли основні протиріччя не можуть бути усунені, але увага продовжує зростати, саме тоді відбувається якісне зміщення. Після завершення зміщення залишаються користувачі та програми, які можуть реалізувати велику мету. Цього не можуть досягти Мемекоїни, і вони не мають наміру цього робити, тому я вважаю, що незважаючи на поточну неоднозначність між Агентами та Мемекоїнами, їх не слід сплутувати.

Перед тим, як відбудеться якісний зсув, бульбашка створить бурхливу активність і різноманітні драми, такі як: кількість Агентів буде експоненціально зростати, і тисячі Агентів затопляться в поле зору користувачів. Як це станеться? Агенти можуть інтегруватися з соціальними медіа, такими як X і Farcaster, самопромоція токенів, використовувати різні підходи та унікальну інформаційну щільність Агентів, яка дегенеруєся подібно до експлуатації для просування токенів.

Наступні швидко-ітеруючі агенти зможуть виконувати угоди on-chain. Група вікінгських піратів вторгнеться в темний ліс. Протоколи панелей на ринку, боти в TG-групах та панелі Dune будуть вторгнуті агентами. Для користувачів будуть маніпулювати знайомими індикаторами, такими як обсяг угод, кількість адрес, розподіл чіпів, імітація поведінки великих трейдерів, а також on-chain дані можуть потребувати більш професійної очистки для відображення їхньої вартості, або ж їх можуть експлуатувати агенти, як вікінгські пірати, що розграбовують ваше багатство.

Якщо ринок досягне цього етапу, то нова ера для AI агентів буде успішною наполовину, оскільки "увага дорівнює цінності" дозволить агентам увійти в головний потік. Цей потенціал випливає з:

Міцна розподільча здатність: Агенти створюють достатньо шуму, як Коза, і стабільні розподільчі шляхи можна реплікувати.

• Легкість розгортання: Платформи розгортання для агентів будуть вибухово зростати. Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain та Virtual дозволяють користувачам будувати агентів, не знаючи жодного коду, а UX платформ розгортання агентів також покращиться завдяки конкуренції.
• Ефект мемкоїну: На початковому етапі розвитку токени агента не мають відповідної бізнес-моделі, а використання токенів є мінімальним, але, приховуючись під мемкоїни, вони можуть швидко накопичувати спільноти та зберігати високий рівень успішності.
• Високий потенціал: Агент рівня 3 від OpenAI все ще знаходиться в стадії розробки. Продукт, який навіть гіганти не можуть швидко випустити, має величезний ринковий потенціал. Нижній ліміт для агентів - це Мемекоїни, а верхній ліміт - автономні, високорозвинені інтелектуальні агенти.
• Низький рівень опору ринку: Агенти, очолювані Козлом, можуть залучити велику аудиторію. На відміну від ШІ інфраструктури, користувачі їй не опираються. Коли користувачі не опираються, у них є велика можливість почати приділяти увагу.
• Потенційні стимули: Токени агентів ще не мають розроблених використань, але якщо агенти введуть систему балів та посилять стимули, вони зможуть накопичити велику користувацьку базу.
• Потенціал ітерації: Як зазначалося раніше, Агенти є легкими та можуть швидко ітеруватися. Ця об'єктивна можливість ітеруватися може створювати все більш привабливі продукти та контент.

Отже, штучні інтелектуальні агенти можуть стати основною наративною лінією і стануть полем битви, за яке всі захочуть боротися.

Чому Base має потенціал конкурувати з Solana?

З міцною підтримкою від Coinbase та північноамериканського капіталу, екосистема Base пережила вибуховий ріст у 2024 році. У листопаді капіталовкладення в Base перевищили Solana, а протягом останніх 7 днів значно перевищили Solana.

Якщо ETH зможе продовжити проривати обмінний курс ETH/BTC наступного року, переливний ефект від сезону ETH буде мати значний вплив на Base. Наразі 23% коштів, які виходять з ETH, спрямовані на Base, і ця цифра продовжує зростати.

Мапування AI Agent Launchpad

Віртуальний

На етапі V1 Virtual переважно зосереджувався на навчанні моделей, внесенні даних та інтерактивних функціях. На етапі V2 Virtual запустив платформу інкубації токенів штучного інтелекту, а важливим оновленням стало випуск fun.virtuals в жовтні.

LUNA розвинулася в «самостійну сутність» зі своєю власною ідентичністю та фінансовими можливостями. Під час цього процесу дорожня карта LUNA узгоджується з тією від Coinbase, яка надає надійні технічні інструменти та підтримку для розгортання штучних інтелектуальних агентів на Base.

Технологія штучного інтелекту агента виявилася винятковою в побудові бренду, особливо в створенні культурних брендів. За допомогою штучних інтелекту агентів бренди можуть взаємодіяти з спільнотами більш ефективно, оптимізувати завдання взаємодії та гнучко розподіляти винагороди, що підвищує залученість користувачів та усвідомленість бренду.

Важливо, що всі транзакції штучного інтелекту здійснюються за допомогою внутрішнього віртуального токена, який абсорбує весь обсяг вартості екосистеми та служить ключовим стовпом для розвитку екосистеми.

Virtual акцентує увагу на функціональних покращеннях продукту, надаючи користувачам інструменти штучного інтелекту, зводячи пропасть між Web2 та Web3. Він фокусується на "практичній цінності" в розрізі "шуму", хоча його інструментальні продукти часто використовуються в практичних застосуваннях, вони не мають вірусного ефекту, притаманного криптовалюті, що є недоліком на етапі V1.

Clanker

«Публікація та випуск токенів» знижує поріг для випуску токенів, привертаючи велику кількість користувачів. Люди поспішають @Clanker, подібно до того, як користувачі соціальних мереж просять штучний інтелект зробити резюме відео контенту, але тут, публікація контенту безпосередньо перекладається в емісію активів.

Як працює Clanker?

ТокенБот (Clanker) розгортає мем-токени на Base до одностороннього пула ліквідності (LP), з миттєвим блокуванням ліквідності. Видавці токенів отримують:

• 0.25% від усіх комісій за обмін.
• 1% від загального обсягу токенів (з одномісячним періодом розблокування).

Користувачі можуть переглядати кількість розгортань токенів або створювати власні токени через веб-сайт clanker.world.

На відміну від PumpFun, який випускає токени на Raydium через криву зв'язку, нараховуючи комісію у розмірі 1% від операції та фіксовану комісію у розмірі 2 SOL, Clanker не використовує модель кривої зв'язку. Замість цього він отримує дохід, нараховуючи комісію у розмірі 1% від операцій через Uni v3.

Штучний інтелект Агент Шар

Шар штучного інтелекту (AI Agent Layer) - це платформа всередині екосистеми Base, призначена для створення штучного інтелекту та стартапів. Вона була офіційно запущена 18 листопада. Перед релізом платформи 14 листопада був випущений токен AIFUN, який зараз торгується на біржах, таких як MEXC та gate, за ціною $0.09 і ринковою капіталізацією приблизно $25 мільйонів.

Мейкер.пропозиція

Спочатку платформа спрямована на монетизацію та власність цифрового контенту, Creator.bid завершила новий раунд фінансування у квітні.

21 жовтня Creator.bid офіційно запустився на основній мережі Base, що дозволяє одним кліком створювати та публікувати штучні інтелект-агенти, пропонуючи нові інструменти та моделі отримання прибутку для творців контенту.

Симулякрум

Simulacrum побудований на Empyreal і перетворює платформи, такі як Twitter, Farcaster, Reddit і TikTok, у шари взаємодії з блокчейном. Користувачі можуть виконувати операції on-chain, такі як торгівля токенами або підказки, через прості повідомлення в соціальних медіа.

За допомогою абстрагування облікового запису, штучний інтелект агенти, дії, зумовлені намірами, та мовні моделі, Симулякрум спрощує складні операції на задньому плані блокчейну, роблячи DeFi доступнішим для звичайних користувачів.

vvaifu.fun

Схоже з Pump.fun, vvaifu.fun дозволяє користувачам легко створювати AI-агентів та пов'язані з ними токени. AI-агенти можуть безперешкодно інтегруватися з соціальними платформами, такими як Twitter, Telegram та Discord, що дозволяє автоматизовану взаємодію користувачів.

Даша, AI-агент, створений vvaifu.fun, має окремий обліковий запис у Twitter, канал у Telegram та спільноту у Discord, які всі управляються та обслуговуються штучним інтелектом.

Циліндр

Top Hat взаємодіє не лише з користувачами через текст, але й може розуміти та обробляти зображення. Після того, як користувач відправляє зображення, AI агент "розуміє" зображення та реагує відповідним чином.

Гріффайн

Griffain надає платформу для тренування AI агентів і вже запустив 1 000 тренованих AI агентів, що демонструє майбутній потенціал розумних контрактів та автоматизованої торгівлі.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття взята з [ haincatcher]. Авторське право належить оригінальному автору [Kevin]. Якщо у вас є будь-які зауваження до перепублікації, будь ласка, зв'яжіться Команда Gate Learn, команда буде обробляти це якомога швидше згідно з відповідними процедурами.
2. Увага: Погляди та думки, висловлені в цій статті, представляють лише особисті погляди автора та не є жодним інвестиційним порадою.
3. Команда Gate Learn переклала статтю на інші мови. Копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонені, якщо це не зазначено.