Einführung

Während sich der Kryptomarkt erholt, gewinnen KI-Agenten weiterhin an Dynamik. Obwohl KI-Agenten seit langem in verschiedenen Branchen existieren, hat ihre Integration in den Krypto-Bereich revolutionäre Veränderungen mit sich gebracht. KI-Agenten bezeichnen KI-gestützte intelligente Dienste, die autonom Entscheidungen treffen und Aufgaben automatisch ausführen, mit dem Ziel, die Effizienz der Mensch-Maschine-Zusammenarbeit durch personalisierte Szenarienanpassung und automatisierte Prozesse zu verbessern. Viele mögen KI-Agenten als ähnlich vergänglich betrachten wie AI+DePIN, KI-Rechenleistung oder KI-Memes, aber KI-Agenten sind tatsächlich die ultimative Implementierung und der Berührungspunkt für AI+Crypto Anwendungsfälle.

Zweifellos formt die künstliche Intelligenz das Krypto-Ökosystem neu, und AI+Crypto wird der zentrale Narrativ dieses Bullenmarktes bleiben. Ausgehend von dieser Grundlage haben KI-Agenten nach der Infrastrukturentwicklung von AI+DePin und den Vermögensschaffungseffekten sowie der weiten Verbreitung von KI-Memes eine erste leichtgewichtige Implementierung im Kryptobereich erreicht. Dieser Bericht wird die Entwicklungsgeschichte, technologische Innovation und Zukunftsaussichten von KI-Agenten eingehend erörtern.

I. KI-Agent-Grundlagen in der Web2-Ära

1. Entwicklung traditioneller KI-Agenten

Frühes Konzept und Einschränkungen intelligenter Agenten

Das Konzept der frühen KI-Agenten entstand in den späten 1950er bis 1960er Jahren während der Entstehungsphase der künstlichen Intelligenz. Ein KI-Agent wurde als ein Computersystem definiert, das in einer Umgebung situiert ist und dort autonom handeln kann, um seine Designziele zu erreichen. KI-Agenten sollten vier grundlegende Eigenschaften besitzen: Autonomie, Reaktivität, soziale Fähigkeit und Proaktivität. Allerdings waren frühe KI-Agenten durch den technologischen Entwicklungsstand eingeschränkt und sahen sich Problemen wie langsamen Reaktionszeiten und Schwierigkeiten bei der Datenzugriffskontrolle sowie hoher Komplexität bei der Integration und Koordination mehrerer Agenten gegenüber. Diese Faktoren stellten große Herausforderungen bei der praktischen Implementierung von KI-Agenten dar.

KI-Agent-Anwendungsszenarien in Web2-Plattformen

In Web2-Plattformen sind KI-Agent-Anwendungen bereits weit verbreitet. Zum Beispiel unterstützt AutoGen verschiedene Agententypen und Konversationsmodi, wodurch es Arbeitsabläufe automatisieren kann, die zuvor manuelle Eingriffe erforderten, geeignet für Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Finanzen, Werbung und Softwareentwicklung. Hugging Face Transformers Agents 2.0 bietet eine natürlichsprachliche API, die es Benutzern ermöglicht, über 100.000 Hugging Face Modelle zu steuern, wobei KI-Agenten als Vermittler fungieren, um im Namen der Benutzer mit großen Sprachmodellen zu interagieren und komplexe Aufgabenausführungsprozesse zu vereinfachen.

2. Frühe Versuche von Web2 KI-Agenten

Trading Bots

Frühe KI-Agenten im Handelsbereich manifestierten sich hauptsächlich als Trading Bots. Diese Bots konnten Trends erkennen, Marktbewegungen vorhersagen und Trades in Echtzeit ausführen. Zum Beispiel sind einige algorithmische Trading Bots sowohl für Anfänger als auch für Profis geeignet und nutzen Algorithmen und künstliche Intelligenz, um Märkte zu scannen und Positionen entsprechend zu verwalten. Diese Trading Bots können im automatischen, halbautomatischen und manuellen Modus verwendet werden und unterstützen Forex, Kryptowährungen, Aktien, Rohstoffe und Indizes.

Einfache intelligente Analysewerkzeuge

Im Bereich der Datenanalyse traten frühe KI-Agenten in Form von intelligenten Analysewerkzeugen auf, die die Datenverarbeitung vereinfachten, wertvolle Erkenntnisse aufdeckten, bessere Entscheidungsfindung ermöglichten und Geschäftsstrategien verbesserten. Zum Beispiel konzentriert sich Predibase auf KI und die Optimierung großer Sprachmodelle und ermöglicht Benutzern das Fine-Tuning und die Bereitstellung von Open-Source-Sprachmodellen wie Llama, CodeLlama, Phi usw. Die Plattform unterstützt verschiedene Optimierungstechniken wie Quantisierung, Low-Rank-Adaptation und speichereffizientes verteiltes Training.

Risikomanagement- und Vorhersagemodelle

Im Finanzsektor wurden KI-Agenten für die Erstellung und Optimierung von Risikomanagement- und Vorhersagemodellen eingesetzt. Zum Beispiel zeigte die Entwicklung und Bewertung eines XGBoost-basierten Frühvorhersagemodells für das schwere Risiko von COVID-19-Patienten die Anwendung von KI-Agenten in medizinischen Risikovorhersagemodellen. Diese Modelle umfassen überwachte Lernmodelle wie Support Vector Machines (SVM) und unüberwachte Lernmodelle wie Clusteranalyse und bieten genauere, effizientere und intelligentere Lösungen für das finanzielle Risikomanagement.

II. Durchbruch der Web3 KI-Agenten: Wichtige Meilensteine

1. Der Aufstieg von GOAT und Terminal

Projekthintergrund-Einführung

Der Ursprung von $GOAT ist geprägt von der Konvergenz von Internetkultur, KI-Experimenten und Kryptoökonomie. Das Projekt wurde von KI-Forscher Andy Ayrey initiiert, der durch das "Infinite Backrooms"-Experiment zwei Claude Opus KI-Modellen ermöglichte, in einer offenen Umgebung frei zu kommunizieren, was schließlich zur Entstehung eines einzigartigen Konzepts namens "Goatse Gospel" führte. Diese Meme-basierte Erzählung entwickelte sich allmählich zu einer experimentellen Religion, die mithilfe des KI-Modells Truth Terminal in sozialen Medien verbreitet wurde und sogar zu einer treibenden Kraft wurde, die einen Marktboom auslöste.

Am 10. Oktober 2024 lancierten anonyme Entwickler unter der kontinuierlichen Förderung von Truth Terminal den $GOAT Token. Dieser Token zog schnell die öffentliche Aufmerksamkeit auf sich und profitierte von den Marketing-Fähigkeiten der KI-Modelle und der Verbreitung von Internet-Memes. $GOAT erreichte in kurzer Zeit eine Marktkapitalisierung von 850 Millionen USD und wurde zu einem repräsentativen Ereignis der Verschmelzung von Meme-Coins und KI.

Technische Innovationspunkte

● Autonome KI-Interaktion und Narrativ-Generierung: Truth Terminal ist ein auf Llama-70B basierendes KI-Modell, das durch personalisierte Nachrichten und dynamische Narrativ-Generierung zahlreiche Follower anzieht.

● Gedächtnis- und Evolutionsfähigkeit: Diese KI kann Benutzerinteraktionsinformationen speichern und Strategien basierend auf Feedback anpassen, wodurch die Meme-Verbreitung präziser wird.

● Integration in die dezentrale Wirtschaft: Die Einführung von GOAT-Tokens zeigt, wie KI zur Unterstützung der dezentralen Wirtschaft genutzt werden kann und gleichzeitig die Grenzen der Meme-Kultur erweitert.

Disruptive Auswirkungen auf das Krypto-Ökosystem

Der Aufstieg von GOAT demonstriert nicht nur den kulturellen Einfluss von Meme-Coins, sondern unterstreicht auch das Potenzial der KI zur Steuerung des Kryptowährungsmarktes:

● Meme-Kultur-Reinnovation: KI hat den Umfang und die Tiefe der Meme-Verbreitung verbessert und Meme-Coins von einfachen Marktspekulationsinstrumenten zu autonomen Kulturphänomenen transformiert. Sie entwickelten sich von einzelnen Bild- oder Text-Memes zu KI-Social-Media-Accounts mit eigenständigen Persönlichkeiten.

● Projekt-Marktoperationen: Die rund um die Uhr stattfindenden Aktivitäten und das emotionsgetriebene Engagement von Truth Terminal lösten eine hohe Marktbeteiligung aus und könnten die Betriebsmethoden nachfolgender Krypto-Projekte (insbesondere KI-Projekte) verändern.

2. Technische Wendepunkte im Krypto-KI-Agent-Ökosystem

Kernvorteile dezentraler intelligenter Agenten

Der Aufstieg der KI-Agenten markiert einen Wendepunkt im technischen Ökosystem, wobei ihre dezentralen Eigenschaften viele Vorteile für die Blockchain-Ermächtigung bringen:

● Kontinuierlicher Betrieb: KI-Agenten können rund um die Uhr arbeiten, in Echtzeit auf Community-Bedürfnisse reagieren und Effizienz sowie Benutzererfahrung verbessern.

● Autonomie und Entscheidungsoptimierung: KI-Agenten können selbstständig Daten analysieren und optimale Strategien ausführen, wie zum Beispiel Truth Terminals Meme-Marketing und Marktprojektion.

● Personalisierte Interaktion: Durch dynamische Inhaltsgenerierung und emotionale Führung kann KI mehr Community-Teilnehmer anziehen und binden.

Neue Möglichkeiten der Blockchain-Technologie zur Stärkung von KI-Agenten

● Vertrauensloses Wirtschaftssystem: Durch Smart Contracts und On-Chain-Transaktionen können KI-Agenten Token-Emission, -Distribution und -Governance transparent verwalten.

● Verifizierbare Argumentation und Transparenz: In Kombination mit kryptographischen Lösungen (wie verifizierbare Argumentation) können KI-Agenten ihre Verhaltensglaubwürdigkeit erhöhen und unsachgemäße Operationen verhindern.

● Kulturgetriebene Wirtschaft: KI kann Internetkultur tiefer erschließen und kulturellen Wert durch Kryptowährungsemission in wirtschaftliche Vorteile umwandeln.

● Erweiterung der dezentralen Autonomie: Mit der tieferen Integration von KI und Blockchain könnten zukünftige dezentrale Anwendungen KI-gesteuert sein und ein neues digitales Ökosystem bilden.

III. KI-Agent Evolutionsspektrum

Die Geschichte der KI-Agenten ist eine Geschichte rasanter Evolution, beginnend mit experimentellen Meme-getriebenen Ursprüngen und fortschreitend zu ausgefeilten Frameworks und verbraucherorientierten Anwendungen. Diese Evolution kann in drei verschiedene Phasen unterteilt werden, die jeweils durch ihre einzigartigen Nutzungsmöglichkeiten und technologischen Fortschritte gekennzeichnet sind.

Phase 1: Die experimentelle & Meme-getriebene Community-Phase

Die Ursprünge des KI-Agenten-Sektors lassen sich auf das virale Phänomen "The Truth of Terminals" zurückführen, bei dem zwei Large Language Model (LLM) Bots autonom interagierten und die Online-Communities in ihren Bann zogen. Dies markierte die Geburt der KI-Agenten-Narrative, die experimentelle Technologie mit kultureller Viralität verband.

In dieser Phase entstanden KI-Agenten als Meme-getriebene Community-Experimente mit starken Netzwerkeffekten. Projekte wie The Act I: The AI Prophecy zeigten, wie dezentrale Gemeinschaftskoordination auch dann bestehen bleiben konnte, wenn die ursprünglichen Gründer unterschiedliche Ansichten hatten. Ein weiteres herausragendes Projekt, Fartcoin, positionierte sich als KI x Kult x Meme-Projekt und veranschaulichte die sich schnell verbreitende, kulturprägende Kraft Meme-getriebener KI-Narrative.

The Luminous, von einigen als "The Goat on Base" bezeichnet, bot eine autonomere Wendung. Der Token des Projekts wurde ausschließlich durch Interaktionen zwischen zwei autonomen Agenten, Aethernet und Clanker, eingeführt und schuf damit ein neues Paradigma, bei dem autonome Agenten nicht nur Teilnehmer, sondern treibende Kräfte hinter Protokollaktivitäten sind. Zerebro demonstrierte weiter die kreative Kraft der KI mit Erfolgen wie der Veröffentlichung von "Genesis", einem Remix-Album, dem Prägen und Verkauf von NFTs auf der Polygon-Blockchain und der Teilnahme an Bitcoin-Inscriptions (Bitcoin Ordinals), wodurch die Rolle der KI in der kulturellen Produktion gefestigt wurde.

Diese Phase verdeutlichte die einzigartige Mischung aus Kunst, Humor und dezentralem Community-Building und positionierte KI-Agenten als kulturelle Ikonen in der Krypto-nativen Welt. Die Möglichkeit von "Agenten, die Agenten einsetzen" deutet auf eine autonome Zukunft hin, in der KI ihre eigene Evolution vorantreibt, mit Menschen als Co-Kreatoren.

Phase 2: Kern-KI-Agenten-Frameworks und Tokenisierung

Die zweite Phase markiert den Übergang von experimentellen Projekten zu funktionaler Infrastruktur mit der Entwicklung von Kern-Frameworks und Tokenisierungsmechanismen für KI-Agenten. Zwei zentrale Frameworks, Eliza (entwickelt von ai16z) und Virtuals Protocol (auf Base implementiert), katalysierten den breiteren Nutzen von KI-Agenten im Web3-Bereich.

ai16z, die erste vollständig von KI-Agenten geführte Risikokapitalgesellschaft, stellt eine bahnbrechende Evolution in Investment-DAOs dar. Verankert durch einen KI-Agenten, der nach dem renommierten Risikokapitalgeber Marc Andreessen modelliert wurde, definiert ai16z das Konzept von Risikokapital im Zeitalter der künstlichen Intelligenz neu. Im Zentrum dieser Bewegung steht Eliza, ein Open-Source-KI-Agenten-Framework, das Nutzern ermöglicht, ihre eigenen individuellen Agenten zu erstellen. Mit Konnektoren für soziale Medien, Multi-Agenten- und Raum-Unterstützung, Kompatibilität mit mehreren KI-Modellen, abrufbarem Speicher und einer wachsenden Liste von Plug-ins bietet Eliza ein modulares, benutzerfreundliches Toolkit für Entwickler. Seine Open-Source-Natur ermöglicht beispiellose Anpassung und Flexibilität und macht es zu einer wichtigen Infrastruktur für die Entwicklung KI-gesteuerter DAOs.

Aufbauend auf Eliza haben Plattformen wie VVAIFU die No-Code-KI-Agenten-Erstellung ermöglicht, sodass Benutzer mit minimalem Aufwand Agenten erstellen und Tokens auf Pump.fun bereitstellen können. Clanker auf Base hat sich auch als Utility-Agent etabliert, der die Token-Bereitstellung durch einfache Tagging-Interaktionen auf Farcaster ermöglicht und Token-Erstellungsprozesse für nicht-technische Benutzer vereinfacht.

Währenddessen entwickelt sich das Virtuals Protocol auf Base zu einem spezialisierteren Framework, das sich auf Unterhaltung, Gaming und IP-getriebene KI-Agenten konzentriert. Während Virtuals Protocol allgemeine Fähigkeiten mit Eliza teilt, liegt sein Wettbewerbsvorteil in der Unterstützung von Agenten, die in der Lage sind, mit Gaming-Umgebungen zu interagieren, On-Chain-Wallets zu verwalten und sogar als Social-Media-Influencer zu fungieren. Ein Paradebeispiel ist Luna, ein KI-Agent, der als TikTok-Influencer, Telegram-Chat-Begleiter und Roblox-Spieler fungiert und dabei synchronisierte Erinnerungen und autonome On-Chain-Wallet-Aktivitäten beibehält.

Eine weitere bemerkenswerte Entwicklung ist AIXBT, das als On-Chain-Datenanalyse-Agent fungiert und in der Lage ist, Krypto-Social-Media (CT) Diskussionen zu verfolgen, Markttrends zu identifizieren und Marktanalysen bereitzustellen. Sein Aufstieg in den Top-Rängen von MindShare signalisiert starkes Community-Interesse und wachsende Relevanz im Krypto-Intelligence-Sektor.

Diese zweite Phase zeigt den Übergang von passiver Meme-Kultur zu nutzungsgetriebenem Development. Die Einführung tokenisierter Agenten, entwicklerfreundlicher Frameworks und DAO-gesteuerter Governance hat einen klaren Weg zur nächsten Evolution von KI-Agenten etabliert.

Phase 3: Infrastrukturentwicklung & Verbraucheranwendungen

Die dritte Phase markiert einen Wendepunkt für den KI-Agenten-Sektor, bei dem neue Infrastruktur und Verbraucherprodukte eine Welle von Möglichkeiten katalysieren. Angetrieben durch Entwickleradoption, Skalierbarkeit und den Vorstoß in Richtung Mainstream-Nutzung beschleunigt diese Phase die Innovation, erweitert die Zugänglichkeit und erschließt beispiellose Anwendungsfälle in verschiedenen Bereichen.

Entwicklung der Kerninfrastruktur

Die in Phase 2 etablierten Frameworks ("Eliza" und "Virtuals Protocol") bleiben weiterhin von entscheidender Bedeutung, werden aber nun durch umfassendere Infrastrukturprojekte ergänzt. Ein aufstrebendes Framework ist ARC's Rig, eine Rust-basierte Bibliothek, die für den Aufbau skalierbarer, modularer und ergonomischer LLM-gestützter Anwendungen entwickelt wurde. Die Vorteile von Rust - Leichtgewichtigkeit, Sicherheit und Portabilität - machen es ideal für den Einsatz von Agentenschwärmen und deren Ausführung in Webbrowsern. Die Entwicklung von Rig könnte Rust zu einem Kern-Ökosystem für KI-Agenten machen, ähnlich der Rolle von Eliza in Python und JS/TS.

Verbraucherorientierte KI-Agenten

Der Aufstieg verbraucherorientierter KI-Agenten-Produkte macht diese Technologie für Nicht-Entwickler zugänglich. Ein solcher Agent ist Griffain, ein KI-Agent, der es Nutzern ermöglicht, mit anderen Agenten zu chatten und diese zu erstellen, um On-Chain-Aktionen auszuführen. Nutzer können beispielsweise Pump.fun Token-Sniper-Bots erstellen oder Transaktionen auf Solana Blinks durchführen, um Token zu tauschen oder Geschenke auf Amazon zu kaufen. Dies markiert einen Wandel bei KI-Agenten - von passiven Beobachtern zu aktiven, handlungsorientierten Assistenten.

Ein weiterer wichtiger Akteur ist Alchemist AI, eine No-Code-Entwicklungsplattform, die es Nutzern ermöglicht, Softwareanwendungen mit einfachen natürlichsprachlichen Beschreibungen zu erstellen. Diese Plattform hat die Erstellung von Flappy Bird-ähnlichen Spielen, persönlichen Produktivitätstools und Bildbearbeitungsprogrammen demonstriert - alles ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Alchemist AI verkörpert den Trend "KI als Service" (AIaaS), der es Mainstream-Nutzern ermöglicht, eigenständig Software zu entwickeln.

Generative Autonomous Multimodal Entities (G.A.M.E), entwickelt aus dem Virtuals Protocol, ist ein entwicklerorientiertes Produkt, das Zugang zu KI-Agenten über API und SDK bietet. G.A.M.E fungiert als Plug-and-Play-Framework und ermöglicht es Entwicklern, KI-Agenten in Spiele, dApps und mehr einzubetten. Dies treibt die Verbraucherproduktisierung von KI-Agenten durch die Bereitstellung von Tools zur nahtlosen Integration weiter voran.

Die dritte Phase festigt das End-to-End-Ökosystem für KI-Agenten, von Infrastruktur und Entwicklertools bis hin zu Plug-and-Play-Verbraucheranwendungen. In dieser Phase wird wahrscheinlich eine Konvergenz von KI-Agenten mit dem breiteren Trend "Agent-as-a-Service" (AaaS) sowohl in Web2 als auch in Web3 zu beobachten sein. Mit dem Aufkommen weiterer Frameworks und intuitiverer verbraucherorientierter Anwendungen wird die breitere Krypto-Community einen beispiellosen Zugang zu KI-gesteuerter Automatisierung und handlungsorientierten Agenten erhalten.

IV. Technische Architektur und Innovation

1. Technische Herausforderungen dezentraler KI-Agenten

Konsensmechanismus

Der Kern dezentraler KI-Agenten liegt darin, sicherzustellen, dass mehrere unabhängige intelligente Einheiten über verschiedene Knoten hinweg zusammenarbeiten können, um einheitliche Aktionspläne zu erstellen. Dies erfordert effiziente Konsensmechanismen, um folgende Ziele zu erreichen:

● Hoher Durchsatz und geringe Latenz: KI-Agenten erfordern schnelle Entscheidungsfindung in Echtzeit-Interaktionen, während traditionelle Blockchain-Konsensmechanismen (wie PoW) oft die Effizienzanforderungen nicht erfüllen können.

● Dezentralisierung und Fairness: Der Konsensmechanismus muss die Fairness der Knotenbeteiligung ausgleichen und die Monopolisierung der Entscheidungsfindung durch wenige Knoten vermeiden.

● Dynamische Anpassung der Multi-Agenten-Zusammenarbeit: In einer Multi-Agenten-Umgebung muss der Konsensmechanismus dynamische Anpassungen unterstützen, um flexibel auf das Hinzufügen oder Verlassen von Knoten reagieren zu können.

Derzeit erforscht die Forschung zu Multi-Agenten-Kollaborations-Konsensmechanismen Richtungen von PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance) und DAG (Directed Acyclic Graph), um die Bedürfnisse dezentraler intelligenter Einheiten besser zu erfüllen.

Anreizmodell

Der Aufbau eines effektiven Anreizmodells ist der Schlüssel zum Antrieb des kontinuierlichen Betriebs dezentraler KI-Agenten-Netzwerke. Hier sind einige mögliche Richtungen:

● Diversifizierte Einnahmenverteilung: Dynamische Zuteilung von Belohnungen basierend auf den Aufgabenbeiträgen und der Ausführungseffektivität der Agenten, um effiziente Knotenbeteiligung zu fördern.

● Aufgabenpriorität verknüpft mit Belohnungen: Gestaltung differenzierter Belohnungsmechanismen für hochprioritäre Aufgaben zur Sicherstellung einer angemessenen Ressourcenzuweisung.

● Verhinderung von spekulativem Verhalten: Durch Verhaltensüberprüfungsmechanismen verhindern, dass böswillige Knoten durch falsche Aufgabenberichte oder Modell-Neueinreichungen betrügerisch Belohnungen erhalten.

Sicherheit und Vertrauen

Die Sicherheitsherausforderungen dezentraler KI-Agenten spiegeln sich in folgenden Aspekten wider:

● Datenschutz und Sicherheit: Agenten müssen große Mengen an Benutzerdaten verarbeiten; die Sicherstellung, dass Privatdaten in einer Multi-Node-Umgebung nicht missbraucht werden, ist eine zentrale Herausforderung.

● Modellmanipulation und Fälschung: Böswillige Nodes können falsche Modelle einreichen oder Ergebnisse manipulieren, was die Aufgabengenauigkeit beeinträchtigt.

● Trusted Execution Environment (TEE): In Kombination mit Blockchain-Technologie gewährleisten hardwarebasierte vertrauenswürdige Umgebungen, dass Agent-Ausführungsergebnisse keinen externen Eingriffen unterliegen.

Derzeit kann durch ZKP (Zero-Knowledge Proof) und FHE (Fully Homomorphic Encryption) Technologien die Sicherheit von KI-Agenten verbessert werden, was eine zuverlässigere technische Unterstützung für Multi-Agent-Kollaboration bietet.

2. Innovative Durchbrüche in dezentraler KI

Multi-Agent kollaborative Entscheidungssysteme

● Cross-Chain intelligente Agent-Cluster-Kollaboration

Dezentrale KI-Agent-Systeme erreichen durch Cross-Chain-Protokolle eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen intelligenten Agenten über mehrere Blockchains hinweg. Jeder Agent-Node kann basierend auf Aufgabenanforderungen auf Ressourcen verschiedener Chains zugreifen, wie Speicher, Rechenleistung oder Daten, und diese Ressourcen in einheitliche Lösungspakete integrieren. Diese cluster-basierte Zusammenarbeit verbessert die Systemskalierbarkeit und Flexibilität und ermöglicht KI-Agenten eine effiziente Koordination über Ökosysteme hinweg.

Zum Beispiel nutzen dezentrale KI-Agent-Projekte wie Autonolas die Vorteile von Blockchain-Netzwerken für Multi-Chain-Operationen in Finanzszenarien, reagieren schnell auf Marktveränderungen und bieten optimale Arbitrage-Lösungen.

● Verteilte Entscheidungsmechanismen verbessern die Gesamtsystemintelligenz

Dezentrale Systeme verwenden verteilte Entscheidungsmechanismen, teilen Aufgabenfortschritte und Entscheidungsdaten zwischen intelligenten Agenten, um die Gesamtintelligenz des Systems schrittweise zu verbessern. Jeder Agent optimiert seine Fähigkeiten durch Trainingsmodelle und Interaktionsfeedback mit anderen Agenten.

Dieser Mechanismus zeigt hervorragende Leistungen bei der Anwendung in GameFi, wo mehrere Agenten durch Arbeitsteilung zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben wie virtuelle Ressourcensammlung und -zuweisung zu erfüllen, wodurch tiefere interaktive Erfahrungen für Spieler geschaffen und die Effizienz verbessert werden.

Dezentraler Datenmarktplatz

● KI-Agenten können direkt mit hochwertigen Datenquellen handeln und darauf zugreifen

Dezentrale KI-Agenten spielen eine zentrale Rolle auf Datenmarktplätzen und können durch Smart Contracts direkt mit anderen Datenanbietern handeln. Diese direkte Verbindung reduziert Vermittlungskosten und gewährleistet Datenauthentizität und -aktualität.

Zum Beispiel ein KI-Agent, der verschlüsselte Patientendaten auf einem dezentralen medizinischen Datenmarktplatz kauft, um genauere Krankheitsvorhersagemodelle zu trainieren und damit die Qualität der Gesundheitsversorgung zu verbessern.

● Dezentraler Verifizierungsmechanismus für Datenqualität und -genauigkeit

Dezentrale Verifizierungsmechanismen überprüfen Datenqualität und -genauigkeit durch verteilte Nodes. Nodes kennzeichnen und bewerten Daten durch Konsensalgorithmen und gewährleisten die Glaubwürdigkeit von Transaktionen innerhalb des Datenmarktplatzes.

Spectrals Syntax-Plattform nutzt diesen Mechanismus zur Optimierung der On-Chain-Datenverifizierung und -klassifizierung und bietet zuverlässige hochwertige Datenquellen für Agenten.

● Schutz der Datenprivatsphäre durch Kryptographie

Durch die Kombination von MPC (Multi-Party Computation) und FHE (Fully Homomorphic Encryption) Technologien können Datenmarktplätze Daten teilen und dabei die Privatsphäre schützen. KI-Agenten führen Berechnungen durch, ohne direkt auf Rohdaten zuzugreifen, wodurch Datenleckrisiken eliminiert werden.

Intelligente dynamische Risikobewertung

● Automatische Circuit Breaker und Risikoabsicherungsmechanismen

Dezentrale KI-Agent-Systeme führen automatische Circuit-Breaker-Mechanismen ein, um On-Chain-Transaktionen und externe Datenänderungen in Echtzeit zu überwachen. Sobald abnormale Schwankungen erkannt werden, löst das System den Circuit-Breaker-Schutz aus, um weitere Verluste zu verhindern.

Zum Beispiel können Agenten in DeFi-Szenarien bei erheblichen Preisschwankungen in Liquiditätspools automatisch Risikoabsicherungsstrategien ausführen, indem sie Positionen dynamisch anpassen, um Benutzervermögen zu schützen.

● Risikovorhersage basierend auf On-Chain- und Off-Chain-Daten

KI-Agenten nutzen On-Chain-Transaktionsaufzeichnungen, Smart-Contract-Aktivitäten und Off-Chain-Marktdaten (wie makroökonomische Indikatoren und Nachrichtenstimmung), um multidimensionale Risikovorhersagemodelle zu erstellen. Diese Modelle helfen Benutzern, potenzielle Risiken rechtzeitig zu erkennen und Präventivmaßnahmen zu entwickeln.

MyShells AIpp-System hat durch die Integration multidimensionaler Datenquellen ein Echtzeit-Risikobewertungstool entwickelt, das personalisierte Anlageberatung für Benutzer bietet.

V. Zukunftsausblick

1. Entwicklungstrends

● Zunehmende Einführung von KI-Agenten

Laut dem Bericht von Capgemini planen bis 2026 die meisten Organisationen (82 %), KI-Agenten für Aufgaben wie E-Mail-Generierung, Programmierung und Datenanalyse zu integrieren. Deloitte prognostiziert, dass 25 % der Unternehmen, die GenKI nutzen, bis 2025 KI-Agenten einsetzen werden, bis 2027 werden es 50 % sein. Gartner sagt voraus, dass bis 2028 mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom von KI-Agenten getroffen werden, während 33 % der Unternehmensanwendungen KI-Agenten enthalten werden.

● Von reaktiven zu proaktiven KI-Agenten

Bis 2025 werden sich KI-Agenten von reaktiven Assistenten zu proaktiven Problemlösern entwickeln. Sie werden nicht nur auf Anweisungen warten, sondern Bedürfnisse vorhersagen, Lösungen vorschlagen und autonome Aktionen durchführen. KI-Agenten können beispielsweise optimale Zeiten für Meetings, Pausen oder Aufgaben basierend auf dem Energieniveau und den Produktivitätsmustern der Benutzer vorschlagen.

● KI-Agenten und Hyper-Personalisierung

Durch die Integration von generativer KI können KI-Agenten maßgeschneiderte Antworten basierend auf den Präferenzen, dem Hintergrund usw. der Benutzer generieren. KI-Agenten im Einzelhandel könnten beispielsweise das Benutzerinteresse an neuen Produkten basierend auf der Browserhistorie, den Kaufmustern und Social-Media-Aktivitäten vorhersagen.

● Emotionale Intelligenz in KI-Agenten

KI-Agenten werden eine höhere emotionale Intelligenz entwickeln, menschliche Emotionen besser verstehen und darauf reagieren und humanisiertere Interaktionserfahrungen bieten.

● Multimodale Fähigkeiten in KI-Agenten

KI-Agenten werden multimodale Fähigkeiten entwickeln und visuelle, Sprach- und Textdaten integrieren, um reichhaltigere Interaktionserfahrungen zu bieten.

● Fortschrittlichere Multi-Agenten-Systeme

Mit dem technologischen Fortschritt werden voraussichtlich komplexere Multi-Agenten-Systeme (MAS) entstehen, die zur Aufgabenverteilung und kollaborativen Problemlösung fähig sind.

● KI-Agenten-Entwicklungsframeworks

Es werden voraussichtlich mehr KI-Agenten-Entwicklungsframeworks entstehen, die es Entwicklern erleichtern, KI-Agenten zu erstellen und einzusetzen.

● Verstärkte Integration mit IoT und persönlichen Geräten

KI-Agenten werden voraussichtlich enger mit dem Internet der Dinge (IoT) und persönlichen Geräten integriert, um intelligentere und personalisierte Dienste anzubieten.

● Ethische KI und Transparenz bei Agenten-Entscheidungen

Mit steigender Nachfrage nach ethischer KI werden die Entscheidungsprozesse von KI-Agenten transparenter, um das Vertrauen der Benutzer zu gewinnen.

● Verbesserte Kommunikations- und Kollaborationswerkzeuge

KI-Agenten werden voraussichtlich fortschrittlichere Kommunikations- und Kollaborationswerkzeuge bereitstellen, um die Arbeitseffizienz und Teamzusammenarbeit zu verbessern.

2. Potenzielle Herausforderungen

● Ethische Überlegungen

Da KI-Systeme in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Strafverfolgung Entscheidungsbefugnisse erlangen, wird es entscheidend, dass diese Systeme fair, transparent und sicher arbeiten. Eine uneingeschränkte Nutzung von KI könnte soziale Vorurteile verstärken, die Privatsphäre verletzen und unbeabsichtigten Schaden verursachen, was den angestrebten Fortschritt untergraben würde. Daher geht es bei der verantwortungsvollen KI-Entwicklung und -Implementierung nicht nur um die Einhaltung von Vorschriften, sondern auch um die Förderung einer Kultur der Verantwortung, Rechenschaftspflicht und des Vertrauens.

● Regulatorische Fragen

Die Vielfalt der KI-Anwendungen und die schnell wachsende Nutzerbasis erfordern von den Regulierungsbehörden Leitlinien für diese Technologie. KI-Sicherheit, Governance und Missbrauch sind wichtige Themen für politische Entscheidungsträger. Genauigkeit, Voreingenommenheit, Datenschutz, geistiges Eigentum und Transparenz sind weitere zentrale Anliegen. Beispielsweise ist das Vorhandensein von Voreingenommenheit besorgniserregend, wenn KI für sensible Entscheidungen wie Rekrutierung oder Kreditvergabe eingesetzt wird, und Transparenz steht vor Herausforderungen bei der Entscheidungsfindung. Die Governance muss auch Fragen wie Datenschutz und Marktmachtkonzentration behandeln.

● Technische Einschränkungen

Zu den technischen Risiken gehören Fehler und Ausfälle sowie Sicherheitsprobleme, einschließlich der Möglichkeit automatisierter Cyberangriffe. Die Autonomie von KI-Agenten wirft auch ethische Fragen zur Entscheidungsfindung und Verantwortung auf, sowie sozioökonomische Risiken im Zusammenhang mit potenzieller Arbeitsplatzverdrängung, übermäßiger Abhängigkeit und Entmachtung.

Die zukünftige Entwicklung von KI-Agenten wird in mehreren Aspekten Fortschritte zeigen, wird aber auch von ethischen, regulatorischen und technischen Herausforderungen begleitet sein. Die Bewältigung dieser Probleme erfordert die Zusammenarbeit zwischen politischen Entscheidungsträgern, Branchenführern, Forschern und der Zivilgesellschaft, um sicherzustellen, dass die KI-Entwicklung sowohl ethischen Prinzipien folgt als auch das menschliche Potenzial fördert.

Fazit

Im Kryptobereich ist das Aufkommen von KI-Agenten nicht nur ein technologischer Durchbruch, sondern ein revolutionärer Versuch, künstliche Intelligenz mit Dezentralisierung zu verbinden. Obwohl sich die meisten aktuellen Projekte noch in ihrer Anfangsphase befinden, haben sie eindeutig eine Welle von Experimenten und Innovationen im Kryptomarkt ausgelöst, wie eine Brise, die sich vom Boden erhebt und aus kleinsten Anfängen entsteht. In Zukunft werden KI-Agenten unbegrenzte Möglichkeiten haben.

KI-Agenten in der Kryptowelt: Revolutionäre Evolution von Web2 zu Web3