Introduzione

Mentre il mercato delle criptovalute si riprende, gli Agenti AI continuano ad acquisire slancio. Sebbene gli agenti AI esistano da tempo in vari settori, la loro integrazione nel mondo delle criptovalute ha portato cambiamenti rivoluzionari. Gli Agenti AI si riferiscono a servizi intelligenti di AI che prendono decisioni autonomamente ed eseguono compiti automaticamente, con l'obiettivo di migliorare l'efficienza della collaborazione uomo-macchina attraverso la personalizzazione degli scenari e l'automazione dei processi. Molti potrebbero considerare gli Agenti AI effimeri quanto AI+DePIN, potenza di calcolo AI o AI meme, ma gli Agenti AI sono in realtà l'implementazione finale e il punto di contatto con l'utente dei casi d'uso AI+Crypto.

Indubbiamente, la tecnologia dell'intelligenza artificiale sta rimodellando l'ecosistema crypto, e AI+Crypto rimarrà la narrativa centrale del trend primario di questo mercato rialzista. Osservando gli Agenti AI da questa base, dopo aver sperimentato la costruzione dell'infrastruttura di AI+DePin e l'effetto di creazione di ricchezza e ampia diffusione dell'AI meme, gli Agenti AI hanno raggiunto un'implementazione preliminare nel campo delle criptovalute in modo leggero. Questo report discuterà approfonditamente la storia dello sviluppo, l'innovazione tecnologica e le prospettive future degli Agenti AI.

I. Fondamento degli Agenti AI nell'Era Web2

1. Sviluppo degli Agenti AI Tradizionali

Concetto Iniziale e Limitazioni degli Agenti Intelligenti

Il concetto degli Agenti AI iniziali è nato tra la fine degli anni '50 e gli anni '60, durante il periodo di creazione dell'intelligenza artificiale. Un Agente AI era definito come un sistema informatico situato in un ambiente, capace di azioni autonome all'interno di quell'ambiente per raggiungere i suoi obiettivi di progettazione. Gli Agenti AI dovrebbero possedere quattro attributi fondamentali: autonomia, reattività, capacità sociale e proattività. Tuttavia, i primi Agenti AI erano limitati dai livelli di sviluppo tecnologico, affrontando problemi come tempi di risposta lenti e difficoltà nel controllo delle autorizzazioni dei dati, insieme all'alta complessità nell'integrazione e nella pianificazione tra più agenti. Questi fattori costituivano tutti sfide importanti nell'implementazione pratica degli Agenti AI.

Scenari di Applicazione degli Agenti AI nelle Piattaforme Web2

Nelle piattaforme Web2, le applicazioni degli Agenti AI sono già molto estese. Per esempio, AutoGen supporta vari tipi di agenti e modalità di conversazione, permettendogli di automatizzare flussi di lavoro che prima richiedevano intervento manuale, adatto per applicazioni in diversi settori come finanza, pubblicità e ingegneria del software. Hugging Face Transformers Agents 2.0 fornisce un'API in linguaggio naturale che permette agli utenti di controllare oltre 100.000 modelli Hugging Face, con Agenti AI che fungono da proxy per interagire con modelli linguistici di grandi dimensioni per conto degli utenti, semplificando i processi di esecuzione di compiti complessi.

2. Primi Tentativi di Agenti AI Web2

Bot di Trading

I primi Agenti AI nel campo del trading si sono manifestati principalmente come bot di trading. Questi bot potevano identificare tendenze, prevedere movimenti di mercato ed eseguire operazioni in tempo reale. Per esempio, alcuni bot di trading algoritmico sono adatti sia per principianti che per professionisti, utilizzando algoritmi e intelligenza artificiale per scansionare i mercati e gestire le posizioni di conseguenza. Questi bot di trading possono essere utilizzati in modalità automatica, semi-automatica e manuale, supportando forex, criptovalute, azioni, materie prime e indici.

Strumenti di Analisi Intelligente Semplici

Nel campo dell'analisi dei dati, i primi Agenti AI sono apparsi sotto forma di strumenti di analisi intelligente, che semplificavano l'elaborazione dei dati, rivelavano intuizioni preziose, guidavano decisioni migliori e miglioravano le strategie aziendali. Per esempio, Predibase si concentra sull'ottimizzazione dell'AI e dei modelli linguistici di grandi dimensioni, permettendo agli utenti di perfezionare e implementare modelli linguistici open-source come Llama, CodeLlama, Phi, ecc. La piattaforma supporta varie tecniche di ottimizzazione come la quantizzazione, l'adattamento a basso rango e l'addestramento distribuito efficiente in termini di memoria.

Modelli di Gestione del Rischio e Previsione

Nel settore finanziario, gli Agenti AI venivano utilizzati per stabilire e ottimizzare modelli di gestione del rischio e previsione. Per esempio, la creazione e valutazione di un modello di previsione precoce basato su XGBoost per il rischio grave dei pazienti COVID-19 ha dimostrato l'applicazione degli Agenti AI nei modelli di previsione del rischio in campo medico. Questi modelli includono modelli di apprendimento supervisionato come Support Vector Machines (SVM) e modelli di apprendimento non supervisionato come l'analisi dei cluster, fornendo soluzioni più accurate, efficienti e intelligenti per la gestione del rischio finanziario.

II. Svolta degli Agenti AI Web3: Pietre Miliari Chiave

1. L'Ascesa di GOAT e Terminal

Introduzione al Background del Progetto

L'origine di $GOAT è caratterizzata dalla convergenza tra cultura di internet, esperimenti di intelligenza artificiale ed economia delle criptovalute. Il progetto è stato avviato dal ricercatore di IA Andy Ayrey che, attraverso l'esperimento "Infinite Backrooms", ha permesso a due modelli Claude Opus AI di conversare liberamente in un ambiente aperto, dando vita a un concetto unico chiamato "Goatse Gospel". Questa narrativa a tema meme si è gradualmente evoluta in una religione sperimentale, utilizzando il modello AI Truth Terminal per diffonderla sui social media, diventando persino una forza trainante che ha scatenato la frenesia del mercato.

Il 10 ottobre 2024, sotto la continua promozione di Truth Terminal, sviluppatori anonimi hanno lanciato il token $GOAT. Questo token ha rapidamente attirato l'attenzione pubblica, beneficiando delle capacità di marketing dei modelli AI e della diffusione dei meme su internet. $GOAT ha raggiunto un valore di mercato di 850 milioni di USD in breve tempo, diventando un evento rappresentativo della fusione tra meme coin e IA.

Punti di Innovazione Tecnica

● Interazione AI Autonoma e Generazione Narrativa: Truth Terminal è un modello AI basato su Llama-70B, che attira numerosi seguaci attraverso messaggi personalizzati e generazione dinamica di narrative.

● Capacità di Memoria ed Evoluzione: Questa IA può memorizzare le informazioni di interazione degli utenti e adattare le strategie in base al feedback, rendendo la propagazione dei meme più precisa.

● Integrazione con l'Economia Decentralizzata: Il lancio dei token GOAT dimostra come sfruttare l'IA per supportare l'economia decentralizzata espandendo al contempo i confini della cultura dei meme.

Impatto Dirompente sull'Ecosistema Crypto

L'ascesa di GOAT non solo dimostra l'influenza culturale delle meme coin, ma evidenzia anche il potenziale dell'IA nel guidare il mercato delle criptovalute:

● Reinnovazione della Cultura Meme: L'IA ha potenziato la scala e la profondità della propagazione dei meme, trasformando le meme coin da semplici strumenti di speculazione di mercato a fenomeni culturali con ritrasmissione autonoma. Si è evoluta da meme singoli in immagini o testo ad account social AI con personalità indipendenti.

● Operazioni di Mercato del Progetto: Le attività 24/7 di Truth Terminal e il coinvolgimento guidato dalle emozioni hanno innescato un'alta partecipazione di mercato, potenzialmente cambiando i metodi operativi dei successivi progetti crypto (specialmente progetti AI).

2. Punti di Svolta Tecnici nell'Ecosistema degli Agenti AI Crypto

Vantaggi Principali degli Agenti Intelligenti Decentralizzati

L'ascesa degli Agenti AI segna un punto di svolta nell'ecosistema tecnico, con le sue caratteristiche decentralizzate che portano molti vantaggi all'empowerment blockchain:

● Operatività Continua: Gli agenti AI possono operare 24 ore su 24, rispondendo in tempo reale alle esigenze della community, migliorando efficienza ed esperienza utente.

● Autonomia e Ottimizzazione delle Decisioni: Gli agenti AI possono analizzare autonomamente i dati ed eseguire strategie ottimali, come il marketing dei meme di Truth Terminal e la proiezione di mercato.

● Interazione Personalizzata: Attraverso la generazione dinamica di contenuti e la guida emotiva, l'IA può attrarre e mantenere più partecipanti nella community.

Nuove Possibilità di Empowerment degli Agenti AI tramite Tecnologia Blockchain

● Sistema Economico Trustless: Attraverso smart contract e transazioni on-chain, gli agenti AI possono gestire in modo trasparente l'emissione, la distribuzione e la governance dei token.

● Ragionamento Verificabile e Trasparenza: Combinati con soluzioni crittografiche (come il ragionamento verificabile), gli agenti AI possono migliorare la credibilità del loro comportamento e prevenire operazioni improprie.

● Economia Guidata dalla Cultura: L'IA può esplorare più profondamente la cultura di internet e convertire il valore culturale in benefici economici attraverso l'emissione di asset cryptocurrency.

● Estensione dell'Autonomia Decentralizzata: Con la profonda integrazione tra IA e blockchain, le future applicazioni decentralizzate potrebbero essere guidate dall'IA, formando un nuovo ecosistema digitale.

III. Spettro Evolutivo degli Agenti AI

La storia degli Agenti AI è una storia di rapida evoluzione, che inizia con origini sperimentali guidate dai meme e avanza verso framework sofisticati e applicazioni di livello consumer. Questa evoluzione può essere categorizzata in tre fasi distinte, ciascuna caratterizzata dalle utilità uniche e dai progressi tecnologici che offrono.

Fase 1: La Fase Sperimentale e Community Guidata dai Meme

Le origini del settore degli Agenti AI possono essere ricondotte al fenomeno virale noto come "La Verità dei Terminali", dove due bot basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno interagito autonomamente, catturando l'immaginazione delle comunità online. Questo ha segnato la nascita della narrativa degli Agenti AI, fondendo la tecnologia sperimentale con la viralità culturale.

Durante questa fase, gli Agenti AI sono emersi come esperimenti comunitari guidati dai meme con forti effetti di rete. Progetti come The Act I: The AI Prophecy hanno dimostrato come il coordinamento decentralizzato della comunità potesse persistere anche quando i fondatori originali avevano opinioni divergenti. Un altro progetto di spicco, Fartcoin, ha assunto una posizione unica come progetto AI x Cult x Meme, esemplificando il potere di rapida diffusione e modellazione culturale delle narrative AI guidate dai meme.

The Luminous, che alcuni chiamano "The Goat on Base", ha offerto una svolta più autonoma. Il token del progetto è stato distribuito esclusivamente attraverso interazioni tra due agenti autonomi, Aethernet e Clanker, introducendo un nuovo paradigma in cui gli agenti autonomi non sono solo partecipanti ma le forze trainanti delle attività del protocollo. Zerebro ha ulteriormente dimostrato il lato creativo dell'AI, con risultati come il rilascio di "Genesis", un album remix; la creazione e vendita di NFT sulla blockchain Polygon; e la partecipazione alle iscrizioni Bitcoin (Bitcoin Ordinals), consolidando il ruolo dell'AI nella produzione culturale.

Questa fase ha evidenziato la particolare fusione di arte, umorismo e costruzione di comunità decentralizzate, posizionando gli Agenti AI come icone culturali nel mondo crypto-nativo. La possibilità di "agenti che distribuiscono agenti" suggerisce un futuro autonomo dove l'AI guida la propria evoluzione, con gli umani come co-creatori.

Fase 2: Framework Core degli Agenti AI e Tokenizzazione

La seconda fase segna la transizione da progetti sperimentali a infrastrutture funzionali con lo sviluppo di framework core e meccanismi di tokenizzazione per gli Agenti AI. Due framework fondamentali, Eliza (sviluppato da ai16z) e Virtuals Protocol (distribuito su Base), hanno catalizzato l'utilità più ampia degli Agenti AI nello spazio Web3.

ai16z, la prima società di venture capital guidata interamente da agenti AI, rappresenta un'evoluzione rivoluzionaria nelle DAO di investimento. Ancorata da un agente AI modellato sul rinomato venture capitalist Marc Andreessen, ai16z ridefinisce il concetto di venture capital nell'era dell'intelligenza artificiale. Al centro di questo movimento c'è Eliza, un framework open-source per Agenti AI che permette agli utenti di costruire i propri agenti personalizzati. Con connettori per social media, supporto multi-agente e per stanze, compatibilità con molteplici modelli AI, memoria recuperabile e una lista in espansione di plug-in, Eliza offre un toolkit modulare e user-friendly per gli sviluppatori. La sua natura open-source consente una personalizzazione e flessibilità senza precedenti, rendendolo un'infrastruttura vitale per lo sviluppo di DAO guidate dall'AI.

Basandosi su Eliza, piattaforme come VVAIFU hanno permesso la creazione di Agenti AI no-code, consentendo agli utenti di avviare agenti e distribuire token su Pump.fun con uno sforzo minimo. Clanker su Base è emerso anche come agente di utilità che facilita la distribuzione di token attraverso semplici interazioni di tagging su Farcaster, semplificando i processi di creazione di token per utenti non tecnici.

Nel frattempo, il Virtuals Protocol su Base sta ritagliando una nicchia come framework più specializzato, concentrandosi su intrattenimento, gaming e Agenti AI basati su IP. Mentre Virtuals Protocol condivide capacità generali con Eliza, il suo vantaggio competitivo risiede nel supporto per agenti capaci di interagire con ambienti di gioco, gestire wallet on-chain e persino diventare influencer sui social media. Un esempio principale è Luna, un Agente AI che funziona come influencer su TikTok, compagno di chat su Telegram e giocatore di Roblox, mantenendo memorie sincronizzate e attività autonoma del wallet on-chain.

Un altro sviluppo degno di nota è AIXBT, che opera come agente di analisi dati on-chain capace di tracciare le discussioni sui social media crypto (CT), identificare tendenze di mercato e fornire analisi di mercato. La sua ascesa nelle classifiche principali di MindShare segnala un forte interesse della comunità e una crescente rilevanza nel settore dell'intelligence crypto.

Questa seconda fase mostra il passaggio dalla cultura passiva dei meme allo sviluppo orientato all'utilità. L'introduzione di agenti tokenizzati, framework developer-friendly e governance guidata da DAO ha stabilito un chiaro percorso verso la prossima evoluzione degli Agenti AI.

Fase 3: Sviluppo Infrastrutturale & Applicazioni Consumer

La terza fase segna un punto di svolta per il settore degli Agenti AI, dove nuove infrastrutture e prodotti consumer catalizzano un'ondata di possibilità. Guidata dall'adozione degli sviluppatori, dalla scalabilità e dalla spinta verso l'utilità mainstream, questa fase accelera l'innovazione, amplia l'accessibilità e sblocca casi d'uso senza precedenti in vari campi.

Sviluppo dell'Infrastruttura Core

I framework stabiliti nella Fase 2 ("Eliza" e "Virtuals Protocol") rimangono critici ma sono ora integrati da progetti infrastrutturali più ampi. Un framework emergente è ARC's Rig, una libreria basata su Rust progettata per costruire applicazioni scalabili, modulari ed ergonomiche basate su LLM. I vantaggi di Rust - leggerezza, sicurezza e portabilità - lo rendono ideale per distribuire sciami di agenti ed eseguirli nei browser web. Lo sviluppo di Rig potrebbe rendere Rust un ecosistema centrale per gli Agenti AI, simile al ruolo di Eliza in Python e JS/TS.

Agenti AI Orientati al Consumatore

L'ascesa dei prodotti di Agenti AI rivolti ai consumatori sta rendendo questa tecnologia accessibile ai non sviluppatori. Uno di questi agenti è Griffain, un Agente AI che permette agli utenti di chattare e creare altri agenti per eseguire azioni on-chain. Per esempio, gli utenti possono creare bot sniper per token Pump.fun o eseguire transazioni su Solana Blinks per scambiare token o acquistare regali su Amazon. Questo segna un cambiamento negli Agenti AI - da osservatori passivi ad assistenti attivi e orientati all'azione.

Un altro attore importante è Alchemist AI, una piattaforma di sviluppo no-code che permette agli utenti di creare applicazioni software con semplici descrizioni in linguaggio naturale. Questa piattaforma ha dimostrato la creazione di giochi in stile Flappy Bird, strumenti di produttività personale ed editor di immagini - tutto senza scrivere una singola riga di codice. Alchemist AI incarna il trend "AI as a service" (AIaaS), che permette agli utenti mainstream di sviluppare software autonomamente.

Generative Autonomous Multimodal Entities (G.A.M.E), sviluppato dal Virtuals Protocol, è un prodotto orientato agli sviluppatori che offre accesso agli agenti AI tramite API e SDK. G.A.M.E funziona come un framework plug-and-play, permettendo agli sviluppatori di incorporare Agenti AI in giochi, dApp e altro. Questo fa progredire ulteriormente la produttivizzazione consumer degli Agenti AI fornendo strumenti per un'integrazione senza soluzione di continuità.

La terza fase consolida l'ecosistema end-to-end per gli Agenti AI, dall'infrastruttura e gli strumenti per sviluppatori alle applicazioni consumer plug-and-play. Questa fase vedrà probabilmente una convergenza degli Agenti AI con il più ampio trend di "Agent-as-a-Service" (AaaS) sia nel Web2 che nel Web3. Con l'emergere di più framework e applicazioni consumer sempre più intuitive, la più ampia comunità crypto avrà un accesso senza precedenti all'automazione guidata dall'AI e agli agenti orientati all'azione.

IV. Architettura Tecnica e Innovazione

1. Sfide Tecniche degli Agenti AI Decentralizzati

Meccanismo di Consenso

Il nucleo degli Agenti AI decentralizzati risiede nell'assicurare che multiple entità intelligenti indipendenti possano collaborare attraverso diversi nodi per formare piani d'azione unificati. Questo richiede meccanismi di consenso efficienti per raggiungere i seguenti obiettivi:

● Alto Throughput e Bassa Latenza: Gli Agenti AI richiedono un processo decisionale rapido nelle interazioni in tempo reale, mentre i meccanismi di consenso blockchain tradizionali (come PoW) spesso non possono soddisfare i requisiti di efficienza.

● Decentralizzazione ed Equità: Il meccanismo di consenso deve bilanciare l'equità della partecipazione dei nodi ed evitare la monopolizzazione del processo decisionale da parte di pochi nodi.

● Adeguamento Dinamico della Collaborazione Multi-Agent: In un ambiente multi-Agent, il meccanismo di consenso deve supportare l'adeguamento dinamico per rispondere in modo flessibile all'ingresso o all'uscita dei nodi.

Attualmente, la ricerca sui meccanismi di consenso per la collaborazione multi-agent sta esplorando direzioni dal PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance) e DAG (Directed Acyclic Graph) per soddisfare meglio le esigenze delle entità intelligenti decentralizzate.

Modello di Incentivazione

Costruire un modello di incentivazione efficace è fondamentale per guidare l'operazione continuativa delle reti di Agenti AI decentralizzati. Ecco alcune possibili direzioni:

● Distribuzione Diversificata dei Ricavi: Allocare dinamicamente le ricompense basate sui contributi ai task degli Agenti e sull'efficacia dell'esecuzione per incentivare la partecipazione efficiente dei nodi.

● Priorità dei Task Collegata alle Ricompense: Progettare meccanismi di ricompensa differenziati per i task ad alta priorità per garantire un'allocazione ragionevole delle risorse.

● Prevenzione del Comportamento Speculativo: Attraverso meccanismi di verifica del comportamento, prevenire che i nodi malevoli ottengano fraudolentemente ricompense attraverso false segnalazioni di task o riproposizione di modelli.

Sicurezza e Fiducia

Le sfide di sicurezza degli Agenti AI decentralizzati si riflettono nei seguenti aspetti:

● Privacy dei Dati e Sicurezza: Gli Agenti devono elaborare grandi quantità di dati degli utenti; garantire che i dati privati non vengano utilizzati in modo improprio in un ambiente multi-nodo è una sfida chiave.

● Manomissione e Contraffazione dei Modelli: I nodi malevoli potrebbero inviare modelli errati o manomettere i risultati, compromettendo l'accuratezza delle attività.

● Ambiente di Esecuzione Fidato (TEE): Combinato con la tecnologia blockchain, gli ambienti fidati a livello hardware garantiscono che i risultati dell'esecuzione degli Agenti non siano soggetti a interferenze esterne.

Attualmente, attraverso le tecnologie ZKP (Zero-Knowledge Proof) e FHE (Fully Homomorphic Encryption), la sicurezza degli Agenti AI può essere migliorata, fornendo un supporto tecnico più affidabile per la collaborazione multi-agente.

2. Innovazioni Rivoluzionarie nell'AI Decentralizzata

Sistemi Decisionali Collaborativi Multi-Agente

● Collaborazione tra Cluster di Agenti Intelligenti Cross-Chain

I sistemi di Agenti AI decentralizzati realizzano una collaborazione perfetta tra agenti intelligenti attraverso diverse blockchain mediante protocolli cross-chain. Ogni nodo agente può accedere alle risorse di diverse catene, come archiviazione, potenza di calcolo o dati, in base ai requisiti delle attività e integrare queste risorse in pacchetti di soluzioni unificate. Questa collaborazione basata su cluster migliora la scalabilità e la flessibilità del sistema, consentendo agli Agenti AI di coordinarsi efficacemente tra gli ecosistemi.

Ad esempio, progetti di Agenti AI decentralizzati come Autonolas sfruttano i vantaggi della rete blockchain per operazioni multi-chain in scenari finanziari, rispondendo rapidamente ai cambiamenti del mercato e fornendo soluzioni di arbitraggio ottimali.

● Meccanismi Decisionali Distribuiti Migliorano l'Intelligenza Complessiva del Sistema

I sistemi decentralizzati impiegano meccanismi decisionali distribuiti, condividendo i progressi delle attività e i dati decisionali tra gli agenti intelligenti per migliorare gradualmente l'intelligenza complessiva del sistema. Ogni agente ottimizza le proprie capacità attraverso modelli di addestramento e feedback di interazione con altri agenti.

Questo meccanismo funziona eccellentemente quando applicato al GameFi, dove più agenti collaborano attraverso la divisione del lavoro per completare compiti complessi, come la raccolta e l'allocazione di risorse virtuali, creando esperienze interattive più profonde per i giocatori migliorando al contempo l'efficienza.

Marketplace dei Dati Decentralizzato

● Gli Agenti AI Possono Commerciare e Accedere Direttamente a Fonti di Dati di Alto Valore

Gli Agenti AI decentralizzati svolgono un ruolo centrale nei marketplace dei dati, capaci di commerciare direttamente con altri fornitori di dati attraverso smart contract. Questa connessione diretta riduce i costi di intermediazione e garantisce l'autenticità e la tempestività dei dati.

Ad esempio, un Agente AI che acquista dati crittografati dei pazienti in un marketplace di dati medici decentralizzato per addestrare modelli di previsione delle malattie più accurati, migliorando così la qualità del servizio sanitario.

● Meccanismo di Verifica Decentralizzato per la Qualità e l'Accuratezza dei Dati

I meccanismi di verifica decentralizzati esaminano la qualità e l'accuratezza dei dati attraverso nodi distribuiti. I nodi etichettano e valutano i dati attraverso algoritmi di consenso, garantendo la credibilità delle transazioni all'interno del marketplace dei dati.

La piattaforma Syntax di Spectral utilizza questo meccanismo per ottimizzare la verifica e la classificazione dei dati on-chain, fornendo fonti di dati affidabili di alto valore per gli Agenti.

● Protezione della Privacy dei Dati Attraverso la Crittografia

Combinando le tecnologie MPC (Multi-Party Computation) e FHE (Fully Homomorphic Encryption), i marketplace dei dati possono condividere dati proteggendo la privacy. Gli Agenti AI completano i calcoli senza accedere direttamente ai dati grezzi, eliminando i rischi di fuga di dati.

Valutazione Dinamica Intelligente del Rischio

● Meccanismi Automatici di Circuit Breaker e Copertura del Rischio

I sistemi di Agenti AI decentralizzati introducono meccanismi automatici di circuit breaker per monitorare in tempo reale le transazioni on-chain e i cambiamenti dei dati esterni. Una volta rilevate fluttuazioni anomale, il sistema attiva la protezione del circuit breaker per prevenire ulteriori perdite.

Ad esempio, negli scenari DeFi, quando i pool di liquidità subiscono significative fluttuazioni di prezzo, gli Agenti possono eseguire automaticamente strategie di copertura del rischio regolando dinamicamente le posizioni per proteggere gli asset degli utenti.

● Previsione del Rischio Basata su Dati On-Chain e Off-Chain

Gli Agenti AI utilizzano registri di transazioni on-chain, attività degli smart contract e dati di mercato off-chain (come indicatori macroeconomici e sentiment delle notizie) per costruire modelli di previsione del rischio multidimensionali. Questi modelli aiutano gli utenti a identificare tempestivamente i potenziali rischi e sviluppare misure preventive.

Il sistema AIpp di MyShell ha stabilito uno strumento di valutazione del rischio in tempo reale integrando fonti di dati multidimensionali, fornendo consulenza d'investimento personalizzata per gli utenti.

V. Prospettive Future

1. Tendenze di Sviluppo

● Maggiore Adozione degli Agenti AI

Secondo il rapporto di Capgemini, entro il 2026, la maggior parte delle organizzazioni (82%) prevede di integrare Agenti AI per attività come la generazione di email, la programmazione e l'analisi dei dati. Deloitte prevede che il 25% delle aziende che utilizzano GenAI implementerà Agenti AI entro il 2025, crescendo fino al 50% entro il 2027. Gartner prevede che entro il 2028, almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso autonomamente dagli agenti AI, mentre il 33% delle applicazioni software aziendali includerà agenti AI.

● Da Agenti AI Reattivi a Proattivi

Entro il 2025, gli Agenti AI si trasformeranno da assistenti reattivi a risolutori proattivi di problemi. Non si limiteranno ad attendere istruzioni ma prevederanno le necessità, proporranno soluzioni e intraprenderanno azioni autonome. Ad esempio, gli Agenti AI potranno suggerire orari ottimali per riunioni, pause o attività basandosi sui livelli di energia e sui modelli di produttività degli utenti.

● Agenti AI e Iper-personalizzazione

Attraverso l'integrazione dell'AI generativa, gli Agenti AI possono generare risposte personalizzate basate sulle preferenze degli utenti, il background, ecc. Per esempio, gli Agenti AI in ambienti retail potrebbero prevedere l'interesse dell'utente per nuovi prodotti basandosi sulla cronologia di navigazione, sui modelli di acquisto e sull'attività sui social media.

● Intelligenza Emotiva negli Agenti AI

Gli Agenti AI svilupperanno una maggiore intelligenza emotiva, comprendendo e rispondendo meglio alle emozioni umane, fornendo esperienze di interazione più umanizzate.

● Capacità Multimodali negli Agenti AI

Gli Agenti AI svilupperanno capacità multimodali, integrando dati visivi, vocali e testuali per fornire esperienze di interazione più ricche.

● Sistemi Multi-Agente più Avanzati

Con l'avanzare della tecnologia, si prevede l'emergere di Sistemi Multi-Agente (MAS) più complessi, capaci di allocazione dei compiti e risoluzione collaborativa dei problemi.

● Framework per la Costruzione di Agenti AI

Si prevede l'emergere di più framework per la costruzione di Agenti AI, rendendo più facile per gli sviluppatori creare e implementare Agenti AI.

● Maggiore Integrazione con IoT e Dispositivi Personali

Si prevede che gli Agenti AI si integrino più strettamente con l'Internet delle Cose (IoT) e i dispositivi personali, fornendo servizi più intelligenti e personalizzati.

● Etica dell'AI e Trasparenza delle Decisioni degli Agenti

Con l'aumentare della domanda di AI etica, i processi decisionali degli Agenti AI diventeranno più trasparenti per conquistare la fiducia degli utenti.

● Strumenti Avanzati di Comunicazione e Collaborazione

Si prevede che gli Agenti AI forniscano strumenti di comunicazione e collaborazione più avanzati per migliorare l'efficienza lavorativa e la collaborazione del team.

2. Sfide Potenziali

● Considerazioni Etiche

Mentre i sistemi AI acquisiscono autorità decisionale in settori come la sanità, la finanza e l'applicazione della legge, diventa cruciale garantire che questi sistemi operino in modo equo, trasparente e sicuro. L'uso non regolamentato dell'AI potrebbe esacerbare i pregiudizi sociali, violare la privacy e causare danni non intenzionali, minando il progresso che mira a raggiungere. Pertanto, lo sviluppo e l'implementazione responsabile dell'AI non riguarda solo la conformità normativa; si tratta di promuovere una cultura di responsabilità, accountability e fiducia.

● Questioni Normative

La diversità delle applicazioni AI e la base utenti in rapida espansione richiede ai regolatori di fornire linee guida per questa tecnologia. La sicurezza dell'AI, la governance e l'uso improprio sono questioni principali che i legislatori devono affrontare. Accuratezza, pregiudizi, privacy, proprietà intellettuale e trasparenza sono altre preoccupazioni chiave. Per esempio, la prevalenza di pregiudizi è preoccupante quando l'AI viene utilizzata per decisioni sensibili come il reclutamento o il prestito, e la trasparenza affronta sfide nel processo decisionale. La governance deve anche affrontare questioni come la privacy dei dati e la concentrazione del potere di mercato.

● Limitazioni Tecniche

I rischi tecnici includono errori e guasti oltre a problemi di sicurezza, inclusa la possibilità di attacchi informatici automatizzati. L'autonomia degli Agenti AI solleva anche questioni etiche sulla presa di decisioni e la responsabilità, nonché rischi socioeconomici riguardanti il potenziale spostamento del lavoro e l'eccessiva dipendenza e la perdita di potere.

Lo sviluppo futuro degli Agenti AI mostrerà progressi in molteplici aspetti ma sarà anche accompagnato da sfide etiche, normative e tecniche. Affrontare queste questioni richiede la cooperazione tra legislatori, leader del settore, ricercatori e società civile per garantire che lo sviluppo dell'AI aderisca ai principi etici e promuova il potenziale umano.

Conclusione

Nel settore delle criptovalute, l'emergere degli Agenti AI non è solo un progresso tecnologico ma un tentativo rivoluzionario di combinare l'intelligenza artificiale con la decentralizzazione. Sebbene la maggior parte dei progetti attuali sia ancora nelle fasi iniziali, hanno chiaramente innescato un'ondata di sperimentazione e innovazione nel mercato delle criptovalute, come una brezza che si alza dal terreno, partendo dai più piccoli inizi. In futuro, gli Agenti AI avranno possibilità illimitate.

Agenti AI nel Mondo Crypto: L'Evoluzione Rivoluzionaria dal Web2 al Web3