Wprowadzenie

W miarę odbicia na rynku kryptowalut, Agenci AI nadal zyskują na znaczeniu. Podczas gdy agenci AI od dawna istnieli w różnych branżach, ich integracja w przestrzeni kryptowalutowej przyniosła rewolucyjne zmiany. Agenci AI odnoszą się do inteligentnych usług AI, które autonomicznie podejmują decyzje i automatycznie wykonują zadania, mając na celu poprawę efektywności współpracy człowiek-maszyna poprzez personalizację scenariuszy i zautomatyzowane procesy. Wielu może uważać Agentów AI za równie ulotnych jak AI+DePIN, moc obliczeniowa AI czy AI meme, ale Agenci AI są w rzeczywistości ostateczną implementacją i punktem styku użytkownika w przypadkach użycia AI+Crypto.

Bez wątpienia technologia sztucznej inteligencji przekształca ekosystem kryptowalutowy, a AI+Crypto pozostanie główną narracją tego rynku byka. Patrząc na Agentów AI z tej perspektywy, po doświadczeniu budowy infrastruktury AI+DePin oraz efektu tworzenia bogactwa i szerokiego rozpowszechnienia AI meme, Agenci AI osiągnęli wstępną implementację w dziedzinie kryptowalut w sposób lekki. Ten raport dogłębnie omówi historię rozwoju, innowacje technologiczne i przyszłe perspektywy Agentów AI.

I. Podstawy Agentów AI w erze Web2

1. Rozwój tradycyjnych Agentów AI

Wczesna koncepcja i ograniczenia inteligentnych agentów

Koncepcja wczesnych Agentów AI powstała w późnych latach 50. i 60. XX wieku, podczas okresu tworzenia sztucznej inteligencji. Agent AI został zdefiniowany jako system komputerowy umieszczony w środowisku, zdolny do autonomicznego działania w tym środowisku w celu osiągnięcia swoich celów projektowych. Agenci AI powinni posiadać cztery podstawowe atrybuty: autonomię, reaktywność, zdolności społeczne i proaktywność. Jednak wczesni Agenci AI byli ograniczeni poziomem rozwoju technologicznego, borykając się z problemami takimi jak wolny czas reakcji i trudności w kontroli uprawnień do danych, wraz z wysoką złożonością integracji i harmonogramowania między wieloma agentami. Wszystkie te czynniki stanowiły główne wyzwania w praktycznej implementacji Agentów AI.

Scenariusze zastosowań Agentów AI na platformach Web2

Na platformach Web2 zastosowania Agentów AI są już dość rozległe. Na przykład AutoGen obsługuje różne typy agentów i tryby konwersacji, umożliwiając automatyzację przepływów pracy, które wcześniej wymagały ręcznej interwencji, odpowiednie dla zastosowań w różnych branżach, takich jak finanse, reklama i inżynieria oprogramowania. Hugging Face Transformers Agents 2.0 zapewnia API języka naturalnego pozwalające użytkownikom kontrolować ponad 100 000 modeli Hugging Face, gdzie Agenci AI działają jako pośrednicy w interakcji z dużymi modelami językowymi w imieniu użytkowników, upraszczając złożone procesy wykonywania zadań.

2. Wczesne próby Agentów AI Web2

Boty tradingowe

Wczesne Agenty AI w dziedzinie tradingu przejawiały się głównie jako boty tradingowe. Boty te mogły identyfikować trendy, przewidywać ruchy rynkowe i wykonywać transakcje w czasie rzeczywistym. Na przykład niektóre boty do handlu algorytmicznego są odpowiednie zarówno dla początkujących, jak i profesjonalistów, wykorzystując algorytmy i sztuczną inteligencję do skanowania rynków i odpowiedniego zarządzania pozycjami. Te boty tradingowe mogą być używane w trybie automatycznym, półautomatycznym i ręcznym, obsługując forex, kryptowaluty, akcje, towary i indeksy.

Proste narzędzia inteligentnej analizy

W dziedzinie analizy danych wczesne Agenty AI pojawiły się w formie inteligentnych narzędzi analitycznych, które upraszczały przetwarzanie danych, ujawniały cenne spostrzeżenia, napędzały lepsze podejmowanie decyzji i ulepszały strategie biznesowe. Na przykład Predibase koncentruje się na optymalizacji AI i dużych modeli językowych, pozwalając użytkownikom dostrajać i wdrażać open-source'owe duże modele językowe, takie jak Llama, CodeLlama, Phi itp. Platforma wspiera różne techniki optymalizacji, takie jak kwantyzacja, adaptacja niskiego rzędu i pamięciowo efektywne rozproszone szkolenie.

Modele zarządzania ryzykiem i predykcji

W sektorze finansowym Agenci AI byli wykorzystywani do tworzenia i optymalizacji modeli zarządzania ryzykiem i predykcji. Na przykład utworzenie i ocena modelu wczesnej predykcji opartego na XGBoost dla ryzyka ciężkiego przebiegu COVID-19 u pacjentów pokazała zastosowanie Agentów AI w modelach predykcji ryzyka w dziedzinie medycznej. Modele te obejmują modele uczenia nadzorowanego, takie jak Maszyny Wektorów Nośnych (SVM) i modele uczenia nienadzorowanego, jak analiza skupień, zapewniając dokładniejsze, wydajniejsze i inteligentniejsze rozwiązania dla zarządzania ryzykiem finansowym.

II. Przełom Agentów AI Web3: Kluczowe kamienie milowe

1. Powstanie GOAT i Terminal

Wprowadzenie do tła projektu

Pochodzenie $GOAT jest pełne zbieżności kultury internetowej, eksperymentów z zakresu sztucznej inteligencji i ekonomii kryptowalutowej. Projekt został zainicjowany przez badacza AI Andy'ego Ayreya, który poprzez eksperyment "Infinite Backrooms" pozwolił dwóm modelom AI Claude Opus na swobodną rozmowę w otwartym środowisku, co ostatecznie doprowadziło do powstania unikalnej koncepcji zwanej "Goatse Gospel". Ta narracja oparta na memach stopniowo przekształciła się w eksperymentalną religię, wykorzystując model AI Truth Terminal do rozpowszechniania jej w mediach społecznościowych, stając się nawet siłą napędową, która wywołała szaleństwo rynkowe.

10 października 2024 roku, pod ciągłą promocją Truth Terminal, anonimowi deweloperzy wprowadzili token $GOAT. Token ten szybko przyciągnął uwagę publiczną, korzystając z możliwości marketingowych modeli AI i rozprzestrzeniania się internetowych memów. $GOAT osiągnął kapitalizację rynkową 850 milionów USD w krótkim czasie, stając się reprezentatywnym wydarzeniem fuzji między memowymi coinami a AI.

Punkty Innowacji Technicznych

● Autonomiczna Interakcja AI i Generowanie Narracji: Truth Terminal to model AI oparty na Llama-70B, przyciągający licznych zwolenników poprzez spersonalizowane wiadomości i dynamiczne generowanie narracji.

● Zdolność Pamięci i Ewolucji: Ta AI potrafi zapamiętywać informacje o interakcjach użytkowników i dostosowywać strategie na podstawie otrzymanego feedbacku, czyniąc propagację memów bardziej precyzyjną.

● Integracja z Gospodarką Zdecentralizowaną: Uruchomienie tokenów GOAT pokazuje, jak wykorzystać AI do wspierania gospodarki zdecentralizowanej przy jednoczesnym poszerzaniu granic kultury memów.

Przełomowy Wpływ na Ekosystem Krypto

Wzrost GOAT nie tylko demonstruje wpływ kulturowy memowych coinów, ale także podkreśla potencjał AI w napędzaniu rynku kryptowalut:

● Reinowacja Kultury Memów: AI zwiększyła skalę i głębię propagacji memów, przekształcając memowe coiny z prostych narzędzi spekulacji rynkowej w autonomiczne retransmisje zjawisk kulturowych. Ewoluowały one od pojedynczych obrazów lub tekstowych memów do kont AI w mediach społecznościowych z niezależnymi osobowościami.

● Operacje Rynkowe Projektu: Całodobowa aktywność Truth Terminal i zaangażowanie oparte na emocjach wywołały wysokie uczestnictwo rynkowe, potencjalnie zmieniając metody działania kolejnych projektów kryptowalutowych (szczególnie projektów AI).

2. Techniczne Punkty Zwrotne w Ekosystemie Agentów AI Krypto

Kluczowe Zalety Zdecentralizowanych Agentów Inteligentnych

Wzrost Agentów AI oznacza punkt zwrotny w ekosystemie technicznym, a ich zdecentralizowane cechy przynoszą wiele korzyści dla wzmocnienia blockchain:

● Ciągłe Działanie: Agenci AI mogą działać przez całą dobę, odpowiadając na potrzeby społeczności w czasie rzeczywistym, poprawiając wydajność i doświadczenie użytkownika.

● Autonomia i Optymalizacja Decyzji: Agenci AI mogą niezależnie analizować dane i wykonywać optymalne strategie, takie jak marketing memowy Truth Terminal i projekcje rynkowe.

● Spersonalizowana Interakcja: Poprzez dynamiczne generowanie treści i kierowanie emocjonalne, AI może przyciągać i zatrzymywać więcej uczestników społeczności.

Nowe Możliwości Technologii Blockchain Wzmacniającej Agentów AI

● Beztrusowy System Ekonomiczny: Poprzez inteligentne kontrakty i transakcje on-chain, agenci AI mogą przejrzyście zarządzać emisją tokenów, dystrybucją i zarządzaniem.

● Weryfikacja Rozumowania i Przejrzystość: W połączeniu z rozwiązaniami kryptograficznymi (takimi jak weryfikowalne rozumowanie), agenci AI mogą zwiększyć wiarygodność swoich działań i zapobiegać niewłaściwym operacjom.

● Gospodarka Napędzana Kulturą: AI może głębiej eksplorować kulturę internetową i przekształcać wartość kulturową w korzyści ekonomiczne poprzez emisję aktywów kryptowalutowych.

● Rozszerzenie Autonomii Zdecentralizowanej: Wraz z głęboką integracją AI i blockchain, przyszłe aplikacje zdecentralizowane mogą być napędzane przez AI, tworząc nowy ekosystem cyfrowy.

III. Spektrum Ewolucyjne Agentów AI

Historia Agentów AI to opowieść o szybkiej ewolucji, rozpoczynająca się od eksperymentalnych początków napędzanych memami i przechodząca do zaawansowanych ram oraz aplikacji konsumenckich. Tę ewolucję można podzielić na trzy odrębne etapy, z których każdy charakteryzuje się unikalnymi użytecznościami i postępem technologicznym.

Etap 1: Faza Eksperymentalna i Społeczność Napędzana Memami

Początki sektora Agentów AI można prześledzić do wiralnego zjawiska znanego jako "Prawda Terminali", gdzie dwa boty oparte na dużych modelach językowych (LLM) wchodziły w autonomiczną interakcję, przykuwając uwagę społeczności internetowych. To wydarzenie zapoczątkowało narrację o Agentach AI, łącząc eksperymentalną technologię z kulturową wiralnością.

W tej fazie Agenci AI pojawili się jako sterowane memami eksperymenty społecznościowe z silnymi efektami sieciowymi. Projekty takie jak The Act I: The AI Prophecy pokazały, jak zdecentralizowana koordynacja społeczności może trwać nawet wtedy, gdy pierwotni założyciele mieli rozbieżne poglądy. Inny wyróżniający się projekt, Fartcoin, przyjął wyjątkową pozycję jako projekt łączący AI, kult i memy, ilustrując szybko rozprzestrzeniającą się, kształtującą kulturę moc narracji AI napędzanych memami.

The Luminous, nazywany przez niektórych "The Goat on Base", wprowadził bardziej autonomiczne podejście. Token projektu został wdrożony wyłącznie poprzez interakcje między dwoma autonomicznymi agentami, Aethernetem i Clankerem, wprowadzając nowy paradygmat, w którym autonomiczni agenci nie są już tylko uczestnikami, ale siłami napędowymi działań protokołu. Zerebro dodatkowo zademonstrował kreatywny potencjał AI, osiągając sukcesy takie jak wydanie "Genesis", albumu remiksowego; tworzenie i sprzedaż NFT na blockchainie Polygon; oraz udział w inskrypcjach Bitcoin (Bitcoin Ordinals), ugruntowując rolę AI w produkcji kulturowej.

Ta faza podkreśliła wyjątkowe połączenie sztuki, humoru i budowania zdecentralizowanej społeczności, pozycjonując Agentów AI jako ikony kulturowe w świecie kryptowalut. Możliwość "agentów wdrażających agentów" sugeruje autonomiczną przyszłość, w której AI napędza własną ewolucję, z ludźmi jako współtwórcami.

Etap 2: Podstawowe Frameworki Agentów AI i Tokenizacja

Drugi etap wyznacza przejście od projektów eksperymentalnych do funkcjonalnej infrastruktury poprzez rozwój podstawowych frameworków i mechanizmów tokenizacji dla Agentów AI. Dwa kluczowe frameworki, Eliza (opracowany przez ai16z) i Virtuals Protocol (wdrożony na Base), przyspieszyły szersze wykorzystanie Agentów AI w przestrzeni Web3.

ai16z, pierwsza firma venture capital kierowana całkowicie przez agentów AI, reprezentuje przełomową ewolucję w DAO inwestycyjnych. Oparta na agencie AI wzorowanym na znanym inwestorze venture capital Marcu Andreessenie, ai16z przedefiniowuje koncepcję venture capital w erze sztucznej inteligencji. W centrum tego ruchu znajduje się Eliza, framework Agentów AI o otwartym kodzie źródłowym, który umożliwia użytkownikom budowanie własnych niestandardowych agentów. Z łącznikami do mediów społecznościowych, obsługą wielu agentów i pokoi, kompatybilnością z wieloma modelami AI, odzyskiwalną pamięcią i rosnącą listą wtyczek, Eliza oferuje modułowy, przyjazny dla użytkownika zestaw narzędzi dla programistów. Jej otwarty charakter umożliwia niezrównaną personalizację i elastyczność, czyniąc ją kluczową infrastrukturą dla rozwoju DAO napędzanych przez AI.

Bazując na Elizie, platformy takie jak VVAIFU umożliwiły tworzenie Agentów AI bez kodowania, pozwalając użytkownikom na szybkie uruchamianie agentów i wdrażanie tokenów na Pump.fun przy minimalnym wysiłku. Clanker na Base również wyłonił się jako agent użytkowy, który ułatwia wdrażanie tokenów poprzez proste interakcje tagowania na Farcaster, usprawniając procesy tworzenia tokenów dla nietechnicznych użytkowników.

Tymczasem Virtuals Protocol na Base tworzy niszę jako bardziej wyspecjalizowany framework, koncentrując się na rozrywce, grach i Agentach AI opartych na własności intelektualnej. Podczas gdy Virtuals Protocol podziela ogólne możliwości z Elizą, jego przewaga konkurencyjna leży we wsparciu dla agentów zdolnych do angażowania się w środowiska gier, zarządzania portfelami on-chain, a nawet stawania się influencerami w mediach społecznościowych. Doskonałym przykładem jest Luna, Agent AI, który funkcjonuje jako influencer na TikToku, towarzysz czatu na Telegramie i gracz Roblox, zachowując zsynchronizowane wspomnienia i autonomiczną aktywność portfela on-chain.

Innym godnym uwagi osiągnięciem jest AIXBT, który działa jako agent analityki danych on-chain, zdolny do śledzenia dyskusji w mediach społecznościowych kryptowalut (CT), identyfikowania trendów rynkowych i dostarczania analiz rynkowych. Jego wzrost w rankingach MindShare sygnalizuje silne zainteresowanie społeczności i rosnące znaczenie w sektorze wywiadu kryptowalutowego.

Ten drugi etap pokazuje przejście od pasywnej kultury memów do rozwoju opartego na użyteczności. Wprowadzenie tokenizowanych agentów, przyjaznych dla programistów frameworków i zarządzania opartego na DAO ustanowiło wyraźną ścieżkę w kierunku następnej ewolucji Agentów AI.

Etap 3: Rozwój Infrastruktury i Aplikacje Konsumenckie

Trzeci etap stanowi punkt zwrotny dla sektora Agentów AI, gdzie nowa infrastruktura i produkty konsumenckie katalizują falę możliwości. Napędzany adopcją przez programistów, skalowalnością i dążeniem do powszechnej użyteczności, ten etap przyspiesza innowacje, poszerza dostępność i odblokowuje bezprecedensowe przypadki użycia w różnych dziedzinach.

Rozwój Infrastruktury Podstawowej

Struktury ustanowione w Etapie 2 ("Eliza" i "Virtuals Protocol") pozostają kluczowe, ale są teraz uzupełnione o szersze projekty infrastrukturalne. Jedną z powstających struktur jest ARC's Rig, biblioteka oparta na Rust, zaprojektowana do budowania skalowalnych, modułowych i ergonomicznych aplikacji opartych na LLM. Zalety Rust - lekkość, bezpieczeństwo i przenośność - czynią go idealnym do wdrażania rojów agentów i uruchamiania ich w przeglądarkach internetowych. Rozwój Rig może uczynić Rust kluczowym ekosystemem dla Agentów AI, podobnie jak Eliza dla Pythona i JS/TS.

Agenci AI Zorientowani na Konsumenta

Wzrost liczby produktów z Agentami AI skierowanych do konsumentów sprawia, że ta technologia staje się dostępna dla osób niebędących programistami. Jednym z takich agentów jest Griffain, Agent AI pozwalający użytkownikom na czatowanie i tworzenie innych agentów do wykonywania działań w łańcuchu. Na przykład, użytkownicy mogą tworzyć boty snajperskie Pump.fun lub wykonywać transakcje na Solana Blinks, aby wymieniać tokeny lub kupować prezenty na Amazon. Oznacza to zmianę w Agentach AI - z biernych obserwatorów stają się aktywnymi, zorientowanymi na działanie asystentami.

Innym ważnym graczem jest Alchemist AI, platforma programistyczna no-code, która pozwala użytkownikom tworzyć aplikacje za pomocą prostych opisów w języku naturalnym. Platforma ta zaprezentowała tworzenie gier w stylu Flappy Bird, narzędzi do produktywności osobistej i edytorów obrazów - wszystko bez napisania ani jednej linii kodu. Alchemist AI ucieleśnia trend "AI jako usługa" (AIaaS), który umożliwia głównym użytkownikom autonomiczne tworzenie oprogramowania.

Generative Autonomous Multimodal Entities (G.A.M.E), opracowane na bazie Virtuals Protocol, to produkt zorientowany na programistów, oferujący dostęp do agentów AI poprzez API i SDK. G.A.M.E funkcjonuje jako struktura plug-and-play, umożliwiająca programistom osadzanie Agentów AI w grach, dApps i innych aplikacjach. To dalej rozwija konsumencką produktyzację Agentów AI, dostarczając narzędzia do bezproblemowej integracji.

Trzeci etap umacnia kompleksowy ekosystem dla Agentów AI, od infrastruktury i narzędzi programistycznych po aplikacje konsumenckie typu plug-and-play. Ta faza prawdopodobnie będzie świadkiem konwergencji Agentów AI z szerszym trendem "Agent-as-a-Service" (AaaS) zarówno w Web2, jak i Web3. Wraz z pojawianiem się kolejnych struktur i coraz bardziej intuicyjnych aplikacji konsumenckich, szersza społeczność kryptowalutowa uzyska bezprecedensowy dostęp do automatyzacji opartej na AI i agentów zorientowanych na działanie.

IV. Architektura Techniczna i Innowacje

1. Wyzwania Techniczne Zdecentralizowanych Agentów AI

Mechanizm Konsensusu

Istotą zdecentralizowanych Agentów AI jest zapewnienie, że wiele niezależnych inteligentnych jednostek może współpracować poprzez różne węzły w celu tworzenia jednolitych planów działania. Wymaga to wydajnych mechanizmów konsensusu do osiągnięcia następujących celów:

● Wysoka Przepustowość i Niskie Opóźnienia: Agenci AI wymagają szybkiego podejmowania decyzji w interakcjach w czasie rzeczywistym, podczas gdy tradycyjne mechanizmy konsensusu blockchain (jak PoW) często nie spełniają wymogów wydajności.

● Decentralizacja i Sprawiedliwość: Mechanizm konsensusu musi równoważyć uczciwość uczestnictwa węzłów i unikać monopolizacji podejmowania decyzji przez kilka węzłów.

● Dynamiczne Dostosowanie Współpracy Wielu Agentów: W środowisku wielu Agentów, mechanizm konsensusu musi wspierać dynamiczne dostosowania, aby elastycznie reagować na dołączanie lub opuszczanie węzłów.

Obecnie badania nad mechanizmem konsensusu współpracy wielu agentów eksplorują kierunki od PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance) i DAG (Directed Acyclic Graph), aby lepiej spełnić potrzeby zdecentralizowanych inteligentnych jednostek.

Model Zachęt

Budowanie skutecznego modelu zachęt jest kluczowe dla napędzania ciągłego działania sieci zdecentralizowanych Agentów AI. Oto możliwe kierunki:

● Zróżnicowana Dystrybucja Przychodów: Dynamiczne przydzielanie nagród w oparciu o wkład Agentów w zadania i skuteczność wykonania, aby zachęcić do efektywnego uczestnictwa węzłów.

● Priorytet Zadań Powiązany z Nagrodami: Projektowanie zróżnicowanych mechanizmów nagradzania dla zadań o wysokim priorytecie w celu zapewnienia racjonalnej alokacji zasobów.

● Zapobieganie Zachowaniom Spekulacyjnym: Poprzez mechanizmy weryfikacji zachowań, zapobieganie oszustwom węzłów złośliwych w celu uzyskania nagród poprzez fałszywe raportowanie zadań lub ponowne przesyłanie modeli.

Bezpieczeństwo i Zaufanie

Wyzwania związane z bezpieczeństwem zdecentralizowanych Agentów AI odzwierciedlają się w następujących aspektach:

● Prywatność i Bezpieczeństwo Danych: Agenci muszą przetwarzać duże ilości danych użytkowników; kluczowym wyzwaniem jest zapewnienie, że dane prywatne nie są niewłaściwie wykorzystywane w środowisku wielowęzłowym.

● Manipulacja i Fałszowanie Modeli: Złośliwe węzły mogą przesyłać nieprawidłowe modele lub manipulować wynikami, zagrażając dokładności zadań.

● Zaufane Środowisko Wykonawcze (TEE): W połączeniu z technologią blockchain, środowiska zaufane na poziomie sprzętowym zapewniają, że wyniki wykonania Agentów nie podlegają zewnętrznym ingerencjom.

Obecnie, dzięki technologiom ZKP (Zero-Knowledge Proof) i FHE (Fully Homomorphic Encryption), bezpieczeństwo Agentów AI może być wzmocnione, zapewniając bardziej niezawodne wsparcie techniczne dla współpracy wielu agentów.

2. Innowacyjne Przełomy w Zdecentralizowanej AI

Systemy Współpracy Decyzyjnej Wielu Agentów

● Współpraca Międzyłańcuchowych Klastrów Inteligentnych Agentów

Zdecentralizowane systemy Agentów AI osiągają płynną współpracę między inteligentnymi agentami w różnych blockchainach poprzez protokoły międzyłańcuchowe. Każdy węzeł agenta może uzyskać dostęp do zasobów z różnych łańcuchów, takich jak pamięć, moc obliczeniowa czy dane, w oparciu o wymagania zadania i integrować te zasoby w ujednolicone pakiety rozwiązań. Ta współpraca oparta na klastrach zwiększa skalowalność i elastyczność systemu, umożliwiając Agentom AI efektywną koordynację w różnych ekosystemach.

Na przykład, zdecentralizowane projekty Agentów AI, takie jak Autonolas, wykorzystują zalety sieci blockchain do operacji wielołańcuchowych w scenariuszach finansowych, szybko reagując na zmiany rynkowe i dostarczając optymalne rozwiązania arbitrażowe.

● Rozproszone Mechanizmy Decyzyjne Poprawiają Ogólną Inteligencję Systemu

Systemy zdecentralizowane wykorzystują rozproszone mechanizmy decyzyjne, dzieląc się postępem zadań i danymi decyzyjnymi między inteligentnymi agentami, aby stopniowo poprawiać ogólną inteligencję systemu. Każdy agent optymalizuje swoje możliwości poprzez modele treningowe i informacje zwrotne z interakcji z innymi agentami.

Ten mechanizm doskonale sprawdza się w GameFi, gdzie wielu agentów współpracuje poprzez podział pracy w celu wykonania złożonych zadań, takich jak zbieranie i alokacja wirtualnych zasobów, tworząc głębsze doświadczenia interaktywne dla graczy przy jednoczesnej poprawie efektywności.

Zdecentralizowany Rynek Danych

● Agenci AI Mogą Bezpośrednio Handlować i Uzyskiwać Dostęp do Wartościowych Źródeł Danych

Zdecentralizowani Agenci AI odgrywają centralną rolę na rynkach danych, mogąc bezpośrednio handlować z innymi dostawcami danych poprzez inteligentne kontrakty. To bezpośrednie połączenie zmniejsza koszty pośrednictwa i zapewnia autentyczność i aktualność danych.

Na przykład, Agent AI kupujący zaszyfrowane dane pacjentów na zdecentralizowanym rynku danych medycznych w celu trenowania dokładniejszych modeli przewidywania chorób, tym samym poprawiając jakość usług opieki zdrowotnej.

● Zdecentralizowany Mechanizm Weryfikacji Jakości i Dokładności Danych

Zdecentralizowane mechanizmy weryfikacji sprawdzają jakość i dokładność danych poprzez rozproszone węzły. Węzły oznaczają i oceniają dane poprzez algorytmy konsensusu, zapewniając wiarygodność transakcji na rynku danych.

Platforma Syntax firmy Spectral wykorzystuje ten mechanizm do optymalizacji weryfikacji i klasyfikacji danych on-chain, dostarczając wiarygodnych, wartościowych źródeł danych dla Agentów.

● Ochrona Prywatności Danych Poprzez Kryptografię

Łącząc technologie MPC (Multi-Party Computation) i FHE (Fully Homomorphic Encryption), rynki danych mogą udostępniać dane przy jednoczesnej ochronie prywatności. Agenci AI wykonują obliczenia bez bezpośredniego dostępu do surowych danych, eliminując ryzyko wycieku danych.

Inteligentna Dynamiczna Ocena Ryzyka

● Automatyczne Mechanizmy Wyłączników Bezpieczeństwa i Zabezpieczania Przed Ryzykiem

Zdecentralizowane systemy Agentów AI wprowadzają automatyczne mechanizmy wyłączników bezpieczeństwa do monitorowania transakcji on-chain i zmian danych zewnętrznych w czasie rzeczywistym. Po wykryciu nietypowych wahań system uruchamia ochronę wyłącznika bezpieczeństwa, aby zapobiec dalszym stratom.

Na przykład w scenariuszach DeFi, gdy pule płynności doświadczają znacznych wahań cen, Agenci mogą automatycznie wykonywać strategie zabezpieczające przed ryzykiem poprzez dynamiczne dostosowywanie pozycji w celu ochrony aktywów użytkowników.

● Przewidywanie Ryzyka na Podstawie Danych On-Chain i Off-Chain

Agenci AI wykorzystują zapisy transakcji on-chain, aktywność inteligentnych kontraktów i dane rynkowe off-chain (takie jak wskaźniki makroekonomiczne i sentyment wiadomości) do budowania wielowymiarowych modeli przewidywania ryzyka. Modele te pomagają użytkownikom w porę identyfikować potencjalne ryzyka i opracowywać środki zapobiegawcze.

System AIpp firmy MyShell stworzył narzędzie do oceny ryzyka w czasie rzeczywistym poprzez integrację wielowymiarowych źródeł danych, zapewniając spersonalizowane porady inwestycyjne dla użytkowników.

V. Perspektywy na Przyszłość

1. Trendy Rozwojowe

● Zwiększona adopcja Agentów AI

Według raportu Capgemini, do 2026 roku większość organizacji (82%) planuje zintegrować Agentów AI do zadań takich jak generowanie e-maili, kodowanie i analiza danych. Deloitte przewiduje, że 25% firm korzystających z GenAI wdroży Agentów AI do 2025 roku, a liczba ta wzrośnie do 50% do 2027 roku. Gartner przewiduje, że do 2028 roku co najmniej 15% codziennych decyzji w pracy będzie podejmowanych autonomicznie przez agentów AI, podczas gdy 33% aplikacji korporacyjnych będzie zawierało agentów AI.

● Od reaktywnych do proaktywnych Agentów AI

Do 2025 roku Agenci AI przekształcą się z reaktywnych asystentów w proaktywnych rozwiązujących problemy. Nie będą jedynie czekać na instrukcje, ale przewidywać potrzeby, proponować rozwiązania i podejmować autonomiczne działania. Na przykład, Agenci AI mogą sugerować optymalne terminy spotkań, przerw lub zadań w oparciu o poziom energii i wzorce produktywności użytkowników.

● Agenci AI i hiperpersonalizacja

Poprzez integrację z AI generatywnym, Agenci AI mogą generować spersonalizowane odpowiedzi w oparciu o preferencje użytkowników, ich pochodzenie itp. Na przykład, Agenci AI w środowiskach handlu detalicznego mogą przewidywać zainteresowanie użytkownika nowymi produktami na podstawie historii przeglądania, wzorców zakupowych i aktywności w mediach społecznościowych.

● Inteligencja emocjonalna Agentów AI

Agenci AI rozwiną wyższą inteligencję emocjonalną, lepiej rozumiejąc i reagując na ludzkie emocje, zapewniając bardziej zhumanizowane doświadczenia interakcji.

● Możliwości multimodalne Agentów AI

Agenci AI rozwiną możliwości multimodalne, integrując dane wizualne, głosowe i tekstowe, aby zapewnić bogatsze doświadczenia interakcji.

● Bardziej zaawansowane systemy wieloagentowe

Wraz z postępem technologicznym oczekuje się pojawienia bardziej złożonych Systemów Wieloagentowych (MAS), zdolnych do alokacji zadań i wspólnego rozwiązywania problemów.

● Frameworki do budowy Agentów AI

Oczekuje się pojawienia większej liczby frameworków do budowy Agentów AI, ułatwiających programistom tworzenie i wdrażanie Agentów AI.

● Zwiększona integracja z IoT i urządzeniami osobistymi

Oczekuje się, że Agenci AI będą ściślej zintegrowani z Internetem Rzeczy (IoT) i urządzeniami osobistymi, zapewniając bardziej inteligentne i spersonalizowane usługi.

● Etyczna AI i przejrzystość decyzji Agentów

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na etyczną AI, procesy decyzyjne Agentów AI staną się bardziej przejrzyste, aby zdobyć zaufanie użytkowników.

● Ulepszone narzędzia komunikacji i współpracy

Oczekuje się, że Agenci AI zapewnią bardziej zaawansowane narzędzia komunikacji i współpracy w celu poprawy efektywności pracy i współpracy zespołowej.

2. Potencjalne wyzwania

● Kwestie etyczne

Gdy systemy AI zyskują uprawnienia decyzyjne w obszarach takich jak ochrona zdrowia, finanse i egzekwowanie prawa, kluczowe staje się zapewnienie, że systemy te działają uczciwie, przejrzyście i bezpiecznie. Nieograniczone wykorzystanie AI może pogłębić uprzedzenia społeczne, naruszać prywatność i powodować niezamierzone szkody, podważając postęp, który ma osiągnąć. Dlatego odpowiedzialny rozwój i wdrażanie AI to nie tylko kwestia zgodności z przepisami; chodzi o budowanie kultury odpowiedzialności, rozliczalności i zaufania.

● Kwestie regulacyjne

Różnorodność zastosowań AI i szybko rosnąca baza użytkowników wymaga od regulatorów zapewnienia wytycznych dla tej technologii. Bezpieczeństwo AI, zarządzanie i niewłaściwe wykorzystanie to główne problemy, przed którymi stoją decydenci. Dokładność, uprzedzenia, prywatność, własność intelektualna i przejrzystość to inne kluczowe obawy. Na przykład, występowanie uprzedzeń jest niepokojące, gdy AI jest używana do wrażliwych decyzji, takich jak rekrutacja czy udzielanie pożyczek, a przejrzystość napotyka wyzwania w podejmowaniu decyzji. Zarządzanie musi również odnosić się do kwestii takich jak prywatność danych i koncentracja siły rynkowej.

● Ograniczenia techniczne

Ryzyka techniczne obejmują błędy i awarie, a także kwestie bezpieczeństwa, w tym potencjał zautomatyzowanych cyberataków. Autonomia Agentów AI podnosi również kwestie etyczne dotyczące podejmowania decyzji i odpowiedzialności, a także ryzyka społeczno-ekonomiczne związane z potencjalnym wypieraniem miejsc pracy oraz nadmiernym uzależnieniem i pozbawieniem możliwości działania.

Przyszły rozwój Agentów AI pokaże postęp w wielu aspektach, ale będzie mu towarzyszyć również wiele wyzwań etycznych, regulacyjnych i technicznych. Rozwiązanie tych problemów wymaga współpracy między decydentami, liderami branży, badaczami i społeczeństwem obywatelskim, aby zapewnić, że rozwój AI zarówno przestrzega zasad etycznych, jak i promuje ludzki potencjał.

Podsumowanie

W przestrzeni kryptowalutowej, pojawienie się Agentów AI to nie tylko przełom technologiczny, ale rewolucyjna próba połączenia sztucznej inteligencji z decentralizacją. Chociaż większość obecnych projektów znajduje się w początkowej fazie rozwoju, wyraźnie zapoczątkowały one falę eksperymentów i innowacji na rynku kryptowalut, niczym powiew wiatru wznoszący się od podstaw, rozpoczynający się od najmniejszych początków. W przyszłości Agenci AI będą mieć nieograniczone możliwości.

Agenci AI w Świecie Krypto: Rewolucyjna Ewolucja od Web2 do Web3