AI agenti se alespoň v těchto čtyřech typech práce osvědčili.
Autor: Daniel Barabander, Variant
Přeložil: Luffy, Foresight News
Co vlastně AI agenti dělají nejlépe? Na tuto otázku jsme vedli interní diskusi a dospěli k alespoň čtyřem závěrům:
V aplikacích interagujících s lidmi
Pomoc lidem v práci
Shromažďování a organizování informací
Zábavnost
Za prvé, v aplikacích interagujících s lidmi. AI agenti mohou zpracovávat lidský jazyk, takže jakákoli aplikace použitelná pro lidi může teoreticky také sloužit jako uživatelská aplikace pro AI agenty. Na rozdíl od lidských uživatelů mohou však agenti na těchto platformách masově poskytovat služby lidem.
Agenti tedy mohou sloužit jako vrstva nad existujícími aplikacemi, které uživatelé již mají rádi, a tím rozšiřovat jejich užitečnost. Například bounty bot na Farcasteru, uživatelé mohou externě vyhlašovat odměny, ale to zvyšuje tření.
Interakcí s uživateli mohou AI agenti poskytovat pohodlí, praktičnost a způsoby, jak získat hodnotu v existujících aplikacích. Ale pozor: Ne všechny aplikace byly vytvořeny s podporou AI agentů, nejlépe se hodí ty, které mají neopravitelné API, jako je Farcaster.
Napsal jsem esej o hlavních právních otázkách agentů na platformách Web2. Můj výzkum ukázal, že pokud uživatel plně ovládá agenta a platforma Web2 se snaží agenta zastavit, uživatel bude muset zastavit provoz agenta. Můj závěr je, že agenty by mělo být možné budovat na otevřených platformách, jako je Farcaster, což je také důvod, proč mě agenty na Farcasteru zvlášť zajímají.
Za druhé, pomoc lidem v práci. Lidé jsou dobří v vysílání signálů, ale mají slabou schopnost vykonávat. Agenti tuto mezeru překonávají tím, že vykonávají těžkou práci, zatímco lidé výsledky usměrňují svými preferencemi.
Skvělým příkladem je BottoDAO. Umělecká díla, která vytváří, jsou ovlivněna vstupy držitelů DAO tokenů. Umělá inteligence se podílí na náročné práci s uměleckou tvorbou, ale lidé ji směrují preferencemi hlasování o uměleckých dílech.
Za třetí, shromažďování a organizování informací. Agenti mohou zpracovávat obrovské množství dat, jejich schopnosti daleko přesahují lidské. Například obchodní roboti analyzují velké množství on-chain dat, aby učinili rozhodnutí.
Nakonec, zábavnost. To může být nejvíce sledovaná kategorie agentů v oblasti kryptoměn, jako je Truth Terminal.
Samozřejmě, že mnoho zábavy sociálních agentů pramení z novosti obsahu generovaného roboty. Ale více mě zajímají roboti, kteří generují zábavný obsah na základě svých vlastních charakteristik, například interagují se ostatními uživateli na platformě zábavným způsobem jako KOL.
Výhoda agentů jako KOL spočívá v tom, že jakmile mají ustálené publikum, mohou snadno nabízet další služby, zejména ty, které přinášejí agentům přímější zisk než reklama.