KI-Agenten sind mindestens in diesen vier Arten von Arbeiten gut.

Verfasser: Daniel Barabander, Variant

Zusammenfassung: Luffy, Foresight News

Was können die aufstrebenden KI-Agenten wirklich gut? Auf diese Frage haben wir interne Diskussionen geführt und mindestens vier Schlussfolgerungen gezogen:

  • Interaktion mit Menschen in Anwendungen

  • Unterstützung menschlicher Arbeit

  • Zusammenfassen und Organisieren von Informationen

  • Unterhaltungswert

Zunächst die Interaktion mit Menschen in Anwendungen. KI-Agenten können menschliche Sprache verarbeiten, sodass jede Anwendung, die von Menschen genutzt werden kann, theoretisch auch von KI-Agenten genutzt werden kann. Im Gegensatz zu menschlichen Nutzern können Agenten jedoch auf diesen Plattformen in großem Maßstab Dienstleistungen für menschliche Nutzer anbieten.

Daher können Agenten als oberste Schicht über bestehenden Anwendungen agieren, die den Nutzern bereits gefallen, und ihre Nützlichkeit erweitern. Zum Beispiel beim Bounty Bot auf Farcaster können Nutzer externe Prämien ausschreiben, was jedoch zu Reibungen führt.

Durch die Interaktion mit Nutzern können KI-Agenten Bequemlichkeit, Nützlichkeit und Möglichkeiten zur Wertschöpfung in bestehenden Anwendungen bieten. Aber beachten Sie: Nicht alle Anwendungen sind dafür geschaffen, KI-Agenten zu unterstützen; am besten geeignet sind diejenigen mit nicht reparierbaren APIs, wie Farcaster.

Ich habe ein Papier über die wichtigsten rechtlichen Probleme von Agenten auf Web2-Plattformen geschrieben. Meine Forschung zeigt, dass, wenn Nutzer die volle Kontrolle über die Agenten haben und die Web2-Plattformen versuchen, diese zu blockieren, die Nutzer gezwungen sind, die Agenten abzuschalten. Meine Schlussfolgerung ist, dass Agenten auf offenen Plattformen wie Farcaster aufgebaut werden sollten, was auch ein weiterer Grund ist, warum ich besonders an Agenten auf Farcaster interessiert bin.

Zweitens, die Unterstützung menschlicher Arbeit. Menschen sind gut darin, Signale zu senden, haben aber eine schwache Durchsetzungsfähigkeit. Agenten schließen diese Lücke, indem sie die schwere Arbeit erledigen, während Menschen die Ergebnisse durch ihre Vorlieben lenken.

Ein gutes Beispiel ist BottoDAO. Die Kunstwerke, die es schafft, werden durch die Eingaben der DAO-Token-Inhaber beeinflusst. Künstliche Intelligenz übernimmt die mühsame Arbeit der Kunstschöpfung, aber Menschen leiten die Richtung ihrer Schöpfung durch ihre Vorlieben, indem sie über die Kunstwerke abstimmen.

Drittens, Aggregation und Organisation von Informationen. Agenten können riesige Datenmengen verarbeiten, ihre Fähigkeiten übersteigen die von Menschen bei weitem. Zum Beispiel analysieren Handelsroboter große Mengen an On-Chain-Daten, um Entscheidungen zu treffen.

Schließlich der Unterhaltungswert. Dies könnte die am meisten beachtete Kategorie von Agenten im Krypto-Bereich sein, wie zum Beispiel Truth Terminal.

Natürlich kommt ein großer Teil des Unterhaltungswerts sozialer Agenten von der Neuheit der von Robotern generierten Inhalte. Aber ich bin mehr daran interessiert, dass Roboter unterhaltsame Inhalte basierend auf ihren eigenen Merkmalen generieren, zum Beispiel indem sie auf interessante Weise mit anderen Nutzern auf der Plattform interagieren, ähnlich wie KOLs.

Der Vorteil von Agenten als KOL besteht darin, dass sie, sobald sie ein festes Publikum haben, leicht andere Dienstleistungen anbieten können, insbesondere solche, die den Agenten direkter Einnahmen bringen als Werbung.