AI Agents sind mindestens in diesen vier Arten von Arbeiten gut.

Verfasst von: Daniel Barabander, Variant

Übersetzt von: Luffy, Foresight News

Was können AI Agents wirklich gut? Zu dieser Frage haben wir interne Diskussionen geführt und mindestens vier Schlussfolgerungen gezogen:

  • Interaktion mit Menschen in Anwendungen

  • Hilfe bei der menschlichen Arbeit

  • Aggregierung und Aufbereitung von Informationen

  • Unterhaltung

Erstens, die Interaktion mit Menschen in Anwendungen. AI Agents können mit menschlicher Sprache umgehen, sodass jede Anwendung, die von Menschen genutzt werden kann, theoretisch auch AI Agents als Benutzer haben kann. Im Gegensatz zu menschlichen Benutzern können Agenten jedoch auf diesen Plattformen in großem Maßstab Dienste für menschliche Benutzer anbieten.

Daher können Agenten als Oberflächen bestehender Anwendungen dienen, die den Benutzern bereits gefallen, und so deren Nützlichkeit erweitern. Zum Beispiel können Benutzer im Bounty Bot auf Farcaster externe Belohnungen ausschreiben, was jedoch zu erhöhtem Aufwand führt.

Durch die Interaktion mit Benutzern können AI Agents Annehmlichkeiten, Praktikabilität und Möglichkeiten zur Wertschöpfung in bestehenden Anwendungen bieten. Aber beachten Sie: Nicht alle Anwendungen wurden zur Unterstützung von AI Agents entwickelt; am besten geeignet sind solche mit nicht reparierbaren APIs, wie Farcaster.

Ich habe ein Papier über die wichtigsten rechtlichen Fragen von Agenten auf Web2-Plattformen geschrieben. Meine Forschung zeigt, dass, wenn Benutzer die vollständige Kontrolle über den Agenten haben und die Web2-Plattform versucht, den Agenten zu blockieren, die Benutzer gezwungen sind, den Betrieb des Agenten einzustellen. 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 auszusenden, aber ihre Durchsetzbarkeit ist schwach. Agenten schließen diese Lücke, indem sie die schwere Arbeit übernehmen, während Menschen die Ergebnisse durch ihre Präferenzen lenken.

Ein gutes Beispiel ist BottoDAO. Die von ihm geschaffenen Kunstwerke 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 Präferenzen beim Abstimmen über die Kunstwerke.

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

Und schließlich, die Unterhaltung. Dies könnte die am meisten beachtete Kategorie von Agenten im Kryptobereich sein, wie zum Beispiel Truth Terminal.

Natürlich stammt ein großer Teil der Unterhaltung von sozialen Agenten aus der Neuheit des robotergenerierten Inhalts. Aber ich bin mehr daran interessiert, wie Roboter unterhaltsamen Inhalt basierend auf ihren eigenen Eigenschaften generieren, wie sie auf interessante Weise mit anderen Nutzern auf der Plattform interagieren, ähnlich wie KOL.

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