Autores: Teng Yan, líder de ChainofThought; ChappieOnChain, contribuidor principal de ChainofThought; Compilado por: 0xjs@金色财经
Puntos clave del artículo:
ELIZA es una arquitectura modular de código abierto para construir agentes de IA que interactúan sin problemas con los usuarios y sistemas de blockchain.
Es una encarnación viva de la filosofía del mercado, donde el desarrollo de código abierto prospera en un ecosistema impulsado por la colaboración y la creatividad.
ELIZA incluye potentes funciones de comercio autónomo, basadas en su motor de confianza y mercado de confianza, que garantizan operaciones seguras y responsables.
El sistema de plugins es la ventaja estratégica de ELIZA, impulsando la rueda del crecimiento: más desarrolladores → más plugins → más desarrolladores.
Desde muchas métricas de desarrolladores, la popularidad de ELIZA está creciendo explosivamente, lo cual es muy prometedor.
En el corto plazo, la valoración relativa entre plataformas de agentes de IA y la creciente cuota de mercado están impulsando la tendencia de precios de ai16z. En el mediano plazo, la inversión del DAO y la adquisición de valor de los agentes del ecosistema ELIZA podrían aumentar significativamente su valoración.
ELIZA enfrenta uno de los desafíos más difíciles en el ámbito tecnológico: hacer sostenible un marco de código abierto. Sin los incentivos adecuados, la monetización es incierta, el desarrollo puede volverse caótico y el interés de la comunidad puede decaer.
Cada ola de innovación en criptomonedas tiene sus pioneros.
2017 fue el año de la revolución ICO, donde ambiciosos líderes de proyectos (y muchos estafadores) nos atrajeron con promesas de tecnología revolucionaria empaquetadas en documentos técnicos.
Para 2020, DeFi alcanzó su apogeo, liderado por innovadores como Andre Cronje, quienes redefinieron cómo funciona DeFi y mostraron al mundo cómo construir y distribuir tokens a la comunidad.
Ahora, con la aparición de agentes de IA en blockchain, se está desplegando una nueva era impulsada por dos filosofías completamente diferentes y sus pioneros.
Catedral y mercado.
Por un lado, tenemos el enfoque de catedral, que se manifiesta en protocolos como Virtuals. Este es un estilo de diseño metódico, intencionado y centralizado que enfatiza la precisión y la planificación cuidadosa. Ya hemos detallado el marco de agentes de Virtuals y estamos muy emocionados por su potencial.
Por otro lado, fiel a las raíces de las criptomonedas, hay un enfoque de mercado: un modelo descentralizado y sin restricciones en el que el desarrollo se siente más como jazz: impredecible, colaborativo y en constante evolución. Este es el dominio de Shaw, un programador inteligente y autodidacta y defensor de código abierto, cuyo proyecto ELIZA es la piedra angular de este nuevo paradigma.
ELIZA encarna la filosofía del mercado: un marco abierto donde los desarrolladores pueden construir, experimentar y lanzar agentes de IA sin restricciones, mientras contribuyen directamente al protocolo principal. El estilo de liderazgo abierto de Shaw refleja el espíritu de la IA que él creó, Marc Andreessen, un socio de IA que impulsa el DAO de inversiones ai16z.
Comenzamos a darnos cuenta de que ELIZA no es un protocolo. ELIZA es un movimiento.
Exploremos los principios que impulsan el diseño de ELIZA, la comunidad que ha cultivado y dónde podría surgir valor en este ecosistema de rápido crecimiento.
Principios internos de ELIZA.
Sabemos cuál preferimos.
En esencia, ELIZA proporciona una arquitectura modular para crear agentes de IA que pueden interactuar sin problemas con los usuarios y sistemas de blockchain. Aunque lleva el mismo nombre que el icónico chatbot de la década de 1960, esta versión de ELIZA es una audaz reimaginación. Hablando con honestidad, se ve mucho mejor.
Sistema de archivos de personajes.
El alma de cada agente de ELIZA comienza con su archivo de rol, que es un plano que define en detalle la personalidad del agente. Se puede considerar como la creación de un personaje digital, y los desarrolladores de agentes pueden dar forma a la identidad de su agente a través de seis elementos clave.
Conocimiento: ¿qué entiende el agente de IA?
Lore: la historia de fondo del agente: su base narrativa.
Estilo: desde el tono de la conversación hasta las respuestas en medios específicos, el agente puede adaptar su estilo según plataformas como Discord o X.
Temas: áreas de interés o especialización que le apasionan al agente.
Adjetivos: cómo el agente se describe a sí mismo: ¿eccéntrico, profesional o irreverente?
Ejemplos: los desarrolladores pueden guiar el comportamiento proporcionando mensajes de ejemplo, ajustando así la interacción.
En ELIZA, el archivo de personalidad es equivalente al diseño de UI del software tradicional. Define la experiencia del usuario y cómo interactúa con el agente.
Al integrar capacidades de recuperación aumentada generativa (RAG), ELIZA permite a los agentes acceder a la base de conocimientos mientras realizan consultas. Esto elimina la complejidad de mantener la coherencia de la personalidad a través de plataformas.
Esto permite a los desarrolladores centrarse en lo que es realmente importante: crear personajes vivos y memorables, en lugar de quedar atrapados en la complejidad del backend.
Agente.
Si el archivo de rol define la esencia del agente, entonces el tiempo de ejecución del agente es su corazón palpitante.
ELIZA proporciona un marco listo para usar para coordinar todo el trabajo, desde el procesamiento de mensajes hasta la gestión de memoria y el seguimiento del estado. Esta arquitectura permite a los desarrolladores evitar el tedioso trabajo de construir la infraestructura y centrarse en los aspectos que hacen que sus agentes sean únicos.
El diseño rápido de prototipos y el despliegue se vuelven más fáciles, permitiendo a los constructores iterar más rápido al crear nuevas experiencias de IA.
Sistema de acción.
El sistema de acción de ELIZA es radicalmente diferente de los marcos de IA tradicionales. Aquí, cada acción del agente (incluso el envío de mensajes) se considera un evento discreto. Este enfoque divide la toma de decisiones en dos fases:
Determinación de intenciones: el agente decide qué acción tomar.
Ejecutar: la acción se lleva a cabo a través de un manejador especializado, que es un módulo diseñado para realizar tareas específicas.
Esta separación libera potentes funcionalidades, como flujos de trabajo de múltiples etapas y potentes procesos de validación.
Por ejemplo, un agente puede reconocer la intención del usuario de comerciar criptomonedas, pero la ejecución real de la transacción solo se llevará a cabo después de pasar por estrictas revisiones de riesgo y pasos de validación. Esto lo convierte en una opción ideal para aplicaciones de blockchain donde la seguridad es fundamental.
Proveedores y Evaluadores.
Los proveedores de ELIZA enriquecen la conversación inyectando contexto en tiempo real, logrando así un comportamiento dinámico y receptivo de los agentes.
Imagina un 'proveedor de aburrimiento' que rastrea el compromiso del usuario a lo largo de una conversación. Si las expresiones del usuario se vuelven repetitivas o poco atractivas, este agente puede responder a ello mostrando un desinterés, imitando astutamente la interacción humana real y haciendo que la conversación se sienta más auténtica.
Cuando los proveedores colaboran con los evaluadores (el sistema de reflexión de ELIZA), esta creatividad se expande aún más. Los evaluadores analizan y extraen detalles clave de la interacción y los ingresan en una arquitectura de memoria de múltiples capas:
Historial de mensajes: seguimiento del flujo de la conversación.
Memoria de hechos: retiene hechos específicos y con marca de tiempo.
Conocimiento básico: comprende la base del agente.
Luego, los proveedores recuperan y reintroducen detalles relevantes, enriqueciendo la interacción con el agente con contexto.
Por ejemplo, si un usuario recuerda haber vendido un Lamborghini rojo hace un año, el agente de ELIZA podría mencionar esto más tarde en la conversación cuando discutan su nuevo Tesla amarillo brillante. Esta interacción entre la memoria y el contexto mejora la interacción del usuario, haciendo que el agente se sienta menos mecánico y más como un verdadero compañero.
La función ganadora de ELIZA.
Las tres innovaciones clave de ELIZA destacan su enfoque prospectivo hacia los agentes de IA. Cada una muestra cómo su equipo imagina el desarrollo de agentes autónomos en Web3.
#1: Comercio autónomo y motor de confianza.
El comercio autónomo es un juego de alto riesgo: un error puede resultar en pérdidas catastróficas. Sin embargo, a medida que los agentes de IA asumen un papel cada vez más importante en Web3, su capacidad para ejecutar transacciones de manera independiente se vuelve cada vez más esencial.
El nuevo campo de AgentFi refleja el papel clave que desempeña la agricultura de rendimiento en el auge de DeFi. Shaw y ELIZA están abordando los riesgos inherentes con un poderoso sistema de doble capa: combinando un motor de confianza con ejecuciones de comercio seguras.
Indicadores de tokens capturados en el motor de confianza.
El motor de confianza es la primera línea de defensa, utilizando verificaciones de validación avanzadas para analizar en tiempo real múltiples dimensiones de riesgo. Desde la detección de fraudes hasta la evaluación de umbrales de liquidez y distribución de tenedores, el motor asegura un riguroso escrutinio de cada transacción para evitar posibles trampas.
Por ejemplo, las transacciones están limitadas a tokens con una liquidez mínima de 1,000 dólares y una capitalización de mercado de 100,000 dólares. La concentración de tenedores de tokens está bajo estricta vigilancia, rechazando cualquier entidad única que controle más del 50% de los tokens. Estas barreras crean una red de seguridad que mitiga el riesgo de operar en un mercado deteriorado.
Sobre esta base, el sistema de gestión de posiciones de ELIZA introduce controles de riesgo dinámicos que ajustan el tamaño de las transacciones según los niveles de liquidez. El límite superior para transacciones de bajo riesgo es del 1% de la cartera, mientras que el límite para transacciones de alto riesgo puede llegar hasta el 10%. El límite total de exposición al riesgo es del 10% de la cartera, y se activa un stop-loss automático cuando la caída alcanza el 15%. Esta estructura equilibrada busca capturar oportunidades mientras se mantiene una gestión de riesgo estricta.
La ejecución de transacciones en sí está respaldada por Jupiter, el agregador líder en Solana, para lograr la mejor ruta de intercambio. Cada transacción pasa por múltiples capas de verificación antes de ejecutarse.
Un sistema de recuperación de errores se activará ante situaciones anómalas, como interrupciones de red, desequilibrios de cartera o cambios inesperados en el mercado. Detendrá las transacciones activas, cerrará posiciones de riesgo y alertará a los administradores, asegurando que el sistema se mantenga resiliente bajo presión.
“Esto no solo otorga a los agentes la capacidad de comerciar, sino que también establece un conjunto completo de salvaguardias para prevenir fallos catastróficos.” - Shaw.
Lo que realmente distingue a ELIZA en la construcción de agentes comerciales es su rueda de datos: un ciclo de retroalimentación autorreforzante que convierte el comercio en un proceso de aprendizaje iterativo. El motor de confianza construye una base de datos histórica de rendimiento comercial que registra cada recomendación y decisión.
Estos datos se convertirán en la base para perfeccionar las estrategias con el tiempo, combinando métricas cuantitativas con insights cualitativos provenientes de recomendaciones de la comunidad (en Discord). El resultado es que el agente no solo ejecuta transacciones, sino que evoluciona continuamente con cada interacción, volviéndose más inteligente y eficiente.
#2: Integración social lista para usar.
Para los desarrolladores de agentes de IA, la distribución a menudo es el mayor cuello de botella: ¿cómo hacer que más personas conozcan tu agente?
Las redes sociales a menudo son el canal principal de distribución. Sin embargo, integrar agentes a través de múltiples plataformas sociales no es fácil. Requiere una gran cantidad de trabajo de desarrollo y un mantenimiento continuo. Estos desafíos ralentizan el despliegue y la escalabilidad.
ELIZA aborda este problema de manera directa a través de un sistema completo de paquetes de clientes, simplificando así la distribución multiplataforma.
La arquitectura del cliente de ELIZA elimina la complejidad de implementaciones específicas de plataformas. Con una interfaz estandarizada, los desarrolladores requieren muy poco código adicional para desplegar sus agentes de IA en Discord, X, Telegram y puntos finales REST API personalizados. Cada paquete de cliente está diseñado a medida para su respectiva plataforma, gestionando sin problemas funciones como la integración de canales de voz de Discord, programación de publicaciones en Twitter y sistemas de mensajes en Telegram.
Tareas como el procesamiento de medios, la autenticación, la limitación de velocidad y el manejo de errores son gestionadas internamente por cada cliente. Para los desarrolladores, esto significa que pasan menos tiempo en la integración y pueden dedicar más tiempo a construir agentes de IA innovadores y de alto rendimiento.
Al eliminar las molestias de la distribución multiplataforma, ELIZA permite a los desarrolladores escalar fácilmente sus agentes y conectarse con los usuarios en cualquier momento y lugar.
Su distribución es muy simplificada.
#3: Más plugins.
El sistema de plugins de ELIZA permite a los desarrolladores ampliar fácilmente las funcionalidades centrales y agregar características personalizadas a sus agentes.
Aunque muchos desarrolladores crean plugins según sus casos de uso, la verdadera potencia del sistema radica en el intercambio comunitario. Al publicar plugins para un ecosistema más amplio, los desarrolladores pueden contribuir a la creciente biblioteca de funcionalidades listas para usar, ampliando así enormemente las capacidades de cada agente de IA en ELIZA.
El éxito de este enfoque se ve reflejado en el desarrollo vibrante de estilo 'mercado' que ha cultivado. Aquí hay algunos ejemplos de plugins impulsados por la comunidad:
• Plugin de Bootstrap: herramientas esenciales para la gestión de conversaciones.
• Plugin de generación de imágenes: funcionalidad de creación de imágenes impulsada por inteligencia artificial.
• Plugin de Solana: puntuación de confianza integrada en la blockchain.
• Plugin de TEE: proporciona un entorno de ejecución seguro para operaciones sensibles.
• Plugin de Coinbase Commerce: funcionalidad de procesamiento de pagos en criptomonedas.
El sistema de plugins de ELIZA es su ventaja estratégica y de plataforma. Al priorizar la escalabilidad, ELIZA establece las bases para un crecimiento e innovación continuos, entre los que:
Cada nuevo plugin aumenta el valor general de la plataforma.
Las contribuciones comunitarias pueden llevarse a cabo en paralelo en diferentes dominios.
El marco de agentes puede evolucionar rápidamente para adaptarse a nuevas tecnologías sin necesidad de actualizaciones centrales.
La innovación prospera en los márgenes, mientras que la plataforma central se mantiene estable y confiable.
Este es el simple ciclo de retroalimentación:
Más desarrolladores desarrollan en ELIZA → el marco soporta más funciones (como plugins) → más desarrolladores desarrollan en ELIZA.
El panorama de los agentes de IA está evolucionando rápidamente. Esto significa que la capacidad de integrar nuevas funcionalidades rápidamente determinará el éxito o fracaso de la plataforma. El sistema de plugins de ELIZA le proporciona la mejor oportunidad para mantenerse a la vanguardia, creando un ecosistema autorreforzante donde desarrolladores, usuarios y agentes pueden prosperar.
Agentes de ELIZA.
Shaw y su equipo han estado incubando algunos agentes ELIZA interesantes, cada uno demostrando el potencial de la IA en sistemas descentralizados.
Aunque estos agentes son aún 'jóvenes' desde la perspectiva de la IA, con características y capacidades en desarrollo activo, sugieren posibilidades emocionantes.
Marc AIndreessen.
Marc AIndreessen es uno de los socios de IA de ai16z, una figura fascinante y enigmática dentro del ecosistema ELIZA. Su cuenta en X está en gran medida inactiva, con solo una publicación que resume el documento de ai16z. Sin embargo, según Shaw, Marc está activo en comercio y rendimiento, probablemente aprovechando el motor de confianza y los plugins de comercio de ELIZA.
Shaw también insinuó en una entrevista de podcast el proceso de entrenamiento de Marc, revelando que esta inteligencia artificial es parte de un grupo de chat alfa compuesto por algunos de los mejores comerciantes del campo. Esto sugiere que Marc no es solo un robot comercial estándar, sino un agente en constante evolución que está aprendiendo de la experiencia humana.
Degen Spartan AI.
En contraste con la conducta tranquila de Marc, Degen Spartan AI es el hermano ruidoso y arrogante: un agente que parece haber sido entrenado con la caótica energía de 4chan, la cultura meme y Twitter criptográfico. Sus publicaciones en X mezclan perspicacias comerciales aleatorias con comentarios irreverentes, reflejando la personalidad única dentro del ecosistema ELIZA.
Se diferencia de Marc AIndreessen en que realmente tiene su propio token pump.fun, con una capitalización de mercado actual de 60 millones de dólares. Aunque aún no ha comenzado a comerciar, ya ha establecido una base para interacciones más ambiciosas. Su naturaleza impredecible lo hace tanto interesante como digno de atención, ya que los agentes de ELIZA continúan evolucionando.
El Enjambre.
Aunque el Enjambre no es un único agente, representa la grandiosa visión de Shaw: una red descentralizada compuesta por agentes de IA que pueden colaborar con los humanos y entre sí.
En este modelo, los agentes lideran a otros agentes, coordinando tareas e interactuando de manera transparente en las redes sociales. Esta transparencia intencionada busca evitar protocolos ocultos y asegurar la responsabilidad pública.
Shaw cree que el surgimiento de un enjambre de agentes es inevitable y que traerá transformaciones.
Nuestra opinión es unánime: para 2025, el enjambre de agentes impulsará la próxima ola de innovación, productos y atención en los agentes de IA de Web3. El próximo año, esperamos que los agentes de ELIZA fortalezcan su participación en actividades colaborativas a gran escala, redefiniendo el papel de la IA en Web3.
Crecimiento explosivo.
Al evaluar el desarrollo de ELIZA, la tasa de adopción de desarrolladores es un indicador clave. Como marco, el éxito de ELIZA depende de la pasión y contribución de su comunidad de desarrolladores.
Desde este punto de vista, ELIZA no solo está creciendo, sino que está experimentando un crecimiento explosivo.
En su GitHub, el número de bifurcaciones y estrellas (que representan el interés de los desarrolladores) se acerca a una aceleración vertical, similar a la clásica trayectoria de un palo de hockey.
Más impresionante es el aumento en el número de plugins y contribuciones, reflejando un ecosistema de colaboradores próspero y activo. Hasta el 12 de diciembre, tenía 3,861 estrellas en GitHub y 1,103 ramas, con 138 contribuidores. Hay más de 13,000 miembros en Discord.
Comparación con los principales marcos de agentes de código abierto existentes:
LangGraph: 7,200 estrellas y 1,100 ramas.
CrewAI: 22,400 estrellas y 3,100 bifurcaciones.
AutoGen de Microsoft: 35,700 estrellas y 5,200 bifurcaciones.
Fuente: https://www.sentientmarketcap.com/ai16z.
Para impulsar aún más este crecimiento, ai16z lanzó un fondo de creadores destinado a guiar y recompensar a los desarrolladores que trabajan en ELIZA. Esta iniciativa se beneficia de la generosa donación de Elijah, un importante titular de tokens de ai16z, quien se comprometió a reducir su propiedad del 16% al 5% y donar la diferencia a este fondo. El fondo de creadores puede acelerar la innovación y atraer nuevos talentos al ecosistema.
Sin embargo, a pesar de que el marco de ELIZA tiene un valor enorme, cómo se realizarán esos valores es todo menos sencillo. En términos concretos, es una pregunta de mil millones de dólares.
Actualmente, hay un token oficial de ELIZA aprobado por Shaw, que representa la personalidad del marco ELIZA. Incluso puedes interactuar directamente con ELIZA en su sitio web. La capitalización de mercado de este token es de 66 millones de dólares.
Sin embargo, hasta ahora, el ganador más evidente del crecimiento de ELIZA ha sido el token de inversión del DAO ai16z, cuya capitalización de mercado ha superado los impresionantes 800 millones de dólares. La comunidad y los inversores parecen ver a ai16z como un símbolo y representante tangible de Shaw, ELIZA y la visión más amplia que representa.
Economía de tokens ai16z.
La historia de ai16z comenzó con el mecanismo de recaudación de fondos de las actividades comerciales de AI Marc Andreessen. El token se lanzará en DAOS.FUN en octubre de 2024, recaudando 420.69 SOL durante su emisión inicial. En este modelo, los fondos recaudados pueden ser negociados activamente para ampliar la base de activos y generar ganancias para los titulares de tokens.
Ninguna persona (ni siquiera Shaw) puede acuñar más tokens sin pasar por la votación del DAO. Los titulares de tokens tienen poder de gobernanza, lo que les permite proponer iniciativas y votar, decidiendo así la dirección del DAO.
El fondo tiene una fecha de vencimiento incorporada: 25 de octubre de 2025. Todas las inversiones de capital y ganancias se distribuirán a los titulares de tokens ai16z en esta fecha. Si este cronograma se mantiene o se extiende dependerá del desarrollo del ecosistema en el próximo año.
Actualmente, el valor neto de ai16z (NAV) es de 17.7 millones de dólares, compuesto principalmente por sus tokens ELIZA, degenai y fxn. Esto significa que el precio de negociación del token ai16z (0.80 dólares al momento de escribir este artículo) es 50 veces su NAV, lo que a primera vista parece absurdo.
Sin embargo, los mercados eficientes rara vez se equivocan. Reflejan otros varios factores que impulsan la demanda de tokens.
1. La valoración relativa está impulsando el precio de los tokens.
La plataforma de agentes de IA es una categoría completamente nueva que ha surgido solo en los últimos meses. El mercado aún está luchando por resolver problemas fundamentales: ¿cuál es el verdadero tamaño de la oportunidad de agentes de IA? ¿Dónde ocurrirá la captura de valor?
En las primeras etapas de desarrollo, la valoración relativa a menudo se usa como referencia debido a la falta de métricas comerciales estandarizadas para comparar.
En la actualidad, la valoración de tokens de Virtuals Protocol, la principal plataforma de lanzamiento de agentes de IA en Web3, es de 1.8 mil millones de dólares, siendo el líder indiscutible del mercado. En comparación, ai16z ocupa el segundo lugar. Muchos creen que si ELIZA sigue impulsando la creación de agentes de IA más útiles e innovadores, ai16z tiene el potencial de alcanzar e incluso superar a Virtuals. Incluso apoyándose únicamente en la cuota de mente y el interés de inversores/retail.
Pero esto no es inevitable; la competencia se está intensificando. Creemos que es una carrera por el campeonato y una competencia por lo mejor.
2. Captura de valor potencial del ecosistema ELIZA.
Es bien sabido que la monetización de marcos de código abierto es muy difícil.
Para ai16z, los impulsores clave del valor futuro pueden provenir de la economía de tokens de los agentes: los agentes de IA lanzados en ELIZA devolverán una parte de sus tokens al DAO ai16z. En este sentido, el precio de los tokens de ai16z debería reflejar el porcentaje del valor total futuro generado por todos los agentes construidos en el marco de ELIZA.
¿El valor futuro es de 10 millones de dólares? ¿100 millones de dólares? ¿O 10 mil millones de dólares? Por ahora, solo se puede especular, ya que quedan muchas incógnitas, pero la trayectoria de crecimiento de ELIZA nos lleva a ser optimistas.
Actualmente, las contribuciones al DAO de ai16z son voluntarias, con varios proyectos donando entre el 1% y el 10% de sus tokens. Además, si los usuarios implementan agentes de IA en Vvaifu (la popular plataforma de lanzamiento de agentes de ELIZA), se requiere pagar 1.5 SOL y el 5% de la oferta de tokens del agente. Estas contribuciones pueden ser rastreadas en el Observatorio ELIZA.
Se especula que ai16z podría lanzar pronto un panel de lanzamiento oficial de agentes ELIZA, que obligaría a los agentes que usan la plataforma a contribuir con tokens a nivel de contrato inteligente. Sin embargo, como marco de código abierto, ELIZA aún puede usarse de forma independiente, lo que significa que no todos los proyectos deben estar vinculados a ai16z.
3. Inversión del DAO.
La visión inicial de ai16z era convertirse en un comerciante autónomo inteligente, liderado por Marc AIndreessen (AI). Hasta donde sabemos, Marc solo ha comenzado a comerciar recientemente y hay pocos detalles, por lo que es difícil evaluar cuán fuerte es la capacidad de comercio de la IA.
Sin embargo, lo interesante es el enfoque que adopta.
ai16z está construyendo un 'mercado de confianza'. En este ecosistema virtual, los agentes de IA obtienen información de la comunidad, simulan transacciones y ajustan en tiempo real sus puntajes de confianza según la efectividad de sus recomendaciones. Se espera que el libro blanco del mercado se publique antes de finales de este mes.
El objetivo es crear agentes de IA que puedan operar de manera autónoma y segura dentro de un sistema de transparencia y responsabilidad autorreforzante. El mercado de confianza es un campo de pruebas. Aunque inicialmente no se realizarán transacciones reales, este entorno permite a los agentes perfeccionar sus habilidades de manera segura, anticipando realizar transacciones en tiempo real en algún momento.
Los puntajes de confianza oscilan entre 0 y 1 (normalizados a 100), siendo una señal pública de confiabilidad, que se muestra en las tablas de clasificación para que todos la vean. Las recomendaciones de los usuarios se ingresan en el sistema, y los usuarios más confiables (con puntajes de confianza más altos) tienen un mayor peso.
Este es un ciclo de retroalimentación basado en la lógica: los agentes simulan transacciones, evalúan a los usuarios según los resultados y los puntajes de confianza de cada uno se actualizan en consecuencia. Con el tiempo, el sistema se vuelve más inteligente, más confiable y más digno de confianza.
Agregar una capa social es un perfil de confianza pública, donde se incentiva a los agentes y usuarios a construir su propia reputación. La gestión comunitaria asegura responsabilidad y transparencia.
4. Prima de atención.
Fuente: X Radar.
En el ámbito de las criptomonedas, la especulación a menudo precede a la adecuación del producto al mercado, a la generación de ingresos y a la captura de valor a largo plazo. Para ai16z, su valoración actual se debe en gran parte a su cuota de mercado en un ecosistema de agentes de IA en rápido crecimiento.
ai16z se posiciona como el marco de agentes de IA de primer nivel, con una comunidad de desarrolladores próspera y un ecosistema de rápido crecimiento.
Aquí está la narrativa de ai16z: un equipo de desarrollo 'roto' que está activamente lanzando tutoriales, creando agentes innovadores y liderando el desarrollo en el campo.
El equipo organiza un curso de desarrollo de agentes de IA cada dos semanas en X, lo que refuerza aún más su reputación. Solo la primera sesión atrajo a más de 12,000 espectadores en vivo, mostrando un gran interés en construir agentes de IA en ELIZA.
Perspectivas futuras y trampas potenciales.
Actualmente, ELIZA está firmemente arraigado en el ecosistema de Solana, pero su rápido crecimiento de plugins está sentando las bases para un futuro multichain.
El verdadero potencial de ELIZA radica en la visión de 'enjambre' de Shaw: una red descentralizada compuesta por agentes de IA que reúnen recursos y colaboran a través de ecosistemas. Este efecto de grupo puede establecer una ventaja competitiva duradera, similar a la profundidad de liquidez que impulsa el valor de los protocolos DeFi.
El objetivo final es crear un estándar abierto de comunicación de agentes, reflejando el impacto transformador de ERC-20 en la interoperabilidad de tokens.
A pesar de su gran potencial, ELIZA enfrenta uno de los desafíos más difíciles en el campo tecnológico: hacer sostenible un marco de código abierto. Si la comunidad pierde interés (por ejemplo, si el precio de los tokens sigue cayendo o surgen nuevos puntos destacados), el desarrollo puede detenerse/ralentizarse y será difícil ponerse al día.
Cuando la comunidad participa directamente en el repositorio de código y acelera el cambio, también surgen muchos desordenados: inestabilidad, documentación deficiente, caídas frecuentes y errores que perjudican la experiencia del usuario.
La mayor oportunidad del marco radica en los incentivos nativos de criptomonedas.
Si ai16z puede diseñar una economía de tokens efectiva para recompensar a los contribuyentes de ELIZA y alinearlos con el éxito de ELIZA, podría llevar proyectos de código abierto tradicionales a la senda criptográfica. Imagina un encuentro entre GitHub y DeFi, donde los contribuyentes no solo obtengan influencia, sino también verdadero valor financiero tangible.
Conclusión.
Creemos que ELIZA no es solo un marco de agentes de IA que compite con LangChain o CrewAI, tiene objetivos más grandiosos.
Es una encarnación viva de la filosofía del mercado, donde el desarrollo de código abierto prospera en un ecosistema impulsado por la colaboración y la creatividad.
Con su arquitectura modular, motor de confianza innovador y amplio sistema de plugins, ELIZA es un experimento sobre cómo la IA puede reformar el desarrollo de código abierto en sí mismo.
Lo realmente emocionante de ELIZA es que se encuentra en la intersección de tres grandes tendencias transformadoras: el auge de los agentes de IA autónomos, la madurez de los mecanismos de incentivos impulsados por criptomonedas y la evolución del modelo de desarrollo de código abierto.
Si ELIZA tiene éxito, no solo moldeará el futuro de los agentes de IA, sino que redefinirá fundamentalmente cómo construimos software.
Ahora, el mercado está bullicioso.