Autor: Teng Yan, líder de ChainofThought; ChappieOnChain, contribuyente clave de ChainofThought; Compilado por: 0xjs@金色财经
Puntos clave del artículo:
ELIZA es una arquitectura modular de código abierto, destinada a construir agentes de IA que interactúan sin problemas con usuarios y sistemas de blockchain.
Es la encarnación viviente 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, basándose en su motor de confianza y mercado de confianza para lograr operaciones seguras y responsables.
El sistema de plugins es la ventaja estratégica de ELIZA, impulsando la rueda de crecimiento: más desarrolladores → más plugins → más desarrolladores.
Desde muchas métricas de desarrolladores, la popularidad de ELIZA está en una explosión, lo que es muy prometedor.
A corto plazo, la valoración relativa entre plataformas de agentes de IA y la creciente cuota de mercado impulsan los movimientos de precios de ai16z. A medio plazo, la inversión en DAO y la captura de valor de los agentes del ecosistema de ELIZA podrían aumentar significativamente su valoración.
ELIZA realmente enfrenta uno de los mayores desafíos en el ámbito tecnológico: hacer sostenible el marco de código abierto. Sin los incentivos adecuados, existe incertidumbre en la monetización, el desarrollo puede volverse caótico y el interés de la comunidad también puede decaer.
Cada ola de innovación criptográfica tiene sus pioneros.
2017 fue el año de la revolución ICO, donde líderes de proyectos ambiciosos (y muchos estafadores) nos atraían con promesas de tecnologías innovadoras empaquetadas en whitepapers.
Para 2020, DeFi alcanzó su punto máximo, 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 refleja en protocolos como Virtuals. Este es un estilo de diseño metódico, intencionado y centralizado que enfatiza la precisión y la planificación cuidadosa. Detallamos anteriormente el marco de agentes de Virtuals, y estamos muy emocionados por su potencial.
Por otro lado, fiel a las raíces de las criptomonedas, existe un enfoque de mercado: un modelo descentralizado y de libre albedrío, en el que el desarrollo se siente más como jazz: impredecible, colaborativo y en constante evolución. Este es el dominio de Shaw, un programador autodidacta e ingenioso y defensor del 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, al mismo tiempo que contribuyen directamente a los protocolos principales. El estilo de liderazgo abierto de Shaw refleja el espíritu de AI Marc Andreessen, el 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.
Exploraremos los principios que impulsan el diseño de ELIZA, la comunidad que cultiva y los lugares donde podría generarse valor en este ecosistema de rápido crecimiento.
Principios internos de ELIZA.
Sabemos cuál preferimos.
En esencia, ELIZA ofrece una arquitectura modular para crear agentes de IA que pueden interactuar sin problemas con usuarios y sistemas de blockchain. Aunque comparte nombre con el icónico chatbot de los años 60, esta versión de ELIZA es una audaz reimaginación. Para ser sinceros, 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 con detalle la personalidad del agente. Se puede considerar como la construcción de un personaje digital, y los desarrolladores de agentes pueden moldear la identidad de su agente a través de seis elementos clave:
Conocimiento: ¿Qué entienden los agentes de IA?
Lore: La historia de fondo del agente: su base narrativa.
Estilo: Desde el tono de conversación hasta respuestas específicas para ciertos medios, los agentes pueden ajustar su estilo según plataformas como Discord o X.
Temas: Intereses o áreas de especialización en los que el agente tiene pasión.
Adjetivos: Cómo el agente se describe a sí mismo: ¿peculiar, profesional o irreverente?
Ejemplos: Los desarrolladores pueden guiar el comportamiento proporcionando mensajes de ejemplo, afinando así las interacciones.
En ELIZA, el archivo de personalidad equivale al diseño de UI en software tradicional. Define la experiencia del usuario y la forma en que interactúa con el agente.
Al integrar capacidades de recuperación mejorada generativa (RAG) incorporadas, ELIZA permite a los agentes acceder a la base de conocimientos mientras consulta. Esto elimina la complejidad de mantener la consistencia de la personalidad a través de plataformas.
Permite a los desarrolladores centrarse en lo que realmente importa: crear personajes vívidos 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 seguimiento de estado. Esta arquitectura permite a los desarrolladores evitar el arduo trabajo de construir infraestructura y centrarse en lo que hace que sus agentes sean únicos.
El diseño y despliegue rápido de prototipos se vuelve más fácil, 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 AI tradicionales. Aquí, cada acción del agente (incluso enviar un mensaje) se considera un evento discreto. Este enfoque divide la toma de decisiones en dos etapas:
Determinación de la intención: el agente decide qué acción tomar.
Ejecución: la acción se lleva a cabo a través de un manejador especializado, que es un módulo diseñado para realizar tareas específicas.
Esta separación libera poderosas funcionalidades, como flujos de trabajo de múltiples etapas y rigurosos procesos de verificación.
Por ejemplo, el agente puede identificar la intención del usuario de comerciar criptomonedas, pero la ejecución real de la transacción solo ocurrirá después de pasar por rigurosas verificaciones y pasos de validación. Esto lo convierte en una opción ideal para aplicaciones de blockchain donde la seguridad es crucial.
Proveedores y evaluadores.
Los proveedores de ELIZA enriquecen el diálogo al inyectar contexto en tiempo real, logrando un comportamiento de agente dinámico y receptivo.
Imagina un 'proveedor de aburrimiento' que pueda rastrear el nivel de participación del usuario durante una conversación. Si las expresiones del usuario se vuelven repetitivas o poco atractivas, este agente podría responder mostrando apatía, imitando astutamente la interacción humana real para hacer que la conversación se sienta más auténtica.
Cuando el proveedor colabora con el evaluador (el sistema de reflexión de ELIZA), esta creatividad se expande aún más. El evaluador analiza y extrae detalles clave de la interacción y los introduce en una arquitectura de memoria de múltiples capas:
Registro histórico de mensajes: seguimiento del flujo de diálogo.
Memoria de hechos: retención de hechos específicos con marcas de tiempo.
Conocimiento central: comprensión básica del agente.
Entonces, el proveedor recupera y reintegra detalles relevantes, enriqueciendo la interacción con el agente.
Por ejemplo, si un usuario recuerda haber vendido un Lamborghini rojo hace un año, el agente de ELIZA puede mencionarlo más tarde al discutir su nuevo Tesla amarillo brillante. Esta interacción entre la memoria y el contexto mejora la interacción del usuario, haciendo que los agentes se sientan menos mecánicos y más como verdaderos compañeros.
Las funciones ganadoras de ELIZA.
Las tres innovaciones centrales 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 llevar a pérdidas catastróficas. Sin embargo, a medida que los agentes de IA desempeñan un papel cada vez más importante en Web3, su capacidad para ejecutar transacciones de forma independiente se vuelve cada vez más esencial.
El nuevo campo emergente de AgentFi refleja el papel clave que desempeña la agricultura de rendimiento en el auge de DeFi. Shaw y ELIZA enfrentan los riesgos inherentes con un sólido sistema de doble capa: combinación del motor de confianza y ejecución de transacciones seguras.
Métricas de Token capturadas en el motor de confianza.
El motor de confianza es la primera línea de defensa, adoptando verificaciones avanzadas para analizar en tiempo real múltiples dimensiones de riesgo. Desde detectar fraudes hasta evaluar umbrales de liquidez y distribución de tokens, este motor garantiza una rigurosa revisión de cada transacción para prevenir 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 es monitoreada de cerca, rechazando cualquier entidad única que controle más del 50% de los tokens. Estas salvaguardias crean una red de seguridad que mitiga el riesgo de realizar transacciones en mercados dañados.
Sobre esta base, el sistema de gestión de posiciones de ELIZA introduce controles de riesgo dinámicos que ajustan el tamaño de la transacción según el nivel de liquidez. El límite de 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%. Este marco estructurado logra un equilibrio entre aprovechar oportunidades y mantener una estricta gestión de riesgos.
La ejecución de transacciones está respaldada por Jupiter, el principal agregador en Solana, para lograr las mejores rutas de intercambio. Cada transacción pasa por múltiples capas de validación antes de ser ejecutada.
El sistema de recuperación de errores se activa en caso de situaciones anómalas, como interrupciones de red, desequilibrio de billetera o cambios inesperados en el mercado. Pausa las transacciones activas, cierra posiciones de riesgo y alerta 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 toda una serie de contrapesos para prevenir fallos catastróficos." - Shaw.
Lo que realmente distingue a ELIZA en la construcción de agentes de trading es su rueda de datos: un ciclo de retroalimentación auto-reforzante que transforma el trading en un proceso de aprendizaje iterativo. El motor de confianza construye una base de datos histórica de desempeño comercial, registrando cada recomendación y decisión.
Estos datos se convertirán en la base para perfeccionar las estrategias con el tiempo, combinando métricas cuantitativas con conocimientos cualitativos provenientes de las sugerencias de la comunidad (en Discord). El resultado es que el agente no solo ejecuta transacciones, sino que evoluciona constantemente 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 suelen ser el principal canal de distribución. Sin embargo, integrar agentes a través de múltiples plataformas sociales no es fácil. Requiere una gran cantidad de trabajo de desarrollo y mantenimiento continuo. Estos desafíos ralentizan el despliegue y la escalabilidad.
ELIZA aborda este problema a través de un completo sistema de paquetes de cliente, simplificando la distribución multiplataforma.
La arquitectura del cliente de ELIZA elimina la complejidad de las implementaciones específicas de la plataforma. Con interfaces estandarizadas, los desarrolladores necesitan muy poco código adicional para desplegar sus agentes de IA en Discord, X, Telegram y puntos finales REST personalizados. Cada paquete de cliente está adaptado a su respectiva plataforma, gestionando sin problemas características como la integración de canales de voz en Discord, programación de publicaciones en Twitter y sistemas de mensajes en Telegram.
Tareas como el procesamiento de medios, autenticación, limitación de velocidad y manejo de errores son gestionadas internamente por cada cliente. Para los desarrolladores, esto significa que pasan menos tiempo integrando 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 expandir fácilmente sus agentes y conectarse con los usuarios en cualquier lugar.
Su distribución es muy simplificada.
#3: Más plugins.
El sistema de plugins de ELIZA permite a los desarrolladores expandir fácilmente las funcionalidades centrales y agregar características personalizadas a sus agentes.
Si bien muchos desarrolladores crearán plugins basados en sus propios casos de uso, la verdadera fortaleza de este sistema radica en el compartir comunitario. Al publicar plugins para un ecosistema más amplio, los desarrolladores pueden contribuir a la creciente biblioteca de funcionalidades listas para usar, ampliando enormemente las capacidades de cada agente de IA en ELIZA.
El éxito de este enfoque se refleja en el desarrollo vibrante y 'estilo mercado' que ha cultivado. Aquí hay algunos ejemplos de plugins impulsados por la comunidad:
• Plugin Bootstrap: Herramienta esencial para la gestión de diálogos.
• Plugin de generación de imágenes: Funcionalidad de creación de imágenes impulsada por IA.
• Plugin de Solana: puntuación de confianza integrada para la integración de blockchain.
• Plugin TEE: Proporciona un entorno de ejecución seguro para operaciones sensibles.
• Plugin 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 el crecimiento y la innovación continuos, en el que:
Cada nuevo plugin añade valor general a la plataforma
Las contribuciones comunitarias pueden realizarse en paralelo en diferentes áreas
El marco del agente puede evolucionar rápidamente para adaptarse a nuevas tecnologías sin necesidad de actualizaciones centrales.
La innovación prospera en la periferia, mientras que la plataforma central se mantiene estable y confiable.
Esta es la rueda de impulso simple:
Más desarrolladores trabajan en ELIZA → el marco admite más funciones (como plugins) → más desarrolladores trabajan 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 de la plataforma. El sistema de plugins de ELIZA le brinda la mejor oportunidad de mantenerse a la vanguardia, creando un ecosistema auto-reforzante donde desarrolladores, usuarios y agentes pueden florecer.
Agentes de ELIZA.
Shaw y su equipo han estado incubando algunos agentes interesantes de ELIZA, cada uno de los cuales muestra el potencial de la IA en sistemas descentralizados.
Aunque estos agentes son aún 'jóvenes' desde la perspectiva de la IA, sus características y capacidades están en activo desarrollo, lo que sugiere posibilidades emocionantes.
Marc Andreessen.
Marc Andreessen es uno de los socios de IA de ai16z, una figura fascinante y enigmática dentro del ecosistema ELIZA. Su cuenta en X está prácticamente inactiva, con solo una publicación que describe el documento de ai16z. Sin embargo, según Shaw, Marc está activamente operando y cultivando rendimiento, probablemente aprovechando el motor de confianza y los plugins de transacción de ELIZA.
Shaw también insinuó en una entrevista de podcast el proceso de entrenamiento de Marc, revelando que esta IA es parte de un grupo de chat alfa, compuesto por algunos de los mejores traders en el campo. Esto sugiere que Marc no es solo un robot de trading estándar, sino un agente en constante evolución que aprende de la experiencia humana.
Degen Spartan AI.
En marcado contraste con los modales reservados de Marc, Degen Spartan AI es un hermano ruidoso y arrogante: un agente que parece haber sido entrenado en la energía caótica de 4chan, la cultura Meme y Crypto Twitter. Sus publicaciones en X mezclan ideas aleatorias sobre transacciones con comentarios irreverentes, reflejando la personalidad única dentro del ecosistema de ELIZA.
Lo que lo diferencia de Marc Andreessen es que realmente tiene su propio token pump.fun, que actualmente tiene un valor de mercado de 60 millones de dólares. Aunque aún no ha comenzado a operar, ha sentado las bases para interacciones más ambiciosas. Su carácter impredecible lo hace tanto interesante como digno de atención, ya que los agentes de ELIZA están en constante evolución.
El enjambre
Aunque el enjambre no es un solo agente, representa la gran visión de Shaw: una red descentralizada de agentes de IA que pueden colaborar con humanos y entre sí.
En este modelo, los agentes lideran a otros agentes, coordinando tareas y interactuando de manera transparente en las redes sociales. Esta transparencia intencionada busca evitar protocolos ocultos y asegurar la responsabilidad pública.
Shaw cree que la aparición de enjambres de agentes es inevitable y traerá transformación.
Nuestra opinión es coincidente: para el 2025, el enjambre de agentes impulsará la próxima ola de innovación, productos y atención para los agentes de IA en Web3. El próximo año, esperamos que los agentes de ELIZA fortalezcan su participación en actividades de colaboración a gran escala, redefiniendo el papel de la IA en Web3.
Crecimiento acelerado.
Al evaluar el desarrollo de ELIZA, un indicador clave es la tasa de adopción de los desarrolladores. Como marco, el éxito de ELIZA depende del entusiasmo y la contribución de su comunidad de desarrolladores.
Desde este punto de vista, ELIZA no solo está creciendo, sino que está en un crecimiento explosivo.
En su GitHub, la cantidad de bifurcaciones y estrellas (que representan el interés de los desarrolladores) se acerca a la aceleración vertical, similar a la clásica trayectoria de hockey stick.
Más impresionante es el aumento en la cantidad de plugins y contribuciones, que refleja el floreciente y activo ecosistema de contribuyentes. Hasta el 12 de diciembre, contaba con 3,861 estrellas en GitHub y 1,103 bifurcaciones, con 138 contribuyentes. 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 bifurcaciones.
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 para creadores, destinado a guiar y recompensar a los desarrolladores que trabajan en ELIZA. Esta iniciativa se benefició de la generosa donación de Elijah, un importante poseedor de tokens de ai16z, quien se comprometió a reducir su participación del 16% al 5% y donar la diferencia a este fondo. El fondo para creadores puede acelerar la innovación y atraer nuevos talentos al ecosistema.
Sin embargo, aunque el marco de ELIZA tiene un enorme valor, cómo se realizará finalmente ese valor está lejos de ser sencillo. En términos precisos, es un problema de mil millones de dólares.
Actualmente, hay un token oficial de ELIZA aprobado por Shaw que representa la personalización del marco de 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 DAO ai16z, cuya capitalización de mercado ha superado los impresionantes 800 millones de dólares. La comunidad e inversores parecen ver a ai16z como un símbolo y representación tangible de Shaw, ELIZA y la visión más amplia que encarna.
Economía de tokens de ai16z.
La historia de ai16z comenzó con el mecanismo de recaudación de fondos de las actividades de trading de AI Marc Andreessen. El token se lanzó en octubre de 2024 en DAOS.FUN, recaudando 420.69 SOL durante la emisión inicial. En este modelo, los fondos recaudados pueden ser activamente negociados para expandir la base de activos y generar ganancias para los poseedores de tokens.
Ninguna persona (ni siquiera Shaw) puede acuñar más tokens sin una votación del DAO. Los poseedores de tokens tienen derechos de gobernanza, lo que les permite proponer iniciativas y votar, determinando 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 poseedores de tokens de 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 (NAV) de ai16z es de 17.7 millones de dólares, compuesto principalmente por los tokens de ELIZA, degenai y fxn. Esto significa que el precio de negociación del token de ai16z (0.80 dólares al momento de escribir este artículo) es 50 veces su NAV, lo cual puede parecer absurdo a primera vista.
Sin embargo, los mercados eficientes rara vez se equivocan. Reflejan varios otros factores que impulsan la demanda de tokens.
1. La valoración relativa está impulsando el precio del token.
Las plataformas de agentes de IA son una categoría completamente nueva que solo apareció hace unos meses. El mercado aún está luchando por resolver problemas fundamentales: ¿cuál es la verdadera escala 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 de negocio estandarizadas para comparar.
Actualmente, la valoración del token de Virtuals Protocol, la plataforma líder de lanzamiento de agentes de IA en Web3, es de 1.8 mil millones de dólares, siendo el líder indiscutido 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 si solo se basa en la cuota de mercado y el interés de inversores/retailers.
Pero esto no es una certeza; la competencia está intensificándose. Creemos que esta es una carrera por el campeonato y también la mejor competencia.
2. Captura de valor potencial en el ecosistema ELIZA.
Es bien sabido que la monetización de marcos de código abierto es muy difícil.
Para ai16z, los principales impulsores 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 de ai16z. Desde esta perspectiva, el precio del token de ai16z debería reflejar el porcentaje del valor total futuro generado por todos los agentes construidos dentro del 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 hay demasiadas incógnitas, pero la trayectoria de crecimiento de ELIZA nos inclina a ser optimistas.
Actualmente, las contribuciones al DAO de ai16z son voluntarias, y varios proyectos han donado entre el 1% y el 10% de sus tokens. Además, si los usuarios implementan agentes de IA utilizando el marco ELIZA en Vvaifu (una popular plataforma de lanzamiento de agentes de ELIZA), deberán pagar una tarifa de 1.5 SOL y el 5% del suministro de tokens del agente. Estas contribuciones pueden ser rastreadas en ELIZA Observatory.
Se especula que ai16z podría lanzar pronto un panel de lanzamiento oficial de agentes de ELIZA, obligando a los agentes que utilizan la plataforma a contribuir con tokens a nivel de contrato inteligente. Sin embargo, como un marco de código abierto, ELIZA aún puede usarse de manera independiente, lo que significa que no todos los proyectos tienen que estar vinculados a ai16z.
3. Inversión DAO.
La visión inicial de ai16z era convertirse en un trader autónomo inteligente, dirigido por Marc Andreessen (AI). Hasta donde sabemos, Marc ha comenzado a operar recientemente y hay pocos detalles, por lo que es difícil evaluar cuán fuerte es la capacidad de trading de la IA.
Sin embargo, lo interesante es el enfoque que está tomando.
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 sugerencias. Se espera que el libro blanco de este mercado se publique a 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 auto-reforzante. El mercado de confianza es un campo de pruebas. Aunque inicialmente no se realizan transacciones reales, este entorno permite a los agentes perfeccionar sus habilidades de manera segura, anticipando el momento en que puedan operar en tiempo real.
El puntaje de confianza varía de 0 a 1 (normalizado a 100), y es un indicador público de confiabilidad que se muestra en un ranking para que todos lo vean. Las recomendaciones de los usuarios se introducen en el sistema, y los usuarios con mayor credibilidad (con puntajes de confianza más altos) tienen más peso.
Es un ciclo de retroalimentación basado en lógica: los agentes simulan transacciones y evalúan a los usuarios según los resultados, actualizando así el puntaje de confianza de cada uno. 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, que incentiva a los agentes y usuarios a construir su propia reputación. La gestión comunitaria garantiza la responsabilidad y transparencia.
4. Prima de atención.
Fuente: X Radar.
En el ámbito de las criptomonedas, la especulación a menudo precede al ajuste del producto, la generación de ingresos y la captura de valor a largo plazo. Para ai16z, su valoración actual se debe en gran medida a su participación en el floreciente ecosistema de agentes de IA.
ai16z se posiciona como el principal marco de agentes de IA, con una comunidad de desarrolladores floreciente y un ecosistema de rápido crecimiento.
Aquí está la narrativa de ai16z: un equipo de desarrollo 'roto' que está activamente publicando tutoriales, creando agentes innovadores y liderando el desarrollo en este campo.
El equipo organiza cursos de desarrollo de agentes de IA en X cada dos semanas, consolidando aún más su reputación. Solo el primer curso atrajo a más de 12,000 espectadores en vivo, mostrando el gran interés de la gente por construir agentes de IA en ELIZA.
Perspectivas futuras y trampas potenciales
Actualmente, ELIZA está firmemente arraigada en el ecosistema de Solana, pero su rápido crecimiento en el sistema 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 de agentes de IA que agrupan recursos y colaboran a través de ecosistemas. Este efecto de grupo puede construir ventajas competitivas duraderas, similar a cómo la profundidad de liquidez impulsa el valor de los protocolos DeFi.
El objetivo final es crear un estándar abierto para la comunicación de agentes que refleje el impacto transformador de ERC-20 en la interoperabilidad de tokens.
A pesar del gran potencial de ELIZA, enfrenta uno de los mayores desafíos en el ámbito tecnológico: hacer sostenible el marco de código abierto. Si la comunidad pierde interés (por ejemplo, si el precio del token sigue cayendo o surgen nuevos focos de atención), el desarrollo se detiene/retrasa y se vuelve difícil alcanzar el ritmo.
Cuando la comunidad se involucra directamente en el código y acelera los cambios, también surge mucho caos: inestabilidad, documentación incompleta, frecuentes caídas y errores que afectan la experiencia del usuario.
La mayor oportunidad del marco radica en los incentivos nativos de criptografía.
Si ai16z puede diseñar una economía de tokens efectiva para recompensar a los contribuyentes de ELIZA y alinearlos con el éxito de ELIZA, entonces puede llevar proyectos de código abierto tradicionales al ámbito del cifrado. Imagina GitHub encontrándose con DeFi, donde los contribuyentes no solo obtienen influencia, sino también un 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 la encarnación viviente 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, su innovador motor de confianza y su amplio sistema de plugins, ELIZA es un experimento sobre cómo la IA puede redefinir el desarrollo de código abierto en sí mismo.
Lo verdaderamente emocionante de ELIZA es que se sitúa en la intersección de tres tendencias transformadoras: el surgimiento de agentes de IA autónomos, la maduración de mecanismos de incentivos impulsados por criptografía y la evolución del modelo de desarrollo de código abierto.
Si ELIZA tiene éxito, no solo dará forma al futuro de los agentes de IA, sino que redefinirá fundamentalmente la forma en que construimos software.
Ahora, el mercado está bullicioso.