Autor: Evan ⨀
Compilado por: Deep Tide TechFlow
La IA es la narrativa central del ciclo actual, y muchas personas creen firmemente que este es un campo que existirá a largo plazo. Al mismo tiempo, también hay críticas razonables que señalan que la calidad de la mayoría de los agentes de IA actuales es preocupante, y que aún estamos a 3-5 años de un verdadero avance significativo de estas tecnologías.
Crypto x AI abarca múltiples niveles. Desde un punto de vista técnico, la verdadera potencialidad de la combinación de Crypto y AI radica en impulsar capacidades de razonamiento más eficientes a través de la economía criptográfica (Crypto Economics), o proporcionar acceso descentralizado a la potencia computacional. Este artículo de Delphi es un buen punto de partida para entender toda la pila tecnológica.
La imagen original es de Delphi Labs, compilada por Deep Tide TechFlow
No obstante, este artículo se centrará en el estado actual del campo de los agentes. A pesar de que la base de la pila tecnológica está experimentando muchas innovaciones emocionantes, los agentes parecen haber captado la atención general de Crypto Twitter (CT). A continuación, se presentan 5 tendencias en el campo de Crypto x AI agentes que merecen atención en su continuo desarrollo:
1. Marcos y plataformas de lanzamiento: La importancia de la acumulación de valor y el potencial a largo plazo de los marcos
La acumulación de valor (Value Accrual) se está convirtiendo en un tema cada vez más importante. ¿Por qué es esto?
Fundamentalmente, ¿por qué las personas eligen poseer un activo determinado? Generalmente, hay dos razones principales:
Creen que pueden vender el activo a un precio más alto a otros, ya que el giro de narrativas atraerá a nuevos compradores.
Con el tiempo, el activo puede generar un flujo de efectivo continuo para ellos.
Jez (@izebel_eth) mencionó en su publicación (los viejos tokens no funcionan, los nuevos son atractivos) que el factor clave que determina el rendimiento del mercado es el flujo de capital. Este punto de vista se puede resumir en dos fuentes de flujo que impulsan el aumento de precios de los activos:
Nuevos propietarios: Nuevos compradores de tokens o inversores;
Quema de tokens: Mecanismo para reducir la circulación de tokens mediante la quema o el bloqueo.
Sin embargo, a la vista de las circunstancias actuales, la mayoría de los proyectos aún no han formado un verdadero mecanismo de consumo de tokens (Token Sink) o un patrón de acumulación de valor. Por ejemplo, los tokens utilizados en terminales de agentes (como AIXBT) se asemejan más a un mecanismo de staking que a un método tradicional de acumulación de valor.
Esta es también la razón por la cual marcos como Virtuals, ai16z, Zerebro y Arc han ganado popularidad recientemente. Por ejemplo, Virtuals ha acumulado $60 millones en ingresos por protocolo. Mientras tanto, ai16z, que comenzaba como un DAO de inversión, se ha convertido en uno de los protocolos líderes en el campo desde que anunció los detalles sobre su plataforma de lanzamiento y la acumulación de valor de tokens a ser lanzados.
En la actualidad, el campo de los marcos y plataformas de lanzamiento se ha vuelto altamente competitivo, basándose en la experiencia de los primeros exitosos. Aunque aún hay dudas sobre el papel de estas plataformas de lanzamiento, especialmente cuando muchos agentes en sí mismos carecen de utilidad práctica. Sin embargo, muchos marcos (como la plataforma de lanzamiento de Eliza V2, Zentients, el programa Handshake de Arc) ni siquiera han lanzado su producto central. Si pueden atraer con éxito a desarrolladores y usuarios, aún podrían seguir liderando toda la industria.
Por qué los marcos pueden existir a largo plazo:
A pesar de que los agentes todavía presentan problemas de calidad, el marco de lanzamiento de agentes seguirá funcionando bien, ya que tienen un ajuste de mercado de productos (PMF) en el mercado especulativo. Los marcos y plataformas de lanzamiento permiten a los usuarios controlar el proceso de producción y participar en el mercado especulativo. En cierto sentido, los Virtuals ya han reemplazado a pump.fun en el ecosistema Base.
Viendo de manera más optimista, a medida que la tecnología avanza, los marcos líderes podrían dar lugar a agentes más avanzados, y los repositorios de código abierto (como Eliza) podrían acelerar aún más este proceso. Muchas plataformas de lanzamiento también están trabajando para convertirse en la capa de coordinación entre la inteligencia colectiva (Swarm) y los agentes, donde esta comunicación podría realizar la transferencia de valor a través de sus tokens. Para un análisis más detallado sobre cómo Eliza logra la captura de valor, consulte aquí.
Ejemplo:
@virtuals_io, @ai16zdao, @0xzerebro, @arcdotfun son los principales participantes en la actualidad, pero el campo de las plataformas de lanzamiento está volviéndose cada vez más concurrido. Vale la pena prestar atención a aquellos que actúan más rápidamente, tienen la mayor escalabilidad y pueden ofrecer funciones únicas: es decir, aquellos que pueden lograr funciones que otros marcos no pueden completar.
2. DeFAI: La próxima ola de agentes se centrará en la utilidad y la acumulación de valor; DeFAI (DeFi x AI) podría alcanzar primero el ajuste de mercado de productos (PMF).
Actualmente, la mayoría de los agentes solo tienen Memecoins, pero carecen de funciones prácticas. Para impulsar el desarrollo continuo en el campo de los agentes, la próxima generación de agentes necesitará resolver problemas prácticos para los usuarios. Las verdaderas nuevas oportunidades surgirán de los agentes que puedan acumular valor y tomar acción práctica. Creo que en el próximo año, esto marcará la transición de los agentes del nivel 1 al nivel 3.
La imagen original es de Bloomberg, compilada por Deep Tide TechFlow
Esta tendencia surgió por primera vez en el ámbito de DeFi. En el futuro, veremos más terminales que permitan a los usuarios expresar sus necesidades mediante lenguaje natural o entrada de voz, mientras que los agentes completarán tareas en segundo plano. Al mismo tiempo, las carteras y protocolos existentes también integrarán funciones de agentes para optimizar el proceso de experiencia del usuario.
Detalles del tweet
Detalles del tweet
Ejemplo:
@AIWayfinder
@griffaindotcom
@HeyAnonai
@LimitusIntel
@neur_sh
Para un análisis más profundo sobre esta categoría, consulte aquí.
3. Capa de consumo - Agentes de entretenimiento, mundos autónomos y juegos: los agentes basados en atención evolucionarán hacia personalidades más complejas e interacciones multimedia, impulsando la próxima ola de tecnología de juegos y metaverso.
现有智能体的一个主要问题是同质化严重，逐渐趋于简单的聊天机器人形式。虽然一些智能体项目正在转向基础设施开发（许多项目已经开始这样做），另一些项目则专注于开发实用的产品或应用，而也有一些项目可能继续走“注意力代币”的路线。然而，下一代注意力智能体将更加完善，不仅具备更复杂的个性，还能实现更丰富的互动体验。这可能体现在音视频呈现形式，甚至赋予智能体 3D 形象和物理实体。
Ya ha habido algunos intentos tempranos, como el que mencionó Jeffy para dar cuerpo a Zerebro, algunos agentes KOL de atención publican directamente a través de video y son utilizados para plataformas de contenido de video corto como TikTok. Slopfather y Ropirito son dos casos tempranos de agentes que utilizan video.
En el futuro, más agentes agregarán estas funciones, haciéndolos más dinámicos. El ajuste de mercado de productos (PMF) en este campo se logrará principalmente a través de la capa de consumidores, donde los usuarios pueden querer crear compañeros de agentes personalizados o interactuar con KOLs. Esta tendencia ya ha ocurrido fuera del ámbito de las criptomonedas, donde los usuarios comunes han interactuado durante cientos de horas con compañeros de IA en plataformas como Character.ai. Cabe destacar que Google adquirió recientemente Character.ai por $2.7 mil millones, lo que subraya aún más el potencial de este campo.
Además, estos agentes "3D" pueden encontrar un ajuste de mercado de productos (PMF) en la capa de consumo existente, especialmente en los campos de los juegos y el metaverso. Los agentes pueden inyectar historias de fondo más profundas en el mundo virtual. Imagínese un NPC que sea un agente; no solo puede completar tareas de manera autónoma, sino que también puede jugar juegos por sí mismo y tener una memoria y personalidad en constante evolución. A través de los agentes, el mundo virtual en los juegos puede lograr un funcionamiento realmente autónomo.
Ejemplo:
Infraestructura: Proporcionar marcos y herramientas para desarrollar agentes más interactivos y personalizados
@soulgra_ph - Proporciona herramientas para ayudar a los agentes a tener memorias y personalidades más personalizadas.
@HoloworldAI ha establecido asociaciones en Web2 con empresas como L’Oreal, Bilibili y Fox para crear avatares digitales.
Juegos y metaverso: Mundos virtuales y agentes autónomos.
@hyperfy_io - Una plataforma de metaverso que permite a los usuarios crear mundos virtuales y es compatible con complementos de Eliza.
@ParallelColony - Un juego de simulación de IA donde los agentes son los jugadores y puedes interactuar con ellos.
Consulte el tweet para más detalles
@digimon_tech - Un juego biológico similar a (Pokémon), donde los organismos evolucionan espiritualmente según la interacción.
smolverse - Utiliza Eliza y presenta un personaje de agente impulsado por LLM que realiza tareas en el mundo virtual según las órdenes del usuario.
4. Organizaciones de agentes: La nueva evolución de DAO
Las organizaciones descentralizadas de agentes (Decentralized Agentic Organizations) son la próxima forma de evolución de DAO. Las inteligencias colectivas (Swarms) o sistemas multiagente (Multi-agent Systems) son prometedores, ya que pueden tener capacidades de coordinación para ejecutar estrategias avanzadas similares a las de las empresas. En comparación con un gran modelo único, un grupo heterogéneo que colabore a través de varios agentes o modelos especializados podría ser más eficiente.
Aunque los agentes completamente autónomos y la inteligencia colectiva pueden tardar un tiempo en materializarse, la próxima generación de DAO probablemente incluirá interacciones entre humanos e inteligencia colectiva. Este modelo puede reducir la ineficiencia burocrática y disminuir los costos y el tiempo que los humanos tardan en completar tareas. Desde una perspectiva de desarrollo, la transición de los agentes de un modelo de ingresos único a un modelo de ingresos organizacional completo será la próxima dirección de evolución.
Ejemplo:
Infraestructura de grupos de agentes: Algunos proyectos están enfocándose en proporcionar soporte de infraestructura para sistemas multiagente, como @swarmnode y @joinFXN. Estos proyectos se dedican principalmente al desarrollo de marcos de multiagente y la optimización de mecanismos de coordinación. Al mismo tiempo, algunos marcos de agentes convencionales, como @0xzerebro y @ai16zdao, también han declarado su intención de construir en este nivel, impulsando aún más el desarrollo de sistemas multiagente.
Plataforma de lanzamiento de DAO: Actualmente, observamos que los DAO de inversión son uno de los campos más activos. Creo que @daosdotfun es la primera plataforma principal de lanzamiento de DAO que ha dado lugar a ai16z. Además, algunas nuevas plataformas de lanzamiento han comenzado a emerger, como @daosdotworld, donde los fondos impulsados por IA (como @3berascapital_) están atrayendo cada vez más atención.
5. Agentes verificables: Hacia la autonomía y el agente económico
Hoy en día, la mayoría de los agentes aún requieren una gran cantidad de intervención humana. Sin embargo, la próxima generación de agentes avanzará hacia una verdadera autonomía, comenzando por la gestión de sus propios fondos.
El punto de convergencia entre los agentes y la tecnología criptográfica radica en que la tecnología criptográfica proporciona la infraestructura financiera necesaria para lograr una verdadera agencia económica. Sin embargo, en la actualidad, la mayoría de las tesorerías de los agentes están inactivas o son gestionadas por equipos humanos. Para lograr una agencia económica real, los agentes necesitan tener la capacidad de gestionar sus propios fondos. Esta capacidad transformará el comportamiento de los agentes, por ejemplo, al imponer restricciones económicas que les hagan asumir costos de razonamiento. Este mecanismo es similar al "darwinismo", donde los agentes deben generar ingresos para sobrevivir.
Ejemplo:
@freysa_ai - Es uno de los primeros agentes en controlar sus propias claves y ha mostrado un rendimiento excepcional (incluso atrajo la atención de Elon). Recientemente anunciaron el desarrollo de un marco que permite a los agentes lograr una autonomía verificable basada en un entorno de ejecución confiable (TEE) y el control de sus propias claves.
Consulte el tweet para más detalles
@LitProtocol - Proporciona un marco de agentes que permite a los agentes autónomos realizar transacciones en la cadena mediante el almacenamiento y la ejecución del sistema a través de claves privadas.
@galadriel_AI - Lanzó un SDK llamado "Prueba de Sentiencia" que permite a los desarrolladores verificar la autonomía de los agentes en la cadena.
Consulte el tweet para más detalles
Conclusión: En el mundo de blockchain, es más probable que seamos testigos del surgimiento de mil millones de agentes de IA en lugar de mil millones de usuarios humanos.
Para los usuarios humanos, la tecnología criptográfica a menudo crea obstáculos debido a operaciones complejas y una experiencia de usuario poco amigable, pero estos problemas no existen para los agentes. Desde la interacción entre humanos y agentes, el futuro del desarrollo de Crypto y AI evolucionará hacia interacciones directas entre agentes. En este modelo, una gran cantidad de agentes autónomos interactuarán y realizarán transacciones en la blockchain de manera única.
"Para que los agentes tengan la capacidad de actuar como agentes económicos (por ejemplo, incentivar comportamientos, pagar tarifas de servicio y coordinar actividades en el mundo real), necesitan poder gestionar y utilizar fondos. La tecnología criptográfica es el núcleo de estos agentes, y la blockchain les proporciona una vía financiera sin permisos. Las stablecoins y las blockchains L1 de alto rendimiento son herramientas ideales para lograr transacciones de bajo costo, globales y disponibles las 24 horas." - (Declaración y perspectivas de Año Nuevo de Sam Altman: poner herramientas excepcionales en manos de las personas, se espera que los primeros agentes de IA se unan al mercado laboral este año)
A pesar de que diversos relatos y tendencias emergen constantemente, la economía de agentes basada en blockchain tiene motivos reales para generar expectativas sobre el futuro. Quizás, muchos casos de uso reales, DAO y agentes capaces de generar ingresos estén más cerca de lo que imaginamos.
