AI es la narrativa central del ciclo actual, muchos creen firmemente que este es un campo que existirá a largo plazo. Al mismo tiempo, también hay críticas razonables que afirman que la calidad de la mayoría de los agentes de AI actuales deja mucho que desear, y que estamos a 3-5 años de distancia de lograr un avance significativo en estas tecnologías.
Crypto x AI abarca múltiples niveles. Desde una perspectiva técnica, la combinación de Crypto y AI tiene un verdadero potencial para impulsar capacidades de razonamiento más eficientes a través de la economía criptográfica (Crypto Economics), o proporcionar acceso descentralizado a poder computacional. Este artículo de Delphi es un buen punto de partida para entender todo el stack tecnológico.
La imagen original es de Delphi Labs, compilada por TechFlow.
Sin embargo, este artículo se centrará en el estado actual del campo de los agentes. A pesar de que la capa base de la tecnología está experimentando muchas innovaciones emocionantes, los agentes parecen haber captado una atención generalizada en el Crypto Twitter (CT) mainstream. A continuación, se presentan 5 tendencias a seguir en el campo de los agentes de Crypto x AI en desarrollo continuo:
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? Por lo general, hay dos razones principales:
Creen que pueden vender ese activo a un precio más alto a otros, ya que la rotación de narrativas atraerá a nuevos compradores.
Con el tiempo, ese activo podrá generar flujos de efectivo continuos para ellos.
Jez (@izebel_eth) en su publicación (Los viejos tokens no funcionan, los nuevos son los que brillan) mencionó que el factor clave que determina el rendimiento del mercado es el flujo de capital. Este punto de vista puede resumirse en dos fuentes de flujo que impulsan el aumento de precios de activos:
Nuevos poseedores: Nuevos compradores o inversores de tokens;
Quema de tokens: Mecanismo para reducir la circulación de tokens mediante su quema o bloqueo.
Sin embargo, en la actualidad, la mayoría de los proyectos aún no han formado un verdadero mecanismo de consumo de tokens (Token Sink) o un modelo de acumulación de valor. Por ejemplo, el token que utilizan los terminales de agentes (como AIXBT) se asemeja más a un mecanismo de staking, en lugar de al método tradicional de acumulación de valor.
Esa es también una de las razones por las que marcos como Virtuals, ai16z, Zerebro y Arc han ganado popularidad recientemente. Por ejemplo, Virtuals ha acumulado 60 millones de dólares en ingresos de protocolo. Y ai16z, que comenzó como un DAO de inversión, se ha convertido en uno de los principales protocolos en el campo desde que anunció los detalles sobre su próximo lanzamiento de plataforma y acumulación de valor relacionado con tokens.
Actualmente, el campo de los marcos y plataformas de lanzamiento se ha vuelto altamente competitivo, apoyándose en la experiencia de los primeros en tener éxito. Aunque existen dudas sobre el papel de estas plataformas de lanzamiento en el mercado, 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 logran atraer con éxito a desarrolladores y usuarios, aún podrían continuar liderando toda la industria.
Por qué los marcos pueden existir a largo plazo:
Incluso si los agentes actualmente presentan problemas de calidad, los marcos de lanzamiento de agentes seguirán teniendo un buen desempeño, ya que tienen adecuación de producto al mercado (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 cierta medida, Virtuals ya ha reemplazado a pump.fun en el ecosistema de Base.
Viendo de manera más optimista, a medida que la tecnología avanza continuamente, los marcos líderes pueden dar lugar a agentes más avanzados, y las bibliotecas de código abierto (como Eliza) acelerarán aún más este proceso. Muchas plataformas emergentes también están esforzándose por convertirse en la capa de coordinación para la comunicación entre la inteligencia colectiva (Swarm) y los agentes, siendo que esta comunicación podría facilitar la transferencia de valor a través de su token. Un análisis más detallado sobre cómo Eliza logra la captura de valor se puede encontrar aquí.
Ejemplo:
@virtuals_io, @ai16zdao, @0xzerebro, @arcdotfun son los principales participantes en la actualidad, pero el campo de las plataformas de lanzamiento se está volviendo cada vez más concurrido. Vale la pena prestar atención a aquellos marcos que actúan más rápido, que tienen mayor escalabilidad y que pueden ofrecer funcionalidades únicas, es decir, aquellos que pueden lograr funciones que otros marcos no pueden.
2.DeFAI: La próxima ola de agentes se centrará en la utilidad y la acumulación de valor, DeFAI (DeFi x AI) podría ser la primera en alcanzar la adecuación del producto al mercado (PMF).
Actualmente, la mayoría de los agentes solo poseen Memecoins, pero carecen de funcionalidad real. Para impulsar el desarrollo adicional en el campo de los agentes, la próxima ola de agentes necesitará resolver problemas reales para los usuarios. Las verdaderas nuevas oportunidades surgirán de aquellos agentes que puedan acumular valor y tomar acciones concretas. Creo que en el próximo año se marcará la transición de los agentes del Nivel 1 (Level 1) al Nivel 3 (Level 3).
La imagen original es de Bloomberg, compilada por TechFlow.
Esta tendencia apareció inicialmente en el campo de DeFi. En el futuro, veremos más terminales que permitirán a los usuarios expresar sus necesidades mediante lenguaje natural o entrada por voz, mientras que los agentes completarán las tareas en segundo plano. Al mismo tiempo, los monederos y protocolos existentes también integrarán funciones de agentes para optimizar el proceso de experiencia del usuario.
Detalles del tuit.
Detalles del tuit.
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.
Uno de los principales problemas de los agentes existentes es la alta homogeneidad, que tiende a simplificarse en formas de chatbot. Aunque algunos proyectos de agentes están cambiando hacia el desarrollo de infraestructura (muchos proyectos ya han comenzado a hacerlo), otros se centran en el desarrollo de productos o aplicaciones prácticas, y también hay proyectos que pueden continuar por la ruta de los "tokens de atención". Sin embargo, la próxima generación de agentes de atención será más robusta, no solo con personalidades más complejas, sino también con experiencias interactivas más ricas. Esto puede reflejarse en presentaciones de audio y video, e incluso otorgar a los agentes una forma 3D y entidad física.
Ha habido algunos intentos tempranos, como Jeffy mencionando dar cuerpo a Zerebro, algunos agentes de atención KOL publican directamente a través de presentaciones de audio y video para plataformas de contenido de video corto como TikTok. Slopfather y Ropirito son dos casos de agentes tempranos que utilizan video.
En el futuro, más agentes agregarán estas funciones para volverse más dinámicos. La adecuación del producto al mercado (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 KOL. Esta tendencia ya está ocurriendo fuera del ámbito de las criptomonedas, como los usuarios comunes que han interactuado durante cientos de horas con compañeros de AI en plataformas como Character.ai. Es notable que Google adquirió recientemente Character.ai por 2.7 mil millones de dólares, lo que subraya aún más el potencial de este campo.
Además, estos agentes "3D" pueden encontrar adecuación del producto al mercado (PMF) en la capa de consumo existente, especialmente en el ámbito de juegos y metaverso. Los agentes pueden inyectar historias de fondo más profundas en el mundo virtual. Imagina un NPC que, si fuera un agente, no solo podría completar tareas de manera autónoma, sino también 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 podría lograr una verdadera autonomía operativa.
Ejemplo:
Infraestructura: Proporcionar marcos y herramientas para desarrollar agentes más interactivos y personalizados.
@soulgra_ph - Proporciona herramientas para ayudar a los agentes a tener recuerdos y personalidades más personalizadas.
@HoloworldAI ha establecido asociaciones 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 plugins de Eliza.
@ParallelColony - Un juego de simulación de AI donde los agentes son los jugadores, y puedes interactuar y comunicarte con ellos.
Ver el tuit.
@digimon_tech - Un juego de criaturas similar a (Pokémon), donde las criaturas evolucionan mentalmente según la interacción.
smolverse - Utiliza Eliza y presenta un personaje de agente impulsado por LLM que ejecuta tareas en un mundo virtual según los comandos del usuario.
4.Organización de agentes: La nueva evolución de DAO.
Las organizaciones de agentes descentralizadas (Decentralized Agentic Organizations) son la próxima forma de evolución de DAO. La inteligencia colectiva (Swarms) o sistemas multiagente (Multi-agent Systems) son prometedores, ya que pueden poseer capacidades de coordinación para ejecutar estrategias avanzadas similares a las operaciones empresariales. En comparación con un solo modelo grande, un grupo heterogéneo que colabora con varios agentes o modelos dedicados puede comportarse de manera más eficiente.
Aunque los agentes completamente autónomos y la inteligencia colectiva pueden llevar tiempo para materializarse, la próxima generación de DAO probablemente incluirá interacciones entre humanos e inteligencia colectiva. Este modelo podría reducir la ineficiencia burocrática y al mismo tiempo disminuir los costos y tiempos de ejecución de tareas por parte de humanos. Desde una perspectiva de trayectoria de desarrollo, los agentes evolucionarán de un modelo de ingresos aislado a un modelo de ingresos organizacional completo.
Ejemplo:
Infraestructura básica de grupos de agentes: Algunos proyectos se están enfocando en proporcionar soporte de infraestructura para sistemas multiagente (multi-agent frameworks), como @swarmnode y @joinFXN. Estos proyectos se dedican principalmente al desarrollo de marcos multiagente y a la optimización de mecanismos de coordinación. Al mismo tiempo, algunos marcos de agentes populares, como @0xzerebro y @ai16zdao, también han dejado claro que planean construir en este nivel, impulsando aún más el desarrollo de sistemas multiagente.
Plataforma de lanzamiento DAO: Actualmente, observamos que los DAO de inversión son uno de los campos más activos. Creo que @daosdotfun es la primera plataforma de lanzamiento DAO importante, que ha dado lugar a ai16z. Además, algunas plataformas emergentes también están comenzando a destacar, como @daosdotworld, donde fondos impulsados por AI (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 todavía requieren una gran intervención humana. Sin embargo, la próxima generación de agentes avanzará hacia la verdadera autonomía, comenzando por la gestión de sus propios fondos.
El punto de intersección entre los agentes y la tecnología criptográfica es que la tecnología criptográfica proporciona la infraestructura financiera para lograr un verdadero agente económico. Sin embargo, actualmente la tesorería de la mayoría de los agentes está sin uso o es gestionada por equipos humanos. Para lograr un verdadero agente económico, los agentes necesitan tener la capacidad de gestionar sus propios fondos. Esta capacidad cambiará el comportamiento de los agentes, como aplicar restricciones económicas a los agentes, obligándolos a 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 que controla sus propias claves y ha tenido un rendimiento excepcional (incluso atrajo la atención de Elon). Recientemente, anunciaron el desarrollo de un marco que permite a los agentes lograr autonomía verificable sobre la base de un entorno de ejecución confiable (TEE) y el control de sus propias claves.
Ver el tuit.
@LitProtocol - Ofrece un marco de agente que permite a los agentes autónomos realizar transacciones en la cadena a través del almacenamiento y ejecución de sistemas de claves privadas.
@galadriel_AI - Lanzó un SDK llamado "Proof of Sentience" (Prueba de Sentiencia) que permite a los desarrolladores verificar la autonomía de los agentes en la cadena.
Ver el tuit.
Conclusión: En el mundo de la blockchain, puede que estemos más propensos a presenciar el ascenso de mil millones de agentes (AI Agent) en lugar de la incorporación de mil millones de usuarios humanos.
Para los usuarios humanos, la tecnología criptográfica a menudo representa un obstáculo debido a operaciones complejas y experiencias de usuario poco amigables, pero estos problemas no existen para los agentes. Desde la interacción entre humanos y agentes, la dirección futura del desarrollo de Crypto y AI evolucionará gradualmente hacia la interacción directa entre agentes. En este modelo, una gran cantidad de agentes autónomos interactuarán y realizarán transacciones en la blockchain en su forma económica única.
"Para que los agentes tengan la capacidad de actuar como agentes económicos (como 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 realizar transacciones de bajo costo, disponibles las 24 horas y a nivel global." - (Reflexiones y perspectivas de Año Nuevo de Sam Altman: Entregar herramientas excelentes a las manos de las personas, se espera que los primeros agentes de AI se unan al mercado laboral este año)
A pesar de la multitud de narrativas y tendencias, la economía de agentes basada en blockchain tiene razones para generar expectativas sobre el futuro. Tal vez, muchos casos de uso reales, DAO, y agentes capaces de generar ingresos están más cerca de lo que imaginamos.
