ИИ

Агент ИИ — это программное обеспечение, разработанное для взаимодействия с окружающей средой, сбора данных и принятия решений для выполнения задач. Подумайте о нем как о цифровом решателе проблем, который может действовать на основе того, чему он учится.
Например, в сфере обслуживания клиентов агент ИИ может спрашивать у клиента подробности, искать ответы во внутренних базах данных и предлагать решения — и все это без помощи человека. Он также знает, когда передать дело агенту-человеку, если ситуация становится сложной.
Ключевые особенности, которые делают агентов ИИ уникальными
Вы можете задаться вопросом: разве не все программы следуют инструкциям? Что делает агентов ИИ особенными? Вот что отличает их:
Автономность: агенты ИИ могут принимать решения и действовать без постоянного участия человека.Рациональность: они принимают логичные решения на основе данных для достижения наилучшего результата.Адаптивность: некоторые агенты #ИИ могут учиться на своем опыте и совершенствоваться со временем.
Например, беспилотные автомобили используют датчики для определения дорожных условий и препятствий, корректируя траекторию движения, чтобы избежать аварий.$AIXBT
Как работают агенты ИИ: основы
Агенты ИИ следуют структурированному рабочему процессу, чтобы выполнить работу. Вот разбивка:
Поставьте цель:
агент получает задачу, например, «проанализировать отзывы клиентов на предмет обратной связи о продукте».Сбор информации:
он собирает данные, необходимые для выполнения своих задач, например, сканирования баз данных или веб-страниц на предмет наличия соответствующих сведений.Take Action:
Агент ИИ выполняет задачи шаг за шагом и проверяет свой прогресс. Если что-то не работает, он корректирует свои действия.
Пример из реальной жизни:
чат-бот, отвечающий на вопросы клиентов, может корректировать свои ответы, если пользователь выглядит растерянным, предоставляя более простые объяснения или задавая другие уточняющие вопросы.$PHA
Преимущества использования агентов ИИ
Агенты ИИ могут значительно улучшить бизнес-операции и качество обслуживания клиентов. Вот как:
Повышение производительности:
выполняя повторяющиеся задачи, агенты ИИ освобождают ваше время для более творческой и стратегической работы.Экономия средств:
автоматизация процессов снижает вероятность человеческих ошибок и снижает эксплуатационные расходы.Более эффективное принятие решений:
агенты ИИ могут быстро анализировать большие объемы данных, помогая компаниям принимать более обоснованные решения.Улучшенный клиентский опыт:
персонализированные рекомендации, мгновенные ответы и круглосуточная доступность повышают удовлетворенность и лояльность клиентов.$COS
Типы агентов ИИ
Давайте подробнее рассмотрим различные типы агентов ИИ и некоторые популярные проекты, созданные с их использованием:
1. Простые рефлекторные агенты
Эти агенты следуют заранее заданным правилам и реагируют только на текущие данные, не прогнозируя будущие состояния.
Как это работает: он наблюдает за текущей обстановкой и выбирает действие на основе простых условий.Пример: фильтры электронной почты, которые обнаруживают спам-ключевые слова и перемещают сообщения в папку со спамом.
2. Агенты на основе моделей
Эти агенты поддерживают внутреннюю модель мира, чтобы понимать, как их действия влияют на будущие результаты.
Как это работает: создает «карту» своего окружения и предсказывает, как оно изменится после совершения действия.Пример: система прогнозирования погоды, которая предсказывает будущие погодные условия на основе прошлых и текущих данных.
3. Целевые агенты
Эти агенты выбирают действия в зависимости от того, насколько хорошо они помогают достичь конкретной цели.
Как это работает: он рассматривает различные возможные действия и выбирает то, которое с наибольшей вероятностью достигнет цели.Пример: робот-доставщик, перемещающийся по складу в поисках и доставке посылок.
4. Агенты, работающие на основе коммунальных услуг
Эти агенты выбирают действия, которые обеспечивают наибольшую полезность или ценность, основываясь на системе вознаграждений.
Как это работает: оценивает возможные действия и выбирает то, которое максимизирует определенную «полезность» (например, сэкономленное время или полученную прибыль).Пример: поисковая система авиабилетов, отдающая приоритет кратчайшему времени в пути, а не более низким ценам.
5. Агенты обучения
Эти агенты постоянно совершенствуют свою работу, извлекая уроки из прошлого опыта.
Как это работает: агент получает обратную связь, анализирует ее и использует для улучшения будущих решений.Пример: приложение для изучения языка, которое подбирает уроки на основе ваших ошибок.
Проблемы агентов ИИ
Хотя агенты ИИ обладают множеством преимуществ, необходимо учитывать и некоторые проблемы:
Конфиденциальность данных:
для работы агентов ИИ необходим доступ к большим объемам данных, поэтому обеспечение безопасности данных и соответствия требованиям имеет решающее значение.Предвзятость и справедливость:
Если данные, используемые для обучения агентов ИИ, предвзяты, то и принимаемые ими решения могут быть предвзятыми. Регулярные проверки и человеческий надзор могут помочь.Техническая сложность:
создание и развертывание современных агентов ИИ требуют специальных знаний в области машинного обучения и интеграции программного обеспечения.Требования к ресурсам:
Обучение агентов ИИ, особенно тех, которые используют глубокое обучение, может потребовать значительной вычислительной мощности и хранилища.
Лучшие проекты агентов ИИ
Агенты ИИ добились значительных успехов в криптоиндустрии, автоматизируя торговлю, управляя портфелями децентрализованных финансов (DeFi) и улучшая безопасность блокчейна. Вот список известных проектов агентов ИИ в криптопространстве:
1. Fetch.ai (FET)
Вариант использования: децентрализованные автономные агенты для данных и транзакций
Обзор:
Fetch.ai — это децентрализованная платформа, которая создает автономных агентов, выполняющих такие задачи, как оптимизация доходности DeFi, управление цепочками поставок и реализация функций умного города.Популярные функции:Агенты на базе искусственного интеллекта, которые выполняют одноранговые транзакции данных.Используется для децентрализованных торговых ботов, сервисов совместных поездок и оптимизации цепочек поставок.Токен FET поддерживает транзакции и стимулирует взаимодействие агентов ИИ.
2. SingularityNET (AGIX)
Пример использования: ИИ-маркетплейс для децентрализованных ИИ-агентов
Обзор:
SingularityNET позволяет разработчикам создавать, делиться и монетизировать службы ИИ. Пользователи могут развертывать агентов ИИ для различных задач, таких как анализ настроений и автоматическая торговля.Популярные функции:Открытый рынок услуг ИИ.Агенты ИИ взаимодействуют между блокчейнами и отраслями.Использование криптовалюты:
токен AGIX используется для оплаты услуг ИИ и вознаграждения разработчиков за их вклад.
3. Протокол по океану (OCEAN)
Пример использования: обмен данными для ИИ и DeFi
Обзор:
Ocean Protocol позволяет создавать рынки данных на основе ИИ, где пользователи могут монетизировать свои данные, сохраняя при этом конфиденциальность. Агенты ИИ могут покупать, продавать и анализировать данные для DeFi и криптоисследований.Популярные функции:Токены данных, представляющие права доступа.Обнаружение и агрегация данных на основе искусственного интеллекта.Использование криптовалюты:
токены OCEAN используются для оплаты услуг передачи данных и транзакций.
4. Число (ЯМР)
Пример использования: прогнозы хедж-фондов на основе искусственного интеллекта
Обзор:
Numerai — это децентрализованный хедж-фонд, который собирает прогнозы от специалистов по данным, использующих ИИ для создания моделей. Агенты ИИ объединяют прогнозы для заключения сделок.Популярные функции:Краудсорсинговые прогнозы с использованием моделей ИИ.Зашифрованная отправка данных для предотвращения предвзятости.Использование криптовалюты:
токен NMR стимулирует точные прогнозы и наказывает за неточные.
5. КриптоGPT (GPT)
Пример использования: монетизация данных для моделей ИИ
Обзор:
CryptoGPT позволяет пользователям монетизировать свои персональные данные, предоставляя их моделям ИИ. Агенты ИИ анализируют эти данные для улучшения приложений в фитнесе, знакомствах и образовании.Популярные функции:Анализ данных ИИ для dApps.Упор на конфиденциальность данных пользователей и контроль.Использование криптовалюты:
токен GPT вознаграждает пользователей за обмен данными и поддерживает экосистему искусственного интеллекта.
6. dKargo (ДКА)
Пример использования: агенты ИИ для логистики
Обзор:
dKargo использует агентов ИИ для оптимизации логистических сетей за счет повышения эффективности маршрутов и снижения расходов на доставку за счет децентрализованного управления цепочками поставок.Популярные функции:Оптимизация маршрута в реальном времени.Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта.Использование криптовалюты:
токены DKA упрощают транзакции и стимулируют партнеров по логистике.
7. Ботчейн
Пример использования: блокчейн-реестр для автономных ботов на основе искусственного интеллекта
Обзор:
Botchain предоставляет основанную на блокчейне систему для аутентификации и аудита агентов ИИ. Это обеспечивает прозрачность и предотвращает выполнение несанкционированных действий ботами ИИ.Популярные функции:Проверка и отслеживание агентов ИИ.Разрешения на основе смарт-контрактов.Использование криптовалюты:
токены BOT используются для аутентификации агента и проверки транзакций.
8. Ковалентный (CQT)
Пример использования: аналитика данных для DeFi и NFT
Обзор:
Covalent предоставляет унифицированный API, который агрегирует данные блокчейна для агентов ИИ. Эти агенты используют данные для выполнения расширенной аналитики для портфелей DeFi, NFT и торговли.Популярные функции:Обогащение данных для криптопортфелей на основе искусственного интеллекта.Объединяет данные из нескольких блокчейнов.Использование криптовалюты:
токен CQT используется для доступа к премиум-сервисам данных и запросов API.
9. GNY (ГНЙ)
Пример использования: предиктивное машинное обучение для блокчейна
Обзор:
GNY использует машинное обучение для прогнозирования тенденций блокчейна и колебаний рынка. Агенты ИИ анализируют данные в сети и вне ее, чтобы генерировать прогнозы для трейдеров и разработчиков.Популярные функции:Модели машинного обучения в цепочке.Панели прогнозирования рынка на основе искусственного интеллекта.Использование криптовалюты:
токены GNY используются для запуска моделей машинного обучения и доступа к аналитике.
10. Автонио (NIOX)
Вариант использования: торговые инструменты на базе искусственного интеллекта
Обзор:
Autonio предоставляет ботов и стратегии на основе искусственного интеллекта для розничных и институциональных трейдеров. Платформа позволяет пользователям развертывать пользовательских торговых агентов.Популярные функции:Автоматизированные маркет-мейкеры (AMM) на базе искусственного интеллекта.Удобный интерфейс торгового бота.Использование криптовалюты:
токены NIOX используются для подписок на ботов, управления и вознаграждений за стейкинг.
Заключительные мысли
Агенты ИИ трансформируют способы ведения бизнеса, от автоматизации обслуживания клиентов до принятия более разумных бизнес-решений. Независимо от того, управляете ли вы малым бизнесом или глобальным предприятием, эти цифровые помощники могут повысить эффективность, сократить расходы и улучшить качество обслуживания клиентов.#AIAgents

Il y a encore peu de temps, il semblait que les agents IA en cryptomonnaie étaient une mine d'or, un billet pour l'avenir #Web3 . Mais aujourd'hui, après une montée vertigineuse et une chute rapide, beaucoup se demandent : le garçon existait-il vraiment ? La valeur de marché de ces assistants numériques a chuté de 60 à 70 % ces derniers mois, laissant les investisseurs perplexes. Cependant, comme on le sait, sur le marché crypto, il n'y a pas de pluie sans arc-en-ciel. Et peut-être qu'en ce moment, alors que la poussière retombe, nous pouvons voir le véritable potentiel de cette technologie.$BTC

L’intérêt pour l’intelligence artificielle (IA) et les crypto-monnaies liées à la robotique augmente, en particulier à mesure que la technologie progresse dans ces domaines. Voici un bref aperçu de ces pièces que l'on peut trouver sur Binance et de leurs prospects : 😉📊

🩶1. Le graphique (GRT)
Quoi : The Graph est une plateforme d'indexation de données sur la blockchain. Il aide les projets d’intelligence artificielle à trouver et à traiter rapidement les informations dont ils ont besoin.

Le géant financier mondial BlackRock a partagé sa vision de l'avenir du Bitcoin et de l'intelligence artificielle (IA), les soulignant comme des moteurs clés du changement dans l'économie mondiale. Dans son dernier rapport, la société a souligné que l’intégration de l’IA dans les écosystèmes de crypto-monnaie ouvrira de nouvelles opportunités aux investisseurs et aux utilisateurs du monde entier.

Le PDG de la société a déclaré que le département Données de la société développe plusieurs applications basées sur l'IA. Il s’agit notamment d’un traducteur, d’un assistant et d’un assistant vocal pour les portefeuilles cryptographiques.

🌐 Selon lui, la société prévoit de lancer dans un avenir proche une plateforme SDK d'IA open source basée sur Bare.

Dès son premier jour de retour à la Maison Blanche, Donald Trump a abrogé avec défi un certain nombre de décrets de Joe Biden, notamment un règlement révolutionnaire sur l'intelligence artificielle (IA). Le décret de Biden, signé en 2023, fixe des normes strictes en matière de sûreté et de sécurité de l'IA, obligeant les développeurs à partager les résultats des tests avec le gouvernement. Cependant, Trump a qualifié ces mesures de « catastrophe » pour l’industrie technologique.