"Manusia adalah manusia karena ia menggunakan alat."
Dari sudut pandang evolusi, perkembangan makhluk hidup terutama dicapai melalui dua cara peningkatan, yaitu peningkatan unit dan peningkatan organisasi. Dua cara peningkatan ini saling melengkapi, memberikan kehidupan bentuk ekspresi yang lebih beragam dan kompleks. Seperti halnya Agen—kami berharap ia dapat berpikir secara mandiri dan berinteraksi dengan lingkungan dalam sistem mana pun.
Keberhasilan atau kegagalan Agen akan menjadi kunci untuk menentukan apakah revolusi GPT ini adalah revolusi industri generasi baru.
Istilah Agen berasal dari kata Latin Agere, yang berarti "melakukan". Dalam konteks LLM, Agen dapat dipahami sebagai semacam entitas yang dapat memahami, merencanakan keputusan, dan melaksanakan tugas kompleks secara mandiri.
Agen bukanlah versi upgrade dari ChatGPT, ia tidak hanya memberi tahu Anda "bagaimana melakukannya", tetapi juga membantu Anda melakukannya. Jika CoPilot adalah co-pilot, maka Agen adalah pilot utama. Mirip dengan proses "melakukan sesuatu" oleh manusia, fungsi inti Agen dapat diringkas dalam siklus tiga langkah: persepsi, perencanaan, dan tindakan. Proses ini mirip dengan "praksis" dalam Marxisme: "Pengetahuan dimulai dari praktik, diperoleh melalui praktik, dan kembali ke praktik." Agen juga berevolusi dalam kesatuan pengetahuan dan tindakan.
Kita dapat membayangkan proses interaksi kita dengan lingkungan eksternal: berdasarkan semua persepsi kita tentang dunia ini, kita menyimpulkan keadaan tersembunyi, dan dengan mengkombinasikan ingatan kita dan pemahaman kita tentang dunia, kita membuat perencanaan, keputusan, dan tindakan; dan tindakan tersebut akan berdampak kembali ke lingkungan, memberikan kita umpan balik baru, yang kemudian kita amati dan gunakan untuk membuat keputusan, dalam siklus yang berulang.
Agen saat ini masih seperti manusia gua, dalam eksperimen Generative Agents dari permainan simulasi kehidupan, setiap karakter dikendalikan oleh satu Agen AI, mereka hidup dan berinteraksi dalam lingkungan sandbox, yang sepenuhnya mencerminkan proses mengubah umpan balik dan informasi lingkungan menjadi tindakan, mewujudkan "sosialisasi" Agen AI.
Mari kita tinjau kembali karakteristik umum yang ditunjukkan oleh pasar cryptocurrency selama beberapa siklus pasar yang telah kita alami. Seperti DeFi, NFT atau "metaverse", setiap siklus pasar menciptakan pasar spekulatif, sekaligus melahirkan imajinasi teknologi yang meledak. Pasar spekulatif yang terlalu panas tidak hanya mendorong aliran likuiditas, tetapi juga memenuhi tenaga kerja berkualitas dan modal yang melimpah, mempercepat adopsi teknologi. Setelah minat pasar yang membengkak dalam jangka pendek mereda, peserta yang memiliki basis fundamental tetap berada di pasar, mematangkan industri, dan melampaui narasi jangka pendek.
Jika kita percaya bahwa cryptocurrency dan agen AI memiliki potensi nyata, dan bukan sekadar narasi yang akan ada untuk sementara waktu dalam siklus pasar ini, maka kita perlu mendiskusikan kompatibilitas cryptocurrency dan agen AI dari sudut pandang yang lebih jauh.
回顾之前的例子，当非区块链原生技术或行业与加密货币结合时，通常会在双方互利的结构中发展。比如，传统金融与DeFi的结合就是如此。传统金融基础设施可以通过DeFi创建灵活的一级和二级市场。相反，DeFi通过美国国债等传统资产使抵押品类型多样化，从而确保稳定的抵押品结构。同样，其他技术或行业与加密货币结合时也可以产生积极的相互影响。
Pasar pembayaran telah membuktikan bahwa saluran pembayaran yang tidak terikat oleh infrastruktur keuangan tradisional atau batas negara adalah salah satu proposisi nilai terbesar dari cryptocurrency. Begitu juga, ketika dikombinasikan dengan agen kecerdasan buatan, saluran pembayaran cryptocurrency memberikan solusi efektif untuk meningkatkan kinerja model kecerdasan buatan.
Pada saat yang sama, cryptocurrency juga dapat menjelajahi berbagai kemungkinan perkembangan melalui agen kecerdasan buatan. Khususnya, pasar blockchain dan cryptocurrency yang beroperasi 24/7 memerlukan personel yang bekerja sepanjang waktu. Di sini, sama seperti fungsi dasar agen kecerdasan buatan, agen otonom memiliki potensi untuk menyederhanakan sebagian besar interaksi berbasis rantai.
Sebagian besar agen AI dapat memberikan kemungkinan untuk menyederhanakan interaksi di dalam cryptocurrency. Misalnya, Griffain @griffaindotcom secara otonom melakukan interaksi di rantai berdasarkan petunjuk pengguna, sementara Zerebro @0xzerebro mengusulkan rencana pengembangan untuk agen AI yang melakukan operasi validator di jaringan Ethereum secara otonom.
Meskipun ini hanya contoh sederhana, tetapi cryptocurrency dan agen kecerdasan buatan memiliki sinergi yang cukup besar di berbagai bidang seperti keamanan, pengalaman pengguna berbasis rantai, privasi, atau tokenisasi aset. Tentu saja, ide-ide ini masih berada di tahap awal, sementara ide-ide seperti melakukan operasi validator memerlukan inti teknologi yang dirancang dengan cermat.
Setelah suhu pasar agen kecerdasan buatan mereda, mencari petunjuk tentang apa yang akan tertinggal dan apa yang tidak akan tertinggal, proyek-proyek yang dapat menjawab dengan masuk akal pertanyaan "Mengapa cryptocurrency?" akan menjadi Virtuals Protocol @virtuals_io dan ai16z @ai16zdao. Mereka berada di garis depan dalam memberikan jawaban ini, dan banyak agen lanjutan sedang mencoba integrasi cryptocurrency dengan berbagai cara. Selain itu, antarmuka berbasis niat yang melibatkan banyak agen dan kerangka alternatif sedang mendorong perkembangan lingkungan eksperimen.
Seperti yang dikatakan Dixon dari a16z: "Hal besar berikutnya sering kali terlihat seperti mainan pada awalnya."
Agen kecerdasan buatan telah berkembang dari sekadar menghasilkan teks respons di Twitter menjadi mampu melakukan tugas kompleks, seperti operasi validator, white hat, dan transaksi di rantai secara otonom.
Mari kita lihat bersama-sama, di akhir siklus agen kecerdasan buatan ini, apakah akan ada inovasi yang berarti atau apakah ini hanya akan menjadi siklus hype lain yang terlupakan.
#ai16z #AIAgents #Crypto #特朗普上台概念币有哪些？
