Nell'economia crittografica, i robot stanno gradualmente diventando partecipanti chiave.

Questa tendenza è evidente. Ad esempio, i ricercatori eseguono in anticipo transazioni DEX tramite robot (come Jaredfromsubway.eth), sfruttando la domanda umana di convenienza. Strumenti come Banana Gun e Maestro consentono agli utenti di utilizzare facilmente i robot per le transazioni tramite Telegram, diventando una delle applicazioni con il consumo di gas più elevato su Ethereum. E in applicazioni sociali innovative come Friend.tech, i robot intervengono rapidamente dopo l'adozione iniziale degli utenti, spingendo ulteriormente il ciclo speculativo.

Sia per scopi di profitto (come i robot MEV) che per soddisfare la domanda degli utenti (come i kit di strumenti per robot Telegram), i robot stanno diventando sempre più utenti prioritari sulla blockchain.

Sebbene i robot nel campo della crittografia siano ancora piuttosto primordiali, con l'emergere di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i robot off-chain sono evoluti in potenti agenti AI in grado di completare autonomamente compiti complessi e prendere decisioni.

Perché scegliere di costruire agenti AI nell'ecosistema crittografico?

Costruire agenti AI su infrastrutture native della crittografia offre i seguenti vantaggi significativi:

  1. Capacità di pagamento nativa
    Gli agenti AI possono esistere al di fuori della catena, ma se devono eseguire compiti complessi, necessitano di un supporto di capitale efficiente. Rispetto a conti bancari tradizionali o servizi di pagamento (come Stripe), i canali di pagamento crittografico offrono agli agenti AI un modo più conveniente ed efficiente per accedere al capitale, evitando le varie inefficienze del tradizionale sistema finanziario offline.

  2. Possesso degli asset
    Gli agenti AI legati ai portafogli possono possedere asset crittografici (come NFT, rendimenti, ecc.), ottenendo così diritti digitali. Questo è particolarmente importante per il commercio di asset tra agenti.

  3. Verificabilità delle operazioni
    La verificabilità delle operazioni è fondamentale per gli agenti AI quando eseguono compiti. Le transazioni sulla catena hanno certezza: o si verificano o non si verificano, il che consente agli agenti AI di completare i compiti con maggiore precisione rispetto a quelli off-chain.

Le sfide degli agenti AI on-chain

Naturalmente, gli agenti AI on-chain affrontano anche alcune limitazioni:

  1. La necessità di elaborazione logica off-chain
    Per funzionare in modo efficiente, gli agenti AI necessitano di eseguire logiche e calcoli complessi off-chain, ma le loro decisioni vengono eseguite on-chain per garantire la verificabilità delle operazioni. Inoltre, gli agenti possono utilizzare fornitori come Modulus per convalidare l'affidabilità dei dati di input off-chain.

  2. Diversità degli strumenti
    Le capacità degli agenti AI dipendono dalla diversità degli strumenti. Ad esempio, per fare in modo che un agente riassuma eventi di notizie in tempo reale, ha bisogno di strumenti di web scraping; se deve salvare i risultati in PDF, ha bisogno di un sistema di file; se desidera che l'agente imiti le transazioni di un influencer crittografico su Twitter, ha bisogno di accesso al portafoglio e funzionalità di firma.

L'evoluzione e l'applicazione degli agenti AI

Nello spettro tra deterministico e non deterministico, la maggior parte degli agenti AI crittografici attualmente esegue compiti deterministici. Ciò significa che gli esseri umani impostano in anticipo i parametri del compito e il modo in cui deve essere completato (come lo scambio di token). Dai robot custodi (keeper bots) primordiali agli agenti più complessi guidati da LLM di oggi, gli agenti AI stanno evolvendo rapidamente. Ad esempio:

  • Artista autonomo: come Botto.

  • Agenti AI autogestiti: realizzati con il cloud di trading di Syndicate.

  • Piattaforma di servizi per agenti AI: come Autonolas.

Scenari applicativi all'avanguardia

Ecco alcune applicazioni di agenti AI all'avanguardia:

  1. Portafoglio 'intelligente' guidato da AI
    Dawn utilizza agenti AI forniti da DawnAI per aiutare gli utenti a inviare transazioni, eseguire transazioni e fornire approfondimenti in tempo reale sulla catena (come NFT popolari).

  2. Ruoli AI nei giochi crittografici
    Il nuovo gioco Colony di Parallel Alpha sta sviluppando ruoli AI in grado di possedere portafogli e scambiarsi tra loro.

  3. Kit di strumenti potenziato
    Gnosis ha mostrato il prototipo di infrastruttura precoce i cui mech AI (meccanismi AI) incapsulano script AI tramite contratti intelligenti, consentendo a chiunque (inclusi altri robot) di chiamare contratti intelligenti per eseguire operazioni di agente (come scommesse sui mercati predittivi) e pagare le commissioni degli agenti.

  4. Trader DeFi intelligenti
    Le superapp DeFi offrono agli utenti funzionalità avanzate, tra cui: investimenti regolari quando si soddisfano condizioni, esecuzione di transazioni quando le spese di gas sono inferiori a un prezzo specifico, monitoraggio di nuovi contratti di token meme e ottimizzazione del routing degli ordini senza la necessità che gli utenti comprendano.

  5. Supporto per agenti AI a lungo termine
    Le applicazioni AI generali (come ChatGPT) sono adatte per usi generali, ma gli agenti AI devono essere ottimizzati per settori e nicchie specifiche. Mercati come Bittensor incentivano i 'minatori' a addestrare modelli focalizzati su compiti specifici (come generazione di immagini, modellazione predittiva), coprendo settori target (come crittografia, biotecnologia, accademia, ecc.).

  6. Agenti NPC nelle applicazioni di consumo
    Gli NPC sono comuni nei giochi MMORPG, ma meno comuni nelle applicazioni di consumo multigiocatore. La natura finanziaria delle applicazioni di consumo crittografiche rende gli agenti AI strumenti eccellenti per introdurre nuove meccaniche di gioco. Ad esempio, Frenrug lanciato da Ritual è un agente basato su LLM in grado di eseguire transazioni in Friend.tech in base ai messaggi degli utenti (come acquistare o vendere chiavi).

Visione futura

Con l'introduzione di ulteriori applicazioni e protocolli che incorporano agenti AI, gli esseri umani si integreranno nell'economia crittografica attraverso di essi come ponte. Sebbene gli agenti AI possano sembrare attualmente 'giocattoli', in futuro miglioreranno l'esperienza dei consumatori quotidiani, diventando attori chiave nei protocolli e creando un sistema economico completo tra agenti.

Gli agenti AI sono ancora in una fase iniziale, ma come cittadini di prima classe dell'economia on-chain, stanno appena iniziando a mostrare il loro potenziale. Se stai esplorando come espandere l'esperienza on-chain attraverso agenti AI, sentiti libero di contattarci su Twitter.