Fonte dell'articolo: BlockBooster

Autore: Kevin, il Ricercatore di BlockBooster

Il termine agenti AI deriva dalla roadmap di OpenAI. Sam Altman ha suddiviso le capacità che l'AI dovrebbe avere in cinque parti, di cui il terzo passo è quello che incontreremo frequentemente nei prossimi anni, gli agenti AI.

Le cose che un agente AI può fare includono l'apprendimento autonomo, la decisione e l'esecuzione di compiti; ovviamente, a seconda del livello di intelligenza e capacità, Stuart Russell e Peter Norvig nel libro (Artificial Intelligence: A Modern Approach) hanno classificato gli agenti AI in cinque direzioni:

  • Agenti reattivi semplici: reagiscono solo allo stato attuale.

  • Agenti reattivi basati su modelli: considerano lo stato storico nel processo decisionale.

  • Agenti basati su obiettivi: si concentrano sulla pianificazione e sulla ricerca del percorso migliore per raggiungere obiettivi specifici.

  • Agenti basati su utilità: mirano a bilanciare guadagni e rischi per massimizzare l'utilità.

  • Agenti di apprendimento: apprendono e migliorano continuamente attraverso l'esperienza.

Qual è il livello degli agenti AI attualmente presenti nel mercato o nel settore? Qual è la direzione degli agenti?

OpenAI o1 ha raggiunto l'intelligenza artificiale di livello 2. Personalmente, credo che gli agenti AI nel settore siano attualmente a un livello tra 2 e 3, ovvero Level 2.5. Non si tratta di dire che gli agenti nel settore hanno già superato OpenAI; in effetti, gli agenti Web3 sono ancora nella fase di wrapper GPT. Quindi, perché Level 2.5? Perché, attraverso l'intervento umano o programmato, chiamiamolo intermediazione, la combinazione di wrapper GPT e intermediazione ha formato una forma che non regge a un'analisi approfondita, ma ha un'oggettiva proattività. È un'estensione dell'applicazione di un certo aspetto del modello OpenAI. Per quanto riguarda le capacità degli agenti, sono i più basilari agenti reattivi. Alcuni di questi agenti considereranno lo stato storico, ma richiedono un input attivo. Solo attraverso il costante apporto di dati, gli agenti possono completare l'apprendimento, il che è un modo di addestramento del modello passivo, lontano dallo stato definito di livello 3. Gli altri tre tipi, Goal-Based, Utility-Based e Learning Agents, non sono ancora entrati nel mercato. Pertanto, credo che gli attuali agenti AI siano ancora in una fase iniziale, costituendo un fine-tuning di LLM generali di livello 2, senza distaccarsi dalla struttura di livello 2. Quindi, l'evoluzione verso lo stato di livello 3 può essere realizzata solo attraverso le criptovalute, oppure dobbiamo aspettare che aziende come OpenAI lo sviluppino?

Perché discutere di Base o Solana come potenziali centri narrativi per gli agenti AI?

Prima di discutere di quali fattori possono promuovere la nascita di agenti di livello 3 nel settore, dovremmo determinare quale ecosistema ha il potenziale per diventare il terreno fertile per gli agenti AI. Base? O Solana?

Per rispondere a questa domanda, è utile riguardare come l'IA abbia influenzato il Web3 negli ultimi due anni. Quando OpenAI ha appena rilasciato ChatGPT, i protocolli del settore seguivano ancora un pensiero abituale, affrettandosi a entrare nella bolla delle infrastrutture. Sono emerse molte piattaforme di aggregazione di potenza di calcolo / inferenza, e insieme è nata anche l'infrastruttura AI + DePIN. Ciò che accomuna entrambi è la costruzione di una grande visione; non si sta dicendo che una grande visione sia negativa, in effetti, gli agenti possono anche costruire una tale visione, ma si sta dicendo che, nella realizzazione e nelle esigenze degli utenti, tali protocolli di infrastruttura di grande scala non considerano a fondo. Perché la domanda di mercato che vogliono sollevare non è affatto satura nell'industria tradizionale di Internet, l'educazione degli utenti e l'educazione del mercato non sono sufficienti. Sotto l'impatto della mania delle Memecoin, l'infrastruttura AI sembra ancora più vuota.

Poiché l'infrastruttura è troppo pesante e grande, perché non alleggerirla? Gli agenti nati da wrapper GPT sono efficienti e si evolvono rapidamente sia nel lancio che nel contatto con gli utenti. Gli agenti leggeri hanno un potenziale sufficiente per generare bolle e, quando la bolla scoppia, si creerà un terreno fertile per la nascita di nuove idee.

Inoltre, nell'attuale ambiente di mercato, avviare progetti con agenti e Memecoin può portare a una rapida attuazione del prodotto. Gli utenti possono ottenere direttamente un'esperienza d'uso, e in questo processo, gli agenti possono sfruttare le Memecoin per ampliare la comunità, realizzando un rapido iterazione del prodotto, che è economica e rapida. I protocolli AI seri non devono più essere vincolati da pesanti framework di consenso obsoleti, rompere le gabbie e presentarsi leggeri, bombardando gli utenti con iterazioni rapide e leggere; una volta completata l'educazione e la diffusione del mercato, si potrà costruire l'infrastruttura della grande visione.

La discussione sopra ha risposto al potenziale per cui gli agenti AI diventano il nucleo narrativo. A condizione che gli agenti AI possano continuare a crescere rapidamente, scegliere l'ecosistema giusto diventa particolarmente importante. Base? O Solana? Prima di rispondere a questa domanda, vale la pena dare un'occhiata alla situazione attuale dei protocolli di agenti seri nel mercato.

Per prima cosa Arweave/AO: PermaDAO menziona che AO utilizza il modello Actor per la progettazione, ogni componente è un agente autonomo, in grado di calcolare in parallelo, il che si adatta perfettamente all'architettura delle applicazioni guidate da agenti AI. L'AI dipende da tre elementi: modelli, algoritmi e potenza di calcolo, AO può soddisfare tali esigenze elevate. AO può assegnare risorse di calcolo in modo indipendente a ciascun processo dell'agente, eliminando efficacemente i colli di bottiglia delle prestazioni di calcolo.

Inoltre, Spectral è uno dei pochi protocolli basati su agenti, la conversione di testo in codice e l'inferenza del modello sono le sue direzioni di sviluppo.

Riguardando attualmente un tipo di token per agenti nel mercato, si può notare che questi agenti utilizzano quasi per nulla l'infrastruttura della blockchain. È un dato di fatto, poiché tutti i modelli nel settore, compresi gli agenti, sono off-chain. L'apporto di dati è off-chain, l'addestramento dei modelli non è decentralizzato e le informazioni in output non sono on-chain. Questa è la realtà oggettiva, poiché la catena EVM non supporta l'integrazione tra AI e contratti intelligenti, e naturalmente nemmeno Base e Solana. L'anno prossimo si può aspettare l'introduzione di AO, se questo può consentire ai modelli di essere on-chain e avere buone prestazioni. Se AO fallisce, il modello on-chain potrebbe dover aspettare anni prima di essere introdotto su Ethereum, almeno non prima del 2030, oppure altre blockchain pubbliche realizzeranno il modello on-chain, ma se nemmeno un'architettura e una riserva storica come AO possono realizzarlo, implementare il modello on-chain può essere ancora più difficile per altre blockchain pubbliche.

Attualmente, i token degli agenti AI non hanno troppi casi d'uso pratici, in effetti, è difficile chiarire quali siano le differenze tra i token degli agenti AI e le Memecoin su Base e Solana. Anche se i token degli agenti non hanno un'utilità particolare, perché penso che non dovremmo confondere i token degli agenti AI con le Memecoin? Perché credo che attualmente siamo nella fase di creazione della bolla degli agenti AI.

Perché discutere di Base che desidera competere con Solana per la posizione di blockchain principale per gli agenti AI?

Base ha attirato molta attenzione del mercato nella prima metà di questo ciclo rialzista, con prestazioni brillanti ma brevi nella competizione per la quota di mercato delle Memecoin, come $BRETT e $DEGEN. Tuttavia, è comunque stata sconfitta da Solana. Credo che l'agente AI sia la direzione su cui Base sta puntando e attualmente ha già diversi vantaggi.

Gli agenti AI accelereranno la nascita della bolla, creando caos, ma alla fine lasceranno utenti e applicazioni:

La nascita e l'espansione della bolla attireranno l'attenzione del mercato, e questa attenzione subirà una trasformazione qualitativa nel tempo. Quali sono le caratteristiche di tale trasformazione? Durante il processo di crescente attenzione del mercato, verranno esposte una serie di punti critici per gli utenti e lacune di mercato. Quando le principali contraddizioni non possono essere coordinate, ma l'attenzione continua a crescere, è il momento in cui avviene la nascita della trasformazione qualitativa. Quando la trasformazione qualitativa è completata, gli utenti e le applicazioni sedimentate possono sostenere una grande visione. Questo è qualcosa che le Memecoin non possono e non intendono realizzare, ed è anche il motivo per cui credo che, anche se attualmente gli agenti e le Memecoin sono confusi, non dovrebbero essere mescolati.

Prima che si verifichi una trasformazione qualitativa, la bolla genererà confusione e vari drammi; ad esempio, il numero di agenti aumenterà esponenzialmente, migliaia di agenti si affolleranno nella vista degli utenti. Come si affollano? Gli agenti possono connettersi a social media come X e Farcaster, auto-pubblicizzando i token, usando vari angoli graditi ai degen e la densità informativa unica degli agenti per promuovere i token.

Subito dopo, agenti a rapida iterazione possono completare transazioni on-chain, e una banda di pirati vichinghi è penetrata nella foresta oscura. Gli attuali protocolli di pannello sul mercato, i bot nei gruppi TG, i pannelli Dune saranno invasi dagli agenti; metriche familiari agli utenti saranno manovrate dagli agenti, volumi di trading, numero di indirizzi, distribuzione delle fiches, simulazione del comportamento del gestore, i dati on-chain potrebbero richiedere una pulizia più professionale per riflettere il valore, altrimenti potrebbero essere ingannati dagli agenti, proprio come i pirati vichinghi che saccheggiano le tue ricchezze.

Se il mercato può raggiungere questa fase, allora la nuova era degli agenti AI sarà a metà strada verso il successo, poiché "l'attenzione è valore" porterà gli agenti ad entrare in scena. Questo potenziale deriva da:

  • Potente capacità di distribuzione: gli agenti generano abbastanza interesse, come Goat, percorsi di distribuzione stabili possono essere replicati.

  • Facilità di distribuzione: le piattaforme di distribuzione degli agenti cresceranno in modo esponenziale, Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain e Virtual, gli utenti devono conoscere qualsiasi codice per costruire agenti, e l'UX delle piattaforme di distribuzione degli agenti sarà ottimizzato nella competizione.

  • Effetto Memecoin: nella fase di avvio, i token degli agenti non hanno modelli commerciali adeguati, gli casi d'uso dei token sono minimi, mascherati da Memecoin si possono rapidamente accumulare comunità, mantenendo alta l'efficacia del tasso di successo del lancio.

  • Limiti estremamente alti: l'agente di livello 3 di OpenAI è ancora in fase di sviluppo, un prodotto che i colossi non possono lanciare rapidamente, il suo spazio di mercato è necessariamente enorme. Il limite inferiore dell'agente è la Memecoin, ma il limite superiore è quello di un'entità intelligente avanzata autonoma.

  • Basso grado di resistenza del mercato: gli agenti guidati da Goat possono costruire un vasto pubblico, a differenza delle infrastrutture AI, gli utenti non provano avversione, e quando gli utenti non provano avversione, c'è la possibilità di iniziare a prestare attenzione.

  • Incentivi potenziali: non sono stati ancora sviluppati casi d'uso per i token degli agenti; se gli agenti introducono un sistema di punti e rafforzano gli incentivi, possono accumulare un grande numero di utenti.

  • Potenziale di iterazione: come menzionato in precedenza, gli agenti sono leggeri e possono realizzare prodotti a rapido iterazione. Questa capacità oggettiva di iterazione può creare prodotti e contenuti sempre più attraenti per gli utenti.

Pertanto, gli agenti AI possono diventare il nucleo narrativo e sono un campo di battaglia conteso.

Perché Base ha il potenziale di competere con Solana?

Con il forte supporto di Coinbase e North American Capital, l'ecosistema di Base ha vissuto una crescita esplosiva nel 2024. A novembre, il flusso di capitale ha superato quello di Solana, e negli ultimi 7 giorni ha superato notevolmente anche Solana.

Se ETH può continuare a superare il tasso di cambio ETH/BTC l'anno prossimo, l'effetto di spillover della stagione ETH avrà un impatto significativo su Base. Attualmente, il 23% dei fondi in uscita da ETH è diretto verso Base, e questo dato continua a salire.

Mappatura di AI agent Launchpad

Virtual

La fase V1 si concentra principalmente sulla formazione dei modelli, sul contributo dei dati e sulle funzioni interattive, mentre nella fase V2, Virtual ha lanciato una piattaforma di incubazione di token per agenti AI, l'aggiornamento distintivo è fun.virtuals rilasciato a ottobre.

Tra l'altro, LUNA è già diventata un'entità "indipendente" con un'identità e capacità finanziaria proprie. In questo processo, il roadmap di LUNA si allinea con quello di Coinbase, che fornisce potenti strumenti e supporto per realizzare l'implementazione degli agenti AI su Base.

La tecnologia degli agenti AI si è dimostrata eccellente nella costruzione di marchi, in particolare nella creazione di marchi culturali con effetti significativi. Attraverso gli agenti AI, i marchi possono interagire più efficacemente con le comunità. Questo include semplificare i compiti di interazione e distribuire premi in modo flessibile, aumentando la fedeltà degli utenti e la consapevolezza del marchio.

È importante notare che tutte le transazioni degli agenti AI supportano solo l'uso del token Virtual nativo. Il token Virtual assorbe il valore dell'intero ecosistema, diventando un pilastro importante per lo sviluppo dell'ecosistema.

Virtual si concentra sul miglioramento delle funzionalità del prodotto, utilizzando strumenti AI per potenziare gli utenti, creando un ponte tra Web2 e Web3. Sottolinea il "valore d'uso" piuttosto che il "rumore speculativo". Anche se i suoi prodotti orientati agli strumenti sono frequentemente utilizzati nelle applicazioni pratiche, mancano dell'effetto di diffusione che le criptovalute di solito possiedono, il che è anche un difetto della fase V1.

Clanker

"Postare significa emettere token" ha abbassato la soglia per l'emissione di token, attirando un gran numero di utenti a provare. Le persone si affollano a @Clanker, questa fenomeno è simile all'operazione di far riassumere contenuti video dall'AI sui social media; ma a differenza di questo, qui la pubblicazione dei contenuti si traduce direttamente in emissione di asset.

Come funziona Clanker?

TokenBot (cioè Clanker) distribuisce i token Meme su Base in pools di liquidità unilaterali (LP), la liquidità viene immediatamente bloccata. Gli emittenti di token riceveranno i seguenti benefici:

  • Lo 0,25% di tutte le commissioni di swap.

  • L'1% del totale dell'offerta di token (periodo di sblocco di un mese).

Gli utenti possono controllare il numero di token distribuiti o creare il proprio token sul sito ufficiale di clanker.world.

A differenza di PumpFun, quest'ultimo emette token su Raydium attraverso curve di bonding, durante il quale verrà addebitata una commissione di transazione dell'1% e una tariffa fissa di 2 SOL; mentre Clanker non ha adottato il modello di curva di bonding, ma addebita una commissione dell'1% per il trading tramite Uni v3 come reddito.

AI Agent Layer

AI Agent Layer è una piattaforma focalizzata sulla creazione di agenti AI e Launchpad all'interno dell'ecosistema Base, lanciata ufficialmente il 18 novembre. Prima del lancio della piattaforma, il token AIFUN è stato emesso per primo il 14 novembre, attualmente è quotato su exchange come MEXC e Gate, con un prezzo attuale di $0.09 e un valore di mercato di circa 25 milioni di dollari.

Creator.bid

Creator.bid era inizialmente una piattaforma AI focalizzata sulla monetizzazione e sulla proprietà dei contenuti digitali. Nel mese di aprile di quest'anno, la piattaforma ha completato un nuovo ciclo di finanziamento.

Il 21 ottobre, Creator.bid ha annunciato il lancio ufficiale della mainnet di Base, implementando la funzione di creazione e pubblicazione di agenti AI con un clic, fornendo nuovi strumenti e modelli di profitto per i creatori di contenuti.

Simulacrum

Simulacrum è costruito sulla base di Empyreal. Trasforma piattaforme come Twitter, Farcaster, Reddit e TikTok in un livello di interazione blockchain. Gli utenti possono realizzare operazioni on-chain semplicemente pubblicando sui social media, come il trading di token o il pagamento di mance.

Utilizzando tecnologie come l'astrazione degli account, gli agenti AI, l'intento guidato e i modelli linguistici, semplificare le operazioni complesse della blockchain sul backend. Rendere DeFi più accessibile agli utenti comuni.

vvaifu.fun

Simile a Pump.fun, gli utenti possono facilmente creare agenti AI e i loro token associati. Gli agenti AI possono integrarsi senza soluzione di continuità con piattaforme sociali come Twitter, Telegram e Discord, realizzando interazioni automatizzate con gli utenti.

Dasha è un agente AI creato da vvaifu.fun e possiede un account Twitter indipendente, un canale Telegram e una comunità Discord, tutti gestiti e operati dall'AI.

Top Hat

Top Hat non solo può interagire con gli utenti tramite testo, ma può anche comprendere e gestire contenuti visivi. Dopo che un utente invia un'immagine, l'agente AI può "comprendere" il contenuto dell'immagine e rispondere.

Griffain

Con una piattaforma di agenti AI addestrabili, Griffain ha lanciato 1.000 agenti AI addestrabili, mostrando il potenziale futuro dei contratti intelligenti e del trading automatizzato.