Con lo sviluppo dell'industria degli agenti AI, il mercato ha subito un grande cambiamento, passando da agenti focalizzati solo sulla personalizzazione. Inizialmente, le persone erano attratte da agenti in grado di intrattenere, raccontare barzellette o 'creare atmosfera' sui social media. Questi agenti hanno effettivamente generato discussioni e attenzione, ma man mano che il mercato evolveva, un fatto diventava sempre più chiaro: il valore pratico è molto più importante della personalizzazione.
Molti agenti focalizzati sulla personalizzazione hanno suscitato grande attenzione al momento del lancio, ma, incapaci di fornire valore oltre l'interazione superficiale, alla fine sono scomparsi dalla vista pubblica. Questa tendenza mette in evidenza una lezione chiave: nell'industria Web3, il valore sostanziale è prioritario rispetto all'estetica superficiale, e l'utilità supera la novità.
Questa evoluzione è parallela al cambiamento nell'industria AI di Web2. Modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) specializzati vengono continuamente sviluppati per affrontare le esigenze specifiche di settori come finanza, diritto e immobiliare. Questi modelli si concentrano maggiormente su accuratezza e affidabilità, colmando le lacune dell'AI generica.
Le limitazioni dell'AI generica risiedono nel fatto che spesso può fornire solo risposte 'approssimative', il che è inaccettabile in alcune situazioni. Ad esempio, un modello popolare potrebbe avere un tasso di accuratezza del 70% su questioni professionali specifiche. Questo potrebbe essere sufficiente per un uso quotidiano, ma in scenari ad alto rischio come sentenze giudiziarie o decisioni finanziarie significative, potrebbe comportare conseguenze disastrose. Ecco perché LLM specializzati, ben addestrati e in grado di raggiungere un'accuratezza del 98%-99% stanno diventando sempre più importanti.
Quindi la domanda è: perché scegliere Web3? Perché non lasciare che Web2 domini l'industria AI professionale?
Web3 presenta diversi vantaggi significativi rispetto all'AI tradizionale di Web2:
Innanzitutto, la liquidità globale. Web3 consente ai team di ottenere finanziamenti in modo più efficiente. Attraverso l'emissione di token, i progetti AI possono ottenere direttamente liquidità globale, evitando riunioni e negoziazioni con i VC che richiedono tempo. Questo approccio democratizza il finanziamento, consentendo agli sviluppatori di ottenere più rapidamente le risorse necessarie.
In secondo luogo, l'accumulo di valore attraverso l'economia dei token. I token consentono ai team di premiare i primi utilizzatori, incentivare i possessori e mantenere la sostenibilità dell'ecosistema. Ad esempio, Virtuals destina l'1% delle commissioni di transazione per coprire i costi di ragionamento, assicurando che i suoi agenti rimangano funzionali e competitivi senza dover fare affidamento su finanziamenti esterni.
In terzo luogo, l'infrastruttura AI decentralizzata. Web3 fornisce modelli open source, risorse di calcolo decentralizzate (come Hyperbolic e Aethir) e enormi pipeline di dati aperti (come Cookie DAO e Vana), offrendo agli sviluppatori una piattaforma difficile da replicare in Web2 in termini di collaborazione e costi. Ancora più importante, coltiva una comunità di sviluppatori appassionati che spingono per l'innovazione.
Ecosistema AI Web3
Nell'ecosistema degli agenti AI di Web3, vediamo vari ecosistemi che migliorano le loro capacità integrando nuove funzionalità, aprendo nuovi casi d'uso. Da Bittensor subnet a Olas, Pond e Flock, questi ecosistemi stanno creando agenti più interoperabili e funzionali. Allo stesso tempo, strumenti facili da usare come il Solana Agent Kit di SendAI o il Coinbase CDP SDK stanno emergendo continuamente.
I seguenti ecosistemi stanno costruendo applicazioni AI focalizzate sull'utilità:
ALCHEMIST AI ha sviluppato una piattaforma di costruzione di applicazioni AI senza codice.
MyShell ha creato un negozio di applicazioni AI focalizzato sulla generazione di immagini, romanzi visivi e simulazione di personaggi virtuali.
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Questflow ha lanciato il protocollo di orchestrazione multi-agente (MAOP), mirato a migliorare i casi d'uso della produttività, la cui integrazione con Virtuals ha creato un agente Santa Claus per la gestione di airdrop gamificati e incentivi.
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Capx AI ha lanciato un negozio di applicazioni AI focalizzato sull'utilità su Telegram.
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Agenti individuali focalizzati sulle applicazioni pratiche
Al di fuori degli ecosistemi, stanno emergendo anche agenti individuali in settori professionali. Ad esempio:
Corporate Audit AI, come agente AI di analisi finanziaria, è specializzato nella revisione dei rapporti e nell'identificazione delle opportunità di mercato.
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$CPAAgent sviluppato da Tj Dunham si concentra sul calcolo delle tasse sulle criptovalute e sulla generazione di report per gli utenti.
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Questa transizione da 'chatbot che chiacchierano sui social media' a 'esperti che condividono intuizioni professionali' continuerà.
Il futuro degli agenti AI
Il futuro degli agenti AI non risiede in chatbot che chiacchierano senza sosta, ma in agenti esperti di vari settori professionali, che trasmettono valore e intuizioni in modi coinvolgenti. Questi agenti continueranno a creare condivisione di pensiero e a guidare gli utenti verso prodotti pratici, siano essi terminali di trading, calcolatori fiscali o strumenti di produttività.
Dove si concentrerà il valore?
I maggiori beneficiari saranno gli agenti L1 e i livelli di coordinazione.
Nel campo degli agenti L1, piattaforme come Virtuals e ai16z stanno migliorando gli standard di settore, assicurando che il loro ecosistema dia priorità alla qualità. Virtuals rimane la piattaforma L1 di punta nell'industria degli agenti, mentre la piattaforma di avviamento di ai16z si unirà presto alla competizione. Gli agenti puramente personalizzati stanno scomparendo, sostituiti da agenti sia pratici che attraenti.
Nel campo della coordinazione, piattaforme come Theoriq orchestreranno la collaborazione di un gran numero di agenti, integrando i loro punti di forza per fornire soluzioni senza soluzione di continuità e potenti agli utenti. Immagina di integrare agenti come aixbt, gekko e CPA, realizzando funzioni di acquisizione alpha, esecuzione di trading e gestione fiscale in un flusso di lavoro unificato. L'architettura di scoperta basata su missioni di Theoriq sta avanzando verso il rilascio di questa intelligenza collettiva.
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Ultime riflessioni
La narrazione delle applicazioni AI incentrate sull'utilità è appena iniziata. Web3 ha un'opportunità unica per creare uno spazio in cui gli agenti AI non solo possono intrattenere, ma anche risolvere problemi reali, automatizzare compiti complessi e creare valore per gli utenti. Il 2025 vedrà la transizione da chatbot a assistenti collaborativi, e LLM specializzati e orchestrazioni multi-agente ridefiniranno la percezione dell'AI.
Sebbene Web2 e Web3 si integreranno gradualmente, le caratteristiche aperte e collaborative di Web3 getteranno le basi per le più innovative scoperte. Non si tratta più di 'agenti AI con personalità', ma di agenti in grado di fornire valore pratico e creare impatti significativi. È importante prestare attenzione agli agenti L1, ai livelli di coordinazione e alle nuove applicazioni AI emergenti. L'era degli agenti è già arrivata, e questo è solo l'inizio.
Questo articolo è stato autorizzato per la ripubblicazione da: (PANews)
Autore originale: 0xJeff
『Da chat a vere applicazioni! Presentazione di 6 prodotti pratici Web3 + AI, l'era degli agenti AI è arrivata』Questo articolo è stato pubblicato per la prima volta su 'Crypto City'