AIAgents

Listen, there's this thing… Do you know how AI is everywhere now, from photos on your phone to text help? So, he broke into the cryptocurrency, and is making a real revolution there.
AI agents are now not just helping traders, they are actually taking on almost everything: analyzing markets, deciding when to enter and exit trades, and doing so at a speed that an ordinary person can only dream of. They work especially cool with bitcoin, the most important cryptocurrency. These AI's are trading it at high speeds, without emotion or panic, based on data, not on a "feel".
But they haven't forgotten about altcoins either. AI is especially useful here because they are very volatile (this is when the price jumps up and down). Smart algorithms catch trends even before they start shining on other traders' radars. Plus, AI can advise you on what to keep in your briefcase so that you don't lose out.
He is also responsible for security: he tracks strange transactions, protects crypto wallets from hacking, and helps in the fight against money laundering. Even Know-your-Customer systems and other regulatory things are automated with the help of AI. It's not just analytics anymore — it's almost a full-fledged digital brain.
AI also predicts the future. He finds connections between the crypto exchange rate and global events, the economy, and people's moods on social media. It can tell you when a new bullish (growth) is coming. or a bearish (falling) market.
But! There are also pitfalls. If the AI is running on bad data, expect trouble. Algorithms can make mistakes, and full automation sometimes leads to a loss of human control. Plus— there is the legal side: regulators themselves do not yet know how to treat all this. So there are risks, and they cannot be ignored.
There's even more to come: AI will improve smart contracts, enhance security, and with the advent of quantum technologies, it may shake things up altogether. We are on the threshold of a new era of digital finance.
So I thought, would you trust your investments to an AI that decides for itself how to manage your crypto money?
#AIAgents #AI #crypto #altcoins

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

この数日間、Portal LabsはPANewsの速報を見ました。文中では、2024年度Runaオープンソース起業指数（ROSS Index）レポートによると、世界で最も人気のある20のオープンソース企業のうちの半分以上がAIに密接に関連しており、その中にはMyShellやFuelを代表とする#Web3 プロジェクトが含まれていることが指摘されています。
Web3では、2023年末から注目を集め始めた#AI から2025年の#AIAgents まで、どのプロジェクトもAI要素を少しでも取り入れないと「仲間外れ」となると言える。
現在のWeb3において、AIというラベルがどれほど流行しているかを示すために、まずデータセットを見てみましょう（執筆時点）：

💰 ETFの流入：
$BTC : スポットBTC ETFは昨日、約9億810万ドルの大規模な純流入を見込み、継続的な機関投資家の関心を反映しています。
$ETH : スポットETH ETFは約5890万ドルの純流入を得ており、ビットコインと比較して安定したが小規模な牽引を示しています。

🐋 クジラの活動：
1️⃣ ETHのショート：
ETHをショートしているクジラがHyperliquid HYPE$HYPEに500万ドルを投資し、ショートポジションを増加させました。
トレーリングロス：$5.36M、清算価格は$4,891.59。
2️⃣
ENSの移転：
50,000 ENS（約191万ドル）が重要なウォレットからBinanceに移動し、売り圧力または再配置を示唆しています。