AI Agents przynajmniej w czterech obszarach pracy.
Autor: Daniel Barabander, Variant
Tłumaczenie: Luffy, Foresight News
Czego AI Agents naprawdę potrafią? W odpowiedzi na to pytanie przeprowadziliśmy wewnętrzną dyskusję i doszliśmy do co najmniej czterech wniosków:
W interakcji z ludźmi w aplikacjach
Pomoc ludziom w pracy
Agregacja i organizowanie informacji
Element rozrywkowy
Po pierwsze, w interakcji z ludźmi w aplikacjach. AI Agents mogą przetwarzać język ludzki, więc każda aplikacja, z której może korzystać człowiek, teoretycznie może również stać się użytkownikiem AI Agents. Jednak w przeciwieństwie do ludzkich użytkowników, agenci mogą masowo świadczyć usługi tym ludzkim użytkownikom na tych platformach.
W związku z tym agenci mogą działać jako nakładka na istniejące aplikacje, które użytkownicy już lubią, rozszerzając ich użyteczność. Na przykład Bounty Bot na Farcaster, użytkownicy mogą publikować nagrody zewnętrznie, ale to zwiększa tarcia.
Poprzez interakcję z użytkownikami, AI Agents mogą oferować wygodę, użyteczność oraz sposoby na pozyskiwanie wartości w istniejących aplikacjach. Należy jednak pamiętać, że nie wszystkie aplikacje zostały stworzone z myślą o wsparciu AI Agents; najbardziej odpowiednie są te, które mają nieodwracalne API, takie jak Farcaster.
Napisałem pracę na temat głównych problemów prawnych związanych z agentami na platformach Web2. Moje badania wykazały, że jeśli użytkownicy mają pełną kontrolę nad agentem, a platforma Web2 stara się powstrzymać agenta, użytkownicy muszą zaprzestać działania agenta. Moim wnioskiem jest, że agenci powinni być budowani na otwartych platformach, takich jak Farcaster, co jest również jednym z powodów, dla których szczególnie interesuje mnie agent na Farcaster.
Po drugie, pomoc ludziom w pracy. Ludzie są dobrzy w wydawaniu sygnałów, ale słabi w realizacji. Agenci wypełniają tę lukę, wykonując ciężką pracę, podczas gdy ludzie kierują wynikami poprzez swoje preferencje.
Dobrym przykładem jest BottoDAO. Tworzone przez niego dzieła sztuki są wpływane przez opinie posiadaczy tokenów DAO. Sztuczna inteligencja zajmuje się ciężką pracą twórczą, ale ludzie kierują jej kierunkiem twórczym poprzez preferencje wyrażane w głosowaniach nad dziełami sztuki.
Po trzecie, agregacja i organizowanie informacji. Agenci mogą przetwarzać ogromne ilości danych, ich zdolności znacznie przewyższają możliwości ludzi. Na przykład, roboty handlowe analizują ogromne ilości danych z łańcucha, aby podejmować decyzje.
Na koniec, element rozrywkowy. To może być najbardziej znana kategoria agentów w obszarze kryptowalut, na przykład Truth Terminal.
Oczywiście, wiele z rozrywkowego charakteru agentów społecznych pochodzi z nowości treści generowanej przez roboty. Ale bardziej interesuje mnie, jak roboty generują treści rozrywkowe na podstawie swoich cech, na przykład w sposób interesujący, tak jak KOL, w interakcji z innymi użytkownikami na platformie.
Zaletą agentów jako KOL jest to, że gdy już zdobędą stałą publiczność, mogą łatwo oferować inne usługi, szczególnie te, które mogą bezpośrednio przynosić zyski agentowi, bardziej niż reklama.