W gospodarce kryptograficznej roboty stają się stopniowo kluczowymi uczestnikami.

Ten trend jest oczywisty. Na przykład, poszukiwacze wykonują transakcje DEX za pomocą robotów (takich jak Jaredfromsubway.eth), wykorzystując ludzką potrzebę wygody. Narzędzia takie jak Banana Gun i Maestro umożliwiają użytkownikom łatwe korzystanie z robotów do handlu przez Telegram, stając się jednym z aplikacji z najwyższym zużyciem opłat gazowych na Ethereum. W aplikacjach społecznościowych nowego typu, takich jak Friend.tech, roboty szybko angażują się po początkowym przyjęciu przez użytkowników, a nawet dalej napędzają cykle spekulacyjne.

Niezależnie od tego, czy działają w celu zysku (np. roboty MEV), czy są napędzani przez potrzeby użytkowników (np. zestawy narzędzi robotów Telegram), roboty stają się coraz bardziej priorytetowymi użytkownikami na blockchainie.

Chociaż obecnie roboty w dziedzinie kryptowalut są nadal dość podstawowe, wraz z rozwojem dużych modeli językowych (LLM), roboty poza blockchainem ewoluowały w potężnych agentów AI, którzy mogą samodzielnie wykonywać złożone zadania i podejmować decyzje.

Dlaczego warto wybrać budowę agentów AI w ekosystemie kryptograficznym?

Budowanie agentów AI na infrastrukturze natywnej dla kryptowalut przynosi następujące znaczące korzyści:

  1. Natywne możliwości płatności
    Agenci AI mogą istnieć poza blokchainem, ale jeśli potrzebują wykonywać złożone zadania, potrzebują efektywnego wsparcia kapitałowego. W porównaniu do tradycyjnych rachunków bankowych lub usług płatniczych (takich jak Stripe), kryptograficzne ścieżki płatności oferują agentom AI wygodniejszy i bardziej efektywny dostęp do kapitału, unikając wielu nieefektywności tradycyjnego offline'owego systemu finansowego.

  2. Własność aktywów
    Agenci AI powiązani z portfelami mogą posiadać aktywa kryptograficzne (takie jak NFT, dochody itp.), co daje im cyfrowe prawo własności. Jest to szczególnie ważne dla transakcji aktywów między agentami.

  3. Weryfikowalność operacji
    Wykonując zadania, weryfikowalność operacji jest kluczowa dla agentów AI. Transakcje na blockchainie mają pewność - albo się odbywają, albo nie - co pozwala agentom AI na dokładniejsze wykonywanie zadań niż poza blockchainem.

Wyzwania agentów AI na blockchainie

Oczywiście, agenci AI na blockchainie również napotykają pewne ograniczenia:

  1. Potrzeba przetwarzania logiki poza blockchainem
    Aby działać efektywnie, agenci AI muszą wykonywać złożoną logikę i obliczenia poza blockchainem, ale ich decyzje będą realizowane na blockchainie, aby zapewnić weryfikowalność operacji. Dodatkowo agenci mogą korzystać z dostawców zkML, takich jak Modulus, aby zweryfikować wiarygodność danych wejściowych poza blockchainem.

  2. Różnorodność narzędzi
    Możliwości agentów AI zależą od różnorodności narzędzi. Na przykład, aby agent mógł podsumować bieżące wydarzenia wiadomości, potrzebuje narzędzia do przeszukiwania sieci; jeśli chce zapisać wyniki w formacie PDF, potrzebuje systemu plików; jeśli chce naśladować transakcje popularnego influencera kryptograficznego, wymaga dostępu do portfela i funkcji podpisu.

Ewolucja i zastosowanie agentów AI

Na spektrum deterministycznym i niedeterministycznym, większość agentów AI w kryptografii obecnie wykonuje zadania deterministyczne. Oznacza to, że ludzie z góry ustalają parametry zadań oraz sposób ich realizacji (np. wymianę tokenów). Od wczesnych robotów do nadzorowania (keeper bots) po dziś bardziej skomplikowane agenty napędzane LLM, agenci AI szybko ewoluują. Na przykład:

  • Autonomiczni artyści: jak Botto.

  • Samozarządzający się agenci AI: realizowane za pomocą chmury transakcyjnej Syndicate.

  • Platforma usług agentów AI: jak Autonolas.

Na czołowej scenie aplikacji

Oto kilka nowatorskich zastosowań agentów AI:

  1. „Inteligentny portfel” napędzany AI
    Dawn wykorzystuje agentów AI oferowanych przez DawnAI, aby pomóc użytkownikom w wysyłaniu i wykonywaniu transakcji oraz dostarczaniu informacji w czasie rzeczywistym na blockchainie (np. popularne NFT).

  2. Postacie AI w grach kryptograficznych
    Nowa gra Colony od Parallel Alpha rozwija postacie AI, które mogą posiadać portfele i wymieniać się między sobą.

  3. Rozszerzona skrzynka narzędziowa AI
    Gnosis zaprezentował wczesne prototypy infrastruktury, których mechanizmy AI (AI mech) pakują skrypty AI za pomocą inteligentnych kontraktów, co pozwala każdemu (w tym innym robotom) na wywoływanie inteligentnych kontraktów do wykonywania operacji agenta (np. zakładów na rynkach prognoz), płacąc opłatę za agenta.

  4. Inteligentni traderzy DeFi
    Super aplikacje DeFi oferują użytkownikom więcej funkcji, w tym: automatyczne inwestycje, gdy warunki są spełnione, wykonywanie transakcji, gdy opłaty gazowe są poniżej określonej ceny, monitorowanie nowych umów tokenów meme oraz optymalizowanie routingu zamówień bez potrzeby zrozumienia przez użytkowników.

  5. Wsparcie dla agentów AI z długiego ogona
    Ogólne aplikacje AI (takie jak ChatGPT) są odpowiednie do ogólnych zastosowań, ale agenci AI muszą być dostosowani do różnych branż i nisz. Rynki takie jak Bittensor promują mechanizmy zachęt, aby „górnicy” szkolili modele skoncentrowane na określonych zadaniach (np. generowanie obrazów, modelowanie prognoz), obejmujące docelowe branże (np. kryptografia, biotechnologia, akademia itp.).

  6. Agenci NPC w aplikacjach konsumpcyjnych
    NPC są powszechne w grach MMORPG, ale rzadziej występują w aplikacjach konsumpcyjnych dla wielu użytkowników. Finansowy charakter kryptograficznych aplikacji konsumpcyjnych sprawia, że agenci AI są doskonałym narzędziem do wprowadzania nowych mechanizmów gier. Na przykład Frenrug wprowadzony przez Ritual to agent oparty na LLM, który może wykonywać transakcje (np. kupować lub sprzedawać klucze) w Friend.tech w oparciu o wiadomości użytkowników.

Wizje przyszłości

W miarę jak więcej aplikacji i protokołów wprowadza agentów AI, ludzie będą integrować się z gospodarką kryptograficzną poprzez nie. Chociaż agenci AI obecnie wydają się być „zabawkami”, w przyszłości wzmocnią codzienne doświadczenia konsumentów, stając się kluczowymi interesariuszami w protokołach i tworząc pełny system gospodarczy między agentami.

Agenci AI są wciąż na wczesnym etapie, ale jako pierwsi obywatele gospodarki opartej na blockchainie dopiero zaczynają ujawniać swój potencjał. Jeśli eksplorujesz, jak rozwinąć doświadczenie na blockchainie za pomocą agentów AI, zapraszamy do kontaktu na Twitterze.