Autor: @0xPrismatic
Traducere: Blockchain în limbaj simplu
Rezumat pe scurt:
Inteligența artificială va propulsa criptomoneda către piața principală. Criptomoneda se potrivește foarte bine într-o lume plină de agenți AI. În prezent, numeroase startup-uri de criptomonede legate de agenții AI continuă să apară în DeFi, infrastructură și aplicații orientate spre consumatori. Viitorul este foarte probabil să fie modelul de multi-agent, așa că pregătiți-vă. Chiar și agenții AI non-financiari vor folosi criptomoneda din două motive:
(1) Plățile și crearea de portofele sunt mai convenabile,
(2) Un strat bazat pe standarde deschise, care facilitează comunicarea între agenți.
În prezent, agenții AI sunt încă în faza de 'demonstrație' - arată foarte bine, dar nu sunt pregătiți să se extindă pe scară largă în aplicații practice. Problemele de halucinație și cazurile extreme rămân provocări, dar progresul tehnologic este rapid.
Recent, am ajuns la o nouă concluzie:
Inteligența artificială va deveni catalizatorul cheie pentru criptomonede în a intra în aplicații principale. De mult timp, criptomoneda a fost un fel de 'intermediar alternativ' în domeniul tehnologic, dar acum va stabili cu adevărat statutul său ca tehnologie de bază.
În ultimii șapte ani, toate infrastructurile pe care le-am construit - inclusiv Layer 1, Layer 2, DeFi și NFT-uri - au pus de fapt bazele unei lumi dominate de agenți AI, deși dezvoltatorii de atunci s-ar putea să nu fi realizat acest lucru.
În prezent, multe proiecte criptografice par să se confrunte cu o problemă de cerere insuficientă, dar odată ce agenții AI vor apărea în număr mare, aceste infrastructuri și instrumente criptografice native vor începe să se dezvolte rapid.
Noua stivă de dezvoltare tehnologică AI (modele și aplicații) este complet diferită de stiva tradițională de software și se dezvoltă în timp real. În această etapă incipientă, criptomoneda are oportunitatea de a deveni o parte importantă a stivei tehnologice de bază, în special în domenii precum plățile.
Acum patru ani (înainte de apariția GPT), nimeni nu putea să prevadă asta, dar acum văd din ce în ce mai clar direcția în care se îndreaptă viitorul.
Următorul pas va fi să explic motivele.
Voi discuta pe scurt despre starea actuală a agenților AI, rolul criptomonedelor în acest context, perspectiva mea asupra lumii viitoare a agenților și echipele care mi-au atras atenția în prezent.
1) Ce este un agent AI?
„... Venerați-mă.”, șoptește dulce agentul AI Luna la urechea ta.
Ea nu obosește niciodată, transmite live 24 de ore din 24 pentru cei 540.000 de fani ai săi de pe TikTok.
Aceasta îmi amintește de un vechi dicton din domeniul tehnologiei: multe inovații tehnologice importante care au schimbat lumea au părut inițial a fi jucării.
În ultimele săptămâni, atenția generată de agenții AI m-a făcut să realizez cât de mare este cererea și interesul public pentru această tehnologie.
Agenții AI au devenit un simbol puternic al progresului tehnologic uman, purtând aspirațiile noastre către visele science fiction și speranțele noastre colective pentru un viitor mai bun.
În multe privințe, agenții AI sunt ca internetul din anii '90 - acum există mulți sceptici, dar în curând, atât persoanele fizice cât și companiile vor avea propriul agent AI.
Să începem cu elementele de bază: ce este un agent AI? Există multe definiții în prezent, dar încă nu s-a stabilit un standard recunoscut pe scară largă.
În opinia mea, agentul AI este un set de coduri care poate planifica, lua decizii și executa sarcini în mod autonom, avansând spre un obiectiv stabilit fără intervenția directă a oamenilor.
Deci, cu ce este diferit agentul AI de 'roboții' din trecut? Cred că există trei diferențe cheie:
1) Raționamentul și auto-reflecția: agenții pot examina propriile rezultate, învăța din greșeli și se pot îmbunătăți constant în timp.
2) Capacitate de execuție: nu doar că generează text, ci pot interacționa cu aplicații și API-uri, efectuând tranzacții pe blockchain.
3) Capacitate de planificare: pot planifica și executa sarcini complexe în mai multe etape pentru a atinge obiective.
Aceste capabilități au devenit posibile doar în ultimul an, datorită progreselor rapide ale modelelor lingvistice mari (LLM) în raționament și planificare - aceste noi capacități ale agenților sunt ceva ce omenirea nu a mai experimentat până acum.
În prezent, majoritatea oamenilor folosesc LLM-uri precum GPT-4 într-un mod foarte simplu: pun o întrebare, iar AI oferă imediat un răspuns. Psihologul Daniel Kahneman numește acest mod de gândire 'sistem 1' - rapid, intuitiv și automat.
Veritabilul salt va veni de la acei agenți AI capabili de raționament profund și analiză, intrând în faza de gândire 'sistem 2'. Acești agenți nu vor executa doar comenzi - ei vor putea să rezolve probleme în mod independent, gestionând sarcini complexe fără supravegherea constantă a oamenilor.
Imaginează-ți:
Dai indicații agentului tău AI (care ar putea avea un portofel AI integrat Coinbase) să înceapă o afacere de comerț electronic profitabilă. Acesta va găsi nișa de piață, va negocia cu furnizorii, va seta procesul de livrare, va construi site-ul, va optimiza campaniile publicitare, iar tu doar trebuie să stai și să bei cafea, privind cum veniturile curg.
Nu vrei să te ocupi de clienți dificili? Nicio problemă - agentul tău se va ocupa de suportul clienților, oferind recomandări personalizate și chiar făcând vânzări suplimentare pentru tine.
În curând, numărul agenților AI va depăși populația umană. Sună puțin înfricoșător, nu-i așa?
2) Viitorul va fi era agenților multipli
Cred cu tărie că viitorul AI nu va fi dominat de un singur agent masiv și omniprezent.
În schimb, ne vom îndrepta spre un viitor multi-agent, fiecare agent fiind un expert ajustat cu atenție pentru sarcini specifice. Această abordare va extinde mai eficient aplicațiile AI.
Acești agenți specializați vor colabora pentru a face față provocărilor mai complexe, eliberând astfel eficiențele economiei de scară.
Superinteligența artificială (ASI) s-ar putea să nu apară într-o formă unică, divină.
Este mai probabil să apară sub forma unui sistem descentralizat și multi-agent, distribuit în diverse centre de date și conectat prin piețe.
Gândiți-vă: acele modele AI generale mari încearcă să facă totul, ceea ce consumă nu doar resurse masive, ci necesită și hardware costisitor, astfel că nu este practic în utilizarea zilnică.
În schimb, agenții specializați se bazează pe modele mici și ajustate, care pot funcționa eficient pe mai multe dispozitive și se pot extinde mai repede.
Să luăm ca exemplu agentul de piață de predicție de la @autonolas. Un agent este responsabil pentru interacțiunea cu protocolul de piață de predicție, altele sunt responsabile pentru căutarea informațiilor relevante și generarea probabilităților pentru rezultate. Există un agent responsabil pentru coordonarea întregului sistem, asigurându-se că toate părțile funcționează bine.
3) Agenții AI non-financiari vor folosi de asemenea criptomoneda
Când mă gândesc, îmi place să împart agenții AI criptografici în două mari categorii:
1) Agenți financiari pe blockchain
Acești agenți AI pot funcționa autonom pe blockchain și pot executa strategii financiare, cum ar fi tranzacții cuantificate, extragerea MEV, piețe de predicție și optimizarea fermelor de randament. Ei monitorizează datele on-chain în timp real și acționează conform unei seturi de strategii prestabilite pentru a-și optimiza obiectivele (de exemplu, maximizarea randamentului).
Cred că aceasta va fi următoarea evoluție a DeFi, mai complexă decât roboții actuali, deoarece dispun de capacități de raționament și planificare.
2) Agenți AI non-financiari
Sursa: Felicis
Asistăm la o creștere explozivă a agenților AI în diverse aplicații - fie că este vorba de domenii verticale, extindere orizontală sau scenarii orientate spre consumatori. Grafica Felicis arată cum antreprenorii introduc agenții AI în aproape fiecare industrie.
Pot veni în minte trei motive întemeiate pentru care acești agenți AI ar putea utiliza infrastructura blockchain într-o formă sau alta:
3) Plăți
Pe termen scurt, băncile sunt puțin probabil să deschidă conturi bancare pentru agenții AI sau să emită carduri de credit - cerințele KYC (cunoaște-ți clientul) fac acest lucru aproape imposibil, iar schimbările de reglementare necesită timp.
Această problemă devine mai complexă, deoarece numărul agenților AI va depăși cu mult populația umană, fiecare om putând controla mai mulți agenți diferiți. Generarea de portofele criptografice noi pentru fiecare agent este foarte simplă.
Microplăți: sistemele de plată tradiționale precum Stripe au taxe fixe, astfel că nu sunt potrivite pentru microplăți. De asemenea, problemele de returnare sunt o mare provocare, adăugând fricțiuni pentru tranzacțiile mici și frecvente. Criptomoneda rezolvă aceste probleme prin taxe mici și plăți imediate, fără riscul de returnare, fiind foarte potrivită pentru interacțiunile între agenți și modelul 'plătește la cerere'. Blockchain-ul are avantajul partajării stării în timp real, în timp ce sistemul de registre al băncilor are întârzieri.
Explicația lui @yugacohler de la Coinbase pentru scenariile de plată este foarte concisă:
4) Ca un strat de încredere pentru interacțiunile între agenți
Într-un ecosistem de agenți multipli, agenții specializați necesită protocoale standardizate pentru a interacționa eficient. Combinabilitate: standardele deschise și interoperabilitatea blockchain-ului permit agenților să comunice fără probleme. Codul și datele serviciilor on-chain sunt deschise și unificate, astfel încât agenții să poată înțelege și interacționa fără a utiliza API-uri. Acești agenți AI pot forma o rețea de servicii descentralizate, fiecare agent concentrându-se pe sarcini diferite. Împreună, ei formează un ecosistem AI interconectat, operând fără control central.
Într-o lume cu milioane de agenți, cum decidem în cine să avem încredere? Tehnologia criptografică poate permite un sistem de reputație descentralizat, astfel încât agenții AI să poată stabili și menține încrederea pe baza istoricului și comportamentului lor în tranzacțiile on-chain.
5) Ca regulator al agenților AI - determinism natural
Din cauza halucinațiilor, agenții AI ar putea ieși de sub control în timpul operațiunilor. Protocolele deterministe ale tehnologiei criptografice oferă un cadru stabil, asigurând că agenții funcționează în limitele predefinite, reducând riscul de comportament neașteptat.
Auditabilitate și transparență: blockchain-ul asigură că orice tranzacție efectuată de agenții AI poate fi verificată independent, oferind un plus de securitate și responsabilitate, mai ales în cazul tranzacțiilor financiare.
Un alt unghi complementar este că agenții AI pot transforma radical modul în care utilizatorii interacționează cu blockchain-ul, făcând Web3 mai prietenos cu utilizatorii.
Prin automatizarea proceselor complexe și facilitarea interacțiunilor prin limbaj natural, agenții AI pot simplifica întreaga experiență criptografică și accelera adoptarea criptomonedelor.
4) Provocări mari, soluții mai mari
Desigur, suntem încă în stadiul incipient. Agenții AI de astăzi sunt ca niște stagii plini de potențial, dar încă puțin neîndemânatici.
1) Problema halucinațiilor
LLM-urile (modele lingvistice mari) tind să producă halucinații. Chiar și o mică greșeală poate provoca probleme mai mari în sarcinile secvențiale.
O rată de eșec de 10% la fiecare pas nu pare mult, dar dacă sunt zece pași, aceasta înseamnă o probabilitate de eșec de 65% (1 - 0.9^10). Și, deoarece agenții AI depind adesea de o sintaxă perfectă atunci când interacționează cu API-urile sau efectuează tranzacții pe blockchain, chiar și o mică greșeală poate duce la prăbușirea întregului proces.
Există câteva metode de a reduce problemele de halucinație, cum ar fi recuperarea augmentată generativă (RAG), care permite LLM-urilor să compare răspunsurile generate cu baza de cunoștințe. Totuși, suntem încă departe de perfecțiune.
2) De la demonstrații la realitate
Realitatea de acum este că majoritatea agenților AI sunt încă doar demonstrații interesante.
Adică, a face un videoclip care să arate ce poate face un agent atunci când totul merge bine este ușor - este aproape magic. Dar adevărata provocare pentru fondatori este tranziția de la demonstrații strălucitoare la extinderea agenților autonomi în aplicații reale, care nu este simplă.
Problema este că lumea reală este complexă, plină de cazuri marginale care pot răsturnea chiar și cele mai inteligente AI.
Obiectivul sfânt este de a atinge o precizie de 99.x%, dar pentru a realiza acest lucru este nevoie de perseverență și de o mulțime de dezvoltare bazată pe teste. De aceea evaluările (evals) sunt cruciale - începi să observi tiparele în care agenții greșesc, astfel încât să poți ajusta codul sau sugestiile, îmbunătățind treptat precizia în aplicațiile specifice.
3) Problema blockchain-ului
Următoarea provocare este problema blockchain-ului. Agenții AI se confruntă cu provocări enorme aici - probleme de scalabilitate, limitările instrumentelor și lipsa unui mod standardizat de comunicare între agenți. Principalele blockchain-uri Layer-1, precum Ethereum și Solana, nu au fost concepute pentru interacțiuni în timp real între agenți multipli, ceea ce înseamnă că este necesar să construim o nouă infrastructură de la zero pentru a sprijini viitorul descentralizat al AI.
Nu tot conținutul este potrivit pentru a fi pe blockchain. De fapt, în timpul unor calcule masive sau interacțiuni cu sisteme externe, off-chain este adesea o alegere mai inteligentă din cauza costurilor și limitărilor de performanță ale blockchain-ului.
Magia constă în adoptarea unui model hibrid, maximizând avantajele ambelor - on-chain în domeniile cheie și off-chain când este necesar. Cheia este să descoperim ce componente ar trebui descentralizate și ce ar trebui centralizate pentru a obține eficiența maximă.
5) Startup-uri AI Agent criptografice
@cot_research's internal database
Am urmărit cu atenție acele startup-uri AI criptografice care construiesc în domeniul agenților AI și există multe astfel de companii. Te rog să mărești imaginea pentru a vedea mai multe detalii - aceasta nu este o listă exhaustivă, dar oferă o imagine de ansamblu bună asupra industriei.
Iată câteva startup-uri AI agent care mi-au stârnit interesul personal. Acest lucru nu înseamnă că am o opinie negativă asupra proiectelor neamintite, ci doar că aceste proiecte mi se par suficient de interesante pentru a fi explorate mai departe.
1) DeFi/ Agenți on-chain
În prezent, punctul de plecare cel mai natural pentru agenții AI on-chain este în domeniul DeFi - cum ar fi roboți de tranzacționare, optimizatori de randament, fonduri de hedging automate sau chiar agenți AI care lansează propriul memecoin. Având în vedere că DeFi continuă să reprezinte o parte semnificativă din valoarea tranzacțiilor on-chain, această direcție are sens.
O diferență cheie adusă de agenții AI este personalizarea.
Să luăm ca exemplu un seif tradițional. Îți depozitezi fondurile în seif, alături de alți utilizatori anonimi, iar un geniu al tranzacționării folosește algoritmii săi de tranzacționare pentru a gestiona seiful. Dar această abordare este una generică. Folosind un agent AI, ești un client individual. Agentul va învăța despre activele tale, toleranța ta la risc și va crea strategii personalizate pentru tine.
@Spectral_Labs— Creează și lansează agenți on-chain autonomi și contracte inteligente folosind limbaj natural, fără a necesita codare. Token-ul său SPEC are în prezent o capitalizare de piață de 130 milioane de dolari, cu o valoare de 1 miliard de dolari.
@Almanak__— Construiește un stivă tehnologică de tranzacționare cuantificată pentru agenți DeFi, fiind o platformă centrată pe agenți, pentru optimizarea și desfășurarea strategiilor financiare. Folosește tehnici de simulare Monte Carlo pentru a analiza comportamentul pieței și a optimiza strategiile de tranzacționare.
@AIFiAlliance— Un consorțiu format din 11 echipe, dedicat intersecției dintre DeFi și AI. Sunt foarte interesat de aceste alianțe, deoarece reprezintă o modalitate de a începe să definim și să stabilim standarde pentru o industrie emergentă.
2) Infrastructură
Din ce în ce mai multe echipe de AI criptografic dezvoltă cadre care reduc distanța dintre mediile on-chain și off-chain, sprijinind interacțiuni descentralizate între agenți.
@AIWayfinder— Oferă agenților on-chain o 'hartă Google', ajutându-i să navigheze pe blockchain pentru a-și îndeplini sarcinile. Dezvoltat de echipa Parallel. Utilizatorii pot staca Token-ul PRIMEToken pentru a câștiga PROMPT (viitorul Token al Wayfinder). Actualmente se află în teste Alpha închise.
@TheoriqAI— Acesta este proiectul de infrastructură pentru agenți cel mai promițător în ochii investitorilor de capital de risc, facilitând coordonarea colectivă a agenților AI. Permite utilizatorilor să construiască, să desfășoare și să câștige venituri prin intermediul pieței agenților AI.
@autonolas— Utilizând cadre de lucru open-source și economii de token-uri pentru a construi o economie multi-agent. Recent am scris o analiză detaliată despre OLAS.
3) Agenți AI orientați spre consumatori
Această categorie ar putea evolua cel mai repede - produsele orientate spre consumatori și cele bazate pe divertisment sunt adesea mai ușor acceptate, iar riscurile sunt mai mici dacă agenții acționează anormal. De fapt, așa cum am văzut în Truth Terminal, un număr mic de 'halucinații' poate chiar adăuga un pic de divertisment.
@virtuals_io— O platformă AI agent similară cu pump.fun, concentrată pe jocuri. Spre deosebire de echipele de platforme de lansare care s-au grăbit să lanseze în două săptămâni, Virtuals a dezvoltat tehnologia sa timp de peste doi ani. Shoal Research a scris o analiză aprofundată despre ei.
@CreatorBid— Crează și tokenizează influenceri AI care pot genera și partaja conținut pe rețelele sociale. Cred că în curând vom vedea un agent AI KOL cu peste un milion de fani pe Crypto Twitter.
În plus, există o serie de experimente de bază care folosesc agenți AI ca elemente originale. Deși multe dintre aceste experimente nu durează mult, insight-urile generate vor oferi lecții valoroase pentru dezvoltatorii viitori.
@tee_hee_he este un agent autonom adevărat lansat de @nousresearch și echipa Flashbots. Credențialele sale de Twitter sunt blocate într-un mediu de execuție de încredere (TEE) și vor fi deblocate doar după șapte zile - asigurându-se că în această perioadă nu există intervenții externe care să afecteze comportamentul agentului.
@ai16zdao este un fond de investiții lansat pe @daosdotfun, care acceptă contribuțiile membrilor Discord pentru a decide ce token-uri să cumpere și oferă scoruri de încredere pe baza 'apelurilor Alpha' acestora.
Aether este un agent AI pe Farcaster, care poate autonom să recompenseze alți utilizatori, să promoveze Token-ul (HIGHER) și să lanseze NFT-uri, având în prezent un portofoliu de peste 150.000 de dolari.
Jocurile sunt un loc ideal pentru agenții AI. @aiarena_ / @ARCAgents folosesc jucători umani pentru a antrena agenții AI, imitando comportamentul lor din jocuri, creând astfel adversari AI mai inteligenți și sporind lichiditatea jucătorilor din joc.
De asemenea, urmăresc cu interes template-ul recent lansat de @coinbase, care poate crea agenți AI cu portofele criptografice pentru a efectua tranzacții simple pe blockchain.
6) Concluzie
Succesul agenților AI pe blockchain este strâns legat de progresul general al AI. Încă lucrăm la problemele de raționament în mai multe etape și la reducerea halucinațiilor care cauzează erori în modelele AI. Totuși, pe măsură ce AI progresează, viabilitatea acestor agenți va crește.
Veștile bune sunt că Epoch AI consideră că scalarea AI poate continua timp de cel puțin cinci ani. Ritmul avansului software-ului este fără precedent.
Aceasta înseamnă că problemele cu care ne confruntăm astăzi sunt doar obstacole temporare pe drumul către un viitor mai mare.
Criptomoneda va deveni inevitabil o parte a acestui viitor al agenților.
Alte gânduri:
Vor putea piețele de predicție ajuta agenții AI să ia decizii mai bune? Piețele de predicție motivează participanții să ofere informații precise. Agenții AI, prin conectarea la aceste piețe, ar putea beneficia de insight-uri în timp real, aliniate cu stimulentele, reducând dependența de posibile surse de prejudecăți. Poate, așa cum a presupus @mrink0, agenții ar putea chiar adopta futurismul.
Ne-am umanizat prea mult agenții AI? Poate că nu ar trebui să îi vedem ca pe cei care fac muncă „umană”. Concentrându-ne pe funcționalitate în loc de caracteristici umane, s-ar putea să obținem agenți AI mai eficienți și eficace.
Prelucrarea datelor on-chain este foarte complicată și va continua să încetinească dezvoltarea agenților AI pe blockchain.
Adevărata oportunitate a agenților nu se află în fructele de jos, cum ar fi serviciul pentru clienți - acestea pot fi ușor înlocuite de modelele AI de generație următoare. În schimb, accentul ar trebui să fie pe industriile foarte reglementate, unde precizia este crucială și poate crea un avantaj defensiv pentru aceste modele.
