În economia cripto, roboții devin treptat participanți centrali.

Această tendință este evidentă. De exemplu, căutătorii folosesc roboți (cum ar fi Jaredfromsubway.eth) pentru a executa tranzacții DEX în avans, profitând de cererea umană pentru comoditate. Instrumente precum Banana Gun și Maestro permit utilizatorilor să folosească cu ușurință roboți pentru tranzacții prin Telegram, devenind una dintre aplicațiile cu cel mai mare consum de taxe de gaz pe Ethereum. În aplicații sociale noi precum Friend.tech, roboții au intervenit rapid după adoptarea inițială de către utilizatori, chiar și impulsionând ciclul speculativ.

Indiferent dacă sunt destinați profitului (cum ar fi roboții MEV), sau conduși de cerințele utilizatorilor (cum ar fi pachetele de instrumente pentru roboți Telegram), roboții devin din ce în ce mai mult utilizatori prioritari pe blockchain.

Deși roboții din domeniul cripto sunt încă relativ primari, odată cu apariția modelelor lingvistice mari (LLM-uri), roboții din afara lanțului au evoluat în agenți AI puternici, capabili să finalizeze sarcini complexe și să ia decizii de manieră autonomă.

De ce să alegem construirea agenților AI în ecosistemul cripto?

Construirea agenților AI pe o infrastructură nativă cripto oferă următoarele avantaje semnificative:

  1. Capacitate de plată nativă
    Agenții AI pot exista în afara lanțului, dar pentru a executa sarcini complexe, este necesar un suport de capital eficient. Comparativ cu conturile bancare tradiționale sau serviciile de plată (cum ar fi Stripe), căile de plată cripto oferă agenților AI un acces la capital mai convenabil și mai eficient, evitând numeroasele ineficiențe ale sistemului financiar tradițional offline.

  2. Proprietatea activelor
    Agenții AI legați de portofel pot deține active cripto (cum ar fi NFT-uri, venituri etc.), obținând astfel drepturi de proprietate digitală. Acest lucru este deosebit de important pentru tranzacțiile de active între agenți.

  3. Verificabilitatea operațiunilor
    Verificabilitatea operațiunilor este esențială pentru agenții AI atunci când execută sarcini. Tranzacțiile on-chain au determinare - fie se întâmplă, fie nu se întâmplă - ceea ce permite agenților AI să finalizeze sarcinile mai precis decât în afara lanțului.

Provocările agenților AI on-chain

Desigur, agenții AI on-chain se confruntă de asemenea cu unele limitări:

  1. Necesitatea procesării logicii off-chain
    Pentru a funcționa eficient, agenții AI trebuie să execute logica complexă și calculele off-chain, însă deciziile lor vor fi executate on-chain pentru a asigura verificabilitatea operațiunilor. În plus, agenții pot apela la furnizori de zkML precum Modulus pentru a verifica credibilitatea datelor de intrare off-chain.

  2. Diversitatea instrumentelor
    Capacitatea agenților AI depinde de diversitatea instrumentelor. De exemplu, pentru a permite agentului să rezume evenimentele de știri în timp real, are nevoie de instrumente de crawling web; dacă trebuie să salveze rezultatele ca PDF, are nevoie de un sistem de fișiere; dacă dorește ca agentul să imite tranzacțiile unui influencer cripto de pe Twitter, are nevoie de acces la portofel și de funcționalitate de semnare.

Evoluția și aplicarea agenților AI

Pe spectrul determinismului și non-determinismului, majoritatea agenților AI cripto execută în prezent sarcini deterministe. Aceasta înseamnă că oamenii stabilesc în prealabil parametrii sarcinii și modul de realizare a acesteia (cum ar fi schimbul de tokenuri). De la roboții de supraveghere timpurii (keeper bots) până la agenții mai complexi conduși de LLM în prezent, agenții AI evoluează rapid. De exemplu:

  • Artisti autonomi: precum Botto.

  • Agenți AI auto-gestionabili: realizat prin cloud-ul de tranzacții Syndicate.

  • Platformă de servicii pentru agenți AI: precum Autonolas.

Scenarii de aplicație de vârf

Iată câteva aplicații de agenți AI care se află în frunte:

  1. Portofel 'inteligent' condus de AI
    Dawn utilizează agenți AI furnizați de DawnAI pentru a ajuta utilizatorii să trimită tranzacții, să execute tranzacții și să ofere perspective on-chain în timp real (cum ar fi NFT-uri populare).

  2. Roluri AI în jocurile cripto
    Noua joc Colony de la Parallel Alpha dezvoltă roluri AI capabile să dețină portofele și să tranzacționeze între ele.

  3. Pachet de instrumente AI îmbunătățit
    Gnosis a demonstrat prototipul unei infrastructuri timpurii, al cărei mechs AI (mecanisme AI) înfășoară scripturile AI prin contracte inteligente, permițând oricui (inclusiv altor roboți) să invoce contractul inteligent pentru a efectua operațiuni de agent (cum ar fi pariu pe piețele de predicție) și să plătească taxe de agenție.

  4. Traderi DeFi inteligenți
    Superaplicațiile DeFi oferă utilizatorilor mai multe funcții, inclusiv: investiții automate atunci când condițiile sunt îndeplinite, executarea tranzacțiilor atunci când taxele de gaz sunt sub un preț specific, monitorizarea contractelor de tokenuri meme noi și optimizarea rutelor de ordine fără ca utilizatorul să fie nevoit să înțeleagă.

  5. Susținerea agenților AI pe termen lung
    Aplicațiile AI generale (cum ar fi ChatGPT) sunt potrivite pentru utilizări generale, dar agenții AI trebuie să fie ajustați pentru diferite industrii și domenii de nișă. Piețele precum Bittensor folosesc mecanisme de stimulare pentru a încuraja 'mineri' să antreneze modele concentrate pe sarcini specifice (cum ar fi generarea de imagini, modelarea predicțiilor), acoperind industriile țintă (cum ar fi cripto, biotehnologie, academic etc.).

  6. Agenți NPC în aplicațiile de consum
    NPC-urile sunt comune în jocurile MMORPG, dar mai puțin frecvente în aplicațiile de consum multi-utilizator. Caracteristica de financiarizare a aplicațiilor de consum cripto face ca agenții AI să fie instrumente excelente pentru introducerea de noi mecanisme de joc. De exemplu, Frenrug, lansat de Ritual, este un agent bazat pe LLM capabil să execute tranzacții în Friend.tech pe baza mesajelor utilizatorilor (cum ar fi cumpărarea sau vânzarea cheilor).

Viziunea viitorului

Pe măsură ce mai multe aplicații și protocoale introduc agenți AI, oamenii se vor conecta la economia cripto prin intermediul acestora. Deși agenții AI par în prezent a fi 'jucării', în viitor, ei vor îmbunătăți experiența consumatorilor de zi cu zi, devenind părți esențiale ale protocoalelor și creând un sistem economic complet între agenți.

Agenții AI sunt încă în stadiu incipient, dar ca cetățeni de prim rang ai economiei on-chain, abia acum încep să-și arate potențialul. Dacă explorați cum să extindeți experiența on-chain prin agenți AI, nu ezitați să ne contactați pe Twitter.