Articolul este preluat din: BlockBooster

Autor: Kevin, cercetător la BlockBooster

Termenul agenți AI provine din foaia de parcurs a OpenAI. Sam Altman a împărțit capacitățile pe care AI ar trebui să le aibă în 5 părți, dintre care a treia este agentul AI, care va fi frecvent întâlnit în următorii câțiva ani.

Ce pot face agenții AI este să învețe de sine stătător, să ia decizii și să execute sarcini; desigur, în funcție de nivelul de inteligență și capacitate, Stuart Russell și Peter Norvig în (Inteligența Artificială: O Abordare Modernă) au împărțit agenții AI în 5 direcții:

  • Agenți Reflexivi Simpli: reacționează doar la starea curentă.

  • Agenți Reflexivi Bazate pe Model: iau în considerare starea istorică în procesul decizional.

  • Agenți Bazate pe Obiective: se concentrează pe planificare și găsirea celei mai bune căi de atingere a unui obiectiv specific.

  • Agenți Bazate pe Utilitate: urmăresc să echilibreze beneficiile și riscurile pentru a maximiza utilitatea.

  • Agenți de Învățare: învață și se îmbunătățesc continuu prin experiență.

Atunci, agenții AI care apar pe piață sau în industrie se află la ce nivel? Ce fel de agenți sunt?

OpenAI o1 a atins nivelul 2 de inteligență artificială. Personal, cred că agenții AI din industrie se află între nivelul 2 și nivelul 3, adică la nivelul 2.5. Acest lucru nu înseamnă că agenții din industrie au depășit OpenAI; de fapt, agenții web3 sunt încă în stadiul wrapper-ului GPT. De ce este 2.5? Pentru că prin intervenția umană sau programatică, să-i spunem intermediar, combinația dintre wrapper-ul GPT și intermediar a format o formă care nu poate fi supusă analizei, dar care are o obiectivitate activă. Este o extensie a unei direcții de aplicare a modelului OpenAI. În ceea ce privește ce pot face agenții, ei sunt cei mai simpli agenți reflexivi. Unii dintre aceștia vor lua în considerare starea istorică, dar este nevoie de o introducere activă. Numai prin alimentarea constantă cu date, agenții pot învăța; aceasta este o modalitate pasivă de antrenament a modelului, care nu a atins în niciun caz starea definită de nivelul 3. Celelalte trei tipuri de agenți bazate pe obiective, bazate pe utilitate, și agenții de învățare nu au ieșit încă pe piață. Prin urmare, cred că agenții AI sunt încă în stadiu incipient; este un nivel 2 de ajustare a LLM-ului general, fără a se desprinde de nivelul 2 în structură. Așadar, poate evoluția către nivelul 3 să fie realizată doar prin crypto? Sau este nevoie să așteptăm companii precum OpenAI pentru a dezvolta aceasta?

De ce se discută despre Base sau Solana ca posibile centre de narațiune pentru agenții AI?

Înaintând discuția despre ce ecosistemuri pot stimula nașterea agenților de nivel 3, ar trebui să stabilim care ecosistem are potențialul de a deveni un teren fertil pentru agenții AI. Este Base? Sau este Solana?

Pentru a răspunde la această întrebare, este bine să revizuim modul în care AI a influențat Web3 în ultimii 2 ani. Când OpenAI a lansat ChatGPT, industria încă funcționa pe baza unei gândiri tradiționale, rapid intrând într-o bulă de infrastructură. Aici au apărut multe platforme de agregare a puterii de calcul / raționare, iar infrastructura AI + DePIN a fost, de asemenea, creată. Punctul comun al ambelor este construirea unei viziuni grandioase; nu spunem că viziunea grandioasă este rea, de fapt, agenții pot construi astfel de viziuni, ci spunem că, în implementare, în cerințele utilizatorilor, aceste mari protocoale de infrastructură nu iau în considerare toate aspectele. Deoarece cererea de piață pe care doresc să o tragă nu este deloc saturată în industria tradițională a internetului, educația utilizatorilor și educația pieței sunt insuficiente. Sub impactul valului Memecoin, infrastructura AI pare și mai goală.

Dacă infrastructura este prea grea și prea mare, atunci de ce să nu o ușurăm? Agenții născuți din wrapperul GPT sunt eficienți și se adaptează rapid în ceea ce privește lansarea și interacțiunea cu utilizatorii. Agenții ușori au un potențial semnificativ de a genera bule, iar când bula se va sparge, solul fertil pentru o nouă naștere va apărea.

Mai mult, în actualul mediu de piață, utilizarea agenților și Memecoin-urilor pentru a lansa proiecte poate aduce produsele pe piață într-un timp foarte scurt. Aceasta permite utilizatorilor să obțină direct experiența de utilizare; în acest proces, agenții pot profita de Memecoin-uri pentru a-și extinde harta de comunitate, realizând o iterație rapidă a produselor, iar această iterație este de costuri reduse și rapidă. Protocoalele AI serioase nu trebuie să fie constrânse de grele cadre de consens vechi, ci să rupă cușca, să se echipeze ușor, să bombardeze utilizatorii cu iterații rapide și ușoare, iar după ce educația pieței și comunicarea au fost complet realizate, să construiască infrastructura unei viziuni grandioase pe această bază. Agenții ușori acoperă voalul ambiguu al Memecoin-urilor, cultura comunității și fundamentele nu vor mai deveni contradicții; o nouă cale de dezvoltare a activelor este în curs de formare, iar aceasta ar putea fi o cale de alegere a noilor protocoale AI în viitor.

Discuția de mai sus răspunde potențialului agenților AI de a deveni narațiunea centrală. Cu condiția ca agenții AI să continue să crească rapid, alegerea ecosistemului corect devine deosebit de importantă. Este Base? Sau este Solana? Înainte de a răspunde la această întrebare, ar fi bine să ne uităm la starea actuală a protocoalelor agenților serioși din piață.

Mai întâi Arweave/AO: PermaDAO a menționat: AO utilizează un model Actor pentru proiectare, fiecare componentă fiind un agent independent, capabil de calcul paralel; aceasta se aliniază perfect cu arhitectura aplicațiilor conduse de agenți AI. AI depinde de trei elemente: model, algoritm și putere de calcul, AO poate satisface această cerință înaltă de resurse. AO poate aloca resurse de calcul independent pentru fiecare proces de agent, eliminând eficient blocajele de performanță în calcul.

În plus, Spectral este unul dintre puținele protocoale axate pe agenți, cu transformarea textului în cod și inferența modelului ca direcții de dezvoltare.

Revenind la un token de agent din piață, se observă că acești agenți nu utilizează aproape deloc infrastructura lanțului. Acesta este un fapt, deoarece toate modelele din industrie, inclusiv agenții, sunt off-chain. Alimentarea cu date este off-chain, antrenamentul modelului nu este descentralizat, iar informațiile de ieșire nu sunt înregistrate pe lanț. Acesta este un fapt obiectiv, deoarece lanțul evm nu suportă combinația dintre AI și contractele inteligente; desigur, nici base, nici solana nu suportă. Anul viitor, așteptăm introducerea ao-ului, care ar putea permite modelului să fie pe lanț și să aibă o performanță bună. Dacă ao eșuează, este posibil ca modelul să fie pe lanț abia după mulți ani de la ethereum, cel puțin până în 2030, sau alte lanțuri publice să implementeze modelul pe lanț; dar dacă o arhitectură și resurse istorice ca ao nu pot realiza aceasta, atunci modelul pe lanț ar putea fi mai greu de realizat pentru alte lanțuri publice.

În prezent, token-urile agenților AI nu au prea multe cazuri de utilizare practice; de fapt, este greu să distingi între token-urile agenților AI de pe Base și Solana și ai Memecoin-urile AI. Deși token-urile agenților nu au utilizări speciale, de ce consider că nu ar trebui confundate token-urile agenților AI cu Memecoin-urile AI? Pentru că eu consider că suntem în etapa de generare a bulei agenților AI.

De ce discutăm despre Base care dorește să concureze cu Solana pentru statutul de lanț principal al agenților AI?

Base a atras atenția pieței în prima jumătate a acestui ciclu de piață, având o performanță strălucitoare în competiția pentru cota de piață a Memecoin-urilor, cum ar fi $BRETT și $DEGEN. Cu toate acestea, a pierdut în fața Solana. Cred că agenții AI sunt următoarea direcție de dispută pentru Base, și în prezent au deja multe avantaje.

Agenții AI vor accelera nașterea bulelor, generând haos, dar în cele din urmă vor lăsa utilizatori și aplicații:

Nașterea și expansiunea bulei vor atrage atenția pieței; această atenție va suferi o transformare calitativă în timp. Ce caracteristici are această transformare calitativă? În procesul de creștere a atenției pieței, vor fi expuse o serie de puncte dureroase ale utilizatorilor și lipsuri ale pieței. Când contradicțiile principale nu pot fi coordonate, dar atenția continuă să crească, acesta este momentul nașterii transformării calitative. Odată ce transformarea calitativă este completă, utilizatorii și aplicațiile sedimentate pot susține o viziune grandioasă. Aceasta este ceva ce Memecoin nu poate și nu vrea să realizeze, și acesta este motivul pentru care cred că, deși în prezent agenții și Memecoin-urile sunt neclare, ele nu ar trebui să fie confundate.

Înainte de a avea loc o transformare calitativă, bulele vor genera o mulțime de haos și diverse drame, cum ar fi: numărul agenților va crește exponențial; mii de agenți vor intra în atenția utilizatorilor. Cum se va întâmpla asta? Agenții pot accesa platforme sociale precum X și Farcaster, auto-promovându-și token-urile, folosind diverse perspective preferate de degen și densități unice de informație ale agenților pentru a promova token-urile.

Imediat după, agenții cu iterație rapidă pot finaliza tranzacțiile pe lanț; o bandă de vikingi a pătruns în pădurea întunecată. În prezent, protocoalele de panouri de pe piață, boturile din grupurile TG, panourile Dune vor fi invadate de agenți; indicatorii familiari utilizatorilor vor fi manipulați de agenți, volumele de tranzacții, numărul de adrese, distribuția token-urilor, simularea comportamentului traderilor, datele de pe lanț pot necesita o curățare mai profesională pentru a reflecta valoarea; altfel, vor fi înșelați de agenți, la fel ca vikingii care îți răpește averea.

Dacă piața poate atinge această etapă, atunci noua eră a agenților AI va fi realizată pe jumătate, deoarece „atenția este valoare” va permite agenților să intre în scenă. Această potențial provine din:

  • Capacitate puternică de distribuție: agenții generează suficientă atenție, precum Goat, iar căile de distribuție stabile pot fi replicate.

  • Ușurința desfășurării: platforma de desfășurare a agenților va crește exponențial; Zerebro, vvaifu, Dolion, Griffain și Virtual, utilizatorii trebuie să aibă cunoștințe despre cod pentru a construi agenți, iar UX-ul platformelor de desfășurare a agenților va fi optimizat în competiție.

  • Efectul Memecoin: în etapa de lansare, token-urile agenților nu au un model de afaceri adecvat, iar utilizarea token-urilor este aproape inexistentă; ascuns sub voalul Memecoin, pot acumula rapid comunități, menținând o rată de succes a lansării eficientă.

  • Limita superioară este extrem de mare: agentul de nivel 3 de la OpenAI este încă în dezvoltare; produsele pe care giganții nu le pot lansa rapid vor avea cu siguranță un spațiu de piață imens. Limita inferioară a agenților este Memecoin, dar limita superioară este un agent inteligent avansat cu autonomie.

  • Rezistența scăzută a pieței: agenții conduși de Goat pot construi audiențe mari; agenții sunt diferiți de infrastructura AI, utilizatorii nu sunt reticenți, iar când utilizatorii nu sunt reticenți, există o posibilitate semnificativă de a începe să se concentreze asupra acestora.

  • Incentive potențiale: cazurile de utilizare ale token-urilor agenților nu sunt încă dezvoltate; dacă agenții introduc un sistem de puncte, întărind stimulentele, vor avea capacitatea de a acumula un număr mare de utilizatori.

  • Potencial de iterație: așa cum am menționat anterior, agenții sunt ușori, capabili să genereze produse cu iterație rapidă. Această capacitate obiectivă de iterație poate crea produse și conținut din ce în ce mai atractive pentru utilizatori.

Prin urmare, agenții AI pot deveni narațiunea centrală, fiind un teren de dispută esențial.

De ce are Base potențialul de a concura cu Solana?

Sub sprijinul substanțial al Coinbase și al capitalului nord-american, ecosistemul Base a experimentat o creștere explozivă în 2024. În noiembrie, volumul de capital intrat a depășit Solana și a crescut semnificativ în ultimele 7 zile.

Dacă ETH poate continua să depășească rata de schimb ETH/BTC anul viitor, efectul de overflow al sezonului ETH va avea un impact semnificativ asupra Base. În prezent, 23% din fondurile care ies din ETH se îndreaptă către Base, iar această cifră continuă să crească.

Harta Launchpad pentru agenții AI

Virtual

Etapa V1 se concentrează în principal pe antrenamentul modelului, contribuția datelor și funcționalitățile de interacțiune, iar în etapa V2, Virtual a lansat platforma de incubare a token-urilor pentru agenți AI, actualizarea emblematică fiind fun.virtuals, lansată în octombrie.

Dintre acestea, LUNA a evoluat într-o „entitate independentă” cu identitate și capacitate financiară. În acest proces, foaia de parcurs a LUNA se aliniază cu cea a Coinbase, care oferă unelte și suport tehnic puternic pentru implementarea agenților AI pe Base.

Tehnologia agenților AI se dovedește a fi extrem de eficientă în construirea brandurilor, în special în crearea brandurilor culturale. Prin intermediul agenților AI, brandurile pot interacționa mai eficient cu comunitățile. Acest lucru include simplificarea sarcinilor de interacțiune și distribuirea flexibilă a recompenselor, sporind astfel fidelizarea utilizatorilor și recunoașterea brandului.

Este important de menționat că toate tranzacțiile agenților AI acceptă doar utilizarea token-ului nativ Virtual. Token-ul Virtual absoarbe întreaga valoare a ecosistemului, devenind un pilon important al dezvoltării ecosistemului.

Virtual se concentrează pe îmbunătățirea funcționalităților produsului, folosind instrumente AI pentru a împuternici utilizatorii, construind un pod între Web2 și Web3. Aceasta subliniază „valoarea utilizării” mai degrabă decât „speculația de interes”. Cu toate că produsele sale de tip unelte sunt utilizate frecvent în aplicații, lipsesc efectele de propagare de obicei asociate criptomonedelor, acesta fiind un dezavantaj al etapei V1.

Clanker

„Postarea este echivalentă cu emiterea de token-uri” reduce pragul de emitere a token-urilor, atrăgând astfel un număr mare de utilizatori care să încerce. Oamenii se grăbesc să îl @Clanker, acest fenomen fiind similar cu operarea de sumarizare a conținutului video de către AI în mediile sociale; dar spre deosebire de aceasta, în acest caz, publicarea de conținut se transformă direct în emiterea de active.

Cum funcționează Clanker?

TokenBot (adică Clanker) va desfășura token-urile Meme pe Base în bazine de lichiditate unilaterale (LP), lichiditatea fiind apoi blocată. Emitenții de token-uri vor obține următoarele beneficii:

  • 0,25% din toate taxele Swap.

  • 1% din oferta totală de token-uri (perioada de deblocare este de o lună).

Utilizatorii pot verifica numărul de token-uri desfășurate sau își pot crea propriile token-uri pe site-ul oficial clanker.world.

Spre deosebire de PumpFun, care emite token-uri prin bonding curve pe Raydium, percepând o taxă de 1% din tranzacții și o taxă fixă de 2 SOL, Clanker nu a adoptat modelul bonding curve, ci percepe o taxă de 1% din tranzacții ca venit prin Uni v3.

AI Agent Layer

AI Agent Layer este platforma din ecosistemul Base dedicată creării agenților AI și Launchpad-urilor, care a fost lansată oficial pe 18 noiembrie. Înainte de lansare, token-ul AIFUN a fost emis pe 14 noiembrie, fiind disponibil pe burse precum MEXC și Gate, cu un preț actual de 0,09 dolari și o capitalizare de piață de aproximativ 25 de milioane de dolari.

Creator.bid

Creator.bid a fost la început o platformă AI axată pe monetizarea și proprietatea conținutului digital. În aprilie, platforma a finalizat o nouă rundă de finanțare.

Pe 21 octombrie, Creator.bid a anunțat lansarea oficială a rețelei principale Base, realizând funcționalitatea de creare și publicare a agenților AI cu un singur clic, oferind noi instrumente și modele de profit pentru creatorii de conținut.

Simulacrum

Simulacrum este construit pe Empyreal. Transformă platforme precum Twitter, Farcaster, Reddit și TikTok într-un strat de interacțiune bazat pe blockchain. Utilizatorii pot realiza operații pe lanț, cum ar fi tranzacții de token-uri sau plăți de bacșiș, printr-o simplă postare pe rețelele sociale.

Folosind tehnici precum abstractizarea contului, agenți AI, conducerea prin intenții și modele lingvistice, simplificăm operațiunile complexe din spatele blockchain-ului. Facem DeFi mai accesibil pentru utilizatorii obișnuiți.

vvaifu.fun

Similar cu Pump.fun, utilizatorii pot crea cu ușurință agenți AI și token-urile asociate acestora. Agenții AI pot fi integrați perfect cu platformele sociale precum Twitter, Telegram și Discord, realizând interacțiuni automate cu utilizatorii.

Dasha este un agent AI creat de vvaifu.fun, având un cont Twitter, un canal Telegram și o comunitate Discord independente. Totul este gestionat și operat de AI.

Top Hat

Top Hat nu numai că poate interacționa cu utilizatorii prin text, ci și înțelege și procesează conținutul imaginii. După ce utilizatorul trimite o fotografie, agentul AI poate „înțelege” conținutul imaginii și să răspundă.

Griffain

Având o platformă de agenți AI antrenabili, Griffain a lansat 1.000 de agenți AI antrenabili, demonstrând potențialul viitor al contractelor inteligente și al tranzacțiilor automate.