Автор: Кевин, исследователь BlockBooster

Термин AI Agents происходит из дорожной карты OpenAI. Сэм Альтман разделил способности AI на 5 частей, где третий шаг – это AI-агенты, с которыми мы будем часто сталкиваться в ближайшие несколько лет.

AI-агенты могут учиться самостоятельно, принимать решения и выполнять задачи, конечно, в зависимости от уровня интеллекта и возможностей. Стюарт Рассел и Питер Норвиг в книге (Искусственный интеллект: современный подход) разделили AI-агентов на 5 направлений:

  • Простые рефлексивные агенты: реагируют только на текущее состояние.

  • Модельные рефлексивные агенты: учитывают исторические состояния в процессе принятия решений.

  • Агенты, основанные на целях: сосредоточены на планировании и поиске наилучшего пути для достижения конкретной цели.

  • Агенты, основанные на утилите: направлены на взвешивание преимуществ и рисков для максимизации полезности.

  • Обучающие агенты: постоянно учатся и улучшаются на основе опыта.

Итак, на каком уровне находятся AI-агенты на текущем рынке или в отрасли? Какого направления это агенты?

OpenAI o1 достиг уровня 2 искусственного интеллекта. На мой взгляд, в настоящее время AI-агенты в отрасли находятся между уровнями 2 и 3, то есть на уровне 2.5. Это не значит, что агенты в отрасли уже превосходят OpenAI, на самом деле, веб3 агенты все еще находятся на стадии обертки GPT. Так почему 2.5? Потому что через вмешательство человека или программы, давайте назовем это посредником, комбинация обертки GPT и посредника формирует нечто, что не выдерживает критики, но обладает объективной активностью. Это расширение одного направления применения модели OpenAI. Что касается того, что могут делать агенты, это самые простые реактивные агенты. Некоторые из этих агентов будут учитывать исторические состояния, но для этого требуется активный ввод. Только через постоянную подачу данных агенты могут завершить обучение, это пассивный способ обучения модели, который далеко не достигает состояния, определенного уровнем 3. А три последних типа агентов: основанные на целях, основанные на утилите и обучающие агенты еще не вышли на рынок. Поэтому я считаю, что текущие AI-агенты все еще находятся на ранней стадии, это настройка общих LLM уровня 2, архитектурно они не вышли за уровень 2. Так возможно ли эволюционировать до состояния уровня 3, полагаясь только на крипто? Или нам все-таки нужно ждать, пока такие компании, как OpenAI, разработают это?

Почему обсуждают, что Base или Solana могут стать центром нарратива AI-агентов?

Перед тем как обсуждать, какие экосистемы могут способствовать появлению агентов уровня 3, мы должны определить, какая экосистема имеет потенциал стать благодатной почвой для AI-агентов. Это Base? Или Solana?

Чтобы ответить на этот вопрос, стоит оглянуться на последние 2 года и посмотреть, как AI повлиял на Web3. Когда OpenAI только что выпустил ChatGPT, протоколы в отрасли все еще работали по инерции, быстро погружаясь в пузырь инфраструктуры. Появилось много платформ для агрегирования вычислительных мощностей / вывода, а также родилась инфраструктура AI + DePIN. Обе имеют общую черту: создание великого видения, это не значит, что великое видение плохо, на самом деле агенты также могут создать такое видение, но в том, чтобы это осуществить, в потребностях пользователей, такие крупные инфраструктурные протоколы не учитывают все. Они хотят поднять рыночный спрос, который в традиционной интернет-отрасли далеко не насыщен, и пользователи не получили достаточного образования и информации о рынке. Под воздействием хайпа мемекоина, бесполезная AI-инфраструктура стала выглядеть еще более пустой.

Если инфраструктура слишком тяжелая и большая, то лучше облегчить ее. Агенты, вытекающие из обертки GPT, эффективны как в запуске, так и в взаимодействии с пользователями, и быстро развиваются. Легкие агенты обладают достаточным потенциалом для создания пузырей, и когда пузырь лопнет, появится благодатная почва для нового начала.

Более того, в текущей рыночной среде запуск проектов с помощью агентов и мемекоина может позволить быстро реализовать продукт. Это дает пользователям возможность сразу получить опыт использования, в процессе агент может воспользоваться мемекоинами для расширения дорожной карты сообщества, осуществляя быструю итерацию продукта, которая является низкозатратной и быстрой. Серьезные AI-протоколы больше не должны быть связаны тяжелыми старыми консенсусными рамками, разрушая клетки, выступая легким и быстроразвивающимся образом, чтобы поразить пользователей, когда обучение и распространение на рынке будет полностью осуществлено, затем на этой основе строить инфраструктуру для великой мечты. Легкие агенты покрывают неопределенные мемекоины, культура сообщества и фундаментальные аспекты больше не будут противоречить друг другу, новая траектория развития активов постепенно проявляется, и это может быть одним из путей выбора новых AI-протоколов в будущем.

Вышеупомянутое обсуждение отвечает на потенциал AI-агентов стать центральной нарративой. При условии, что AI-агенты могут продолжать стремительно расти, выбор правильной экосистемы становится особенно важным. Это Base? Или Solana? Прежде чем ответить на этот вопрос, неплохо было бы еще раз взглянуть на текущее состояние серьезных агентских протоколов на рынке.

Во-первых, Arweave/AO: PermaDAO упоминает, что AO использует модель акторов для проектирования, каждый компонент является независимым агентом, способным выполнять параллельные вычисления, что высоко соответствует архитектуре приложений, управляемой AI-агентами. AI зависит от трех факторов: модели, алгоритма и вычислительных мощностей, AO может удовлетворить такие высокие потребности в ресурсах. AO может эффективно выделять вычислительные ресурсы для каждого процесса агента, что позволяет устранить узкие места в вычислительной производительности.

Кроме того, Spectral является одним из немногих протоколов, основанных на агенте, и его направление разработки заключается в преобразовании текста в код и моделировании вывода.

Оглядываясь на текущий рынок, можно заметить, что токены агентства почти не используют инфраструктуру блокчейна. Это факт, поскольку все модели в отрасли, включая агентство, находятся вне сети. Подача данных происходит вне сети, обучение модели не децентрализовано, а информация, полученная на выходе, также не загружается в блокчейн. Это объективная реальность, поскольку цепочки EVM не поддерживают сочетание AI и смарт-контрактов, и, конечно, Base и Solana тоже не поддерживают. В следующем году можно ожидать введения AO, который может позволить моделям загружаться в блокчейн и показывать неплохие результаты. Если AO потерпит неудачу, возможно, моделям придется ждать внедрения в блокчейн Ethereum еще много лет, по крайней мере, до 2030 года, или другие публичные цепочки реализуют интеграцию моделей в блокчейн, но если такие архитектуры и исторические ресурсы, как AO, не могут этого достичь, моделям на других публичных цепочках может быть еще труднее.

В настоящее время у токенов AI-агентов нет слишком много практических случаев использования, на самом деле вы едва ли сможете четко объяснить различия между токенами AI-агентов на Base и Solana и мемекоинами AI. Хотя токены агентов не имеют особого использования, я считаю, что их не следует путать с мемекоинами AI, потому что я считаю, что сейчас мы находимся на стадии создания пузыря AI-агентов.

Почему обсуждают, что Base хочет конкурировать с Solana за статус доминирующей публичной цепочки AI-агентов?

Base на этой стадии бычьего рынка привлекло много внимания, в борьбе за долю рынка мемекоина Base показал кратковременные впечатляющие результаты, такие как $BRETT и $DEGEN. Но все же уступило Solana. Я считаю, что AI-агенты являются следующим направлением, за которое будет бороться Base, и на данный момент у него уже есть множество преимуществ.

AI-агенты ускоряют рождение пузыря, создают хаос, но в итоге оставляют пользователей и приложения:

Рождение и расширение пузыря привлечет внимание рынка, и это внимание будет меняться со временем. Какие характеристики будут у этого качественного изменения? В процессе наращивания внимания на рынке будут выявляться ряд проблем пользователей и недостатков рынка. Когда основные противоречия не могут быть согласованы, но внимание продолжает расти, это будет моментом рождения качественного изменения. Когда качественное изменение завершится, накопленные пользователи и приложения смогут поддерживать великое видение. Это то, чего мемекоины не могут и не собираются делать, и именно поэтому, хотя в настоящее время агенты и мемекоины выглядят размыто, их ни в коем случае не следует смешивать.

Перед тем как произойдет качественное изменение, пузырь создаст много мелочных проблем и драмы, например: количество агентов будет расти экспоненциально, тысячи агентов будут врываться в поле зрения пользователей. Как они будут врываться? Агенты могут подключаться к социальным медиа, таким как X и Farcaster, саморекламировать токены, используя различные углы и уникальную плотность информации агентов, чтобы продвигать токены.

Скоро быстрые итерационные агенты смогут выполнять транзакции в блокчейне, и в темном лесу появится группа викингов-пиратов. В настоящее время на рынке панели протоколов, боты в TG-группах и панели Dune будут атакованы агентами, знакомыми пользователям индикаторам, которые будут манипулировать такими данными, как объем торгов, количество адресов, распределение долей, имитируя поведение крупных игроков, а данные в блокчейне могут потребовать более профессиональной очистки, чтобы отобразить ценность, иначе они будут обмануты агентами, как викинги, грабящие ваше богатство.

Если рынок сможет достичь этой стадии, то новая эпоха AI-агентов будет успешно наполовину завершена, поскольку «внимание равно ценность» позволит агентам войти в основное русло. Этот потенциал исходит от:

Сильные возможности распространения: агенты вызывают достаточно обсуждений, как Goat и другие, стабильные пути распространения могут быть воспроизведены.

  • Простота развертывания: платформа для развертывания агентов также будет расти экспоненциально, Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain и Virtual, пользователи смогут создавать агентов, не зная никаких кодов, а UX платформы для развертывания агентов также будет оптимизирован в процессе конкуренции.

  • Эффект мемекоина: на начальном этапе токены агентов не имеют подходящей бизнес-модели, случаи использования токенов крайне незначительны, скрываясь под маской мемекоина, можно быстро накапливать сообщество, поддерживая высокую эффективность запуска.

  • Верхний предел очень высок: агенты уровня 3 от OpenAI все еще находятся в разработке, и продукты, которые гиганты не могут быстро выпустить, обязательно займут огромное пространство на рынке. Нижний предел агентов – это мемекоины, но верхний предел – это автономные высокоинтеллектуальные агенты.

  • Рынок имеет низкую степень сопротивления: агенты, такие как Goat, могут создать крупную аудиторию, агенты отличаются от инфраструктуры AI, пользователи не против этого, когда пользователи не против, есть высокая вероятность, что они начнут обращать на это внимание.

  • Потенциальные стимулы: случаи использования токенов агентов еще не разработаны, если агенты введут систему баллов и усилят стимулы, у них есть возможность накопить большое количество пользователей.

  • Потенциал итерации: как упоминалось ранее, агенты легковесные и способны реализовывать продукты с быстрой итерацией. Эта объективная способность к итерации может создать все более привлекательные продукты и контент для пользователей.

Таким образом, AI-агенты могут стать центральной нарративой и являются полем битвы.

Почему у Base есть потенциал для конкуренции с Solana?

С поддержкой Coinbase и крупного капитала в Северной Америке экосистема Base пережила экспоненциальный рост в 2024 году. В ноябре объем капитала превысил Solana и значительно увеличился за последние 7 дней.

Если ETH сможет в следующем году продолжить преодолевать курс ETH/BTC, эффект переполнения сезона ETH окажет значительное влияние на Base. В настоящее время 23% фондов, выводимых из ETH, идут в Base, и эта цифра продолжает расти.

Карта запуска AI-агентов

Virtual

Стадия V1 в основном сосредоточена на обучении моделей, вкладе данных и взаимодействии, а на стадии V2 Virtual представила платформу инкубации токенов для AI-агентов, знаковым обновлением стал выпущенный в октябре fun.virtuals.

При этом LUNA уже стала «независимым субъектом» с собственной идентичностью и финансовыми возможностями. В этом процессе дорожная карта LUNA совпадает с дорожной картой Coinbase, которая предоставляет мощные технические инструменты и поддержку для реализации AI-агентов на Base.

Технология AI-агентов показывает отличные результаты в построении брендов, особенно в создании культурных брендов. Через AI-агентов бренды могут более эффективно взаимодействовать с сообществом. Это включает в себя упрощение задач взаимодействия и гибкое распределение вознаграждений, повышая лояльность пользователей и узнаваемость бренда.

Стоит отметить, что все сделки AI-агентов поддерживают использование только родных токенов Virtual. Токены Virtual поглощают всю ценность экосистемы, становясь важной опорой для развития экосистемы.

Virtual сосредоточен на совершенствовании функциональности продукта, используя AI-инструменты для расширения возможностей пользователей, создавая мост между Web2 и Web3. Он подчеркивает «использовательскую ценность», а не «спекулятивный хайп». Хотя его инструментальные продукты часто используются на практике, им не хватает эффекта распространения, присущего криптовалютам, что является слабым местом стадии V1.

Clanker

«Публикация поста – это выпуск токена» снижает барьер для выпуска токенов и одновременно привлекает множество пользователей, стремящихся попробовать. Люди стремятся @Clanker, этот феномен аналогичен действиям в социальных сетях, где AI подводит итоги содержания видео; но отличается тем, что здесь публикация контента напрямую превращается в выпуск активов.

Как работает Clanker?

TokenBot (то есть Clanker) развернет мем-токены на Base в одностороннем пуле ликвидности (LP), ликвидность будет заблокирована. Эмитенты токенов получат следующие преимущества:

  • 0,25% от всех сборов за обмен.

  • 1% от общего предложения токенов (период разблокировки составляет один месяц).

Пользователи могут посмотреть количество развернутых токенов или создать свои токены через официальный сайт clanker.world.

В отличие от PumpFun, последний выпускает токены через кривую связывания на Raydium, взимая 1% комиссию за транзакцию и фиксированную плату в 2 SOL; Clanker же не использует модель кривой связывания, а взимает 1% комиссии за транзакции через Uni v3 в качестве дохода.

Уровень Агентного AI

AI Agent Layer – это платформа в экосистеме Base, сосредоточенная на создании AI-агентов и Launchpad, официально запущенная 18 ноября. Перед запуском платформы токен AIFUN был впервые выпущен 14 ноября, и в настоящее время он доступен на таких биржах, как MEXC и Gate, его текущая цена составляет $0.09, а рыночная капитализация – около 25 миллионов долларов.

Creator.bid

Creator.bid изначально был AI-платформой, сосредоточенной на монетизации цифрового контента и прав собственности. В апреле этого года платформа завершила новый раунд финансирования.

21 октября Creator.bid официально объявил о запуске основной сети Base, реализовав функцию одноразового создания и публикации AI-агентов, предоставляя контентным создателям новые инструменты и модели дохода.

Simulacrum

Simulacrum построен на Empyreal. Он преобразует такие платформы, как Twitter, Farcaster, Reddit и TikTok в уровень взаимодействия на блокчейне. Пользователи могут легко реализовывать операции на блокчейне, такие как обмен токенами или оплата чаевых, через простые публикации в социальных сетях.

Используя такие технологии, как абстракция учетных записей, AI-агенты, основанные на намерениях, и языковые модели, упрощаются сложные операции на блокчейне. Это делает DeFi более доступным для обычных пользователей.

vvaifu.fun

Подобно Pump.fun, пользователи могут легко создавать AI-агентов и связанные с ними токены. AI-агенты могут бесшовно интегрироваться с социальными платформами, такими как Twitter, Telegram и Discord, осуществляя автоматизированное взаимодействие с пользователями.

Dasha – это AI-агент, созданный vvaifu.fun, имеющий независимый аккаунт в Twitter, канал в Telegram и сообщество в Discord. Все операции и управление полностью осуществляются AI.

Top Hat

Top Hat может взаимодействовать с пользователями через текст и также может понимать и обрабатывать содержимое изображений. После того как пользователь отправит изображение, AI-агент сможет «понять» содержание изображения и ответить.

Griffain

С наличием платформы для обучаемых AI-агентов, Griffain выпустил 1000 обучаемых AI-агентов, демонстрируя будущее возможностей смарт-контрактов и автоматизированной торговли.

Отказ от ответственности: данный текст / блог предназначен только для справки, отражает личное мнение автора и не представляет собой позицию BlockBooster. Данный текст не предназначен для предоставления: (i) инвестиционных советов или рекомендаций; (ii) предложений или призывов к покупке, продаже или удержанию цифровых активов; или (iii) финансовых, бухгалтерских, юридических или налоговых советов. Владение цифровыми активами, включая стабильные монеты и NFT, связано с высокими рисками, значительными колебаниями цен и даже может привести к полной потере стоимости. Вам следует тщательно рассмотреть, подходит ли вам торговля или удержание цифровых активов в зависимости от вашего финансового положения. Если у вас есть конкретные вопросы, пожалуйста, проконсультируйтесь с вашим юридическим, налоговым или инвестиционным консультантом. Информация, предоставленная в данной статье (включая рыночные данные и статистику, если таковые имеются), предназначена исключительно для общего ознакомления. Мы проявили разумную заботу при составлении этих данных и графиков, но не несем ответственности за любые фактические ошибки или упущения, которые могут в них быть.