Поделитесь отличной статьей о AI-агентах, первоначально опубликованной автором в X: @shufen46250836.

Исходная ссылка: https://x.com/shufen46250836/status/1874449701870928026.

Многие говорят, что этот раунд бычьего рынка криптовалюты лишен инновационных нарративов, но ИИ на самом деле является самым инновационным и устойчивым основным нарративом. К декабрю 2024 года проект в криптовалютном рынке (вне цепи), который достиг наибольшей прибыли, пришел из области ИИ — Virtuals, с доходностью до 23,079%.

"Следующая остановка для крупных моделей," "полностью меняя способ жизни людей," и "открывая новую эру промышленной революции"… люди не жалеют усилий, описывая важность AI Agents. Однако как розничные инвесторы, так и учреждения не полностью подготовлены к текущему импульсу и будущим тенденциям AI Agents. Многие люди вокруг меня, которые ранее не обращали на это внимания, почувствовали необходимость понять это только после того, как это взорвалось. Но сейчас, с потоком информации на рынке, это может быть подавляющим и запутанным. Сегодня я тщательно разберу AI Agents; этот исследовательский отчет поможет вам быстро вникнуть, служа в качестве руководства для входа в мир AI Agents (выпуск криптовалюты)!

Эта статья будет разделена на три части: Во-первых, обзор текущего состояния разработки AI Agents; во-вторых, выбор и анализ потенциальных проектов AI Agents; в-третьих, исследование ожиданий применения AI Agents в области Web3.

I. Основы AI Agents

AI Agents впервые появились перед публикой в марте 2023 года, когда был запущен проект под названием AutoGPT. Этот проект использует большие языковые модели для автоматического разбиения большой задачи на более мелкие задачи и завершения их с помощью инструментов.

AutoGPT шокировал мир своим выпуском, поскольку это был первый случай, когда технологии обработки языка, создания контента, логического рассуждения и восприятия были расширены до реальных приложений. Вскоре после этого OpenAI запустила серию моделей GPT, и многие технологические компании начали разрабатывать свои приложения, платформы, разработки и операции, чтобы укрепить барьеры под следующим волной экологии.

Итак, что именно такое AI Agent? Как он работает? Термин "агент" относится к представителю. Проще говоря, AI Agent — это представитель, управляемый технологиями ИИ. В отличие от традиционного программного обеспечения, которое пассивно выполняет инструкции, его рабочий процесс таков: модуль восприятия (приобретение входных данных) → LLM (понимание, рассуждение и планирование) → вызов инструмента (выполнение задачи) → обратная связь и оптимизация (проверка и корректировка).

OpenAI определяет "AI Agent" как систему, управляемую мозгом LLM, которая обладает возможностями автономного понимания, восприятия, планирования, памяти и использования инструментов, способной автоматизировать сложные задачи. В отличие от традиционного ИИ, AI Agents имеют возможность постепенно достигать поставленных целей через независимое мышление и вызов инструментов.

Позвольте мне привести вам пример, чтобы лучше понять: если у вас простуда и температура, традиционное программное обеспечение просто скажет вам обратиться к врачу и принять меры предосторожности. Однако AI Agent мог бы следить за вашей температурой и другими показателями здоровья, объединять онлайн-информацию, помогать вам искать нужные лекарства, запрашивать оплату и организовывать доставку к вам домой, а также написать вам больничный на следующий день. Это магия AI Agents.

II. Анализ проектов AI Agent

Согласно последним данным от Cookie.fun, на 30 декабря общая рыночная капитализация AI Agents достигла 11.68 миллиардов долларов, с почти 39.1% увеличением за последние семь дней. Эта тенденция роста указывает на стремительный рост экосистемы AI Agent на крипторынке.

В этом буме AI Agent, ai16z и Virtuals Protocol, безусловно, являются двумя наиболее выдающимися представительскими проектами. В частности, рыночная капитализация экосистемы Virtuals достигла 5.01 миллиарда долларов, а ai16z — 1.63 миллиарда долларов, что вместе составляет 56.8% доли рынка AI Agent, внося более половины от общего.

С точки зрения распределения на цепочке, Base и Solana являются двумя основными полями битвы для AI Agents. Рыночная капитализация AI Agents на Base составляет около 5.76 миллиарда долларов, в то время как на Solana — 5.47 миллиарда долларов, что в совокупности составляет 96.1% от общего рынка. Другие проекты на цепочке составляют всего 920 миллионов долларов.

Это также отражает то, что хотя экосистема AI Agent стремительно растет на крипторынке и привлекает значительное внимание и капитал, рыночная структура остается единственной, в основном полагаясь на импульс нескольких ведущих проектов, и экосистема AI Agent все еще находится на ранней эмбриональной стадии.

Далее я проанализирую текущие горячие экологические проекты AI Agents на основе рыночной ситуации, с тремя основными критериями: 1. Долгосрочная ценность проекта 2. Аутентичный спрос на рынке 3. Статус денежного потока. Если после прочтения вы задаетесь вопросом, почему конкретный проект не включен, пожалуйста, пересмотрите эти три пункта как основу для вашего обзора. Следующие мнения о проектах предназначены только для справки и не считаются финансовым советом.

1. Virtuals

Virtuals на самом деле был запущен в прошлом году. Протокол Virtuals в основном направлен на установление совместного управления для ИИ-агентов в секторах игр и развлечений. ИИ-агенты могут быть токенизированы через блокчейн и добиться совместного управления. Функции агентов включают автономное планирование, достижение целей, взаимодействие с окружением и контроль за кошельками на цепочке.

Наиболее значительная инновация и отличие Virtuals от других протоколов AI-агентов Web3 заключается в упрощении сложности AI-агентов, предоставляя решение «включи и работай», подобное Shopify. Это позволяет непрофессионалам в области ИИ легко разворачивать AI-агентов в игровых и потребительских приложениях, позволяя им зарабатывать доход от протокола через токенизацию и децентрализованное совместное управление.

Кроме того, Virtuals создала AI виртуальных идолов — группу AI-dol — используя свои технологии ИИ, что привлекло сотни тысяч подписчиков на TikTok, что делает это довольно интересным.

Общее предложение токенов Virtuals составляет 1 миллиард, все из которых были выпущены. Распределение токенов следующее: 60% находятся в руках общественности, 5% для ликвидных пулов и 35% для казны экосистемы, с максимальным годовым выпуском 10% в течение трех лет. В настоящее время фонд экосистемы владеет более 30% токенов.

С точки зрения долгосрочной ценности, он решает проблему того, что непрофессионалы в области ИИ не могут участвовать в тренде ИИ, имеет прочную пользовательскую базу и предлагает сравнительно открытую и прозрачную токеномику. Его маркетинг также был заметно эффективным. С точки зрения рыночной капитализации, как лидера в экосистеме AI Agent, эта восходящая тенденция почти не претерпела корректировок, что указывает на высокую вероятность значительной корректировки впереди. Следовательно, краткосрочные риски для Virtuals кажутся значительными.

2. ai16z

ai16z носит то же название, что и известный венчурный капитал a16z, однако этот проект не имеет отношения к A16Z и не получил от них инвестиций. Единственная связь заключается в том, что он привлек внимание основателя a16z, Марка Андриссена.

Общее предложение токенов составляет 1.09 миллиарда. Проект функционирует через структуру DAO. По словам его ключевого влиятельного лица Шоу, ai16z в будущем представит несколько игр, основанных на Eliza framework, и сосредоточится больше на разработке практического инвестиционного инструмента для Al Agent — DeFi Al Agent. Основатель утверждает, что цель ai16z не создать ИИ-робота, который имитирует a16z, а превзойти его в своей области экспертизы.

В общем, проект AI16Z фокусируется на инвестиционном моделировании для AI-агентов, выглядит похожим на предыдущие AI-боты и телеграм-боты. Может ли ИИ действительно зарабатывать деньги через инвестиции? Это вопрос.

В общем, я думаю, что проект AI16Z просто капитализирует имя AI16Z. Его долгосрочная ценность заключается в DeFi Al Agent; однако этот спрос несколько ложный и возвращается к предыдущей логике AI-ботов, полагаясь на открытые базы данных OpenAI, показывая ограниченную фантазию.

3. SWARMS

Swarms — это многоагентная структура LLM для AI-агентов, обеспечивающая обширную кластерную архитектуру и бесшовные интеграции третьих сторон. Она позволяет компаниям легко строить и управлять сотрудничеством между несколькими AI-агентами, позволяя бесшовное сотрудничество под управлением Swarms для завершения сложных бизнес-задач. Проще говоря, SWARMS нацелен на пользователей B2B, предлагая приложения AI-агента на уровне предприятия.

Его основатель, Дев, — 20-летний Кай Гомес (источник: интернет). Он публично заявил, что OpenAI нарушила интеллектуальную собственность команды, украла их название проекта и скопировала их структуру кода и методы. Впоследствии Гомес представил более подробное объяснение: Swarms — это многоагентная структура, которая работает уже почти три года. На сегодняшний день более 45 миллионов агентов работали в производстве, обслуживая некоторые из крупнейших финансовых, страховых и медицинских учреждений мира.

После выпуска токена 18 декабря он быстро достиг пика рыночной стоимости 7.42 миллиона долларов к 21 декабря, но, к сожалению, вскоре упал, как американские горки, до около 600,000 долларов. Затем он колебался вокруг 1.3 миллиона долларов, пока не начал восстанавливаться 27 числа, поднявшись с минимального уровня в 1.2 миллиона долларов до 3 миллионов долларов, почти достигнув предыдущего максимума, увеличившись почти в три раза до почти 7 миллионов долларов.

По сравнению с фантастическими конструкциями AI16Z, если Swarms действительно создан 20-летним гением ИИ Кеем Гомесом, как ходят слухи, то у Swarms, безусловно, есть сильные технические барьеры. Его официальный сайт уже предоставил эффективные решения для многих бизнесов, подтверждая свои возможности.

Как открытый проект, Swarms вызвал горячие дискуссии в сообществе разработчиков, превысив 2.1K звезд на GitHub, получив мудрость и поддержку от множества разработчиков. Таким образом, все, что накоплено Swarms, подтверждает зрелость и инновационность его технологий. Swarms демонстрирует более сильные технические возможности и устойчивый рыночный спрос (уровень предприятий), что, вероятно, позволит ему выделиться в конкуренции AI Agent.

4. GRIFFAIN

Griffain — это проект на основе Solana — движок AI-агента, аналогичный Copilot и Perplexity. Это один из проектов, ближайших к Agentic app. Окончательная форма поисковой системы в эпоху ИИ должна позволять пользователям напрямую представлять потребности, при этом ИИ предоставляет результаты или решения напрямую, а не просто поставляет ссылки на веб-страницы. Одним из катализаторов этого проекта является его механизм открытого доступа. Будучи ведущим движком агентов, Griffain, безусловно, привлекает значительный рыночный интерес.

На данный момент Solana имеет наибольшее количество AI-агентов. В октябре Goat, выступая в роли AI-агента, провел финансирование для человечества через pumpfun. С определенной точки зрения, это представляет собой сингулярность ИИ, учитывая отличную ликвидность и хорошо налаженное сообщество разработчиков для AI-агентов на этой цепочке. Не будет преувеличением назвать Solana самым воображаемым рассадником AI Agents в блокчейн-пространстве.

Что касается самого важного, что сделала Solana, так это оживила экосистему Griffain. Для прихода истинного "Agentic app szn" необходимы инфраструктурные каналы, помимо ИИ. Хотя Griffain еще не уточнил конкретные сценарии применения своих токенов, ожидается, что он обеспечит потребности со стороны спроса с экосистемой Solana, соответствуя основным требованиям в рамках существующей технической структуры Solana — будь то нацеливание на определенные совместимые токены на Pumpfun или создание токенов. Эта идея получила признание от Толи, добавляя значительную фантазию к будущему Griffain.

5. AIXBT

AIXBT — это один из интеллектуальных агентов, созданных на основе платформы Base от Virtuals. Он предоставляет ценные рыночные аналитические данные, отслеживая Crypto Twitter и рыночные тренды с помощью интеллектуальных аналитических инструментов. Некоторые аналитические материалы публикуются в Twitter, в то время как остальные доступны только держателям токенов, которые могут взаимодействовать напрямую с интеллектуальным агентом через свой специальный терминал.

Анализ AIXBT имеет определенную точность в прогнозировании ценовых тенденций, демонстрируя, как ИИ может интерпретировать данные блокчейна и помогать трейдерам принимать более обоснованные решения на нескольких платформах и в разных областях. После просмотра опубликованного контента AIXBT я нашел его богатым и охватывающим почти всю область, плавно обрабатывающим различные наборы данных. Кроме того, для краткосрочных криптовалют, похоже, существуют некоторые потенциальные инвестиционные возможности; например, выявление того, что пар в ажиотаже относительно недооценен по сравнению с аналогичными платформами запуска ИИ. Исследования показывают, что из 210 рекомендованных токенов 183 стали прибыльными после рекомендации AIXBT, с уровнем прибыли 83%.

Однако существуют некоторые недостатки, такие как неспособность полностью разобрать сложные элементы, а анализ и данные все еще несколько поверхностны, не имея указаний на инвестиционные риски. Однако я верю, что это значительно сильнее, чем текущие криптовалютные KOL.

С точки зрения долгосрочной ценности, AIXBT отвечает сегментированному рыночному спросу, и пользователи мотивированы держать токены, чтобы разблокировать больше информации и анализа цен. Поскольку AIXBT продолжает развиваться через подачу данных, я верю, что он станет абсолютным лидером среди AI-агентов для рыночного прогнозирования.

В общем, после анализа пяти популярных проектов AI Agent на основе вышеупомянутых критериев, я ранжирую эти проекты по их потенциальной рыночной капитализации от высокой к низкой: SWARMS, GRIFFAIN, Virtuals, AIXBT и Ai16z.

III. Будущие тенденции развития AI Agents в области Web3

Что касается приложений AI Agents в области Web3, существует несколько многообещающих направлений, которые стоит обратить внимание, что также представляет собой будущие тенденции. Одно из них — конфиденциальность и безопасность; ИИ должен придавать первостепенное значение уважению и защите пользователей и общества в своем дизайне с самого начала. Однако по мере того, как ИИ лучше понимает нас, конфиденциальность становится все более неоднозначной и хрупкой. Каждое взаимодействие с умными устройствами, каждое введение личной информации становится пищей для эволюции ИИ.

Важность вопросов конфиденциальности тесно связана с вопросами безопасности. Системы, которые хранят и обрабатывают личные данные, однажды ставшие целью хакеров, могут привести к серьезным проблемам, таким как утечка информации, кража личных данных и потеря активов. Существует ли среда, которая может использовать мощные возможности ИИ, одновременно защищая личную конфиденциальность? Логично, что область Web3 может предложить более высокий уровень защиты данных по сравнению с традиционными методами, идеально балансируя возможности развития ИИ и вопросы защиты конфиденциальности.

Таким образом, мы видим, что многие крупные модели начинают пытаться хранить данные на блокчейне. Идеальная почва для ИИ в Web3 также привлекла множество разработчиков ИИ, чтобы обеспечить безопасность и конфиденциальность данных с помощью блокчейн-технологий в конкретных отраслях с высокими потребностями в конфиденциальности, таких как здравоохранение и финансы.

Еще одним важным направлением является вычислительная мощность и данные. AI Agents, особенно многопользовательское сотрудничество, сталкиваются с проблемами затрат, связанными с разработкой, обучением и эксплуатацией. Для бизнеса обучение AI-агентов требует значительных вычислительных мощностей, часто достигающих сотен или тысяч высокопроизводительных GPU или специализированного аппаратного обеспечения, такого как TPU. Затраты, связанные с приобретением и использованием этих вычислительных ресурсов, уже высоки. Например, виртуальный город Стэнфорда, который включает 25 агентов, был лишь исследовательским проектом с многоагентным подходом. Однако, как только рамки города были открыты, тестирование агента обошлось в 20,000 долларов за один день.

В Web3 можно реализовать разумную токеномику и программы пользовательского стимулирования для использования неиспользуемой вычислительной мощности или индивидуальных наборов данных, что еще больше снижает затраты на вычисления и данные, позволяя большему количеству людей участвовать в строительстве индустрии ИИ. Например, некоторые платформы данных позволяют пользователям монетизировать свои собственные данные, чтобы предоставить недорогие источники данных для AI Agents.

Наконец, я верю, что AI Agents могут служить новой инфраструктурой для Web3, глубоко интегрируясь с другими основными элементами, порождая совершенно новые режимы применения, а не просто будучи мем-токенами ИИ. В настоящее время в области Web3 AI Agents могут помочь пользователям снизить барьеры и улучшить впечатления. Даже упрощение некоторых частей процесса выпуска активов имеет значение.

Однако с макро-проспективы Web3 AI Agents, как продукты вне цепи, в настоящее время служат лишь вспомогательными инструментами для смарт-контрактов, поэтому нет необходимости чрезмерно раздувать их возможности. Учитывая отсутствие значительных нарративов о богатстве, кроме MeMe во второй половине этого года, нормально, что AI Agents становятся популярными вокруг MeMe.

Однако полагаться исключительно на MeMe нельзя для поддержания долгосрочной ценности. Следовательно, если AI Agents смогут привнести больше инновационных игр в торговый процесс и предоставить ощутимую основу ценности, они могут эволюционировать в широко распространенный инструмент инфраструктуры.