Анализ AI AGENT: Умная сила, формирующая экосистему новой экономики будущего
1. Фон и общая информация
1.1 Введение: "Новые партнёры" в эпоху интеллекта
Каждый цикл криптовалюты способствует развитию всей отрасли, приводя к созданию совершенно новой инфраструктуры:
В 2017 году смарт-контракты способствовали бурному развитию ICO.
В 2020 году ликвидные пулы DEX принесли летнюю волну DeFi
В 2021 году большое количество NFT-серийных произведений ознаменовало наступление эпохи цифровых коллекционных предметов
В 2024 году мемкоины и платформы для их запуска переживут бум
Возникновение этих областей связано не только с технологическими инновациями, но и с идеальным сочетанием моделей финансирования и циклов бычьего рынка. Взглянув на 2025 год, AI-агенты станут новым перспективным направлением. Эта тенденция достигнет своего пика в октябре 2024 года, когда токен $GOAT будет запущен и достигнет рыночной капитализации в 150 миллионов долларов. Затем Virtuals Protocol представит Luna, впервые появившись с образом соседской девушки, что вызовет бум во всей отрасли.
AI Agent имеет много общего с AI-системой Красной Королевы из классического фильма «Обитель зла». AI Agent в реальной жизни является "умным защитником" в области современных технологий, помогая предприятиям и частным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От самоуправляемых автомобилей до интеллектуального обслуживания клиентов, AI Agent глубоко внедрился во все сферы, став ключевой силой для повышения эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может использоваться для автоматизации торговли, основываясь на данных, собранных с платформ данных или социальных платформ, в реальном времени управляя инвестиционным портфелем и выполняя сделки, постоянно оптимизируя свои результаты в процессе итераций. AI AGENT делится на разные категории в зависимости от специфических потребностей криптоэкосистемы:
Исполнительный ИИ Агент: сосредоточен на выполнении конкретных задач, таких как торговля, управление портфелем или арбитраж.
Креативный AI агент: для генерации контента, включая текст, дизайн и даже музыкальное творчество
Социальный AI-агент: взаимодействие с пользователями в качестве лидера мнений в социальных сетях, создание сообщества и участие в маркетинговых мероприятиях
Координирующий ИИ-агент: координирует сложные взаимодействия между системами или участниками, особенно подходит для многосетевой интеграции
1.1.1 История развития
История развития AI AGENT демонстрирует эволюцию AI от фундаментальных исследований до широкого применения:
В 1956 году термин "AI" был впервые предложен на конференции в Дартмуте
В 1980-х годах развитие и коммерциализация экспертных систем заставили компании начать использовать технологии ИИ.
В 1997 году компьютер IBM Deep Blue победил чемпиона мира по шахматам
В начале этого века прогресс в вычислительной мощности способствовал подъему глубокого обучения
В 2010-х годах агенты обучения с подкреплением и генеративные модели, такие как GPT-2, достигли прорыва
Выпуск GPT-4 рассматривается как поворотный момент в области AI-агентов
Появление больших языковых моделей стало важной вехой в развитии ИИ. Их выдающиеся результаты в области обработки естественного языка позволили ИИ-агентам демонстрировать четкую логику и структурированную способность взаимодействия через генерацию языка. Это позволяет ИИ-агентам использоваться в таких сценариях, как чат-ассистенты, виртуальные службы поддержки и постепенно расширять свои возможности на более сложные задачи.
1.2 Принцип работы
Отличие AI AGENT от традиционных роботов заключается в том, что они могут обучаться и адаптироваться со временем, принимая детализированные решения для достижения целей. Рабочий процесс AI AGENT обычно следует следующим шагам: восприятие, рассуждение, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешним миром через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функций аналогична человеческим органам чувств, используя датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что обычно включает в себя следующие технологии:
Компьютерное зрение: используется для обработки и понимания изображений и видеоданных
Обработка естественного языка (NLP): помогает AI AGENT понимать и генерировать человеческий язык
Слияние датчиков: интеграция данных от нескольких датчиков в единый взгляд
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды, AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, он выполняет логическое рассуждение и разрабатывает стратегии на основе собранной информации. Этот модуль обычно использует следующие технологии:
Правила двигателей: простые решения на основе предустановленных правил
Модели машинного обучения: включая деревья решений, нейронные сети и другие, используемые для сложного распознавания паттернов и прогнозирования
Обучение с подкреплением: позволить ИИ АГЕНТУ постоянно оптимизировать стратегию принятия решений в процессе проб и ошибок, адаптируясь к изменяющейся среде
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "руками и ногами" AI AGENT, который реализует решения, принятые в модуле вывода. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Исполнительный модуль зависит от:
Система управления роботами: для физических операций, таких как движение роботизированной руки
Вызов API: взаимодействие с внешними программными системами, такими как запросы к базам данных или доступ к сетевым службам
Автоматизация управления процессами: в корпоративной среде выполнение повторяющихся задач с помощью RPA (роботизированная автоматизация процессов)
1.2.4 Модуль обучения
Модуль обучения является ключевым конкурентным преимуществом AI AGENT, он позволяет агенту со временем становиться более интеллектуальным. Модуль обучения обычно улучшается следующими способами:
Обучение с учителем: использование размеченных данных для обучения модели, чтобы AI AGENT мог более точно выполнять задачи
Обучение без учителя: выявление潜在ных паттернов из неразмеченных данных, что помогает агенту адаптироваться к новой среде
Непрерывное обучение: обновление модели с помощью данных в реальном времени, поддержание производительности агента в динамичной среде
1.2.5 Реальное время обратной связи и корректировка
AI AGENT постоянно оптимизирует свои характеристики через циклы обратной связи. Результаты каждого действия фиксируются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Текущая ситуация на рынке
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, принося изменения в различные отрасли. Согласно отчету, рынок AI Agent, как ожидается, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, с ежегодным темпом роста 44,8%.
Крупные компании также значительно увеличили свои инвестиции в открытые прокси-фреймы. С точки зрения развертывания публичных блокчейнов, Solana является основным полем битвы, в то время как другие публичные блокчейны, такие как Base, также имеют огромный потенциал.
С точки зрения рыночной известности, FARTCOIN и AIXBT значительно опережают остальных. Fartcoin был предложен к выпуску на основе AI модели и в декабре 2024 года достиг кратковременной оценки более 1 миллиарда долларов. AIXBT же является AI агентом, основанным на цепочке Base, представленным Virtuals Protocol, который предоставляет пользователям мощные функции рыночного анализа.
С технической стороны, технологии AI Agent развиваются в направлении мультимодального взаимодействия и высокой автономной способности принятия решений. В 2024 году внедрение кросс-модального обучения и генеративных предобученных моделей позволит AI Agent лучше понимать и обрабатывать различные формы данных, такие как текст, изображения и голос.
1.3.2 Причины сочетания AI Agent и токеномики
Сочетание AI-агента и модели токеномики не только является неизбежной тенденцией развития технологий, но и создает внутренний механизм, обеспечивающий эффективное, прозрачное и устойчивое развитие его экосистемы. Основные причины включают:
Построение более эффективной системы стимулов
Активация активов самого AI Agent
Поддержка взаимодействия и торговли между AI-агентами
Повышение прозрачности и безопасности системы
Ускорить формирование глобальной, безграничной экосистемы ИИ-экономики
2. Анализ приложений AI Agent в криптовалюте
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad — это платформа, сосредоточенная на умных агентах и их связанных токенах, которая позволяет пользователям легко создавать и развертывать AI AGENT, а также безшовно интегрироваться с социальными медиа платформами для автоматизации взаимодействия с пользователями.
2.1.1 Протокол Виртуалов
Протокол Virtuals запущен на платформе Base, пользователи могут легко развернуть своего AI AGENT, используя токены VIRTUAL. Его особенности включают:
Создание и развертывание: каждому агенту требуется 100 VIRTUAL токенов для запуска, обеспечивая начальную ликвидность через механизм привязки кривой.
Механизм капитализации: после достижения определенного порога капитализации агент переходит на новый этап и автоматически разворачивает ликвидный пул
Автономное взаимодействие: агенты могут автоматизировать такие задачи, как торговля, и участвовать в мероприятиях сообщества.
Успех Virtuals Protocol обусловлен рядом ключевых трансформаций и инновационных инициатив. Команда трансформировалась из PathDAO в протокол AI AGENT и быстро стала ведущим проектом с капитализацией 1,7 миллиарда долларов.
2.1.2 Холоворлд
Holoworld — это полная техническая основа для AI+игр, предназначенная для демократизации создания AI-персонажей через эту платформу и кардинального преобразования цифровых интерактивных моделей. Его основные модули включают:
Разработка мозга
Персонализация персонажа
Интеграция персонализированного поведения
Интеграция базы знаний
Создание 3D-аватара
Holoworld также запустил Agent Market, который позволяет любому создавать и развертывать мультимодальные ИИ-агенты.
2.2 ФРЕЙМВОРК AIAGENT
ai16z является ключевым проектом, который приводит в действие нарратив AI AGENT, его открытая структура ElizaOS стала центром внимания на рынке.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS — это набор инструментов, поддерживающих создание настраиваемых AI AGENT, обладающий мощным сетевым эффектом и неограниченной масштабируемостью. Его архитектура делится на пять основных компонентов:
Агент (Agent)
Операции (Actions)
Оценщики (Evaluators)
Поставщики (Providers)
Система памяти (Memory System)
2.3 ДЕФАЙ
DeFAI (DeFi + AI) является усовершенствованной версией DeFi, которая позволяет людям более удобно использовать DeFi. Основные области применения включают:
2.3.1 Абстрактный уровень
Абстрактный уровень скрывает сложность DeFi через интуитивно понятный интерфейс, позволяя пользователям взаимодействовать с DeFi-протоколами с помощью команд на естественном языке. Основные проекты включают:
GRIFFAIN: позволяет пользователям выполнять различные операции от простых до сложных.
ORBIT / GRIFT: сосредоточен на опыте DeFi на блокчейне, подчеркивает кросс-чейн функции
HEYANON: Искусственный интеллект DeFi протокол, упрощающий взаимодействие с DeFi и собирающий информацию о проектах
2.3.2 Автономный торговый агент
Автоматизированные торговые агенты могут адаптироваться к окружающей среде, учиться и со временем принимать более умные решения. Основные проекты включают:
ai16z: Первый AI-версия VC, объединяющая децентрализованное управление и мощный потенциал AI.
ALMANAK: предоставляет пользователям уровень институционального количественного AI AGENT
COD3XORG / BIGTONYXBT: экосистема DeFAI, предназначенная для упрощения создания торговых агентов
2.3.3 dApp на основе ИИ
AI-управляемые dApps представляют собой область с большим потенциалом, но находящуюся на начальной стадии. Некоторые ключевые проекты включают:
ARMA：автономный протокол стабильных монет
Modius: автономное управление фармингом LP на Balancer
Применение AI AGENT в игровой индустрии меняет различные аспекты игрового процесса и разработки, основные применения включают:
Оптимизация поведения NPC
Программное генерирование контента
Адаптивная регулировка сложности
Планирование маршрута и навигация
Улучшение графики
Анализ эмоций игроков
Основные проекты включают:
2.4.1 Дигимон
Digimon является полноценной технологической платформой AI+игр, которая позволяет создателям создавать более погружающие, динамичные и увлекательные игры за счет глубокого внедрения технологий AI в разработку игр.
2.4.2 Иллювий
Illuvium — это RPG и NFT игра, построенная на Ethereum, которая сотрудничает с Virtuals Protocol, используя технологии ИИ для предоставления NPC динамичного и интеллектуального поведения.
2.4.3 Смолверс
Smolverse является игровой и NFT проектом на Treasure DAO, который разрабатывает блокчейн-игру AI Tomogatchi под названием "Smolworld", сочетая ее с фреймворком Agent от Eliza.
 и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
7
Поделиться
комментарий
0/400
MEVHunterZhang
· 3ч назад
Снова будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
JustHodlIt
· 10ч назад
Токен неудачники年年有!
Посмотреть ОригиналОтветить0
MelonField
· 10ч назад
Снова AI и токен, неудачники разыгрывайте людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropCollector
· 10ч назад
Откуда 150м, если это не разыгрывайте людей как лохов?
Посмотреть ОригиналОтветить0
TestnetScholar
· 10ч назад
Новый раунд Клиповые купоны снова пришел.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketBard
· 11ч назад
В конечном итоге все зависит от бычьего рынка
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForumLurker
· 11ч назад
мир криптовалют новая волна спекуляций снова пришла?
Восход AI AGENT: создание ум生态 системы Web3 будущего
Анализ AI AGENT: Умная сила, формирующая экосистему новой экономики будущего
1. Фон и общая информация
1.1 Введение: "Новые партнёры" в эпоху интеллекта
Каждый цикл криптовалюты способствует развитию всей отрасли, приводя к созданию совершенно новой инфраструктуры:
Возникновение этих областей связано не только с технологическими инновациями, но и с идеальным сочетанием моделей финансирования и циклов бычьего рынка. Взглянув на 2025 год, AI-агенты станут новым перспективным направлением. Эта тенденция достигнет своего пика в октябре 2024 года, когда токен $GOAT будет запущен и достигнет рыночной капитализации в 150 миллионов долларов. Затем Virtuals Protocol представит Luna, впервые появившись с образом соседской девушки, что вызовет бум во всей отрасли.
AI Agent имеет много общего с AI-системой Красной Королевы из классического фильма «Обитель зла». AI Agent в реальной жизни является "умным защитником" в области современных технологий, помогая предприятиям и частным лицам справляться со сложными задачами через автономное восприятие, анализ и выполнение. От самоуправляемых автомобилей до интеллектуального обслуживания клиентов, AI Agent глубоко внедрился во все сферы, став ключевой силой для повышения эффективности и инноваций.
Например, AI AGENT может использоваться для автоматизации торговли, основываясь на данных, собранных с платформ данных или социальных платформ, в реальном времени управляя инвестиционным портфелем и выполняя сделки, постоянно оптимизируя свои результаты в процессе итераций. AI AGENT делится на разные категории в зависимости от специфических потребностей криптоэкосистемы:
1.1.1 История развития
История развития AI AGENT демонстрирует эволюцию AI от фундаментальных исследований до широкого применения:
Появление больших языковых моделей стало важной вехой в развитии ИИ. Их выдающиеся результаты в области обработки естественного языка позволили ИИ-агентам демонстрировать четкую логику и структурированную способность взаимодействия через генерацию языка. Это позволяет ИИ-агентам использоваться в таких сценариях, как чат-ассистенты, виртуальные службы поддержки и постепенно расширять свои возможности на более сложные задачи.
1.2 Принцип работы
Отличие AI AGENT от традиционных роботов заключается в том, что они могут обучаться и адаптироваться со временем, принимая детализированные решения для достижения целей. Рабочий процесс AI AGENT обычно следует следующим шагам: восприятие, рассуждение, действие, обучение, корректировка.
1.2.1 Модуль восприятия
AI AGENT взаимодействует с внешним миром через модуль восприятия, собирая информацию об окружающей среде. Эта часть функций аналогична человеческим органам чувств, используя датчики, камеры, микрофоны и другие устройства для захвата внешних данных. Основная задача модуля восприятия заключается в преобразовании сырых данных в значимую информацию, что обычно включает в себя следующие технологии:
1.2.2 Модуль вывода и принятия решений
После восприятия окружающей среды, AI AGENT должен принимать решения на основе данных. Модуль вывода и принятия решений является "мозгом" всей системы, он выполняет логическое рассуждение и разрабатывает стратегии на основе собранной информации. Этот модуль обычно использует следующие технологии:
1.2.3 Исполнительный модуль
Исполнительный модуль является "руками и ногами" AI AGENT, который реализует решения, принятые в модуле вывода. Эта часть взаимодействует с внешними системами или устройствами для выполнения заданных задач. Исполнительный модуль зависит от:
1.2.4 Модуль обучения
Модуль обучения является ключевым конкурентным преимуществом AI AGENT, он позволяет агенту со временем становиться более интеллектуальным. Модуль обучения обычно улучшается следующими способами:
1.2.5 Реальное время обратной связи и корректировка
AI AGENT постоянно оптимизирует свои характеристики через циклы обратной связи. Результаты каждого действия фиксируются и используются для корректировки будущих решений. Эта замкнутая система обеспечивает адаптивность и гибкость AI AGENT.
1.3 Текущая ситуация на рынке
1.3.1 Текущая ситуация в отрасли
AI AGENT становится центром внимания на рынке, принося изменения в различные отрасли. Согласно отчету, рынок AI Agent, как ожидается, вырастет с 5,1 миллиарда долларов в 2024 году до 47,1 миллиарда долларов в 2030 году, с ежегодным темпом роста 44,8%.
Крупные компании также значительно увеличили свои инвестиции в открытые прокси-фреймы. С точки зрения развертывания публичных блокчейнов, Solana является основным полем битвы, в то время как другие публичные блокчейны, такие как Base, также имеют огромный потенциал.
С точки зрения рыночной известности, FARTCOIN и AIXBT значительно опережают остальных. Fartcoin был предложен к выпуску на основе AI модели и в декабре 2024 года достиг кратковременной оценки более 1 миллиарда долларов. AIXBT же является AI агентом, основанным на цепочке Base, представленным Virtuals Protocol, который предоставляет пользователям мощные функции рыночного анализа.
С технической стороны, технологии AI Agent развиваются в направлении мультимодального взаимодействия и высокой автономной способности принятия решений. В 2024 году внедрение кросс-модального обучения и генеративных предобученных моделей позволит AI Agent лучше понимать и обрабатывать различные формы данных, такие как текст, изображения и голос.
1.3.2 Причины сочетания AI Agent и токеномики
Сочетание AI-агента и модели токеномики не только является неизбежной тенденцией развития технологий, но и создает внутренний механизм, обеспечивающий эффективное, прозрачное и устойчивое развитие его экосистемы. Основные причины включают:
2. Анализ приложений AI Agent в криптовалюте
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad — это платформа, сосредоточенная на умных агентах и их связанных токенах, которая позволяет пользователям легко создавать и развертывать AI AGENT, а также безшовно интегрироваться с социальными медиа платформами для автоматизации взаимодействия с пользователями.
2.1.1 Протокол Виртуалов
Протокол Virtuals запущен на платформе Base, пользователи могут легко развернуть своего AI AGENT, используя токены VIRTUAL. Его особенности включают:
Успех Virtuals Protocol обусловлен рядом ключевых трансформаций и инновационных инициатив. Команда трансформировалась из PathDAO в протокол AI AGENT и быстро стала ведущим проектом с капитализацией 1,7 миллиарда долларов.
2.1.2 Холоворлд
Holoworld — это полная техническая основа для AI+игр, предназначенная для демократизации создания AI-персонажей через эту платформу и кардинального преобразования цифровых интерактивных моделей. Его основные модули включают:
Holoworld также запустил Agent Market, который позволяет любому создавать и развертывать мультимодальные ИИ-агенты.
2.2 ФРЕЙМВОРК AIAGENT
ai16z является ключевым проектом, который приводит в действие нарратив AI AGENT, его открытая структура ElizaOS стала центром внимания на рынке.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS — это набор инструментов, поддерживающих создание настраиваемых AI AGENT, обладающий мощным сетевым эффектом и неограниченной масштабируемостью. Его архитектура делится на пять основных компонентов:
2.3 ДЕФАЙ
DeFAI (DeFi + AI) является усовершенствованной версией DeFi, которая позволяет людям более удобно использовать DeFi. Основные области применения включают:
2.3.1 Абстрактный уровень
Абстрактный уровень скрывает сложность DeFi через интуитивно понятный интерфейс, позволяя пользователям взаимодействовать с DeFi-протоколами с помощью команд на естественном языке. Основные проекты включают:
2.3.2 Автономный торговый агент
Автоматизированные торговые агенты могут адаптироваться к окружающей среде, учиться и со временем принимать более умные решения. Основные проекты включают:
2.3.3 dApp на основе ИИ
AI-управляемые dApps представляют собой область с большим потенциалом, но находящуюся на начальной стадии. Некоторые ключевые проекты включают:
2.4 ИИ AGENT+игра
Применение AI AGENT в игровой индустрии меняет различные аспекты игрового процесса и разработки, основные применения включают:
Основные проекты включают:
2.4.1 Дигимон
Digimon является полноценной технологической платформой AI+игр, которая позволяет создателям создавать более погружающие, динамичные и увлекательные игры за счет глубокого внедрения технологий AI в разработку игр.
2.4.2 Иллювий
Illuvium — это RPG и NFT игра, построенная на Ethereum, которая сотрудничает с Virtuals Protocol, используя технологии ИИ для предоставления NPC динамичного и интеллектуального поведения.
2.4.3 Смолверс
Smolverse является игровой и NFT проектом на Treasure DAO, который разрабатывает блокчейн-игру AI Tomogatchi под названием "Smolworld", сочетая ее с фреймворком Agent от Eliza.
![Декодирование AI AGENT: Умная сила, формирующая новую экономическую экосистему будущего](