Аналіз AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "новий партнер" в епоху інтелекту
Кожен цикл криптовалюти сприяє розвитку всієї індустрії, приносячи нову інфраструктуру:
У 2017 році смарт-контракти сприяли бурхливому розвитку ICO
У 2020 році пули ліквідності DEX принесли літо DeFi
2021 року велика кількість NFT серійних творів стала знаковою подією, що ознаменувала прихід епохи цифрових колекцій.
У 2024 році мемкойни та платформи для їх запуску стануть популярними
Ці області зростання виникають не лише внаслідок технологічних інновацій, але й є результатом ідеального поєднання моделей фінансування та циклів бичачого ринку. Поглядаючи на 2025 рік, AI-агенти стануть новою галуззю. Ця тенденція досягне піку в жовтні 2024 року, коли токен $GOAT буде запущено та досягне капіталізації в 150 мільйонів доларів. Після цього Virtuals Protocol представив Luna, яка вперше з'явилася з образом сусідської дівчини, викликавши бум у всій індустрії.
AI Agent має багато спільного з AI-системою Червоного Серця в класичному фільмі «Смертельна битва». AI Agent у реальному світі є «розумним охоронцем» сучасних технологій, який допомагає підприємствам та особам впоратися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз та виконання. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумних клієнтських сервісів, AI Agent глибоко впроваджено в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з платформ даних або соціальних платформ, в реальному часі управляти портфелем і виконувати угоди, постійно оптимізуючи свої показники в процесі ітерацій. AI AGENT поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
Виконавчий AI агент: зосереджений на виконанні певних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або арбітраж.
Творчий AI агент: для генерації контенту, включаючи текст, дизайн і навіть створення музики
Соціальний AI агент: як лідер думок у соціальних мережах, взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових кампаніях
Координаційний AI агент: координує складні взаємодії між системами або учасниками, особливо підходить для інтеграції багатьох ланцюгів.
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування:
У 1956 році термін "ШІ" вперше був запропонований на конференції в Дартмуті
У 1980-х роках розвиток і комерціалізація експертних систем змусили підприємства почати використовувати технології штучного інтелекту.
У 1997 році комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів
На початку цього століття прогрес у обчислювальних можливостях сприяв виникненню глибокого навчання
У 2010-х роках агентів навчання з підкріпленням та генеративні моделі, такі як GPT-2, досягли прориву
Випуск GPT-4 вважається переломним моментом у сфері AI-агентів
Поява великих мовних моделей стала важливою віхою в розвитку штучного інтелекту. Їхні видатні досягнення в обробці природної мови дозволяють AI-агентам демонструвати логічно зрозумілі та чіткі взаємодії через генерацію мови. Це дає можливість AI-агентам використовуватись у таких сферах, як чат-асистенти, віртуальні служби підтримки клієнтів та поступово розширюватись до більш складних завдань.
1.2 Принцип роботи
AI AGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про середовище. Функції цієї частини подібні до людських відчуттів, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
Комп'ютерне бачення: використовується для обробки та розуміння зображень і відеоданих
Обробка природньої мови (NLP): допомагає AI AGENT розуміти та генерувати людську мову
Синтез датчиків: інтеграція даних з кількох датчиків у єдиний огляд
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль висновків та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне мислення та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
Правила двигуна: просте прийняття рішень на основі попередньо встановлених правил
Моделі машинного навчання: включаючи дерева рішень, нейронні мережі тощо, для складного розпізнавання шаблонів та прогнозування
Посилене навчання: дозволити AI AGENT постійно оптимізувати стратегії прийняття рішень через проби та помилки, адаптуючись до змінюваного середовища
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, які реалізують рішення модуля виводу. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання заданих завдань. Виконавчий модуль залежить від:
Система управління роботами: використовується для фізичних операцій, таких як рухи роботизованої руки
Виклики API: взаємодія з зовнішніми програмними системами, такими як запити до бази даних або доступ до мережевих сервісів
Автоматизоване управління процесами: у корпоративному середовищі виконання повторюваних завдань за допомогою RPA (роботизована автоматизація процесів)
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Модуль навчання зазвичай вдосконалюється наступними способами:
Супервізоване навчання: використання маркованих даних для навчання моделі, щоб AI AGENT міг точніше виконувати завдання
Безконтрольне навчання: виявлення потенційних шаблонів з ненадрукованих даних, що допомагає агенту адаптуватися до нового середовища
Постійне навчання: оновлюючи модель в реальному часі, підтримувати ефективність агента в динамічному середовищі
1.2.5 Своєчасний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність і гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, приносячи зміни в різні галузі. За даними звіту, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річним складеним темпом зростання до 44,8 %.
Великі компанії значно збільшили свої інвестиції в відкриті проксі-фреймворки. Що стосується впровадження публічних блокчейнів, Solana є основним полем бою, а також існують інші публічні блокчейни, такі як Base, які мають величезний потенціал.
З точки зору обізнаності на ринку, FARTCOIN та AIXBT значно випереджають інших. Fartcoin був запропонований для випуску AI-моделлю і досягнув короткочасної оцінки понад 1 мільярд доларів у грудні 2024 року. AIXBT - це AI Agent на базі ланцюга Base, випущений Virtuals Protocol, який надає користувачам потужні функції ринкового аналізу.
З технічної точки зору, технології AI Agent розвиваються в напрямку мультимодальної взаємодії та високої автономної здатності прийняття рішень. У 2024 році впровадження крос-модального навчання та генеративних попередньо навчених моделей дозволить AI Agent краще розуміти та обробляти різні форми даних, такі як текст, зображення та голос.
1.3.2 Причини поєднання AI агента та економічної моделі токенів
Поєднання AI-агента та токеноміки не лише є неминучим трендом технологічного розвитку, але й створює внутрішній механізм мотивації для побудови ефективної, прозорої та стійкої екосистеми. Основні причини включають:
Побудова більш ефективної системи стимулювання
Активація самого AI Agent
Підтримка взаємодії та торгівлі між AI Agent
Підвищення прозорості та безпеки системи
Прискорення формування глобальної, безмежної економічної екосистеми ШІ
2. Аналіз застосування AI Agent в криптовалюті
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad є платформою, що спеціалізується на розумних агентів та їх пов'язаних токенах, яка дозволяє користувачам легко створювати та розгортати AI AGENT, а також безперешкодно інтегрувати їх з соціальними медіа платформами для автоматизації взаємодії з користувачами.
2.1.1 Віртуальні протоколи
Virtuals Protocol запущено на Base, користувачі можуть легко розгорнути свого AI AGENT, використовуючи токен VIRTUAL. Його особливості включають:
Створення та впровадження: кожен агент потребує 100 VIRTUAL токенів для запуску, забезпечуючи початкову ліквідність через механізм прив'язки кривої.
Механізм капіталізації: після досягнення певного порогу капіталізації, агент переходить до нового етапу, автоматично розгортаючи ліквідність.
Автономна взаємодія: Агенти можуть автоматизувати завдання, такі як торгівля, та брати участь у діяльності спільноти
Успіх Virtuals Protocol походить від ряду ключових трансформацій і інноваційних ініціатив. Команда трансформувалася з PathDAO в протокол AI AGENT і швидко стала провідним проєктом з капіталізацією 1,7 мільярда доларів.
2.1.2 Голосвіт
Holoworld є повноцінною технічною платформою AI+ігри, яка має на меті демократизацію створення AI-角色 через цю платформу та радикальну трансформацію цифрових інтерактивних моделей. Її основні модулі включають:
Розвиток мозку
Персоналізація ролі
Інтеграція персоналізованої поведінки
Інтеграція знань
Створення 3D-аватарів
Holoworld також запустив Agent Market, який дозволяє будь-кому створювати та розгортати мультимодальні AI-агенти.
2.2 AIAGENT фрейм
ai16z є ключовим проєктом, що сприяє наративу AI AGENT, а його відкритий фреймворк ElizaOS став центром уваги на ринку.
2.2.1 Еліза ОС
ElizaOS є набором інструментів, що підтримує створення кастомізованих AI AGENT, з потужним мережевим ефектом та безмежною масштабованістю. Його архітектура поділяється на п'ять основних компонентів:
Агенти (Agent)
Дії
Оцінювачі (Evaluators)
Постачальники (Providers)
Система пам'яті (Memory System)
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) є вдосконаленою версією DeFi, яка дозволяє людям зручніше користуватися DeFi. Основні сфери застосування включають:
2.3.1 Абстрактний рівень
Абстрактний рівень приховує складність DeFi через інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, що дозволяє користувачам взаємодіяти з DeFi протоколами за допомогою команд природною мовою. Основні проекти включають:
GRIFFAIN: дозволяє користувачам виконувати різноманітні операції, від простих до складних
ORBIT / GRIFT: зосереджено на досвіді DeFi в ланцюзі, підкреслюючи крос-ланцюгові функції
HEYANON: штучний інтелект DeFi протокол, спрощує DeFi взаємодію та узагальнює інформацію про проекти
2.3.2 Автономний торговий агент
Автоматизовані торгові агенти можуть адаптуватися до середовища, навчатися і з часом приймати більш розумні рішення. Основні проекти включають:
ai16z: перша версія VC на базі ШІ, що поєднує децентралізоване управління та величезний потенціал ШІ
ALMANAK: надає користувачам інституційний рівень кількісного AI AGENT
COD3XORG / BIGTONYXBT: екосистема DeFAI, що має на меті спростити створення торгових агентів
2.3.3 dApp на базі штучного інтелекту
dApps, що працюють на основі ШІ, представляють собою сферу з великим потенціалом, але яка все ще перебуває на початковому етапі. Деякі ключові проекти включають:
Застосування AI AGENT в ігровій індустрії трансформує всі аспекти ігрового процесу та розробки, основні застосування включають:
Оптимізація поведінки NPC
Програмне генерація контенту
Адаптивне регулювання складності
Планування маршрутів та навігація
Покращення графіки
Аналіз емоцій гравців
Основні проекти включають:
2.4.1 Дігімон
Digimon є повноцінною технологічною платформою AI+ігри, яка дозволяє творцям створювати більш занурювальні, динамічні та цікаві ігри завдяки глибокій інтеграції технологій AI у розробку ігор.
2.4.2 Ілювій
Illuvium – це RPG та NFT гра, побудована на основі Ethereum, яка співпрацює з Virtuals Protocol і використовує технології штучного інтелекту для надання NPC динамічної та інтелектуальної поведінки.
2.4.3 Smolverse
Smolverse є ігровим та NFT проектом на Treasure DAO, який розробляє гру на блокчейні AI Tomogatchi під назвою "Smolworld", що поєднує в собі фреймворк Eliza Agent.
 і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
MEVHunterZhang
· 40хв. тому
Знову є нові 🐑, які будуть обдурювати людей, як лохів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
JustHodlIt
· 8год тому
Токен невдахи рік у рік!
Переглянути оригіналвідповісти на0
MelonField
· 8год тому
Знову і AI, і монета, невдахи обдурюватимуть людей, як лохів
Підйом AI AGENT: створення майбутньої розумної екосистеми Web3
Аналіз AI AGENT: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього
1. Загальний фон
1.1 Вступ: "новий партнер" в епоху інтелекту
Кожен цикл криптовалюти сприяє розвитку всієї індустрії, приносячи нову інфраструктуру:
Ці області зростання виникають не лише внаслідок технологічних інновацій, але й є результатом ідеального поєднання моделей фінансування та циклів бичачого ринку. Поглядаючи на 2025 рік, AI-агенти стануть новою галуззю. Ця тенденція досягне піку в жовтні 2024 року, коли токен $GOAT буде запущено та досягне капіталізації в 150 мільйонів доларів. Після цього Virtuals Protocol представив Luna, яка вперше з'явилася з образом сусідської дівчини, викликавши бум у всій індустрії.
AI Agent має багато спільного з AI-системою Червоного Серця в класичному фільмі «Смертельна битва». AI Agent у реальному світі є «розумним охоронцем» сучасних технологій, який допомагає підприємствам та особам впоратися зі складними завданнями через автономне сприйняття, аналіз та виконання. Від автомобілів з автоматичним керуванням до розумних клієнтських сервісів, AI Agent глибоко впроваджено в різні галузі, ставши ключовою силою для підвищення ефективності та інновацій.
Наприклад, AI AGENT може бути використаний для автоматизації торгівлі, ґрунтуючись на даних, зібраних з платформ даних або соціальних платформ, в реальному часі управляти портфелем і виконувати угоди, постійно оптимізуючи свої показники в процесі ітерацій. AI AGENT поділяється на різні категорії відповідно до специфічних потреб криптоекосистеми:
1.1.1 Історія розвитку
Історія розвитку AI AGENT демонструє еволюцію AI від базових досліджень до широкого застосування:
Поява великих мовних моделей стала важливою віхою в розвитку штучного інтелекту. Їхні видатні досягнення в обробці природної мови дозволяють AI-агентам демонструвати логічно зрозумілі та чіткі взаємодії через генерацію мови. Це дає можливість AI-агентам використовуватись у таких сферах, як чат-асистенти, віртуальні служби підтримки клієнтів та поступово розширюватись до більш складних завдань.
1.2 Принцип роботи
AI AGENT відрізняється від традиційних роботів тим, що вони можуть навчатися та адаптуватися з часом, приймаючи детальні рішення для досягнення цілей. Робочий процес AI AGENT зазвичай слідує наступним етапам: сприйняття, міркування, дія, навчання, коригування.
1.2.1 Модуль сприйняття
AI AGENT взаємодіє з навколишнім світом через модуль сприйняття, збираючи інформацію про середовище. Функції цієї частини подібні до людських відчуттів, використовуючи датчики, камери, мікрофони та інші пристрої для захоплення зовнішніх даних. Основне завдання модуля сприйняття полягає в перетворенні сирих даних на значущу інформацію, що зазвичай включає такі технології:
1.2.2 Модуль висновків та рішень
Після сприйняття навколишнього середовища, AI AGENT повинен приймати рішення на основі даних. Модуль висновків та прийняття рішень є "мозком" усієї системи, він здійснює логічне мислення та розробку стратегій на основі зібраної інформації. Цей модуль зазвичай використовує такі технології:
1.2.3 Виконавчий модуль
Виконавчий модуль є "руками і ногами" AI AGENT, які реалізують рішення модуля виводу. Ця частина взаємодіє з зовнішніми системами або пристроями для виконання заданих завдань. Виконавчий модуль залежить від:
1.2.4 Модуль навчання
Модуль навчання є основною конкурентною перевагою AI AGENT, він дозволяє агенту з часом ставати розумнішим. Модуль навчання зазвичай вдосконалюється наступними способами:
1.2.5 Своєчасний зворотний зв'язок та коригування
AI AGENT постійно оптимізує свою продуктивність через безперервний цикл зворотного зв'язку. Результати кожної дії фіксуються та використовуються для коригування майбутніх рішень. Ця замкнена система забезпечує адаптивність і гнучкість AI AGENT.
1.3 Стан ринку
1.3.1 Стан галузі
AI AGENT стає центром уваги на ринку, приносячи зміни в різні галузі. За даними звіту, ринок AI Agent, як очікується, зросте з 5,1 мільярда доларів США у 2024 році до 47,1 мільярда доларів США у 2030 році, з річним складеним темпом зростання до 44,8 %.
Великі компанії значно збільшили свої інвестиції в відкриті проксі-фреймворки. Що стосується впровадження публічних блокчейнів, Solana є основним полем бою, а також існують інші публічні блокчейни, такі як Base, які мають величезний потенціал.
З точки зору обізнаності на ринку, FARTCOIN та AIXBT значно випереджають інших. Fartcoin був запропонований для випуску AI-моделлю і досягнув короткочасної оцінки понад 1 мільярд доларів у грудні 2024 року. AIXBT - це AI Agent на базі ланцюга Base, випущений Virtuals Protocol, який надає користувачам потужні функції ринкового аналізу.
З технічної точки зору, технології AI Agent розвиваються в напрямку мультимодальної взаємодії та високої автономної здатності прийняття рішень. У 2024 році впровадження крос-модального навчання та генеративних попередньо навчених моделей дозволить AI Agent краще розуміти та обробляти різні форми даних, такі як текст, зображення та голос.
1.3.2 Причини поєднання AI агента та економічної моделі токенів
Поєднання AI-агента та токеноміки не лише є неминучим трендом технологічного розвитку, але й створює внутрішній механізм мотивації для побудови ефективної, прозорої та стійкої екосистеми. Основні причини включають:
2. Аналіз застосування AI Agent в криптовалюті
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad є платформою, що спеціалізується на розумних агентів та їх пов'язаних токенах, яка дозволяє користувачам легко створювати та розгортати AI AGENT, а також безперешкодно інтегрувати їх з соціальними медіа платформами для автоматизації взаємодії з користувачами.
2.1.1 Віртуальні протоколи
Virtuals Protocol запущено на Base, користувачі можуть легко розгорнути свого AI AGENT, використовуючи токен VIRTUAL. Його особливості включають:
Успіх Virtuals Protocol походить від ряду ключових трансформацій і інноваційних ініціатив. Команда трансформувалася з PathDAO в протокол AI AGENT і швидко стала провідним проєктом з капіталізацією 1,7 мільярда доларів.
2.1.2 Голосвіт
Holoworld є повноцінною технічною платформою AI+ігри, яка має на меті демократизацію створення AI-角色 через цю платформу та радикальну трансформацію цифрових інтерактивних моделей. Її основні модулі включають:
Holoworld також запустив Agent Market, який дозволяє будь-кому створювати та розгортати мультимодальні AI-агенти.
2.2 AIAGENT фрейм
ai16z є ключовим проєктом, що сприяє наративу AI AGENT, а його відкритий фреймворк ElizaOS став центром уваги на ринку.
2.2.1 Еліза ОС
ElizaOS є набором інструментів, що підтримує створення кастомізованих AI AGENT, з потужним мережевим ефектом та безмежною масштабованістю. Його архітектура поділяється на п'ять основних компонентів:
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) є вдосконаленою версією DeFi, яка дозволяє людям зручніше користуватися DeFi. Основні сфери застосування включають:
2.3.1 Абстрактний рівень
Абстрактний рівень приховує складність DeFi через інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, що дозволяє користувачам взаємодіяти з DeFi протоколами за допомогою команд природною мовою. Основні проекти включають:
2.3.2 Автономний торговий агент
Автоматизовані торгові агенти можуть адаптуватися до середовища, навчатися і з часом приймати більш розумні рішення. Основні проекти включають:
2.3.3 dApp на базі штучного інтелекту
dApps, що працюють на основі ШІ, представляють собою сферу з великим потенціалом, але яка все ще перебуває на початковому етапі. Деякі ключові проекти включають:
2.4 ІГРИ AI AGENT+
Застосування AI AGENT в ігровій індустрії трансформує всі аспекти ігрового процесу та розробки, основні застосування включають:
Основні проекти включають:
2.4.1 Дігімон
Digimon є повноцінною технологічною платформою AI+ігри, яка дозволяє творцям створювати більш занурювальні, динамічні та цікаві ігри завдяки глибокій інтеграції технологій AI у розробку ігор.
2.4.2 Ілювій
Illuvium – це RPG та NFT гра, побудована на основі Ethereum, яка співпрацює з Virtuals Protocol і використовує технології штучного інтелекту для надання NPC динамічної та інтелектуальної поведінки.
2.4.3 Smolverse
Smolverse є ігровим та NFT проектом на Treasure DAO, який розробляє гру на блокчейні AI Tomogatchi під назвою "Smolworld", що поєднує в собі фреймворк Eliza Agent.
![Декодування AI АГЕНТА: інтелектуальна сила, що формує нову економічну екосистему майбутнього](