Від діалогового асистента до розумного виконання, як наступний крок AI Agent може подолати труднощі?

Оригінальна назва: Тренди AI-агентів: По той бік AI Slop Bots

Автор: 0xJeff

Переклад: Asher

З огляду на посилення глобальної економічної невизначеності, ринкові настрої залишаються низькими, тоді як Web3 AI все ще залишається одним з найбільш рефлексивно зростаючих напрямків.

Швидкий розвиток інновацій в галузі ШІ (таких як OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Nvidia, Alibaba та інших технологічних гігантів) забезпечує високий рівень уваги до цієї теми.

Наразі загальна капіталізація сектора ШІ після падіння до 4 мільярдів доларів у березні нещодавно зросла до 6 мільярдів доларів. Незважаючи на тиск загального ринкового середовища, все ще є команди, які продовжують досліджувати сценарії AI Agent, придатні для криптоекономіки. Від ранніх надмірних діалогових AI асистентів до нинішнього більшого фокусу на вирішенні практичних проблем з’явилися нові тенденції:

• Спортивний аналіз та автоматичне ставок: AI Agent в реальному часі аналізує дані змагань та самостійно виконує рішення щодо ставок;
• Торговельна допомога та виконання: інтелектуальний асистент AI може аналізувати ринкові тенденції та виконувати складні угоди;
• Оптимізація доходу DeFi: система агента може в режимі реального часу налаштовувати стратегії позики стейблкойнів для оптимізації доходності.

Перетворення DeFAI: від абстрактного рівня до «Alpha виявлення»

На початку цього року гарячою тенденцією в DeFAI було створення інтерфейсів у стилі ChatGPT, які служать рівнем для взаємодії користувачів з протоколами DeFi. Однак практика показала, що просте надання розмовного інтерфейсу не призводить до хорошого користувацького досвіду. Проблема полягає в тому, що більшість команд недостатньо інвестують у «рівень висновків» (розуміння намірів користувача) та «рівень виконання» (оптимізація шляху виконання), що призводить до того, що AIAgent все ще покладається на додаткове судження користувачів при наданні рекомендацій щодо стратегії. Наприклад, замість того, щоб використовувати AIAgent для вибору оптимального шляху транзакції, краще використовувати зрілі інструменти, такі як Defillama Aggregator, Across, або Pendle.

Отже, багато проектів переходять до «Alpha Discovery Layer», тобто допомагають користувачам знаходити найбільш цінну інформацію на ринку. У середовищі, де інформації не вистачає, знайти найкращу «точку для заробітку» є ключовим. Наприклад:

• Аналіз даних на блокчейні: відстеження розумних гаманців, руху фондів, отримання провідних сигналів;
• Інформаційний видобуток зі соціальних платформ: аналіз популярних тем X, Telegram, Discord, вловлюючи тренди;
• Висококласне управління ризиками: як GigabrainGG, пропонує торгові сигнали на рівні установ.

Наразі ще не визначено, чи може існуючий AIAgent стабільно забезпечувати надлишковий альфа, але деякі ранні результати вже почали демонструвати цінність.

мультимодальний / багатоканальний AI-агент

Традиційний стиль взаємодії ChatGPT не підходить для всіх сценаріїв, Web3 AIAgent досліджує нові способи взаємодії, щоб він більш природно вписувався в щоденний робочий процес користувачів.

• Пряме взаємодія на платформі X: Спільнота криптовалют переважно активна на платформі X, тому такі агенти, як Clanker і Bankr, надають послуги безпосередньо через платформу X, спрощуючи операційні шляхи для користувачів;
• Дискорд голосові команди: AgentTank дозволяє користувачам безпосередньо через голос контролювати AI для виконання завдань на блокчейні, що забезпечує більш ефективну співпрацю;
• Веб3 перегляд та виконання: оскільки багато криптовалютних сайтів не надають API, комп’ютер, що використовує агент (Computer Use Agent), може імітувати людські дії, автоматично переходити між різними сайтами, витягувати дані та виконувати угоди.

Цей тип мультимодального / багатоканального AI-агента переосмислює користувацький досвід Web3, дозволяючи AI справді стати частиною процесу торгівлі та дослідження.

Віртуали: Основна платформа екосистеми AI Agent

Платформа токенізації AI Agent від Virtuals працює вже 6 місяців, хоча загальна екосистема зазнала зниження вартості через коливання ринку, кількість агентів зросла з 50 до 716, що все ще робить її лідером у сфері AIAgent. Наразі найактивнішими застосуваннями на Virtuals є:

• GambleFAI: як Billy Bets, показує відмінні результати на ринку азартних ігор з використанням штучного інтелекту, навіть увійшовши до восьми найкращих у змаганні прогнозів ProphetX, з ROI до 30%;
• Спортивний аналіз: як HeyTracyAI, надає AI-управляний аналіз та коментарі для подій НБА;
• Роботи та втілені ШІ: SAM сприяє розвитку втіленого ШІ з метою створення децентралізованої екосистеми обчислень ШІ, подібної до Bittensor;
• Alpha виявив: такі як aixbt та Acolyt, зосереджені на аналізі даних на ланцюгу та наданні торгових сигналів.

Virtuals все ще розробляє Протокол комерції агентів (ACP), який має на меті забезпечити співпрацю AI-агентів для створення більш ефективної економічної системи. Наразі найпершими двома сценаріями застосування можуть бути агенти хедж-фондів і агенти медіа-центрів.

Bittensor як інфраструктура для ШІ

Bittensor, його токен Tao, переживає новий етап зростання попиту. Раніше багато користувачів використовували TAO лише для стейкінгу в Root Network, а тепер все більше людей готові вкладати TAO в токени конкретних підмереж (Subnet), щоб підтримати конкретні AI-додатки.

• Модель dTAO, що була представлена в лютому: розподіл інфляції TAO визначається ринком, а не вагою валідаторів. Це означає, що високоякісні підмережі, визнані ринком, отримають більше стимулів TAO;
• Зростання реальних застосувань: такі підмережі, як SN6, 41, 44, підтримують споживчі AIAgent, такі як Billy Bets, DKING тощо, розширюючи реальні сценарії застосування Bittensor.

ElizaOS V2 версія та нова платформа Launchpad Autofun

ElizaOS завжди був одним із найпопулярніших фреймворків для розробки AI-агентів. Нещодавно наближається випуск його V2 версії, а нова платформа Launchpad Autofun також буде запущена протягом двох тижнів, і вже 15 проектів готові долучитися до екосистеми.

• Стан ElizaOS: наразі вже 15,3 тис. зірок на GitHub, 5 тис. форків, ринковий вплив постійно зростає;
• Проблеми управління коштами AIAgent: Нещодавно Sentient опублікував дослідження, яке виявило вразливості в управлінні коштами AIAgent, такі як ElizaOS, що підкреслює необхідність більш надійних заходів безпеки в цій сфері.

Незважаючи на виклики, екосистема ElizaOS швидко зростає, а її децентралізоване рішення для хостингу GPU Comput3AI також вперше з’явиться на платформі Autofun.

підсумок

AI Agent, як і раніше, є одним із найперспективніших напрямків у Web3, який не тільки об’єднує інновації в галузі штучного інтелекту та криптовалют, але й має потенціал змінити продуктивність і методи роботи цілих галузей. Від торгових помічників зі штучним інтелектом до збору інформації в крос-ланцюжку, від оптимізації прибутковості до автоматизованого виконання, штучний інтелект привносить нову парадигму в Web3.

Усе це схоже на хвилю Інтернету 1990-х років, але в більших масштабах і з глибшим впливом. Для ранніх учасників зараз найкращий час для входження.