1. Introducción

En la actual era de la integración de Web3 y aceleración de IA, continúan surgiendo proyectos emergentes y el entusiasmo del mercado sigue en aumento. BAD AI, con su diseño y tecnología únicos, se está haciendo un nombre en este campo. Este informe profundiza en BAD AI, comenzando desde el contexto más amplio de la integración de Web3 y IA, proporcionando un análisis detallado de la tecnología central de BAD AI, escenarios de aplicación, potencial de mercado, modelo económico y tendencias de desarrollo futuro, presentando una visión general completa para los lectores.

2. Antecedentes de la industria

Tendencias de Integración de Web3 y AI 2.1

En los últimos años, el espacio Web3 ha experimentado un aumento en el entusiasmo por agentes inteligentes impulsados por IA y monedas meme basadas en modelos de aprendizaje automático. Dichos proyectos tienen un valor de mercado total de $10.4 mil millones, abarcando áreas como arte generativo, análisis de transacciones e interacciones satíricas en redes sociales, reflejando la creciente atención a la IA en Web3. Tokens como Zerebro, Aixbt y GOAT han mostrado un crecimiento significativo en su valor de mercado, demostrando un fuerte impulso de desarrollo. Sin embargo, este mercado es altamente volátil, con la popularidad de los proyectos fluctuando, similar a los ciclos de hype de las monedas meme y las narrativas de IA.

2.2 Estado actual del desarrollo del mercado de agentes inteligentes de IA

El mercado de agentes inteligentes de IA está en auge, con diversos tipos de proyectos emergiendo. Por ejemplo, GOAT, como una moneda memética, ha experimentado un rápido aumento en su valor de mercado impulsado por la comunidad; ACT, rumoreado que cuenta con el respaldo de a16z, experimentó un aumento significativo en su valor de mercado poco después de su inclusión en Binance; tokens del ecosistema de ai16z, múltiples plataformas de emisión de agentes inteligentes de IA y proyectos de infraestructura de agentes inteligentes de IA están desempeñando roles importantes en sus respectivos campos.

3. Visión general del proyecto BAD AI

3.1 Posicionamiento del Proyecto y Concepto Innovador

BAD AI tiene como objetivo remodelar el panorama de la inteligencia artificial, establecer un nuevo punto de referencia para el ecosistema de IA con la ayuda de la tecnología ChainGraph, agentes inteligentes multimodales y persistentes multifacéticos e integración con plataformas sociales. El proyecto se centra en el extraordinario diseño modular de las funciones de agente inteligente, abordando la sostenibilidad de la economía de tokens y los modelos de negocio para plataformas de agentes inteligentes de IA, y aprovechando el poder de la comunidad de código abierto para construir un ecosistema colaborativo.

3.2 Tecnología principal - ChainGraph

ChainGraph es la tecnología central de BAD AI, escrita en Golang. Proporciona una alta flexibilidad para diseñar canalizaciones de datos de agentes inteligentes y árboles de decisiones, con un contexto persistente (memoria profunda) y configuraciones de decaimiento temporal para priorizar los datos más relevantes y actualizados. Esta tecnología se puede utilizar no solo para construir agentes inteligentes individuales, sino también para definir reglas de interacción entre múltiples agentes inteligentes, formando un entorno de agentes inteligentes colaborativo. Además, los nodos especiales de ChainGraph pueden integrarse perfectamente con plataformas como Telegram y Twitter, mejorando la accesibilidad del proyecto.

4. Escenarios de Aplicación de BAD AI

4.1 Colaboración de Agentes Inteligentes (Enjambres de Agentes)

Varios agentes de IA pueden colaborar para completar tareas o resolver problemas complejos. Aprenden unos de otros, dividen el trabajo y mejoran la eficiencia. Por ejemplo, un agente proporciona actualizaciones de mercado, y otro agente ejecuta operaciones predefinidas basadas en esta información. Esta colaboración puede facilitar el intercambio de moneda y valor contextual, formando un ecosistema completo.

4.2 Interacción con dApps

Los usuarios especifican la cantidad y el tipo de tokens a comprar, el agente de IA puede recomendar la plataforma óptima y también puede generar directamente un iframe para aplicaciones descentralizadas en la interfaz de chat, simplificando el proceso de operación del usuario. En los protocolos DeFi, el agente puede ajustar dinámicamente parámetros como tasas de interés y garantías para lograr operaciones autónomas.

4.3 Análisis de tendencias del mercado y trading

Los agentes inteligentes de IA integran datos de intercambios descentralizados para ejecutar operaciones en función de estrategias predefinidas o personalizadas por el usuario. Los usuarios pueden ajustar las estrategias para lograr un rendimiento comercial óptimo. La capacidad de los agentes inteligentes para acceder rápidamente a los datos y ejecutar operaciones les otorga una ventaja en el análisis y la negociación del mercado.

4.4 Agente Influencer

Los agentes inteligentes de IA pueden comentar sobre noticias relacionadas con Web3, tendencias del mercado y desarrollo de protocolos. Al integrarse con Telegram y X (anteriormente Twitter), el agente inteligente puede publicar hilos en X, etiquetar a líderes de opinión clave, participar en discusiones en la comunidad de Telegram y también puede estar equipado con un avatar en 3D para mejorar la interacción comunitaria.

4.5 Agente Inteligente de Capital de Riesgo (VC Agent)

Los agentes inteligentes de IA especialmente diseñados pueden actuar como capitalistas de riesgo, evaluando la economía de tokens y los fundamentos del producto de los proyectos, y proporcionando ideas únicas. Al integrar más datos, como comparaciones económicas de tokens de proyectos exitosos y fallidos, visiones estratégicas y hojas de ruta del producto, las capacidades analíticas de los agentes inteligentes se mejoran aún más.

5. La arquitectura y la experiencia del usuario de BAD AI

Visión general de la arquitectura 5.1

La arquitectura del Protocolo BAD incluye principalmente el backend, la interfaz de usuario y la integración con otras plataformas. El backend se encarga de manejar la lógica empresarial central, como el enrutamiento de solicitudes, el acceso a la base de datos y la coordinación de operaciones de agentes inteligentes; la interfaz de usuario proporciona a los usuarios una interfaz de operación intuitiva; la integración con plataformas externas amplía la funcionalidad del proyecto y los escenarios de uso.

5.2 Funcionalidad y Experiencia del Usuario

1. Mercado de chat y agentes de IA: los usuarios pueden reclutar agentes de IA para ingresar a salas de chat personalizadas para colaboración, intercambio de información y ejecución de tareas.
2. Capacidad de colaboración: los usuarios administradores pueden invitar a amigos a unirse al chat, crear espacios de colaboración y facilitar la resolución conjunta de problemas entre humanos y entidades de IA.
3. Función de mantenedor: Los mantenedores pueden acceder y ajustar el contexto del agente inteligente a través de la sala de chat, llevar a cabo una optimización profunda y almacenar registros de operaciones en la base de datos persistente.
4. Parámetros personalizados: Los usuarios administradores pueden ajustar los parámetros del chatbot para salas de chat específicas con el fin de mejorar la adaptabilidad del chatbot.
5. Contexto compartido: Los usuarios pueden cargar archivos en varios formatos para crear una base de datos de contexto compartido, que los agentes inteligentes pueden utilizar para alcanzar sus objetivos.
6. Base de datos de vector persistente: Almacena conjuntos de datos de agentes inteligentes, garantizando la persistencia de los datos y un alto rendimiento, brindando soporte para el aprendizaje y la toma de decisiones de agentes inteligentes.

5.3 Inicio de sesión y interacción de billetera

Admite el inicio de sesión con múltiples billeteras, como las admitidas por Metamask y WalletConnect, almacena de forma segura las claves privadas del usuario y solo las utiliza durante las transacciones. Los datos on-chain del usuario pueden ser utilizados por agentes inteligentes para mejorar su comprensión y capacidad de respuesta a las necesidades del usuario.

5.4 Modelado e interacción de agentes inteligentes

1. Los múltiples atributos de los agentes inteligentes: Los agentes inteligentes no son solo herramientas, sino también activos negociables. Pueden importar y exportar contextos entre diferentes chats y agentes inteligentes, lo que permite la colaboración y la evolución.
2. Personalización del Modelado del Agente Inteligente: Los usuarios pueden cargar, ajustar y optimizar el contexto, la personalidad y las herramientas de los agentes inteligentes a través de la interfaz de chat, admitiendo varios formatos de datos. También se pueden crear herramientas personalizadas para satisfacer las necesidades personalizadas.
3. Colaboración multiagente: varios agentes inteligentes pueden colaborar y competir en la misma sala de chat para lograr objetivos comunes. Las personalidades, herramientas y contextos de cada agente inteligente se fusionan, formando un entorno en evolución.

6. Economía de tokens de BAD AI

6.1 Información básica del token (2025-2-21)

El token de BAD AI es $BADAI, emitido en la cadena BSC con un suministro total de 1 mil millones de tokens.

1. Capitalización de mercado: 1358.00 millones de USDT
2. Circulación: 5.60 mil millones de BADAI
3. Suministro total: 10.00 mil millones de BADAI

Mecanismo de asignación de tokens 6.2

La distribución de tokens cubre múltiples aspectos:

1. El 35% de los airdrops del ecosistema SFLOKI, con un 27% airdrop para los titulares de FLOKI, un 4% airdrop para los titulares de $TOKEN, y un 4% airdrop para los usuarios del robot de trading de Floki;
2. El ecosistema SCAT representa el 2% de las cuentas airdrop;
3. La ronda de financiamiento realizada a través de TokenFi representa el 10%, dirigida a los pledgers de STOKEN;
4. Las colocaciones privadas de asesores clave y partidarios representan el 2.8%;
5. Las ventas estratégicas representan el 2% por separado (dos partes);
6. El crecimiento de la comunidad y los incentivos representan el 8%;
7. La liquidez representa el 20%;
8. Los creadores de mercado representan el 5%;
9. La fundación representa el 6.5%;
10. Las cuentas del Tesoro representan el 6.7%.

6.3 Utilidad del Token y Modelo Económico

En el lado de la demanda: Los usuarios pueden usar los tokens $BADAI apostados para iniciar agentes inteligentes avanzados, recibir distribución de ingresos de la plataforma, participar en la gobernanza de la plataforma, atraer la atención del agente inteligente de inversión de riesgo Peppenberg, y participar en la inversión conjunta. Estos mecanismos animan a los usuarios a mantener los tokens a largo plazo y participar en el desarrollo del ecosistema.

Lado de la oferta: Los usuarios que interactúan con agentes inteligentes desplegados en BAD pueden recibir recompensas de inflación de $BADAI, con parte de la inflación utilizada para incentivar la liquidez en cadena. Además, una parte del suministro de tokens y la financiación para lanzamientos de proyectos de alta calidad ingresarán al tesoro, beneficiando a los participantes a través de un mecanismo de recompra, mientras que las tarifas de implementación para agentes inteligentes no premium también constituyen ingresos del protocolo que ingresan al tesoro.

6.4 Rendimiento del mercado de BADAI Token

Actualmente, el token BADAI ha sido listado en la zona de trading spot de Gate.io. Haz clic para operar:https://www.gate.io/trade/BADAI_USDT

Conclusión

BAD AI, como un proyecto innovador que integra Web3 y AI, tiene un cierto nivel de competitividad y potencial de desarrollo en el mercado debido a su tecnología única, sus ricos escenarios de aplicación y su modelo económico razonable. Sin embargo, no se pueden ignorar los riesgos que enfrenta el proyecto en términos de tecnología, mercado, regulaciones y modelos económicos. En el futuro desarrollo, BAD AI necesita continuar innovando, optimizando productos y abordando riesgos para destacarse en la feroz competencia del mercado, lograr su objetivo de remodelar el panorama de la inteligencia artificial y aportar un valor real a los usuarios y a la industria.