Istilah “AI Agents” berasal dari peta jalan OpenAI. Sam Altman membagi kemampuan yang seharusnya dimiliki AI menjadi lima bagian, dengan yang ketiga adalah AI Agents, yang akan sering ditemui dalam beberapa tahun mendatang.

Agen AI dapat belajar secara mandiri, membuat keputusan, dan melakukan tugas. Tentu saja, berdasarkan kecerdasan dan kemampuan, Stuart Russell dan Peter Norvig mengkategorikan Agen AI ke dalam lima arah dalam buku mereka Artificial Intelligence: A Modern Approach:

• Agen Refleks Sederhana: Merespons hanya terhadap kondisi saat ini.
• Agen Refleks Berbasis Model: Pertimbangkan keadaan historis selama pengambilan keputusan.
• Agen Berbasis Tujuan: Fokus pada perencanaan dan mencari jalur optimal untuk mencapai tujuan tertentu.
• Agen Berbasis Utilitas: Timbangkan imbalan terhadap risiko untuk memaksimalkan utilitas.
• Agen Pembelajaran: Terus belajar dan meningkatkan melalui pengalaman.

Jadi, pada tingkat berapa AI Agent saat ini muncul di pasar atau industri? Jenis Agent apa yang mereka?

O1 OpenAI telah mencapai kecerdasan buatan Level 2. Secara pribadi, saya percaya bahwa AI Agents di industri saat ini berada antara Level 2 dan Level 3, atau Level 2.5. Ini tidak berarti bahwa Industri Agents telah melampaui OpenAI; sebenarnya, web3 Agents masih berada pada tahap pembungkus GPT. Jadi mengapa Level 2.5? Karena, melalui intervensi manusia atau program, yang akan kita sebut sebagai mediator, kombinasi pembungkus GPT dan mediator menciptakan bentuk dengan inisiatif objektif, meskipun tidak terlalu berdasar. Ini adalah perluasan dari arah aplikasi tertentu dari model OpenAI.

Adapun apa yang dapat dilakukan Agen, mereka berada pada tingkat paling dasar dari Agen Refleks Sederhana. Beberapa Agen ini mungkin mempertimbangkan keadaan historis, tetapi mereka memerlukan input manual. Hanya dengan terus-menerus memberikan data, Agen dapat belajar, yang merupakan metode pelatihan model pasif dan jauh dari keadaan yang ditetapkan oleh Level 3. Tiga jenis terakhir — Agen Berbasis Tujuan, Agen Berbasis Utilitas, dan Agen Pembelajaran — belum masuk ke pasar. Oleh karena itu, saya percaya bahwa Agen AI saat ini masih berada dalam tahap awal, penyempurnaan LLM umum Level 2, dan secara struktural belum bergerak melampaui Level 2. Jadi, apakah kripto saja dapat berevolusi ke Level 3, atau apakah kita memerlukan perusahaan seperti OpenAI untuk mengembangkannya?

Mengapa ada diskusi tentang Base atau Solana yang potensial menjadi pusat naratif untuk AI Agents?

Sebelum membahas ekosistem mana yang bisa mendorong lahirnya Agen Level 3, kita harus terlebih dahulu mengidentifikasi ekosistem mana yang berpotensi menjadi tanah subur bagi Agen AI. Apakah itu Base atau Solana?

Untuk menjawab ini, mari kita ulas bagaimana AI telah mempengaruhi Web3 dalam dua tahun terakhir. Ketika OpenAI pertama kali meluncurkan ChatGPT, protokol industri masih didorong oleh pemikiran tradisional, dengan cepat membanjiri gelembung infrastruktur. Hal ini menghasilkan munculnya banyak platform agregasi komputasi dan penalaran, bersama dengan infrastruktur AI + DePIN. Keduanya memiliki tujuan yang sama untuk membangun visi besar—bukan berarti visi besar itu buruk; sebenarnya, Agen juga dapat membangun visi seperti itu. Namun, ketika sampai pada implementasi dan memenuhi kebutuhan pengguna, protokol infrastruktur besar-besaran ini tidak mempertimbangkan detailnya secara menyeluruh. Permintaan pasar yang mereka harapkan untuk dimasuki jauh dari jenuh di industri internet tradisional, dan pendidikan pengguna dan pendidikan pasar kurang memadai. Di bawah dampak kegilaan Memecoin, proyek-proyek infrastruktur AI ini tampak lebih hampa.

Karena infrastruktur berskala besar terlalu berat dan besar, mengapa tidak memilih pendekatan yang lebih ringan? Agen, lahir dari pembungkus GPT, efisien dan beriterasi cepat dalam hal startup dan interaksi pengguna. Agen Ringan memiliki potensi yang cukup untuk menghasilkan gelembung, dan setelah gelembung tersebut pecah, akan muncul tanah subur untuk pertumbuhan baru.

Selain itu, di lingkungan pasar saat ini, menggunakan Agen dan Memecoin untuk meluncurkan proyek memungkinkan penyebaran produk yang cepat dan memberikan akses langsung kepada pengguna untuk pengalaman. Selama proses ini, Agen dapat dengan cerdik memanfaatkan peta jalan membangun komunitas Memecoin untuk mencapai iterasi produk yang cepat, dan iterasi ini rendah biaya dan cepat. Protokol AI Serius tidak perlu lagi terbatas oleh kerangka konsensus lama yang berat; mereka dapat lepas dari batasan mereka, beroperasi lebih efisien, dan menggunakan iterasi cepat untuk memberikan pengalaman kepada pengguna. Begitu pendidikan pasar dan komunikasi cukup dilakukan, dasar untuk membangun visi besar akan tercipta.

Agen ringan, terselubung dalam ambiguitas Memecoin, berarti bahwa budaya komunitas dan dasar-dasar tidak akan lagi bertentangan. Jalan baru untuk pengembangan aset secara bertahap muncul, dan ini mungkin merupakan arah baru bagi protokol AI di masa depan.

Diskusi di atas membahas potensi Agensi AI untuk menjadi narasi sentral. Dengan Agensi AI siap untuk terus tumbuh dengan cepat, memilih ekosistem yang tepat menjadi krusial. Apakah itu Base atau Solana? Sebelum menjawab pertanyaan ini, mari kita lihat kondisi terkini protokol Agensi serius di pasar.

Pertama, ada Arweave/AO: PermaDAO menyebutkan bahwa AO menggunakan model Aktor untuk desain, di mana setiap komponen adalah agen independen dan otonom yang mampu melakukan komputasi paralel. Ini sangat sejalan dengan arsitektur aplikasi yang didorong oleh AI Agents. AI bergantung pada tiga elemen kunci: model, algoritma, dan daya komputasi, dan AO dapat memenuhi tuntutan sumber daya tinggi ini. AO dapat secara independen mengalokasikan sumber daya komputasi untuk setiap proses Agen, yang efektif menghilangkan bottleneck kinerja komputasi.

Selain itu, Spectral adalah salah satu protokol yang berfokus pada Agen, dengan arah pengembangan dalam dokumen-to-kode dan inferensi model.

Melihat token Agen pasar saat ini, kita dapat melihat bahwa Agen ini hampir tidak menggunakan infrastruktur blockchain. Hal ini benar karena semua model, termasuk Agen, berada di luar rantai. Pemakanan data berada di luar rantai, pelatihan model tidak terdesentralisasi, dan informasi output tidak ada di rantai. Ini adalah realitas objektif, karena rantai EVM tidak mendukung integrasi AI dan kontrak pintar, dan baik Base maupun Solana tidak mendukung hal ini. Kita dapat mengharapkan pengenalan AO tahun depan—apakah akan memungkinkan model berada di rantai dan berperforma baik? Jika AO gagal, bisa memakan waktu bertahun-tahun sebelum model berada di rantai, mungkin tidak sampai Ethereum memperkenalkannya, setidaknya tidak sebelum tahun 2030, atau rantai publik lain mungkin mengimplementasikan model di rantai, tetapi jika struktur AO dan cadangan sumber daya historisnya tidak mampu mewujudkannya, model di rantai kemungkinan akan lebih sulit untuk rantai publik lainnya.

Saat ini, token AI Agent tidak memiliki banyak kasus penggunaan praktis. Sebenarnya, sulit untuk membedakan antara koin AI Agent di Base atau Solana dengan AI Memecoin. Meskipun token Agent tidak memiliki penggunaan yang spesifik, mengapa saya berpikir koin AI Agent dan AI Memecoin tidak boleh bingung? Karena saya percaya kita saat ini sedang dalam fase menciptakan gelembung AI Agent.

Mengapa ada diskusi tentang Base yang ingin bersaing dengan Solana untuk dominasi rantai publik AI Agent?

Di paruh pertama pasar bullish ini, Base menarik perhatian pasar yang cukup besar. Selama kompetisi pangsa pasar Memecoin, Base memiliki beberapa momen kejayaan singkat, seperti dengan $BRETT dan $DEGEN. Namun, masih kalah dengan Solana. Saya percaya bahwa AI Agents adalah arah selanjutnya yang Base tuju, dan sudah memiliki beberapa keunggulan.

Agen AI akan mempercepat lahirnya gelembung dan menciptakan kekacauan, namun pada akhirnya, mereka akan meninggalkan pengguna dan aplikasi:

Penciptaan dan perluasan gelembung akan menarik perhatian pasar, dan perhatian ini akan mengalami pergeseran kualitatif seiring waktu. Apa saja karakteristik dari pergeseran tersebut? Seiring bertumbuhnya perhatian pasar, serangkaian titik-titik rasa sakit pengguna dan kesenjangan pasar akan terungkap. Ketika kontradiksi utama tidak dapat diperdamaikan, tetapi perhatian terus meningkat, itulah saat pergeseran kualitatif terjadi. Setelah pergeseran selesai, pengguna dan aplikasi yang tersisa dapat membawa visi besar. Ini adalah sesuatu yang Memecoin tidak dapat dan tidak bermaksud untuk dicapai, itulah sebabnya saya percaya bahwa meskipun masih ambigu antara Agents dan Memecoin, keduanya tidak boleh disamakan.

Sebelum terjadi pergeseran kualitatif, gelembung akan menciptakan berbagai aktivitas dan drama, seperti: Jumlah Agen akan berkembang secara eksponensial, dan ribuan Agen akan banjir ke dalam pandangan pengguna. Bagaimana hal ini akan terjadi? Agen dapat terintegrasi dengan media sosial seperti X dan Farcaster, mempromosikan token secara mandiri, dan menggunakan berbagai sudut pandang dan kepadatan informasi unik dari Agen yang merosot seperti untuk mempromosikan token.

Selanjutnya, Agen yang cepat beriterasi akan dapat melakukan transaksi on-chain. Sebuah kelompok bajak laut Viking akan menyusup ke dalam hutan gelap. Protokol panel di pasar, bot di grup TG, dan panel Dune akan diserbu oleh Agen. Indikator yang akrab bagi pengguna akan dimanipulasi oleh Agen, seperti volume transaksi, jumlah alamat, distribusi chip, mensimulasikan perilaku pedagang besar, dan data on-chain mungkin memerlukan pembersihan profesional lebih lanjut untuk mencerminkan nilainya, jika tidak akan dieksploitasi oleh Agen, seperti bajak laut Viking yang merampas kekayaan Anda.

Jika pasar mencapai tahap ini, maka sebuah era baru untuk AI Agents akan berhasil setengah jalan karena "perhatian sama dengan nilai" akan memungkinkan Agensi untuk memasuki mainstream. Potensi ini berasal dari:

Kemampuan distribusi yang kuat: Agen menghasilkan cukup kehebohan, seperti Goat, dan jalur distribusi yang stabil dapat direplikasi.

• Kemudahan penerapan: Platform penerapan untuk Agen akan berkembang dengan pesat. Zerebro, vvaifu, Dolion, griffain, dan Virtual memungkinkan pengguna untuk membangun Agen tanpa perlu mengetahui kode apa pun, dan UX dari platform penerapan Agen juga akan membaik melalui persaingan.
• Efek Memecoin: Selama fase awal, token Agent tidak memiliki model bisnis yang sesuai, dan kasus penggunaan token minimal, tetapi disamarkan sebagai Memecoin, mereka dapat dengan cepat mengumpulkan komunitas dan menjaga tingkat keberhasilan yang tinggi.
• Potensi tinggi: Agen Level 3 OpenAI masih dalam pengembangan. Produk yang bahkan para raksasa tidak dapat dengan cepat merilis memiliki potensi pasar yang besar. Batas bawah untuk Agen adalah Memecoins, tetapi batas atasnya adalah agen cerdas otonom dan canggih.
• Tidak banyak resistensi pasar: Agen, yang dipimpin oleh Goat, dapat membangun audiens besar. Berbeda dengan infrastruktur AI, pengguna tidak menolaknya. Ketika pengguna tidak menolak, ada banyak kesempatan bagi mereka untuk mulai memperhatikan.
• Insentif potensial: Token agen belum memiliki kasus penggunaan yang dikembangkan, tetapi jika Agen memperkenalkan sistem poin dan memperkuat insentif, mereka dapat mengumpulkan basis pengguna yang besar.
• Potensi iterasi: Seperti yang disebutkan sebelumnya, Agensinya ringan dan dapat beriterasi dengan cepat. Kemampuan objektif ini untuk mengiterasi dapat menciptakan produk dan konten yang semakin menarik.

Oleh karena itu, AI Agents dapat menjadi narasi inti dan akan menjadi medan pertempuran yang ingin diperjuangkan oleh semua orang.

Mengapa Base memiliki potensi untuk bersaing dengan Solana?

Dengan dukungan kuat dari Coinbase dan modal Amerika Utara, ekosistem Base mengalami pertumbuhan yang sangat pesat pada tahun 2024. Pada bulan November, aliran modal ke Base melampaui Solana, dan dalam 7 hari terakhir, pertumbuhannya jauh melebihi Solana.

Jika ETH dapat terus menembus nilai tukar ETH / BTC tahun depan, efek spillover dari musim ETH akan berdampak signifikan pada Base. Saat ini, 23% dari dana yang mengalir keluar dari ETH diarahkan ke Base, dan angka ini terus meningkat.

Pemetaan Peluncuran AI Agent Launchpad

Virtual

Dalam fase V1, Virtual terutama berfokus pada pelatihan model, kontribusi data, dan fungsi interaktif. Pada fase V2, Virtual meluncurkan platform inkubasi token agen AI, dengan pembaruan penting yaitu rilis fun.virtuals pada bulan Oktober.

LUNA telah berkembang menjadi sebuah 'entitas independen' dengan identitas dan kemampuan keuangan sendiri. Selama proses ini, roadmap LUNA sejalan dengan Coinbase, dengan Coinbase menyediakan alat teknis yang kuat dan dukungan untuk membantu menerapkan agen AI di Base.

Teknologi agen AI telah berkinerja sangat baik dalam membangun merek, terutama dalam menciptakan merek budaya. Melalui agen AI, merek dapat berinteraksi dengan komunitas secara lebih efisien, menyederhanakan tugas interaksi, dan mendistribusikan imbalan secara fleksibel, meningkatkan keterlibatan pengguna dan kesadaran merek.

Perlu dicatat bahwa semua transaksi agen AI dilakukan menggunakan token Virtual asli, yang menyerap seluruh nilai ekosistem dan berfungsi sebagai pilar utama untuk pengembangan ekosistem.

Virtual menekankan peningkatan produk fungsional, memberdayakan pengguna dengan alat AI, menjembatani kesenjangan antara Web2 dan Web3. Ini berfokus pada "nilai utilitas" daripada "hype," meskipun produk alatnya sering digunakan dalam aplikasi praktis, mereka kurang memiliki efek viral yang khas dari cryptocurrency, kekurangan dalam fase V1.

Clanker

"Pos dan mencetak token" mengurangi ambang batas penerbitan token sambil menarik sejumlah besar pengguna. Orang-orang berbondong-bondong ke@Clanker, mirip dengan bagaimana pengguna di media sosial meminta AI untuk merangkum konten video, tetapi di sini, penerbitan konten langsung diterjemahkan menjadi penerbitan aset.

Bagaimana Clanker bekerja?

TokenBot (Clanker) mendeploy meme token di Base ke pool likuiditas satu sisi (LP), dengan likuiditas yang segera terkunci. Penerbit token mendapatkan:

• 0.25% dari semua biaya swap.
• 1% dari total pasokan token (dengan periode penguncian selama satu bulan).

Pengguna dapat melihat jumlah token yang diterapkan atau membuat token mereka sendiri melalui situs web clanker.world.

Tidak seperti PumpFun, yang mengeluarkan token di Raydium melalui kurva bonding, menagih biaya transaksi 1% dan biaya tetap 2 SOL, Clanker tidak mengadopsi model kurva bonding. Sebaliknya, ia menghasilkan pendapatan dengan menagih biaya 1% pada transaksi melalui Uni v3.

Lapisan Agensi AI

Lapisan AI Agent adalah platform dalam ekosistem Base yang didedikasikan untuk membuat agen dan peluncur AI. Diluncurkan secara resmi pada 18 November. Sebelum rilis platform, token AIFUN diterbitkan pada 14 November dan sekarang terdaftar di bursa seperti MEXC dan gate, dengan harga $0.09 dan kapitalisasi pasar sekitar $25 juta.

Pencipta.bid

Awalnya sebuah platform yang berfokus pada monetisasi dan kepemilikan konten digital, Creator.bid menyelesaikan putaran pendanaan baru pada bulan April.

Pada 21 Oktober, Creator.bid resmi diluncurkan pada Mainnet Base, memungkinkan penciptaan dan publikasi agen AI dengan sekali klik, menawarkan alat dan model profit baru bagi para pembuat konten.

Simulacrum

Simulacrum dibangun di atas Empyreal dan mengubah platform-platform seperti Twitter, Farcaster, Reddit, dan TikTok menjadi lapisan interaksi blockchain. Pengguna dapat melakukan tindakan on-chain seperti perdagangan token atau memberi tip melalui posting media sosial yang sederhana.

Dengan memanfaatkan abstraksi akun, agen AI, tindakan yang didorong oleh niat, dan model bahasa, Simulacrum menyederhanakan operasi backend blockchain yang kompleks, membuat DeFi lebih mudah diakses oleh pengguna biasa.

vvaifu.fun

Sama seperti Pump.fun, vvaifu.fun memungkinkan pengguna untuk dengan mudah membuat agen AI dan token terkait mereka. Agen AI dapat terintegrasi dengan platform-platform sosial seperti Twitter, Telegram, dan Discord, memungkinkan interaksi pengguna otomatis.

Dasha, agen AI yang dibuat oleh vvaifu.fun, memiliki akun Twitter, saluran Telegram, dan komunitas Discord yang independen, semuanya dikelola dan dioperasikan oleh AI.

Top Hat

Top Hat tidak hanya berinteraksi dengan pengguna melalui teks tetapi juga dapat memahami dan memproses konten gambar. Setelah pengguna mengirimkan gambar, agen AI tersebut "memahami" gambar dan memberikan respons sesuai.

Griffain

Griffain menawarkan platform untuk melatih agen AI dan telah meluncurkan 1.000 agen AI yang dapat dilatih, menunjukkan potensi masa depan dari kontrak pintar dan perdagangan otomatis.

Disclaimer:

1. Artikel ini diperbanyak dari [ haincatcher]. Hak cipta milik penulis asli [Kevin]. Jika Anda keberatan dengan penerbitan ulang, silakan hubungi Tim Belajar Gate, tim akan menanganinya sesegera mungkin sesuai dengan prosedur yang relevan.
2. Penafian: Pandangan dan pendapat yang tertera dalam artikel ini hanya mewakili pandangan peribadi penulis dan tidak merupakan nasihat pelaburan.
3. Tim gate Learn menerjemahkan artikel tersebut ke dalam bahasa lain. Menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan dilarang kecuali disebutkan.