Переслати оригінальний заголовок: Посібник для початківців по агентам штучного інтелекту: Глибинний аналіз еволюції наративу AI+Crypto

Поїзд часу гримить, будь ласка, швидко сідайте на борт!

Розвиток штучного інтелекту відбувається неймовірно швидко. Майбутнє безперечно належить світу, де головну роль відіграє штучний інтелект, і якби додати ще один ключовий елемент, то це безперечно був би світ з ШІ та Крипто.

Сьогодні, штучний інтелект перейшов на новий рівень: AI Агенти.

AI Агенти мають величезний потенціал як у відношенні до уявних можливостей, так і в практичних застосуваннях.

Останнім часом я глибоко захопився вивченням штучного інтелекту Агентів, і в цій статті я задокументував свій шлях навчання з надією допомогти іншим почати кар'єру в галузі AI Агентів.

Ця стаття є першим вступним керівництвом у сферу AI ​​Agent. Вона також допомагає читачам зрозуміти загальну суть і створити структурований огляд. Пізніше ми продовжимо досліджувати цю сферу, спрямовуючись на вдосконалення навичок та використання можливостей хвилі штучного інтелекту.

01 Що саме таке AI Agent?

Давайте покладемо осторону різноманітні складні концепції і безпосередньо порівняємо різницю між AI Agent та існуючими великими моделями (наприклад, ChatGPT).

Поточна велика модель більше схожа на потужний «пошуковий рушій природної мови», який може відповідати на запитання та надавати рекомендації, але не може дійсно прогнозувати рішення та виконувати їх.

Можливості AI Agent виходять за межі існуючих великих моделей і вже не обмежуються лише "обробкою даних", а можуть завершити повний закритий цикл від "успішності" до "дії".

Давайте скористаємося інтуїтивним прикладом: Тепер, якщо ви запитаєте ChatGPT, як інвестувати в Крипто, ChatGPT дасте вам купу порад, але AI Agent може допомогти вам відстежувати глобальну інформацію ринку в режимі реального часу та динамічно налаштовувати вашу інвестиційний портфель для максимізації прибутку.

З цього ми можемо абстрагувати поняття AI Agent: AI Agent (агент штучного інтелекту) є програмною сутністю на основі технології штучного інтелекту, яка може автономно або напівавтономно виконувати завдання, приймати рішення та взаємодіяти з людьми або іншими системами. інтерактивний.

Основна різниця тут полягає в тому: Діяти автономно.

Як агент штучного інтелекту досягає автономних дій?

Через штучний інтелект складна логіка може бути перетворена на точні умови (повернення True або False в залежності від контексту), і потім вона може бути безшовно інтегрована в бізнес-сценарій.

Перше - виявлення наміру: штучний інтелект зрозуміє, що користувач хоче зробити, аналізуючи слова запиту користувача та контекст. Він не тільки дивиться, що користувач сказав, а й бере до уваги його попередні записи використання та конкретні обставини, а потім перетворює ці потреби на конкретні інструкції програми.

Друга - допомагати у прийнятті рішень: штучний інтелект схожий на розумного помічника, який може проаналізувати деякі складні проблеми, які важко вирішувати людям, і перетворити їх на прості відповіді "так" або "ні", або кілька фіксованих варіантів. Це не тільки робить процес прийняття рішень більш точним і ефективним, але й добре працює з існуючими бізнес-системами.

Згідно зі ступенем автономності дії, AI Agent може бути поділений на два типи:

Одне з того, що AI Agent еквівалентний персональному помічнику, який може допомогти користувачам у вирішенні деяких бізнес-питань.

Інший йде ще далі. Сам AI Agent є незалежною особою, має власну ідентичність або бренд і надає послуги багатьом користувачам.

Коротко кажучи, штучний інтелект можна назвати наступним етапом розвитку і новою формою продукту великих моделей. У штучного інтелекту є дуже великі можливості для уяви.

02 Яка взаємозв'язок між AI Agents та Крипто?

Штучний інтелект та Крипто не є відокремленими, їх можна інтегрувати.

Більш важливо, AI ​​Агент Web2 відрізняється від AI ​​Агента Web3.

AI-агент Web3 - це вищий рівень, більш повний AI-агент. Його можуть називати іншою назвою: Крипто AI-агент.

За допомогою можливостей Крипто, АША має більше функцій:

(1) Децентралізація

Після поєднання Крипто, операції, зберігання даних та процесу прийняття рішень штучного інтелекту більш прозорі і не контролюються однією сутністю.

Web2 AI Agent Ці агенти зазвичай контролюються централізованою компанією або платформою, і дані та процес прийняття рішень концентруються в руках однієї або кількох сутностей.

Після того, як агент штучного інтелекту надаватиме послуги зовнішньому світу, виникнуть проблеми з довірою, тому агенту ШІ потрібне середовище роботи або перевірки, надане блокчейном.

AI Агент також потребує безбар’єрного використання, відкритих та прозорих даних, взаємодії та децентралізації.

(2) Механізм стимулювання

Це найсильніше збільшення Крипто. За допомогою моделі токеномічної економіки вона надає механізм, що безпосередньо заохочує розробників та користувачів брати участь та вносити внесок.

Веб2 штучний інтелектований агент головним чином покладається на традиційні бізнес-моделі, такі як дохід від реклами або підписка на послуги, для забезпечення функціонування.

Підприємницька команда або компанія Web2 не можуть отримувати прибуток протягом тривалого часу і важко залучати кошти; але з Web3, через випуск монет, ви можете безпосередньо отримати грошовий потік для підтримки розвитку проекту. Наприклад, використання AI Agent вимагає Крипто-платежів.

Вільна ринкова економіка може забезпечити більше інновацій.

(3) Справжня Безсмертя

За допомогою смарт-контрактів агенти штучного інтелекту справді досягають «безсмертя».

Поки розумний контракт розгорнутий на блокчейні, штучний інтелект може автоматично працювати відповідно до своїх правил і теоретично може працювати нескінченно.

Розумні контракти можуть забезпечити, що код і механізм прийняття рішень штучного інтелекту постійно існують на блокчейні, якщо не існує чіткої логіки для зупинки або зміни його поведінки.

Проте дані, на яких вона ґрунтується, можуть потребувати постійного оновлення або обслуговування. Без постійного введення даних або взаємодії з зовнішнім світом «безсмерття» AI Agent може обмежуватися її програмною логікою і не є динамічним.

Коротко кажучи, AI Agent потребує Крипто більше, ніж Крипто потребує AI Agent.

03 Еволюція наративу AI+Crypto

Штучний інтелект має два етапи від великої моделі до AI Agent. Поєднання штучного інтелекту та Крипто також може бути розділене на два етапи:

3.1 Велика модель етап: Інфраструктура

Проекти з штучного інтелекту головним чином мають три оціночні виміри: обчислювальну потужність, алгоритм та дані.

Фактично, роль Web3 полягає в додаванні системи стимулювання до штучного інтелекту та токенізації обчислювальної потужності, алгоритмів та даних.

Таким чином, поєднання штучного інтелекту та Web3 також можна обговорювати з трьох вимірів обчислювальної потужності, алгоритму та даних:

(1) Обчислювальна потужність:

Розподілена обчислювальна мережа: Блокчейн є природно розподіленим. Штучний інтелект може використовувати розподілену мережу Web3 для отримання більшої кількості обчислювальних ресурсів. Розподіляючи обчислювальні завдання зі штучного інтелекту на різні вузли в мережі Web3, можна досягти більш потужних паралельних обчислювальних можливостей, що особливо корисно для навчання великих моделей штучного інтелекту.

Механізм стимулювання: Web3 вводить економічний стимулюючий механізм, такий як токеноміка, яка може мотивувати учасників мережі внести свої обчислювальні ресурси. Такий механізм може бути використаний для створення ринку, де розробники ШІ можуть придбати обчислювальну потужність для виконання завдань машинного навчання, а постачальники винагороджуються токенами.

(2) Алгоритми:

Смарт-контракти: У Web3 смарт-контракти можуть автоматично виконувати алгоритми штучного інтелекту. ШІ може створювати алгоритми для виконання у вигляді смарт-контрактів на блокчейні, що не лише збільшує прозорість та довіру, але й дозволяє автоматизовані процеси прийняття рішень, такі як автоматизовані прогнози ринку чи модерація контенту.

Децентралізоване виконання алгоритмів: У середовищі Web3, алгоритми штучного інтелекту не можуть покладатися на один центральний сервер, але можуть бути перевірені й виконані через кілька вузлів. Це збільшує стійкість до втручання та безпеку алгоритму та запобігає виникненню одиничних точок відмови.

(3) Дані:

Конфіденційність та власність даних: Web3 підкреслює децентралізацію даних та власність користувачів на дані. Штучний інтелект, поєднаний з Web3, може використовувати технологію блокчейн для управління дозволами на дані та забезпечення конфіденційності даних. У той же час користувачі можуть вибірково ділитися даними в обмін на винагороду, що забезпечує штучному інтелекту більш багате, але контрольоване джерело даних.

Перевірка даних та якість: Технологія блокчейн може використовуватися для перевірки даних з метою забезпечення автентичності та цілісності даних, що є дуже важливим для навчання моделей ШІ. За допомогою Web3 дані можуть бути перевірені перед використанням, покращуючи якість виведення та довіреність алгоритмів ШІ.

Ринок даних: Web3 може сприяти розвитку ринку даних, і користувачі можуть безпосередньо продавати або ділитися даними з потребуючими системами ШШ. Це не тільки надає різноманітні набори даних для ШШ, але й забезпечує ліквідність і вартість даних за допомогою ринкових механізмів.

Через ці комбінаційні точки штучний інтелект та Web3 можуть взаємно посилювати один одного:

Штучний інтелект може використовувати Web3 для розподіленої обчислювальної потужності, якісних даних і підвищення ефективності і прозорості алгоритмів через розумні контракти.

Web3 може покращити свою екосистему за допомогою штучного інтелекту для більш розумного управління ресурсами та автоматизованого виконання контрактів.

Орієнтуючись на ці три виміри, на ринку з'явилося багато відомих проектів:

Обчислювальна потужність:

-Render Network: Хоча вона в основному зосереджена на рендерингу, вона також може надавати обчислювальну потужність штучного інтелекту.

-Akash Network: Надає децентралізовані ресурси хмарного обчислення, які можна використовувати для потреб штучного інтелекту.

-Aethir: Фокус на децентралізованому хмарному обчисленні, яке може включати надання обчислювальної потужності штучного інтелекту.

-ionet: Децентралізована обчислювальна платформа, яка підтримує мислення та навчання штучного інтелекту.

Алгоритми:

-Кортекс: Децентралізований світовий комп'ютер, здатний працювати AI та AI-орієнтовані DApps на блокчейні, з фокусом на інтеграції AI в смарт-контракти.

-Fetchai: Платформа машинного навчання на основі блокчейну, вона запустила сервіс управління Agentverse без коду, щоб спростити розгортання AI-агентів для проектів Web3.

-iExec RLC: Надає ринок моделей штучного інтелекту на основі блокчейну, який підтримує конфіденційні обчислення та децентралізовані оракули.

Дані:

-Vana: Vana будує DAO для особистих генетичних даних, ринок даних, який дозволяє користувачам контролювати та, можливо, скористатися ним.

- RSS3: Запущено відкрите джерело AI-архітектури, яка дозволяє будь-якій мовній моделі великого масштабу стати AI-агентом для Web3, що включає використання та управління даними.

Комплексні проекти:

-Myshell: децентралізований рівень споживання штучного інтелекту, призначений для об'єднання споживачів, творців і дослідників відкритого коду. Він відкриває платформу, де будь-хто може створювати, ділитися та монетизувати свої програми зі штучним інтелектом.

Загалом, на етапі великої моделі інтеграція Крипто та ШІ переважно зосереджується на рівні інфраструктури, закладаючи основи для довгострокового розвитку ШІ.

3.2 Етап AI Агента: Практичні застосування

З'явлення AI Agent позначає етап впровадження штучного інтелекту на рівні застосування.

AI Agent також може бути розділений на три етапи розвитку: етап мем-койну, етап одного застосування штучного інтелекту та стандартний етап фреймворку AI Agent.

1. AI Агент Meme Монети

AI Agent Meme Coin — це дуже особливе існування. Сам по собі Meme Coin є продуктом настроїв спільноти.

Штучний інтелект розвивається занадто швидко, і ця технологія, здається, дуже глибока, що дуже хвилює звичайних людей. Мем-монети ШІ дають звичайним людям можливість брати участь.

Отже, монети AI Meme надають емоційну цінність власникам для участі в революції AI, дозволяючи звичайним людям брати участь в хвилі AI.

Остаточний результат: AI + MEME використовує ефект багатства для прискорення освіти та поширення штучного інтелекту на ринку.

Мислення з іншої точки зору, чому AI Agent випускає токени?

З одного боку, він привертає кошти та користувачів через багатство ефекту, вводячи імпульс у подальший розвиток галузі; з іншого боку, метод випуску MEME сам по собі є засобом фінансування спільноти, забезпечуючи потік готівки для розвитку самого проекту.

Ми можемо розглянути відповідні провідні проекти:

$GOAT: Перша популярна мем-монета зі штучним інтелектом;

$Fartcoin: Залучайте увагу користувачів, генеруючи гумористичний контент (такий як «віджиги»);

$ACT: має на меті створити цифрову екосистему, в якій користувачі та штучний інтелект взаємодіють рівноцінно;

$WORM: Має на меті об'єднати цифрову біологію та технологію блокчейн для створення унікального цифрового активу, який імітує нервову систему біологічного хробака;

1. Самостійний додаток штучного інтелекту

AI Agent інтегрується з різними підрозділами Крипто, показуючи ситуацію, коли розцвітають сотні квітів.

З розвитком AI Agent токени, видані AI Agent, вже не є чисто мемними монетами. З підтримкою фактичних сценаріїв використання вони поступово набувають властивості монети вартості.

(1) Піонерський проект

$ai16z: Перший штучний інтелект, що з'явився у галузі, і встановив перший стандартний фреймворк Еліза.

(2) Геймінг агента

$ARC: Була розроблена AI-платформа під назвою RIG на базі мови Rust для підтримки децентралізованих програм (dApp) та смарт-контрактів.

$FARM: Спрямованість на використання штучного інтелекту для покращення автентичності та стратегічної глибини фермерських ігор.

$GAME: $GAME надає можливість автономної роботи та інтелектуального агентства штучного інтелекту, та глибоко інтегрує ШІ та ігри.

(3)Агент DeFi

$NEUR: Увага на аналіз токенів та взаємодію з DeFi, надання інтелектуальної фінансової підтримки прийняття рішень.

$BUZZ: Надає природний мовний інтерфейс для забезпечення користувачам можливості проводити операції з децентралізованими фінансами та управління ними більш інтуїтивно.

(4) Аудит коду

AgentAUDIT: Використовуйте технологію штучного інтелекту для автоматизації аудиту коду та підвищення безпеки та якості коду.

(5) Агенти аналізу даних

$REI: Проведення масштабного аналізу даних за допомогою технології штучного інтелекту для надання послуг у вигляді уявлень та прогнозів.

(6) Автономний агент штучного інтелекту

$LMT: Агент штучного інтелекту, який навчається та виконує завдання автономно, прагнучи зменшити втручання людини.

$GRIFFAIN: Агент штучного інтелекту, який може автономно оптимізувати власну поведінку, особливо для прийняття рішень і формулювання стратегії в складних середовищах.

1. Стандарти фреймворку штучного інтелекту

Коли є забагато окремих штучних інтелектуальних агентів, потрібен набір загальних стандартів рамок для досягнення «впровадження штучного інтелекту з одним натисканням кнопки».

Що таке стандарт фреймворку AI ​​Agent?

Стандарт фреймворку AI Agent спрощує процес розробки та впровадження AI Agent, надаючи єдиний набір вимог та інструментів.

Це дозволяє розробникам створювати штучного інтелекту, який може взаємодіяти з кількома клієнтами (Twitter, Discord, Telegram тощо), розширювати функціональність за допомогою плагінів та використовувати технології штучного інтелекту для підвищення його інтелекту.

Ці стандарти та базові бібліотеки (такі як зберігання пам'яті, ізоляція сесій, генерація контексту та інші) забезпечують ефективну, безпечну та зручну роботу AI Agent.

Шляхом підключення різних інтерфейсів платформи штандарти фреймворку додатково підвищують можливості AI агентів, дозволяючи їм використовувати останні технології AI для надання кращих послуг.

Коротко кажучи, стандартна інфраструктура та платформа фреймворку штучного інтелекту - це інфраструктура та платформа, і вона може створити власну екосистему. Простір наративу природно вище, ніж у випадку окремої програми штучного інтелекту.

Стандарти рамки штучного інтелекту все ще перебувають у стані хаосу.

Стандарти рамок AI Agent включають насамперед наступне:

ai16z: Побудована ​​рамка Eliza для підтримки декількох платформ, таких як Discord, Twitter, Telegram тощо, що дозволяє безперешкодно інтегрувати штучний інтелект з цими платформами. @ai16zdao

Віртуальний: Каркас GAME створений спеціально для ігор та віртуальних середовищ, що дозволяє агентам ШІ працювати автономно або взаємодіяти з гравцями в цих середовищах. @virtuals_io

Swarms: Комплексна мультиагентна штучний інтелект. На основі цієї платформи розробники можуть створювати та керувати кількома агентами штучного інтелекту. Це підходить для сценаріїв, які вимагають високої складності координації, таких як моделювання соціальної поведінки, автоматизація складних бізнес-процесів або обробка великого масштабу даних. @swarms_corp

ZEREBRO: Побудовано фреймворк ZerePy, що еквівалентний OP Stack від Optimism, що полегшує і стандартизує розробку та розгортання окремих AI-додатків, дозволяючи цим агентам самостійно створювати та розповсюджувати контент на соціальних платформах.@0xzerebro

Навколо цих фреймворків сформувалися відповідні екосистеми, і ми повинні зосередитися на цих екосистемах під час вивчення треку AI Agent.

04 Огляд

Ця стаття служить введенням для зацікавлення в сфері штучного інтелекту, але постійні зусилля та навчання є ключовими.

Ось кілька високопрофесійних інфлюенсерів в галузі штучного інтелекту, які варто слідкувати за довгостроковими інсайтами:

-Haotian: @tmel0211Жорсткий дослідник та впливова особа в галузі інвестицій з глибокими знаннями про штучний інтелектові агенти.

-маг: @0xcryptowizardДіамант-рука ветеран з багатьма успішними угодами та унікальною перспективою на токени мемів AI.

-яскравість： @0xNing0x Старший дослідник у Web3Caff, висококваліфікований інвестиційний дослідник та практикуючий фахівець.

-Тітка AI:@ai_9684xtpaВірно до назви, вони пропонують систематичну методологію для навігації в просторі штучного інтелекту.

-Poyin: @poyincomДосліджуваний інвестиційний впливовик та трейдер, що спеціалізується на людському поведінці, наразі вивчає AI мем токени.

-Майкл: @Michael_Liu93 Експерт зі стратегій маркет-мейкінгу з глибоким розумінням динаміки мем-токенів.

-Крипто Сканда: @thecryptoskandaТворець «Теорії трьох сковорідок» та легендарний трейдер з глибоким розумінням різних торгових стратегій.

-Зірка： @starzqethКерівник Web3Brand недавно взяв інтерв'ю у кількох ключових фігур у галузі штучного інтелекту. Рекомендований подкаст:Day1Global.

(Це інфлюенсери, за якими я часто стежу. Якщо ви знаєте інших високоякісних дописувачів, будь ласка, не соромтеся рекомендувати їх!)

Одним словом, нарратив про штучний інтелект вже набирає оберти.

Кожен рік у нашій галузі починається головна історія. Навколо цієї головної історії з'являться багато зіркових проектів, і, звичайно, буде багато можливостей.

Наприклад, літо DeFi у 2020 році, літо Inscription у 2023 році, літо Meme у 2024 році. А тепер літо AI з'являється у 2025 році.

Не втрачайте кожну рідкісну можливість збагатитися.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття відтворена з [ X]. Передайте оригінальний заголовок: Посібник початківця з AI-агентів: Глибинний аналіз розвитку наративу AI+Crypto. Авторське право належить оригінальному авторові [@yuexiaoyu111]. Якщо у вас є будь-які зауваження щодо перепублікування, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкомандою, команда якомога швидше розгляне це за відповідними процедурами.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені у цій статті, представляють лише особисті погляди автора і не становлять жодних інвестиційних порад.
3. Інші мовні версії статті перекладені командою gate Learn. Якщо не зазначено інше, перекладена стаття не може бути скопійована, розповсюджена або узята за основу.