เมื่อเรามองไปที่กรณีการใช้ทั่วไปนอกเหนือจาก Web3 บริษัทมากมายตั้งแต่ขนาดใหญ่จนถึงเล็กกำลังเริ่มต้นนำเอเจ้นต์ AI เข้าไปใช้ในงานประจำของพวกเขา - การขาย การตลาด การเงิน กฎหมาย เทคโนโลยีสารสนเทศ การจัดการโครงการ การขนส่ง บริการลูกค้า อัตโนมัติการทำงาน พื้นฐานที่คิดได้ทุกอย่าง

เราได้ทำการเปลี่ยนจากมนุษย์ที่ทำการคำนวณตัวเลขด้วยมือ ทำงานที่ซ้ำซาก และกรอกข้อมูลใน Excel ไปยังการมีผู้ทำงานดิจิทัล (AI Agents) ที่ทำงานอิสระ 24/7 ผู้ทำงานเหล่านี้ไม่เพียงทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังมีราคาที่ถูกกว่าอย่างมาก

บริษัท Web2 พร้อมจ่ายเงินระหว่าง 50,000 - 200,000 ดอลลาร์หรือมากกว่าสำหรับตัวแทนการขายและการตลาดที่เชื่อมโยงกับ AI หลายบริษัทที่ให้บริการตัวแทนทำธุรกิจที่มีกำไรมากๆ โดยใช้ระบบสมาชิก SaaS หรือระบบการบริโภค (เรียกเก็บค่าใช้จ่ายตามการใช้ token)

AI Agent Use Cases in Web2: Insights from YC Startups

• @Apten_AI– AI + SMS เอเจนต์ที่สะดวกในการประมวลผลการขาย/การตลาด

• @Bild_AI - อ่านแบบแผนก่อสร้าง ดึงข้อมูลสเปควัสดุ และประเมินต้นทุนขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เก็บ

• @Casixty– ตัวแทนการตลาดที่ระบุหัวข้อยอดนิยมบน Reddit ทำให้การตอบสนองเป็นอัตโนมัติ และเพิ่มความสนใจในแบรนด์ จินตนาการถึงผลิตภัณฑ์นี้ที่ถูกนำไปใช้กับ CT!

ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงว่าตัวแทน AI ได้เริ่มเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมที่เป็นประจำอย่างรวดเร็วโดยการอัตโนมัติงานที่เป็นประจำและการปรับปรุงการทำงาน ในขณะที่บริษัท Web2 ได้นำตัวแทนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้งานอย่างรวดเร็ว พื้นที่ Web3 ก็เริ่มยอมรับเทคโนโลยีนี้ไปด้วย แต่มีความแตกต่างสำคัญ

แทนที่จะใญ่ใจเฉพาะในประสิทธิภาพการดำเนินงานเท่านั้น ตัวแทน AI Web3 รวมตัวกับเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อปลดล็อคกรณีการใช้งานที่ใหม่ทั้งหมด

Web3 AI Agents: Beyond Yapping Slop Bot

ไม่กี่เดือนที่แล้วเอเจ้นต์ Web3 ส่วนใหญ่ก็เป็นบอตที่สามารถสนทนาบนทวิตเตอร์เท่านั้น อย่างไรก็ตาม ภูมิทัศน์ได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ เอเจ้นต์เหล่านี้ตอนนี้กำลังผสมผสานกับเครื่องมือและปลั๊กอินต่าง ๆ ที่ทำให้พวกเขาสามารถดำเนินการที่ซับซ้อนมากขึ้น

• @sendaifun - ชุดเครื่องมือ Solana AI ที่ทำให้การดำเนินการจากการจัดการโทเค็นพื้นฐาน ไปจนถึงการดำเนินการ DeFi ที่ซับซ้อน
• @ai16zdao – ผสมผสานกับปลั๊กอินมากกว่า 100 รายการ ตั้งแต่การจับคู่กับโซเชียลมีเดีย ไปจนถึงการซื้อขายโดยอัตโนมัติและดิฟาย
• @Cod3xOrg, @Almanak__ - โค้ดอินเฟราสตรักเจอร์ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างตัวตั้งซื้อขายอัตโนมัส
• @gizatechxyz- ผู้ช่วยด้านการเงินดิจิตอลอัตโนมัสที่ถูกปรับแต่งสำหรับนักลงทุน

กับ DeFi ที่เป็นส่วนใหญ่ที่สุดใน Crypto (> $100B TVL) กรณีการใช้งาน AI agent ที่มีผลกระทบมากที่สุดสามารถหาได้ใน DeFAI

เอไอ เอเจ้นท์ในดีเฟี้ยไม่ได้เกี่ยวกับการทำให้ประสบการณ์ที่ซับซ้อนง่ายขึ้นผ่านอินเตอร์เฟซเอ็นแอลพีเท่านั้น พวกเขายังใช้ข้อมูลบนเชนเพื่อปลดล็อคโอกาสใหม่

บล็อกเชนให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างมากมาย—ข้อมูลของประวัติเหตุการณ์การทำธุรกรรมความกำไรขาดทุนกิจกรรมในการบริหารการค้าและแบบแปรผลการยืมออกให้เช่า ปัจจัย AI สามารถประมวลผลวิเคราะห์และสกัดความหมายจากข้อมูลเหล่านี้เพื่ออัตโนมัติได้เช่นเดียวกับกระบวนการทำงานและเสริมการตัดสินใจ

ตัวแทนดิจิทัลแนวตั้ง Web2 ที่ขับเคลื่อนด้วยรางวัลคริปโต

เรายังเห็นการเกิดขึ้นของตัวแทนด้านดิจิทัล Web2 ที่รวมระบบคริปโตในตัวเอง ตัวอย่างที่ดีคือ @virtuals_ioเริ่มเปิดให้บริการบน Solana.

• @_PerspectiveAI – การตรวจสอบความถูกต้องด้วยปัญญาประดิษฐ์ ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องด้วยความช่วยเหลือจากชุมชน

• @Roboagent69 - ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัว จองเที่ยวบิน รถแท็กซี่ สั่งซื้อของชำ และกำหนดการประชุม

• @HeyTracyAI - การคอมเมนทารีกีดรีฟด้วยปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์กีฬา เริ่มต้นด้วย NBA

โดยไม่เหมือนรูปแบบ SaaS ตัวแทนเหล่านี้มักจะพึ่งพากับการใช้โทเค็นเกตท์ที่ผู้ใช้ต้องมีการเดิมพัน/ถือครองจำนวนโทเค็นที่กำหนดสำหรับการเข้าถึงระดับพรีเมี่ยมในขณะที่ยังคงมีการเข้าถึงระดับพื้นฐานฟรีไว้ Revenue ถูกสร้างผ่านค่าธรรมเนียมการซื้อขายโทเค็นและการใช้ API

Web3 AI Agents สามารถแข่งขันกับ Web2 Startups ได้หรือไม่?

ในช่องย่อย ทีม Web3 พบกับความท้าทายในการค้นหาผลิตภัณฑ์-ตลาดที่เหมาะสม (PMF) และการบรรลุการนำไปใช้ที่มีความหมาย พวกเขาต้องการรายได้ที่มั่นคงอย่างน้อย $1M-$2M ARR เพื่อแข่งขันอย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ในระยะกลางถึงยาวนาน รูปแบบของ Web3 มีความได้เปรียบแทรกฐาน:

• การเติบโตด้วยการขับเคลื่อนจากชุมชนผ่านเหล่ามูลนิธิโทเค็นและการจับคู่ความสอดคล้อง
• ความเหลืออยู่ในระดับโลกและความเข้าถึงได้ง่าย ด้วยแพลตฟอร์มที่ไม่มีความสำคัญและไม่มีการเก็บรักษาเอกสาร ซึ่งช่วยลดข้อบกพร่องในการนำมาใช้

นอกจากนี้การเติบโตของ DeepSeek และความสนใจจาก Web2 AI talent ใน open-source AI ยังทำให้การร่วมมือระหว่าง Crypto และ AI เร่งขึ้นอีกด้วย

Use Cases ที่สำคัญของตัวแทน AI ในโลกคริปโต

1. DeFAI - ชั้นเชิงนามธรรม, ตัวแทนการซื้อขายอัตโนมัติ, และการแสวงหา/ให้ยืม/ยืมที่ทำหน้าที่เป็นพื้นหลังสำหรับโครงสร้าง DeFi และเพิ่มประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ DeFi

2. เอเจ้นต์การวิจัยและการคิดอย่างมีเหตุผล - เอเจ้นต์ที่ใช้ประโยชน์จาก AI ในการวิจัยที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เข้าข่ายข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง และสร้างข้อเสนอที่สามารถดำเนินการได้ ที่ฉันชอบเป็นพิเศษเช่นเอเจ้นต์ด้านความปลอดภัย

• @soleng_agent- ตัวแทน DevRel วิเคราะห์ GitHub repos
• @CertaiK_Agent – บริการตรวจสอบโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุความเสี่ยงที่เป็นไปได้ (เร็ว ๆ นี้จะมีระบบการให้คะแนนให้เอเจนท์)

1. ตัวแทน AI ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล – การใช้ข้อมูล on-chain และข้อมูลทางสังคมเพื่อเสริมความสามารถในการตัดสินใจและดำเนินการอย่างอิสระ

พื้นที่สามด้านนี้แทนคุณสมบัติที่มีความเป็นไปได้ที่สุดสำหรับตัวแทน AI ธุรกิจ crypto-native

Bottom Line: ที่เราอยู่และสิ่งต่อไปคืออะไร

ตลาดได้รับการรวมกันเป็นเวลากว่าหนึ่งเดือน โดย altcoins และ token ที่เกี่ยวข้องกับตัวแทนได้สูญเสียมาก อย่างไรก็ตาม เรากำลังเข้าสู่ขั้นตอนที่พื้นฐานของ token กำลังกลายเป็นชัดเจน

ตัวแทนแนวตั้งของ Web2 ได้พิสูจน์คุณค่าของพวกเขาแล้ว โดย บริษัท ต่างๆยินดีจ่ายเงินจํานวนมากสําหรับระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในขณะเดียวกันตัวแทนแนวตั้ง Web3 ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ศักยภาพของพวกเขามีขนาดใหญ่มาก ด้วยการรวมสิ่งจูงใจที่ใช้โทเค็นการเข้าถึงแบบกระจายอํานาจและการผสานรวมอย่างลึกซึ้งกับข้อมูลบล็อกเชนตัวแทน Web3 AI มีโอกาสที่จะพัฒนาไปไกลกว่า Web2 ของพวกเขา

คำถามพื้นฐานยังคงคงอยู่: ตัวแทนดิวร์คัท 3 จะได้รับการนำมาใช้ในระดับที่เทียบเท่ากับดิวร์คัท 2 หรือจะกำหนดภูมิทัศน์อย่างสมบูรณ์โดยการใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติของบล็อกเชน

เมื่อตัวแทน AI แนวตั้งยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องทั้งใน Web2 และ Web3 เส้นหรือขอบระหว่างพวกเขาอาจจะเริ่มเบลอ ทีมงานที่สามารถผสมผสานดีที่สุดของทั้งสอง โดยใช้ประสิทธิภาพของ AI และการกระจายอำนาจของบล็อกเชนอย่างเหมาะสม จะเป็นไปได้ที่จะลักษณะรุ่นต่อไปของอัตโนมัติและความฉลาดในเศรษฐกิจดิจิทัล

ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบ：

1. บทความนี้ถูกพิมพ์ใหม่จาก [ 0xJeff]. ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [0xJeff]. หากมีข้อขัดแย้งต่อการพิมพ์ฉบับนี้ โปรดติดต่อเกต เรียนทีม และพวกเขาจะดำเนินการต่อไปอย่างรวดเร็ว
2. คำปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นที่สนับสนุนใด ๆ ในการลงทุน
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นๆ นี้ดำเนินการโดยทีม Gate Learn หากไม่ได้ระบุไว้ การคัดลอก การกระจาย หรือการลอกเลียนบทความที่ถูกแปลนั้นถือเป็นการละเมิด