Боты становятся первоклассными гражданами криптоэкономики.

Вам не нужно далеко смотреть, чтобы увидеть доказательства этой тенденции. Поисковики устанавливают ботов, таких как Jaredfromsubway.eth, чтобы воспользоваться желанием пользователей воспользоваться удобством, опережая их сделки на DEX. Banana Gun и Maestro, позволяющие пользователям совершать сделки с помощью ботов, не выходя из Telegram, неизменно являются одними из самых частых "бензоколонок" в Ethereum. А теперь, в новых эфемерных социальных приложениях, таких как Friendtech, боты вступают в игру уже после того, как приложение получило первоначальное одобрение людей, и могут непреднамеренно еще больше раскрутить маховик спекуляций.

Подпишитесь, чтобы доказать, что Вы не агент искусственного интеллекта

Подписаться сейчас

Все это говорит о том, что боты, независимо от того, ориентированы ли они на получение прибыли (например. MEV-боты) или ориентированные на потребителя (например. Telegram botkits), все чаще становятся приоритетными пользователями в блокчейн.

В то время как боты в криптовалюте до сих пор были довольно примитивными, боты за пределами криптовалют начали превращаться в надежных агентов ИИ благодаря развитию больших языковых моделей (LLM), конечной целью которых является автономное выполнение сложных задач и принятие собственных обоснованных решений.

Построение этих агентов ИИ на криптонативных рельсах дает несколько важных преимуществ:

• Родные платежные рельсы: ИИ-агенты могут существовать вне криптовалют, но если мы хотим, чтобы ИИ-агенты выполняли сложные действия, им понадобится доступ к капиталу. Криптовалютные рельсы представляют собой значимое улучшение для предоставления агентам ИИ доступа к капиталу по сравнению с доступом к банковским счетам или платежным процессорам (например. Stripe), или справиться с огромным количеством других неэффективностей, которые существуют в нашем мире офф-чейн.
• Владение кошельком агента ИИ: Агенты ИИ, подключенные к кошелькам, смогут владеть активами (например. NFT, доходность и т.д.), предоставляя агентам права цифровой собственности, присущие всем криптоактивам. Это особенно важно для транзакций между агентами.
• Проверяемые, детерминированные действия: Агенты ИИ будут наиболее эффективны, если действия будут доказуемыми (когда они могут гарантировать, что какое-то действие было выполнено). Транзакции Onchain детерминированы по своей природе - они либо произошли, либо нет, - а это значит, что агенты ИИ смогут более точно выполнять задачи Onchain, чем Offchain.

Разумеется, существуют ограничения для ИИ-агентов в цепочке.

Одно из ограничений заключается в том, что агентам ИИ придется выполнять логику вне цепочки, чтобы быть работоспособными. Это означает, что агенты ИИ onchain будут размещать свою логику/вычисления вне цепи, чтобы оптимизировать эффективность, но решения агента будут выполняться на цепи, что позволит проверять его действия. Важно отметить, что агенты ИИ также могут использовать провайдеров zkML, таких как Modulus, для обеспечения проверки вводимых ими данных вне цепи.

Еще одно ключевое ограничение ИИ-агентов заключается в том, что они полезны лишь настолько, насколько полезны инструменты, которые им предоставлены. Например, если Вы просите агента дать краткое изложение новостного события в режиме реального времени, ему необходимо иметь в своем наборе инструментов веб-скребок, чтобы прочесать Интернет для выполнения поставленной задачи. Если Вам нужно, чтобы агент сохранял ответ в формате PDF, добавьте файловую систему в набор инструментов. Хотите, чтобы агент скопировал торговлю Вашей любимой криптовалютой у Twitter? Агенту необходим доступ к кошельку и разрешение на подписание ключей в этом кошельке.

Если посмотреть на текущий ландшафт в спектре детерминированных и недетерминированных задач, то большинство криптовалютных ИИ-агентов выполняют детерминированные задачи. То есть люди программируют параметры заданий и то, как задание (например, обмен жетонами) будет выполнено.

Криптовалютные ИИ-агенты прошли путь от ранних ботов-киперов, которые до сих пор используются в приложениях DeFi и oracle, до современных более сложных агентов, использующих LLM, включая автономных исполнителей, таких как Botto; ИИ-агентов, которые могут самостоятельно осуществлять банковские операции, используя облако транзакций Syndicate; и ранние рынки услуг ИИ-агентов, такие как Autonolas.

Уже сейчас существует множество интересных приложений, находящихся на переднем крае:

• "Умные кошельки" с поддержкой ИИ-агентов: Dawn использует DawnAI для создания ИИ-агента, который может помогать пользователям отправлять транзакции, совершать сделки и получать другие сведения об ончейн в режиме реального времени (например. трендовые NFT).
• Криптоигровые агенты: Новая игра Colony от Parallel Alpha направлена на создание персонажей с искусственным интеллектом, которые могут владеть кошельком и совершать сделки друг с другом.
• Расширенные наборы инструментов для агентов ИИ: Агенты ИИ хороши лишь настолько, насколько хороши их наборы инструментов, а взаимодействие с блокчейн в настоящее время находится на стадии становления. Криптовалютным ИИ-агентам нужны кошельки, способы их пополнения, возможности авторизации, интегрированные модели ИИ и способность взаимодействовать с другими агентами. Если говорить более конкретно, то компания Gnosis продемонстрировала, как выглядит эта ранняя инфраструктура, с помощью своих ИИ-механизмов, которые оборачивают ИИ-скрипты смарт-контрактом таким образом, что любой человек, включаядругого бота, можетвызвать смарт-контракт для выполнения действия агента (например. сделать ставку на рынке предсказаний) и при этом иметь возможность заплатить агенту.
• Трейдеры с дополненным искусственным интеллектом: Суперприложения DeFi, обеспечивающие повышенные действия для трейдеров и спекулянтов, включая: DCA в позицию при выполнении условий; совершение сделок при падении цен на газ ниже определенной цены; мониторинг новых контрактов на токены; определение маршрутизации ордеров без необходимости знать, куда заходить, и т.д.
• Создание длинного хвоста агентов ИИ: Хотя такие крупные приложения, как ChatGPT, хороши для некоторых общих целей общения, агенты ИИ должны быть точно настроены для многочисленных отраслей, тем и ниш. Рынки, подобные Bittensor, создают стимулы для "шахтеров", которые обучают модели для решения конкретных задач (например. создание образов, предварительное обучение, предиктивное моделирование) вокруг целевых отраслей (например. криптовалюты, биотехнологии, научные круги). Хотя Bittensor только зарождается, разработчики уже используют Bittensor для создания приложений/агентов поверх длинного хвоста открытых LLM.
• Агенты потребительских приложений NPC: Неигровые персонажи часто встречаются в таких играх, как MMORPG, но менее распространены в многопользовательских потребительских приложениях. Однако финансиализированный характер потребительских приложений для криптовалют делает агентов ИИ отличными участниками для внедрения новых типов игровых механик. Компания Ritual, занимающаяся разработкой инфраструктуры открытого ИИ, недавно выпустила Frenrug, агента на основе LLM, который работает внутри Friend.tech и выполняет транзакции (покупает или продает ключи) на основе сообщений пользователей. Пользователи Friend.tech могут попытаться убедить агента купить их ключи, продать чужие ключи или попытаться заставить агента Frenrug использовать свои средства другими креативными способами.

По мере того, как все больше приложений и протоколов будут использовать агентов ИИ, люди будут использовать их как канал для доступа к криптоэкономике. И хотя сегодня ИИ-агенты выглядят как игрушки, в будущем они будут дополнять повседневный опыт потребителей, станут ключевыми участниками протоколов и создадут целые экономики сами по себе.

ИИ-агенты находятся в зачаточном состоянии, но эти первоклассные граждане ончейн-экономики только начали демонстрировать свой потенциал. Если вы тестируете границы того, как агенты искусственного интеллекта могут дополнить опыт ончейн, пожалуйста, свяжитесь с нами: mason@variant.fund.

Особая благодарность Тому Уэйту и Сами Кассабу за беседы и отзывы об идеях, изложенных в этом эссе. Спасибо Дэну Робертсу за правку и за то, что он сделал эссе масляным.

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана из[MASON NYSTROM]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору[MASON NYSTROM]. Если у Вас есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они незамедлительно рассмотрят их.
2. Предупреждение об ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Перевод статьи на другие языки осуществляется командой Gate Learn. Если не указано, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.