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解讀Crypto+AI Agents:下個十億用戶的真正突破口?

2024/11/11 12

AI 將推動加密貨幣進入主流市場,AI Agents 的普及將使加密貨幣在支付、跨代理互動和去中心化應用中扮演重要角色。本文源自 @0xPrismatic 所著文章,由 白話區塊鏈 整理、編譯。
(前情提要:Virtual Protocol 是什麼?如何以「AI Agents」抓住市場目光,生態代幣盤點)
(背景補充:一覽七大熱門AI+MEME專案:AI Agents重點炒作,市值多為千萬級 )

本文目錄

  • 1、什麼是 AI Agent?
  • 2、未來將是多 Agents 的時代
  • 3、非金融類 AI Agent 也將使用加密貨幣
  • 4、大挑戰,更大的解決方案
  • 5、加密 AI Agent 初創公司
  • 6、小結

簡要總結:

人工智慧將推動加密貨幣走向主流市場。加密貨幣非常適合一個充斥著 AI 代理的世界。 目前,很多與 AI 代理相關的加密貨幣初創公司正在 DeFi、基礎設施和消費者應用場景中不斷湧現。 未來很可能是多代理的模式,所以做好準備吧。 即便是非金融類的 AI 代理也會使用加密貨幣,原因有兩點:

(1) 支付和錢包建立更加便捷,

(2) 基於開放標準的可組合層,便於代理之間的通訊。

目前,AIAgent 仍處於 「展示」 階段 —— 效果很酷,但尚未準備好在實際應用中大規模擴展套件。處理幻覺問題和極端案例仍然是挑戰,但技術進步迅速。

最近,我有了一個新的結論:

人工智慧將成為推動加密貨幣進入主流應用場景的關鍵催化劑。長期以來,加密貨幣在科技領域一直有點像 「另類中間人」,但這次它將真正確立自己作為核心技術的地位。

過去七年間,我們構建的所有基礎 —— 包括 Layer 1、Layer 2、DeFi 和 NFT 等 —— 實際上為一個由 AI 代理主導的世界打下了基礎,儘管當時的開發者可能並沒有意識到這一點。

目前,許多加密專案似乎面臨需求不足的問題,但一旦 AI 代理大量湧現,這些基礎設施和加密原生工具將迅速發揮作用。

AI 新的技術開發棧(模型和應用)與傳統軟體棧完全不同,並且正在即時發展。在這個早期階段,加密貨幣有機會成為核心技術棧中的重要組成部分,特別是在支付等領域。

四年前(GPT 出現之前),沒人能預見到這一點,但現在我越來越清晰地看到未來的發展方向。

接下來,我將解釋原因。

我會簡要介紹 AI Agent 的現狀、加密貨幣在其中的作用、我對未來代理化世界的看法,以及目前引起我關注的團隊。

1、什麼是 AI Agent?

「…… 崇拜我吧。」 這位甜美的 AI Agent Luna 低聲在你耳邊說道。

她永遠不會疲倦,全天候 24 小時為她在 TikTok 上的 54 萬粉絲進行直播。

這讓我想起了一個科技界的老話:許多改變世界的重要科技創新,最初看起來都像是玩具。

最近幾周,AI Agent 引發的關注讓我意識到,公眾對這種技術的潛在需求和興趣有多麼巨大。

AI Agent 已經成為人類技術進步的強大象徵,承載著我們對科幻夢想的追求,以及對美好未來的集體期盼。

在許多方面,AI Agent 就像是 90 年代的網際網路 —— 現在還有很多懷疑者,但用不了多久,無論是個人還是企業,都將擁有自己的 AI Agent。

先從基礎說起:什麼是 AI Agent?目前有很多定義,但尚未形成一個被普遍認可的標準。

在我看來,AI Agent 是一段能夠獨立規劃、決策並執行任務的程式碼,能在無需人類直接干預的情況下,朝著既定目標前進。

那麼,AI Agent 與過去的 「機器人」 有何不同呢?我認為有三大關鍵區別:

1)推理與自我 t 反思:代理能夠審視自己的輸出,學習錯誤,並隨著時間的推移不斷改進。

2)執行能力:它們不僅僅是生成文字,而是能夠與應用和 API 互動,在區塊鏈上進行交易。

3)規劃能力:它們能夠規劃並執行復雜的多步驟任務,以實現目標。

這些能力是在過去一年左右才變得可能的,這要歸功於大型語言模型(LLM)在推理和規劃方面的快速進步 —— 這種新型的代理能力是人類歷史上從未接觸過的。

目前,大多數人使用像 GPT-4 這樣的 LLM 方式都很簡單:提出一個問題,AI 立即給出答案。心理學家丹尼爾・卡尼曼稱之為 「系統 1」 思維 —— 快速、直覺和自動化。

真正的飛躍將來自於那些能進行深度推理和分析的 AI 代理,進入 「系統 2」 思維階段。這些代理不僅僅是執行指令 —— 它們將能獨立解決問題,處理複雜任務,而無需人類的持續監督。

想像一下:

你指示你的 AI Agent(可能內建了 Coinbase 的 AI 錢包)啟動一個盈利的電商業務。它會為你找到市場利基,談判供應商,設定代發貨流程,搭建網站,優化廣告投放,而你只需要坐在一旁,喝著咖啡,看著收入滾滾而來。

不想處理難纏的客戶?沒問題 —— 你的 Agent 會負責客戶支援,提供個性化推薦,甚至為你進行追加銷售。

很快,AI Agent 的數量將超過人類人口。聽起來有點嚇人,不是嗎?

2、未來將是多 Agents 的時代

我完全相信,AI 的未來不會被一個龐大且全能的單一代理主宰。

相反,我們將邁向一個多代理的未來,每個代理都是針對特定任務精心調整的專家。這種方式能更高效地擴展套件 AI 的應用。

這些專門化的代理將協作應對更加複雜的挑戰,從而釋放規模經濟效益。

人工超級智慧(ASI)可能不會以某種單一、神一般的實體形式出現。

更有可能的是,它將以一種去中心化的、多代理系統形式出現,分佈在各個資料中心,並通過市場相互連線。

想想看:那些大型的通用 AI 模型試圖做所有事情,這不僅消耗大量資源,還需要昂貴的硬體支援,因此在日常使用中並不實際。

而專門化的 Agent 則不同,它們基於小型且精調的模型,可以在更多裝置上高效執行,並能更快地擴展套件。

以 @autonolas 的預測市場代理為例。一個代理負責與預測市場協議進行互動,另一些代理則負責搜尋相關資訊,並為結果生成概率。還有一個代理負責協調整個系統,確保各部分順利運作。

3、非金融類 AI Agent 也將使用加密貨幣

我在思考時,會將加密 AI 代理分為兩個大類:

1)鏈上金融 AI Agent

這些 AI Agent 可以在區塊鏈上自主執行並執行金融策略,例如量化交易、MEV 提取、預測市場和收益農場優化。它們會即時監控鏈上資料,並根據一套預定的策略採取行動,以優化其目標(例如最大化收益)。

我認為這將是 DeFi 的下一次進化,比當前的機器人更為複雜,因為它們具備推理和規劃能力。

2)非金融類 AI Agent

來源:Felicis

我們正見證著 AI 代理在各種應用場景中爆發式增長 —— 無論是垂直領域、橫向擴展套件,還是面向消費者的場景。Felicis 的圖表展示了創業者如何將 AI 代理引入幾乎每個行業。

我能想到三個充分的理由,解釋為什麼這些 AI 代理可能會以某種形式使用區塊鏈基礎設施:

1)支付

短期內,銀行不太可能為 AI Agent 開設銀行帳戶或發行信用卡 ——KYC(瞭解你的客戶)要求使得這幾乎不可能實現,而且監管變化也需要時間。

這一問題更加複雜,因為 AI Agent 的數量將遠超人類,每個人類可能會控制多個不同的代理。而為每個代理生成新的加密錢包是非常簡單的。

微支付:像 Stripe 這樣的傳統支付系統有固定費用,因此不適合處理微支付。而且,退款問題也是一大難題,為小額且頻繁的交易增加了摩擦。加密貨幣通過低費用、即時支付解決了這些問題,且沒有退款風險,非常適合代理間的互動以及 「按請求付費」 的模式。 區塊鏈具有即時共享狀態的特點,而銀行的帳本系統則存在延遲。

Coinbase 的 @yugacohler 對支付場景的解釋非常簡潔明瞭:

2)作為代理間互動的可信層

在多代理生態系統中,專門化的代理需要標準化的協議來有效互動。可組合性:區塊鏈的開放標準和互操作性使代理之間能夠無縫溝通。鏈上服務的程式碼和資料是開放且統一的,因此代理可以理解並互動,而無需使用 API。 這些 AI Agent 可以形成去中心化的服務網路,每個代理專注於不同的任務。它們共同構成一個互聯的 AI 經濟體,運作無需中央控制。

在一個擁有數百萬代理的世界裡,我們如何決定信任哪些代理呢?加密技術能夠實現去中心化的聲譽系統,使 AI 代理能夠根據其鏈上交易歷史和行為建立並維持信任。

3)作為 AI 代理的監管者 —— 自然決定論

由於幻覺的存在,AI 代理可能會在操作中失控。加密技術的確定性協議提供了一個穩定的框架,確保代理在預定義的引數內執行,從而減少意外行為的風險。

可審計性與透明性:區塊鏈確保 AI 代理所做的任何交易都可以被獨立驗證,為安全性和責任提供了額外的保障,尤其是在涉及資金時尤為重要。

另外一個互補的角度是:AI 代理能夠徹底改變使用者與區塊鏈的互動方式,使 Web3 變得更加使用者友好。

通過自動化複雜的流程,並使互動變得可以用自然語言進行,AI 代理能夠簡化整個加密體驗,加速加密貨幣的普及。

4、大挑戰,更大的解決方案

當然,我們仍處於早期階段。如今,AI 代理就像是充滿潛力但仍稍顯粗糙的實習生。

1)幻覺問題

LLMs(大語言模型)往往會產生幻覺。即使是一個小錯誤,也可能在順序任務中引發更大的問題。

每一步 10% 的失敗率似乎不算多,但如果是十步,這就意味著 65% 的失敗概率(1 – 0.9^10)。而且,由於 AI Agent 在與 API 互動或執行區塊鏈交易時常常依賴完美的語法,哪怕是一個微小的錯誤,也可能導致整個過程崩潰。

有一些方法可以減少幻覺問題,比如檢索增強生成(RAG),允許 LLM 在生成迴應時與知識庫進行對比。但我們仍然離完美很遠。

2)從演示到現實

現在的現實是,大多數 AI Agent 仍然只是酷炫的演示。

我的意思是:製作一段展示代理在一切順利時能做什麼的視訊很容易 —— 它幾乎像魔法一樣神奇。但創辦人面臨的真正挑戰是,從炫目的演示到將自主代理擴展套件到實際應用,這一過渡並不簡單。

問題在於,現實世界是複雜的,充滿了邊緣情況,這些情況甚至能絆倒最聰明的 AI。

聖盃目標是達到 99.x% 的準確率,但要做到這一點需要堅持不懈和大量的測試驅動開發。這也是為什麼評估(evals)至關重要 —— 你會開始發現代理在出錯時的模式,從而能調整程式碼或提示,逐步提高特定應用場景的準確性。

3)區塊鏈難題

接下來是區塊鏈問題。AI 代理在這裡面臨著巨大的挑戰 —— 可擴展套件性問題、工具的侷限性以及代理之間缺乏標準化的溝通方式。像以太坊和 Solana 這樣的主要 Layer-1 區塊鏈並非為即時、多代理互動而設計,這意味著需要從頭開始構建新的基礎設施來支援去中心化的未來 AI。

並非所有的內容都適合上鏈。事實上,在進行大量計算或與外部系統互動時,由於區塊鏈的成本和效能限制,脫鏈往往是更聰明的選擇。

其中的魔力在於採用混合模式,充分利用兩者的優勢 —— 在關鍵領域上鏈,在需要時脫鏈。關鍵是找出哪些元件應該去中心化,哪些應集中化,以實現最大效率。

5、加密 AI Agent 初創公司

@cot_research 的內部資料庫

我們一直在追蹤那些在 AI Agent 領域構建的加密 AI 初創公司,而且有很多這樣的公司。請隨意放大圖片檢視更詳細內容 —— 這不是一個詳盡的名單,但它給出了行業的一個很好的快照。

以下是一些引起我個人興趣的 AI 代理初創公司。這並不意味著我對未提到的專案持看跌態度,而是說明這些專案目前讓我感到足夠有趣,值得進一步探索。

1)DeFi/ 鏈上代理

目前,鏈上 AI Agent 最自然的起點是在 DeFi 領域 —— 比如交易機器人、收益優化器、自動化對衝基金,甚至 AI Agent 釋出自己的 memecoin。考慮到 DeFi 仍然佔據了鏈上交易價值的主要部分,這一方向是有道理的。

AI Agent 帶來的一個關鍵區別是個性化。

拿傳統的金庫舉個例子。你將資金存入金庫,與其他匿名使用者一起,並由量化天才使用他的交易演算法管理金庫。但這種方式是千篇一律的。使用 AI Agent 時,你是個人客戶。代理會學習你的資產、風險承受能力,並為你量身訂製策略。

@Spectral_Labs— 使用自然語言建立和啟動自主鏈上代理和智慧合約,無需編寫程式碼。其 TokenSPEC 目前市值為 1.3 億美元,FDV 為 10 億美元。

@Almanak__— 為 DeFi 代理構建量化交易技術棧,這是一個以代理為中心的平臺,用於優化和部署金融策略。它使用蒙特卡羅模擬技術分析市場行為並優化交易策略。

@AIFiAlliance— 由 11 個團隊組成的合作體,致力於 DeFi 和 AI 的交集。我對這些聯盟非常感興趣,因為這是開始為一個新興行業設定和定義標準的一種方式。

2)基礎設施

越來越多的加密 AI 團隊正在開發框架,彌合鏈下和鏈上環境之間的差距,支援去中心化的多代理互動。

@AIWayfinder— 為鏈上代理提供 「Google 地圖」,幫助它們導航區塊鏈執行任務。由 Parallel 團隊開發。使用者可以質押 PRIMEToken 以賺取 PROMPT(未來 Wayfinder 的 Token)。目前正在進行封閉 Alpha 測試。

@TheoriqAI— 這是風險投資者最看好的代理基礎設施專案,促進 AI 代理集體的協調。它允許使用者通過 AI 代理市場構建、部署並賺取收益。

@autonolas— 使用開源框架和 Token 經濟學設計構建多代理經濟。我們最近寫了一篇關於 OLAS 的深度分析。

3)面向消費者的 AI 代理

這一類別可能會發展得最快 —— 面向消費者和娛樂驅動的產品通常更容易被接受,而且如果代理行為異常,風險也較小。事實上,正如我們在 Truth Terminal 中看到的那樣,少量的 「幻覺」 甚至可能增加一些趣味。

@virtuals_io— 一個類似於 pump.fun 的 AI 代理平臺,專注於遊戲。與那些匆忙籌備、在兩週內推出的啟動平臺團隊不同,Virtuals 已經為其技術棧開發了超過兩年。Shoal 研究曾寫過一篇關於他們的深度分析。

@CreatorBid— 建立並 Token 化能夠自主生成和分享社交媒體內容的 AI 影響者。我認為我們很快就會看到一位擁有超過 100 萬粉絲的 AI 代理 KOL 出現在 Crypto Twitter 上。

此外,還有一波以 AI 代理為原始元素的草根實驗。雖然許多此類實驗通常持續時間不長,但它們所產生的洞察將為未來的開發者提供寶貴的經驗教訓。

@tee_hee_he 是由 @nousresearch 和 Flashbots 團隊推出的一個真正自由的自主代理。其 Twitter 憑證被鎖定在受信執行環境(TEE)中,只有在七天後才會解鎖 —— 確保在這段時間內沒有人為干預能夠影響代理的行為。

@ai16zdao 是一個在 @daosdotfun 上推出的投資基金,接受 Discord 成員的輸入,決定購買哪些 Token,並根據他們的 「Alpha 呼叫」 給予信任評分。

Aether 是一個在 Farcaster 上的 AI Agent,它可以自主給其他使用者打賞,推廣 Token(HIGHER),並推出了 NFT,目前其庫藏已超過 15 萬美元。

遊戲是 AI Agent 的理想場所。@aiarena_ / @ARCAgents 利用人類玩家來訓練 AI Agent,模仿他們在遊戲中的行為,從而創造出更智慧的 AI 對手,並提高遊戲中的玩家流動性。

我還在關注 @coinbase 最近推出的模板,它可以建立帶有加密錢包的 AI 代理,執行簡單的鏈上交易。

6、小結

鏈上 AI Agent 的成功與 AI 的整體進展緊密相關。我們仍在解決多步驟推理和減少引起 AI 模型錯誤的幻覺問題。但是,隨著 AI 的進步,這些代理的可行性也會隨之提高。

好訊息是,Epoch AI 認為 AI 的擴展可以持續至少五年,軟體的進步速度是我們前所未見的。

這意味著我們今天面臨的難題不過是通往更大未來的暫時障礙。

加密貨幣將不可避免地成為這一代理未來的一部分。

其他思考:

預測市場能否幫助 AI 代理做出更好的決策?預測市場激勵參與者提供準確的資訊。AI Agent 通過接入這些市場,可能從即時的、與激勵對齊的洞察中受益,減少對潛在偏見來源的依賴。也許,正如 @mrink0 所假設的,代理甚至可以採納未來主義。

我們是否過度將 AI Agent 類人化了?也許我們不應該把它們看作是做 「人類」 工作。專注於功能而非類人特徵,可能會導致更高效和更有效的 AI Agent。

鏈上資料處理非常麻煩,且將繼續拖慢鏈上 AI Agent 的發展程式。

Agent 的真正機會不在於像客戶服務這樣的低懸吊 —— 這些很容易被下一代 AI 模型取代。相反,重點應該放在高度監管的行業中,在這些領域,準確性至關重要,可以為這些模型創造可防禦的護城河。

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