加密货币AI代理:区块链经济的主要参与者

1/22/2024, 8:22:12 AM
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区块链
本文探讨了加密领域人工智能代理的崛起,强调它们在区块链上的优势,以及它们如何准备重塑日常消费者体验,并在未来创造全新的经济生态系统。

加密经济中的自动程序正逐渐成为主要参与者

要看到这一趋势的证据并不难。例如,一些搜索者已经开始部署自动程序(例如Jaredfromsubway.eth),利用人们对便捷性的需求,提前参与DEX交易。在以太坊上,Banana Gun和Maestro等项目允许人们通过Telegram方便地获得自动程序支持,成为最常见的gas消耗者之一。现在,新兴的即时社交应用如Friendtech,也开始引入自动程序竞争,一旦这些应用获得初步人类用户采用,自动程序还可能进一步推动投机飞轮的启动。

所有这些都表明,无论是以盈利为目的(例如MEV自动程序)还是以消费者为驱动(例如Telegram自动程序套件),自动程序在区块链上越来越频繁地成为优先用户。

虽然迄今为止加密领域的自动程序相当基础,但在加密领域之外的自动程序已开始发展成为强大的AI代理,这要归功于大型语言模型(LLMs)的兴起,其最终目标是自主处理复杂任务并做出明智的决策。

在加密轨道上构建这些人工智能代理产生了几个重要的增强功能:

  • 原生支付轨道:AI代理可以存在于加密之外,但如果我们希望AI代理执行复杂的操作,他们将需要资金的访问权限。相对于让AI代理获取银行账户或支付处理器(例如Stripe)的访问权限,或者处理我们非链上世界中存在的大多数其他低效问题,加密轨道为AI代理提供资金访问权限呈现了有意义的改进。
  • AI代理钱包所有权: 连接到钱包的AI代理将有能力拥有资产(例如NFTs、收益等),赋予代理与所有加密资产固有的数字财产权。这对代理与代理之间的交易尤其重要。
  • 可验证的、确定性的行动: 当行动是可证明的(他们能确保某个行动已完成)时,AI代理将是最有效的。链上交易本质上是确定性的——它们要么发生了,要么没有——这意味着AI代理将能够更准确地在链上完成任务,而非链下。

当然,链上AI代理也有局限性。

一个限制是,AI代理需要在链下执行逻辑才能保持高效表现。这意味着链上AI代理将在链下托管他们的逻辑/计算以优化效率,但代理决策将在链上执行,允许可验证的行动。重要的是,AI代理还可以使用像Modulus这样的zkML提供商来确保他们的链下数据输入得到验证。

AI代理的另一个关键限制是,它们的有用性仅取决于提供给它们的工具。例如,如果你让一个代理总结一个实时新闻事件,该代理需要在其工具箱中有一个网络爬虫来梳理互联网以执行给定任务。需要代理将响应保存为PDF?在工具箱中添加一个文件系统。想要代理复制交易你最喜欢的加密推特影响者?代理需要访问一个钱包,并对该钱包具有密钥签名权限。

看看当前的景观,在确定性到非确定性的光谱上,大多数加密AI代理执行确定性任务。也就是说,人类编程了任务的参数以及如何完成任务(例如代币交换)。

纵观当前从确定性到非确定性的情况,大多数加密人工智能代理都执行确定性任务。也就是说,人类对任务的参数以及如何完成任务(例如代币交换)进行编程。

加密货币AI代理已从早期的保管自动程序(目前仍被广泛应用于DeFi和预言机应用中)发展到如今更为复杂的代理,这些代理利用了大型语言模型(LLM),包括自主艺术家如Botto;使用Syndicate的交易云自行银行化的AI代理;以及像Autonolas这样的早期AI代理服务市场。

目前,已有多种令人兴奋的前沿应用:

  • AI代理启用的“智能钱包”:Dawn利用DawnAI提供了一个AI代理,可以协助用户发送交易、执行交易以及提供其他实时的链上洞察(例如,流行的NFT)。
  • 加密游戏代理:Parallel Alpha的最新游戏Colony旨在创建可以拥有钱包并相互交易的AI角色。
  • AI代理的增强工具包:AI代理的能力取决于其工具包,与区块链交互目前仍是一个新兴领域。加密AI代理需要钱包、资金来源、权限能力、集成AI模型以及与其他代理互动的能力。更具体地说,Gnosis已经展示了这种早期基础设施的样子,它的AI机械将AI脚本与智能合约结合起来,这样任何人——包括另一个自动程序——都可以调用智能合约来执行代理操作(例如,在预测市场上下注),同时也能够支付给代理。
  • 增强的AI交易者:提供给交易者和投机者更高级操作的DeFi超级应用,包括:如果条件满足则分批进入某个位置;当气体价格低于某个价格时执行交易;监控新的模因代币合约;以及在用户不需要知道如何上手的情况下确定订单路由等。
  • 激励AI代理的长尾效应:虽然像ChatGPT这样的大型应用适用于某些通用聊天目的,但AI代理需要为众多行业、主题和细分市场进行微调。像Bittensor这样的市场为“矿工”创造了激励,让他们针对特定任务(例如,图像生成、预训练、预测建模)培训模型,这些任务围绕目标行业(例如,加密货币、生物技术、学术界)。尽管Bittensor还处于初期阶段,但开发者已经在利用Bittensor构建基于长尾开源LLM的应用程序/代理。
  • NPC消费者应用代理:在游戏中,例如MMORPG中,非玩家控制角色很常见,但在多人消费者应用中则不太常见。然而,加密消费者应用的金融化特性使AI代理成为引入新型游戏机制的绝佳参与者。开放AI基础设施公司Ritual最近发布了Frenrug,这是一个基于LLM的代理,运行在Friend.tech内部,能够根据用户消息执行交易(买卖钥匙)。Friend.tech的用户可以尝试说服代理买下他们的钥匙,卖掉其他人的钥匙,或尝试让Frenrug代理以其他创造性的方式使用其资金。

随着越来越多的应用程序和协议利用AI代理,人类将通过它们来访问加密经济。虽然今天的AI代理看起来像是玩具,但在未来,它们将增强日常消费者体验,成为协议中的关键利益相关者,并在它们之间创造完整的经济体系。

AI代理仍处于起步阶段,但这些链上经济的主要参与者才刚刚开始展示它们的潜力。如果你正在测试AI代理如何增强链上体验的界限,请联系:mason@variant.fund

特别感谢Tom Waite和Sami Kassab对这篇文章中的想法进行交谈和反馈。感谢Dan Roberts的编辑,让这篇文章读起来更加流畅。

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