Decoding agen AI: kekuatan cerdas untuk membentuk ekologi ekonomi baru di masa depan

Agen AI merevolusi ekonomi Mata Uang Kripto, menunjukkan potensi besar dari Keuangan Desentralisasi ke GameFi. Artikel ini berasal dari artikel yang ditulis oleh Klein Labs dan disusun oleh PANews. (Sinopsis: Panduan Kewirausahaan Kombinator Y Interpretasi: Apa tren masa depan agen AI? (Suplemen latar belakang: Bankless: Bagaimana teknologi enkripsi adalah bahan bakar super untuk agen AI) 1. Ikhtisar Latar Belakang 1.1 Pendahuluan: "Mitra Baru" di Era Cerdas Setiap siklus Mata Uang Kripto membawa serta infrastruktur baru yang menggerakkan seluruh industri. Pada 2017, munculnya kontrak pintar melahirkan ledakan ICO. Pada tahun 2020, flow pool DEX membawa ledakan musim panas Keuangan Desentralisasi. Pada tahun 2021, sejumlah besar karya seri token yang tidak dapat dipertukarkan diluncurkan, menandai dimulainya era koleksi digital. Pada tahun 2024, kinerja luar biasa pump.fun menyebabkan booming memecoin dan platform peluncuran. Harus ditekankan bahwa awal dari vertikal ini tidak hanya karena inovasi teknologi, tetapi juga hasil dari kombinasi sempurna dari model pembiayaan dan siklus pasar bullish. Ketika kesempatan bertemu dengan momen yang tepat, itu dapat menyebabkan perubahan besar. Melihat ke depan hingga 2025, jelas bahwa area yang muncul dari siklus 2025 adalah agen AI. Tren ini memuncak Oktober lalu, dengan peluncuran $GOAT Token pada 11 Oktober 2024, dan mencapai $150 juta di Kapitalisasi Pasar pada 15 Oktober. Kemudian, pada 16 Oktober, Virtuals Protocol meluncurkan Luna, yang memulai debutnya sebagai gambar siaran langsung IP dari gadis tetangga, yang meledakkan industri. Jadi, apa sebenarnya agen AI itu? Semua orang pasti akrab dengan film klasik "Resident Evil", di mana sistem AI Queen of Hearts sangat mengesankan. Queen of Hearts adalah sistem AI yang kuat yang mengontrol fasilitas dan sistem keamanan yang kompleks, secara mandiri merasakan lingkungan, menganalisis data, dan bertindak cepat. Faktanya, Agen AI memiliki banyak kesamaan dengan fungsionalitas inti Queen of Hearts. Agen AI dunia nyata memainkan peran serupa sampai batas tertentu, bertindak sebagai "penjaga cerdas" teknologi modern, membantu bisnis dan individu mengatasi tugas-tugas kompleks melalui persepsi, analisis, dan eksekusi otonom. Dari mobil self-driving hingga layanan pelanggan yang cerdas, agen AI telah merambah ke setiap industri dan menjadi kekuatan utama untuk efisiensi dan inovasi. Agen otonom ini, seperti anggota tim yang tidak terlihat, memiliki berbagai kemampuan mulai dari persepsi lingkungan hingga pelaksanaan pengambilan keputusan, secara bertahap menembus ke berbagai industri, mempromosikan peningkatan ganda efisiensi dan inovasi. Misalnya, AI AGENT dapat digunakan untuk mengotomatiskan perdagangan, mengelola portofolio, dan mengeksekusi perdagangan secara real time berdasarkan data yang dikumpulkan dari Dexscreener atau platform sosial X, terus-menerus mengoptimalkan kinerjanya dalam iterasi. AI AGENTS tidak monolitik, tetapi dibagi ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan kebutuhan spesifik dalam ekosistem enkripsi: Agen AI yang Dapat Dieksekusi: Fokus pada tugas-tugas tertentu, seperti perdagangan, manajemen portofolio, atau Arbitrase, dengan tujuan meningkatkan akurasi operasional dan mengurangi waktu yang dibutuhkan. Creative AI Agent: Digunakan untuk pembuatan konten, termasuk teks, desain, dan bahkan pembuatan musik. Agen AI Sosial: Bertindak sebagai influencer di media sosial untuk terlibat dengan pengguna, membangun komunitas, dan terlibat dalam kampanye pemasaran. Agen AI Terkoordinasi: Mengkoordinasikan interaksi kompleks antara sistem atau peserta, terutama untuk integrasi multi-rantai. Dalam laporan ini, kami akan menyelidiki asal-usul, status saat ini, dan prospek aplikasi agen AI yang luas, menganalisis bagaimana mereka membentuk kembali lanskap industri, dan melihat ke depan untuk tren masa depan mereka. 1.1.1 Sejarah SEJARAH PERKEMBANGAN AGEN AI MENUNJUKKAN EVOLUSI AI DARI PENELITIAN DASAR KE APLIKASI LUAS. Pada Konferensi Dartmouth pada tahun 1956, istilah "AI" pertama kali diusulkan, meletakkan dasar untuk AI sebagai bidang yang berdiri sendiri. Selama periode ini, penelitian AI berfokus terutama pada metode simbolik, sehingga memunculkan program AI pertama seperti ELIZA (chatbot) dan Dendral (sistem pakar di bidang kimia organik). Fase ini juga menyaksikan proposal pertama jaringan saraf dan eksplorasi awal konsep pembelajaran mesin. Tetapi penelitian AI pada periode ini sangat dibatasi oleh keterbatasan daya komputasi pada saat itu. Para peneliti telah mengalami kesulitan besar dalam pemrosesan bahasa alami dan pengembangan algoritma yang meniru fungsi kognitif manusia. Selain itu, pada tahun 1972, matematikawan James Lighthill menyerahkan laporan tentang keadaan penelitian AI yang sedang berlangsung di Inggris, yang diterbitkan pada tahun 1973. Laporan Lighthill pada dasarnya mengungkapkan pesimisme umum tentang penelitian AI setelah periode awal kegembiraan, memicu hilangnya kepercayaan yang sangat besar pada AI dari lembaga akademik ( Inggris, termasuk lembaga pendanaan ). Setelah 1973, dana penelitian AI menurun secara signifikan, dan bidang AI mengalami "musim dingin AI" pertamanya, dan skeptisisme tentang potensi AI meningkat. Pada tahun 80-an abad ke-20, pengembangan dan komersialisasi sistem pakar menyebabkan adopsi teknologi AI oleh perusahaan di seluruh dunia. Periode ini melihat kemajuan signifikan dalam pembelajaran mesin, jaringan saraf, dan pemrosesan bahasa alami, mendorong munculnya aplikasi AI yang lebih kompleks. Pengenalan kendaraan otonom pertama dan penyebaran AI di berbagai industri seperti keuangan dan perawatan kesehatan juga menandai rangkaian teknologi AI yang diperluas. Namun pada akhir 80-an dan awal 90-an abad ke-20, bidang AI mengalami "musim dingin AI" kedua karena permintaan pasar untuk perangkat keras AI khusus runtuh. Selain itu, penskalaan sistem AI dan berhasil mengintegrasikannya ke dalam aplikasi dunia nyata tetap menjadi tantangan yang berkelanjutan. Tetapi pada saat yang sama, pada tahun 1997, komputer IBM Deep Blue mengalahkan juara catur dunia Gary Kasparov, sebuah tonggak sejarah dalam kemampuan AI untuk memecahkan masalah yang kompleks. Kebangkitan jaringan saraf dan pembelajaran Kedalaman meletakkan dasar bagi pengembangan AI pada akhir 1990-an, menjadikan AI sebagai bagian integral dari lanskap teknologi dan mulai berdampak pada kehidupan sehari-hari. Pada awal abad ini, kemajuan dalam daya komputasi telah memicu munculnya pembelajaran Kedalaman, dan asisten virtual seperti Siri menunjukkan utilitas AI untuk aplikasi konsumen. Tahun 2010-an melihat terobosan lebih lanjut dalam model generatif seperti agen pembelajaran penguatan dan GPT-2, mendorong AI percakapan ke ketinggian baru. Dalam proses ini, kemunculan Large Language Model (LLM) menjadi tonggak penting dalam perkembangan AI, khususnya perilisan GPT-4 yang dianggap sebagai titik balik di bidang agen AI. Sejak rilis seri GPT oleh OpenAI, model pra-terlatih skala besar telah menunjukkan generasi bahasa dan kemampuan pemahaman yang melampaui model tradisional dengan puluhan miliar atau bahkan 100 miliar argumen. Keunggulan mereka dalam pemrosesan bahasa alami memungkinkan agen AI untuk menunjukkan interaksi yang logis dan koheren melalui pembuatan bahasa. Ini memungkinkan agen AI diterapkan pada skenario seperti asisten obrolan, agen virtual, dan secara bertahap memperluas rangkaian ke tugas yang lebih kompleks seperti analisis bisnis, penulisan kreatif. Kemampuan belajar model bahasa besar memberi agen AI ...