AI агент декодує: створює мудру силу майбутньої нової економічної екосистеми

Агенти штучного інтелекту революціонізують економіку криптовалюти, демонструючи великий потенціал від децентралізованих фінансів до GameFi. Ця стаття взята зі статті, написаної Klein Labs і складеної PANews. (Синопсис: Інтерпретація посібника з підприємництва Y Combinator: які майбутні тенденції агентів штучного інтелекту? (Довідкове доповнення: Bankless: технологія шифрування стала суперпаливом для агентів штучного інтелекту) I. Загальні відомості 1.1 Вступ: «Нові партнери» в розумну епоху Кожен цикл криптовалюти приносить із собою абсолютно нову інфраструктуру, яка стимулює розвиток усієї галузі. У 2017 році зростання смарт-контрактів породило бум ICO. У 2020 році пул потоку DEX приніс літній бум Децентралізовані фінанси. У 2021 році вийшла велика кількість Невзаємозамінних серій токенів, що ознаменували початок ери цифрових предметів колекціонування. У 2024 році видатні показники pump.fun призвели до буму мемкоїнів і платформ запуску. Слід підкреслити, що старт цих вертикалей обумовлений не тільки технологічними інноваціями, а й результатом ідеального поєднання моделей фінансування та циклів бичачого ринку. Коли можливість зустрічається з потрібним моментом, це може призвести до великих змін. Зазираючи вперед у 2025 рік, стає зрозуміло, що новою областю циклу 2025 року будуть агенти штучного інтелекту. Ця тенденція досягла піку в жовтні минулого року, коли 11 жовтня 2024 року було запущено $GOAT Токен, а 15 жовтня — $150 млн Ринкова капіталізація. Потім, 16 жовтня, Virtuals Protocol запустила Luna, яка дебютувала як зображення сусідської дівчини в прямому ефірі IP, що підірвало індустрію. Отже, що ж таке ШІ-агент? Кожен, напевно, знайомий з класичним фільмом «Обитель зла», в якому вражає система штучного інтелекту Королева сердець. Queen of Hearts – це потужна система штучного інтелекту, яка керує складними об'єктами та системами безпеки, автономно зондуючи навколишнє середовище, аналізуючи дані та швидко діючи. Насправді, AI Agent має багато спільного з основною функціональністю Queen of Hearts. Реальні агенти штучного інтелекту певною мірою відіграють подібну роль, діючи як «розумні охоронці» сучасних технологій, допомагаючи компаніям і окремим особам справлятися зі складними завданнями за допомогою автономного сприйняття, аналізу та виконання. Від безпілотних автомобілів до інтелектуального обслуговування клієнтів, агенти штучного інтелекту проникли в кожну галузь і стали ключовою силою ефективності та інновацій. Ці автономні агенти, як і невидимі члени команди, володіють повним спектром можливостей від сприйняття навколишнього середовища до прийняття рішень, поступово проникаючи в різні галузі, сприяючи подвійному підвищенню ефективності та інновацій. Наприклад, AI AGENT можна використовувати для автоматизації торгівлі, управління портфелями та виконання угод у режимі реального часу на основі даних, зібраних з Dexscreener або соціальної платформи X, постійно оптимізуючи його продуктивність в ітераціях. AI AGENTS не є єдиною формою, а поділяються на різні категорії відповідно до конкретних потреб в екосистемі шифрування: Виконувані агенти штучного інтелекту: зосередьтеся на виконанні конкретних завдань, таких як торгівля, управління портфелем або Арітраж, прагнучи підвищити операційну точність і скоротити необхідний час. Creative AI Agent: використовується для створення контенту, включаючи текст, дизайн і навіть музику. Соціальний агент штучного інтелекту: Виступайте в ролі інфлюенсера в соціальних мережах, щоб взаємодіяти з користувачами, створювати спільноти та брати участь у маркетингових кампаніях. Координований агент штучного інтелекту: координує складну взаємодію між системами або учасниками, особливо для багатоланцюгової інтеграції. У цьому звіті ми заглибимося у витоки, поточний стан і широкі перспективи застосування агентів штучного інтелекту, проаналізуємо, як вони змінюють галузевий ландшафт, і подивимося вперед на їхні майбутні тенденції. 1.1.1 Історія ІСТОРІЯ РОЗВИТКУ АГЕНТІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ПОКАЗУЄ ЕВОЛЮЦІЮ ШІ ВІД ФУНДАМЕНТАЛЬНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ДО ШИРОКОГО ЗАСТОСУВАННЯ. На Дартмутській конференції в 1956 році вперше був запропонований термін «штучний інтелект», який заклав основу для ШІ як окремої галузі. У цей період дослідження ШІ були зосереджені в основному на символьних методах, що дало початок першим програмам штучного інтелекту, таким як ELIZA (чат-бот) і Dendral (експертні системи в галузі органічної хімії). На цьому етапі також з'явилася перша пропозиція нейронних мереж і початкове дослідження концепцій машинного навчання. Але дослідження штучного інтелекту в цей період були серйозно обмежені обмеженнями обчислювальних потужностей на той час. Дослідники зіткнулися з великими труднощами в обробці природної мови і розробці алгоритмів, що імітують когнітивні функції людини. Крім того, у 1972 році математик Джеймс Лайтхілл представив звіт про стан поточних досліджень ШІ у Великій Британії, опублікований у 1973 році. Звіт Lighthill, по суті, висловив загальний песимізм щодо досліджень штучного інтелекту після раннього періоду ажіотажу, що спровокувало величезну втрату довіри до штучного інтелекту з боку ( академічних установ Великобританії, включаючи фінансові агентства ). Після 1973 року фінансування досліджень ШІ значно скоротилося, а сфера ШІ пережила свою першу «ШІ-зиму», а скептицизм щодо потенціалу ШІ зріс. У 80-х роках 20 століття розробка та комерціалізація експертних систем призвела до впровадження технології ШІ підприємствами по всьому світу. У цей період відбувся значний прогрес у машинному навчанні, нейронних мережах та обробці природної мови, що сприяло появі більш складних додатків штучного інтелекту. Впровадження перших автономних транспортних засобів і розгортання штучного інтелекту в різних галузях, таких як фінанси та охорона здоров'я, також знаменує собою розширення набору технологій штучного інтелекту. Але наприкінці 80-х і на початку 90-х років 20-го століття сфера штучного інтелекту пережила другу «зиму штучного інтелекту», оскільки ринковий попит на спеціалізоване обладнання штучного інтелекту впав. Крім того, масштабування систем штучного інтелекту та успішна інтеграція їх у реальні програми залишаються постійним викликом. Але в той же час, в 1997 році, комп'ютер IBM Deep Blue переміг чемпіона світу з шахів Гарі Каспарова, що стало важливою віхою в здатності штучного інтелекту вирішувати складні завдання. Відродження нейронних мереж та навчання глибина заклало основу для розвитку ШІ наприкінці 1990-х років, зробивши ШІ невід'ємною частиною технологічного ландшафту та почавши впливати на повсякденне життя. До початку століття прогрес в обчислювальних потужностях сприяв зростанню навчання в Глибина, а віртуальні помічники, такі як Siri, продемонстрували корисність штучного інтелекту для споживчих додатків. У 2010-х роках відбулися подальші прориви в генеративних моделях, таких як агенти навчання з підкріпленням і GPT-2, що підняло розмовний штучний інтелект на нові висоти. У цьому процесі поява Large Language Model (LLM) стала важливою віхою в розвитку ШІ, особливо випуск GPT-4, який вважається поворотним моментом у сфері агентів ШІ. З моменту випуску серії GPT компанією OpenAI великомасштабні попередньо навчені моделі продемонстрували генерацію та розуміння мови, що виходять за рамки традиційних моделей, через десятки мільярдів або навіть сотні мільярдів. Їхня досконалість в обробці природної мови дозволяє агентам штучного інтелекту демонструвати логічні, послідовні взаємодії за допомогою генерації мови. Це дозволяє застосовувати агентів штучного інтелекту до таких сценаріїв, як чат-помічники, віртуальні агенти, і поступово розширювати набір до більш складних завдань, таких як бізнес-аналіз, творче письмо. Здатність до навчання великих мовних моделей забезпечує агентам штучного інтелекту ...