AI agent 解碼：塑造未來新經濟生態的智慧力量

AI Agents 正在改革加密貨幣經濟，從 DeFi 到 GameFi 展現強大潛力。本文源自 Klein Labs 所著文章，由 PANews 整理、編譯。 （前情提要： Y Combinator 創業指南解讀：AI Agent 在未來有哪些發展趨勢？） （背景補充： Bankless：加密技術如何成為 AI Agents 的超級燃料） 一、背景概況 1.1 引言：智慧時代的 「新夥伴」 每個加密貨幣週期都會帶來推動整個行業發展的全新基礎設施。 2017 年，智慧合約的興起催生了 ICO 的蓬勃發展。 2020 年，DEX 的流動池帶來了 DeFi 的夏季熱潮。 2021 年，大量 NFT 系列作品問世標誌著數位收藏品時代的到來。 2024 年，pump.fun 的出色表現引領了 memecoin 及發射平臺的熱潮。 需要強調的是，這些垂直領域的起步並不僅僅是由於技術創新，更是融資模式與牛市週期完美結合的結果。當機遇遇上合適的時機，便能催生巨大的變革。展望 2025 年，很明顯，2025 年週期的新興領域將是 AI 代理。 這一趨勢在去年 10 月達到頂峰，2024 年 10 月 11 日 $GOAT 代幣推出，並於 10 月 15 日達到 1.5 億美元市值。緊接著 10 月 16 日，Virtuals Protocol 推出了 Luna，以鄰家女孩的 IP 直播形象首次登場，引爆全行業。 那麼，到底什麼是 AI Agent? 大家對經典電影《生化危機》一定不陌生，其中的 AI 系統紅心皇后令人印象深刻。紅心皇后是一個強大的 AI 系統，控制著複雜的設施和安全系統，能夠自主感知環境、分析資料並迅速採取行動。 實際上，AI Agent 與紅心皇后的核心功能有許多相似之處。現實中的 AI Agent 在某種程度上扮演著類似的角色，它們是現代技術領域的 「智慧守護者」，通過自主感知、分析和執行，幫助企業和個人應對複雜任務。 從自動駕駛汽車到智慧客服，AI Agent 已深入各行各業，成為提升效率和創新的關鍵力量。這些自主智慧體，如同無形的團隊成員，具備從環境感知到決策執行的全方位能力，逐步滲透到各個行業，推動效率和創新的雙重提升。 例如，一個 AI AGENT 可以用於自動化交易，基於從 Dexscreener 或社交平臺 X 收集的資料，即時管理投資組合並執行交易，不斷在迭代中優化自身表現。AI AGENT 並非單一形式，而是根據加密生態系統中的特定需求分為不同類別： 執行型 AI Agent：專注於完成特定任務，如交易、投資組合管理或套利，旨在提高操作精度並減少所需時間。 創造型 AI Agent：用於內容生成，包括文字、設計甚至音樂創作。 社交型 AI Agent：作為社交媒體上的意見領袖，與使用者互動，建立社群並參與行銷活動。 協調型 AI Agent：協調系統或參與者之間的複雜互動，特別適用於多鏈整合。 在這份報告中，我們將深入探討 AI Agent 的起源、現狀及廣闊的應用前景，分析它們如何重塑行業格局，並展望其未來發展趨勢。 1.1.1 發展歷史 AI AGENT 的發展歷程展示了 AI 從基礎研究到廣泛應用的演變。在 1956 年的達特茅斯會議上，「AI」 一詞被首次提出，為 AI 作為一個獨立領域奠定了基礎。在這一時期，AI 研究主要集中於符號方法，催生了首批 AI 程式，如 ELIZA（一個聊天機器人）和 Dendral（有機化學領域的專家系統）。這一階段還見證了神經網路的首次提出以及機器學習概念的初步探索。但這一時期的 AI 研究受到當時計算能力限制的嚴重製約。 研究者們在自然語言處理和模仿人類認知功能的演算法開發上遇到了極大困難。此外，1972 年，數學家 James Lighthill 提交了一份於 1973 年發表的關於英國正在進行的 AI 研究狀況的報告。Lighthill 報告基本表達了對 AI 研究在早期興奮期過後的全面悲觀，引發了英國學術機構 ( 包括資助機構 ) 對 AI 巨大的信心喪失。1973 年後 AI 研究經費大幅減少，AI 領域經歷了第一個 「AI 寒冬」，對 AI 潛力的懷疑情緒增加。 20 世紀 80 年代，專家系統的發展與商業化使得全球企業開始採用 AI 技術。這一時期在機器學習、神經網路和自然語言處理方面取得了重大進展，推動了更復雜的 AI 應用的出現。首次自主車輛的引入以及 AI 在金融、醫療等各行業的部署，也標誌著 AI 技術的擴展套件。 但在 20 世紀 80 年代末至 90 年代初，隨著市場對專用 AI 硬體的需求崩潰，AI 領域經歷了第二次 「AI 寒冬」。此外，如何擴大 AI 系統的規模以及將其成功整合到實際應用中，仍然是一個持續的挑戰。但與此同時，1997 年，IBM 的深藍電腦戰勝了世界象棋冠軍加里・卡斯帕羅夫，這是 AI 在解決複雜問題能力上的里程碑事件。神經網路和深度學習的復興為 1990 年代末的 AI 發展奠定了基礎，使 AI 成為技術景觀中不可或缺的一部分，並開始影響日常生活。 到本世紀初，計算能力的進步推動了深度學習的興起，Siri 等虛擬助手展示了 AI 在消費應用領域的實用性。2010 年代，強化學習代理和 GPT-2 等生成模型取得了進一步突破，將對話式 AI 推向了新的高度。 在這個過程中，大語言模型（Large Language Model，LLM）的出現成為了 AI 發展的重要里程碑，尤其是 GPT-4 的釋出，更被視為 AI 代理領域的轉折點。 自 OpenAI 釋出 GPT 系列以來，大規模預訓練模型通過數百億甚至數千億的引數，展現出了超越傳統模型的語言生成和理解能力。它們在自然語言處理上的卓越表現，讓 AI 代理能夠通過語言生成展現出邏輯清晰、條理分明的互動能力。這使得 AI 代理能夠應用於聊天助手、虛擬客服等場景，並逐步向更復雜的任務（如商業分析、創意寫作）擴展套件。 大語言模型的學習能力為 AI 代理提...