Додатково розмірковував про напрямки реалізації веб3 AI агентів, виділив кілька перспективних ідей, як наведено нижче:
Найнативніша функція застосування агентів штучного інтелекту web3 не може бути «транзакційною». Хоча торгові агенти DeFi завжди розглядалися як кінцева форма агентів, які висаджуються на криптовалюту. Однак сам ШІ має нечіткі міркування та галюцинаторні процеси, які, природно, суперечать точності та низькій толерантності до помилок, які вимагаються торговими сценаріями.
На мій погляд, переваги короткострокового веб3 AI агента полягають у сферах «очищення даних» та «аналізу намірів», а не в досягненні абсолютної точності при виконанні торгівлі активами. Наприклад: очищення даних, що підходять для використання в ланцюгу та поза ним, створення ефективної інформаційної графіки; ще один приклад: моделювання торгової поведінки користувачів в ланцюзі та аналіз ризикових переваг, створення персоналізованого асистента для прийняття торгових рішень Smart Money тощо;
Потреба веб3 AI агента в функції комунікаційного протоколу Agent to Agent (A2A) може бути більшою, ніж у MCP. Оскільки виклики MCP, як правило, є зрілими функціональними API, якщо передумова має зрілу екосистему агентських застосувань, то на базі MCP можна ідеально вирішити проблему ізоляції даних. І навпаки, якщо сама бізнес-модель не є зрілою, стандартизований інтерфейс MCP втрачає свою актуальність.
На противагу цьому, протокол A2A може створити певний додатковий ринок агентів, що породить ряд вертикальних агентів зі спеціалізованим розподілом праці, таких як агенти аналізу даних у ланцюжку, агенти з аудиту смарт-контрактів, агенти захоплення можливостей MEV тощо. Вбудований реєстр агентських можливостей A2A та мережа обміну повідомленнями P2P сприятимуть різним вертикальним агентам для кращої адаптації до цінності зв'язків та складних комбінацій взаємодії.
3）потреби web3 AI Agent у побудові інфраструктури > реалізація додатку. У контексті web2AI прагнення до практичної цінності Agent, безумовно, є найвищим пріоритетом, але для того, щоб web3 AI Agent змогла побудувати повну екосистему, необхідно заповнити серйозні прогалини в базовій інфраструктурі, включаючи єдиний рівень даних, рівень Oracle, рівень виконання намірів, рівень децентралізованого консенсусу тощо.
Замість того, щоб жорстко конкурувати на рівні додатків з web2 (що приречено на поразку), правильним шляхом є знайти нові підходи на рівні інфраструктури та створити інфраструктуру з диференційованими перевагами web3. Хоча у впровадженні застосувань ми трохи відстаємо від web2 AI, створення децентралізованої мережі консенсусу для A2A, а також розробка єдиних стандартів взаємодії для MCP як базової інфраструктури, природно, відповідає рідним характеристикам блокчейну, і терміновість створення інфраструктури не менша, ніж у випадку впровадження застосувань.
Перехід від мислення побудови Crypto Native до AI Native. Оглядаючи історію Crypto за останні роки, лише дотримання рамок «децентралізації» сприяло виникненню різноманітних напрямків та інноваційних хвиль. У майбутньому в галузі AI + Crypto, можливо, буде більше уваги приділено «автономії AI», що дозволить йти ще далі.
Як агентні, так і роботизовані системи в основному повинні прагнути до абсолютно нової парадигми, зосередженої на ШІ, наприклад, до кластеру AI Agent з можливостями самостійного управління фінансами, до шаблонів смарт-контрактів, які можуть самостійно оновлюватися відповідно до мережевого середовища та зворотного зв'язку, до системи управління DAO, яка динамічно налаштовується і оптимізується на основі внеску громади тощо. В кінцевому підсумку, необхідно віддалити просте мислення про застосування інструментів, дати ШІ можливість мати систему самостійної еволюції, і справжня істина полягає в тому, що ШІ має сприяти прогресу ШІ.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Декілька роздумів про напрямки впровадження Web3 AI Agent
Автор: Haotian
Додатково розмірковував про напрямки реалізації веб3 AI агентів, виділив кілька перспективних ідей, як наведено нижче:
На мій погляд, переваги короткострокового веб3 AI агента полягають у сферах «очищення даних» та «аналізу намірів», а не в досягненні абсолютної точності при виконанні торгівлі активами. Наприклад: очищення даних, що підходять для використання в ланцюгу та поза ним, створення ефективної інформаційної графіки; ще один приклад: моделювання торгової поведінки користувачів в ланцюзі та аналіз ризикових переваг, створення персоналізованого асистента для прийняття торгових рішень Smart Money тощо;
На противагу цьому, протокол A2A може створити певний додатковий ринок агентів, що породить ряд вертикальних агентів зі спеціалізованим розподілом праці, таких як агенти аналізу даних у ланцюжку, агенти з аудиту смарт-контрактів, агенти захоплення можливостей MEV тощо. Вбудований реєстр агентських можливостей A2A та мережа обміну повідомленнями P2P сприятимуть різним вертикальним агентам для кращої адаптації до цінності зв'язків та складних комбінацій взаємодії.
3）потреби web3 AI Agent у побудові інфраструктури > реалізація додатку. У контексті web2AI прагнення до практичної цінності Agent, безумовно, є найвищим пріоритетом, але для того, щоб web3 AI Agent змогла побудувати повну екосистему, необхідно заповнити серйозні прогалини в базовій інфраструктурі, включаючи єдиний рівень даних, рівень Oracle, рівень виконання намірів, рівень децентралізованого консенсусу тощо.
Замість того, щоб жорстко конкурувати на рівні додатків з web2 (що приречено на поразку), правильним шляхом є знайти нові підходи на рівні інфраструктури та створити інфраструктуру з диференційованими перевагами web3. Хоча у впровадженні застосувань ми трохи відстаємо від web2 AI, створення децентралізованої мережі консенсусу для A2A, а також розробка єдиних стандартів взаємодії для MCP як базової інфраструктури, природно, відповідає рідним характеристикам блокчейну, і терміновість створення інфраструктури не менша, ніж у випадку впровадження застосувань.
Як агентні, так і роботизовані системи в основному повинні прагнути до абсолютно нової парадигми, зосередженої на ШІ, наприклад, до кластеру AI Agent з можливостями самостійного управління фінансами, до шаблонів смарт-контрактів, які можуть самостійно оновлюватися відповідно до мережевого середовища та зворотного зв'язку, до системи управління DAO, яка динамічно налаштовується і оптимізується на основі внеску громади тощо. В кінцевому підсумку, необхідно віддалити просте мислення про застосування інструментів, дати ШІ можливість мати систему самостійної еволюції, і справжня істина полягає в тому, що ШІ має сприяти прогресу ШІ.