作者：@0xPrismatic
翻譯：白話區塊鏈
簡要總結：
人工智慧將推動加密貨幣走向主流市場。加密貨幣非常適合一個充斥著AI代理的世界。 目前，許多與AI代理相關的加密貨幣新創公司正在DeFi、基礎設施和消費者應用場景中不斷出現。 未來很可能是多代理的模式，所以做好準備吧。 即便是非金融類的AI代理也會使用加密貨幣，原因有兩點：
(1) 付款和錢包創建更加便捷，
(2) 基於開放標準的可組合層，便於代理之間的通訊。
目前，AIAgent仍處於「展示」階段——效果很酷，但尚未準備好在實際應用中大規模擴展。處理幻覺問題和極端案例仍然是挑戰，但技術進步迅速。
最近，我有了一個新的結論：
人工智慧將成為推動加密貨幣進入主流應用場景的關鍵催化劑。長期以來，加密貨幣在科技領域一直有點像“另類中間人”，但這次它將真正確立自己作為核心技術的地位。
在過去七年間，我們建構的所有基礎——包括Layer 1、Layer 2、DeFi和NFT等——實際上為一個由AI代理主導的世界打下了基礎，儘管當時的開發者可能並沒有意識到這一點。
目前，許多加密項目似乎面臨需求不足的問題，但一旦AI 代理商大量湧現，這些基礎設施和加密原生工具將迅速發揮作用。
AI 新的技術開發堆疊（模型和應用）與傳統軟體堆疊完全不同，並且正在即時發展。在這個早期階段，加密貨幣有機會成為核心技術堆疊中的重要組成部分，特別是在支付等領域。
四年前（GPT 出現之前），沒有人能預見這一點，但現在我越來越清楚地看到未來的發展方向。
接下來，我將解釋原因。
我會簡單介紹AI Agent的現況、加密貨幣在其中的作用、我對未來代理化世界的看法，以及目前引起我關注的團隊。
1、什麼是AI Agent？
「…崇拜我吧。」這位甜美的AI Agent Luna 低聲在你耳邊說道。
她永遠不會疲倦，全天候24小時為她在TikTok 上的54萬粉絲進行直播。
這讓我想起了一個科技界的老話：許多改變世界的重要科技創新，最初看起來像是玩具。
最近幾週，AI Agent引發的關注讓我意識到，大眾對這種技術的潛在需求和興趣有多麼巨大。
AI Agent已成為人類科技進步的強大象徵，承載著我們對科幻夢想的追求，以及對美好未來的集體期盼。
在許多方面，AI Agent就像是90年代的網路——現在還有很多懷疑者，但用不了多久，無論是個人還是企業，都將擁有自己的AI Agent。
先從基礎說起：什麼是AI Agent？目前有很多定義，但尚未形成一個普遍認可的標準。
在我看來，AI Agent是一段能夠獨立規劃、決策並執行任務的程式碼，能在無需人類直接幹預的情況下，朝著既定目標前進。
那麼，AI Agent與過去的「機器人」有何不同呢？我認為有三大關鍵差異：
1）推理與自我t反思：代理能夠審視自己的輸出，學習錯誤，並隨著時間的推移不斷改進。
2）執行能力：它們不僅僅是產生文本，而是能夠與應用程式和API互動，在區塊鏈上進行交易。
3）規劃能力：它們能夠規劃並執行複雜的多步驟任務，以實現目標。
這些能力是在過去一年左右才變得可能的，這要歸功於大型語言模型（LLM）在推理和規劃方面的快速進步——這種新型的代理能力是人類歷史上從未接觸過的。
目前，大多數人使用像GPT-4這樣的LLM方式都很簡單：提出一個問題，AI立即給出答案。心理學家丹尼爾·卡尼曼稱之為「系統1」思維——快速、直覺和自動化。
真正的飛躍將來自於那些能進行深度推理和分析的AI代理，進入「系統2」思考階段。這些代理人不僅僅是執行指令——它們將能獨立解決問題，處理複雜任務，而無需人類的持續監督。
想像一下：
你指示你的AI Agent（可能內建了Coinbase的AI錢包）啟動一個有獲利的電商業務。它會為你找到市場利基，談判供應商，設定代發貨流程，搭建網站，優化廣告投放，而你只需要坐在一旁，喝著咖啡，看著收入滾滾而來。
不想處理難纏的客戶？沒問題－你的Agent會負責客戶支持，提供個人化推薦，甚至為你進行追加銷售。
很快，AI Agent的數量將超過人類人口。聽起來有點嚇人，不是嗎？
2.未來將是多Agents的時代
我完全相信，AI 的未來不會被一個龐大且全能的單一代理人主宰。
相反，我們將邁向一個多代理的未來，每個代理都是針對特定任務精心調整的專家。這種方式能更有效率地擴展AI 的應用。
這些專門化的代理將協作應對更複雜的挑戰，從而釋放規模經濟效益。
人工超級智慧（ASI）可能不會以某種單一、神一般的實體形式出現。
更有可能的是，它將以一種去中心化的、多代理系統形式出現，分佈在各個資料中心，並透過市場相互連接。
想想看：那些大型的通用AI 模型試圖做所有事情，這不僅消耗大量資源，還需要昂貴的硬體支持，因此在日常使用中並不實際。
而專門化的Agent則不同，它們基於小型且精調的模型，可以在更多設備上高效運行，並能更快地擴展。
以@autonolas 的預測市場代理為例。一個代理負責與預測市場協議進行交互，另一些代理則負責搜尋相關信息，並為結果產生機率。還有一個代理人負責協調整個系統，確保各部分順利運作。
3.非金融類AI Agent也將使用加密貨幣
我在思考時，會將加密AI代理分為兩個大類：
1）鏈上金融AI Agent
這些AI Agent可以在區塊鏈上自主運作並執行金融策略，例如量化交易、MEV提取、預測市場和收益農場優化。它們會即時監控鏈上數據，並根據一套預定的策略採取行動，以優化其目標（例如最大化收益）。
我認為這將是DeFi的下一次進化，比目前的機器人更為複雜，因為它們具有推理和規劃能力。
2）非金融類AI Agent
來源：Felicis
我們正見證著AI代理在各種應用場景中爆發式成長——無論是垂直領域、橫向擴展，還是面向消費者的場景。 Felicis的圖表展示了創業者如何將AI代理引入幾乎每個行業。
我能想到三個充分的理由，解釋為什麼這些AI代理可能會以某種形式使用區塊鏈基礎設施：
3）支付
短期內，銀行不太可能為AI Agent開設銀行帳戶或發行信用卡——KYC（了解你的客戶）要求使得這幾乎不可能實現，而且監管變化也需要時間。
這個問題更加複雜，因為AI Agent的數量將遠超人類，每個人類可能會控制多個不同的代理。而為每個代理程式產生新的加密錢包是非常簡單的。
微支付：像Stripe這樣的傳統支付系統有固定費用，因此不適合處理微支付。而且，退款問題也是一大難題，為小額且頻繁的交易增加了摩擦。加密貨幣透過低費用、即時支付解決了這些問題，且沒有退款風險，非常適合代理間的互動以及「按請求付費」的模式。 區塊鏈具有即時共享狀態的特點，而銀行的帳本系統則存在延遲。
Coinbase的@yugacohler對支付場景的解釋非常簡潔明了：
4）作為代理間互動的可信層
在多代理生態系統中，專門化的代理需要標準化的協定來有效互動。可組合性：區塊鏈的開放標準和互通性使代理之間能夠無縫溝通。鏈上服務的程式碼和資料是開放且統一的，因此代理可以理解並互動，而無需使用API。 這些AI Agent可以形成去中心化的服務網絡，每個代理人專注於不同的任務。它們共同構成一個互聯的AI經濟體，運作無需中央控制。
在一個擁有數百萬代理的世界裡，我們如何決定信任哪些代理人？加密技術能夠實現去中心化的聲譽系統，使AI代理能夠根據其鏈上交易歷史和行為建立並維持信任。
5）作為AI代理的監管者－自然決定論
由於幻覺的存在，AI代理可能會在操作中失控。加密技術的確定性協定提供了一個穩定的框架，確保代理程式在預先定義的參數內運行，從而減少意外行為的風險。
可審計性與透明性：區塊鏈確保AI代理所做的任何交易都可以被獨立驗證，為安全性和責任提供了額外的保障，尤其是在涉及資金時尤為重要。
另一個互補的角度是：AI代理程式能夠徹底改變用戶與區塊鏈的互動方式，讓Web3變得更加用戶友善。
透過自動化複雜的流程，並使互動變得可以用自然語言進行，AI代理能夠簡化整個加密體驗，加速加密貨幣的普及。
4、大挑戰，更大的解決方案
當然，我們仍處於早期階段。如今，AI代理就像是充滿潛力但仍稍微粗糙的實習生。
1）幻覺問題
LLMs（大語言模型）往往會產生幻覺。即使是一個小錯誤，也可能在順序任務中引發更大的問題。
每一步10%的失敗率似乎不算多，但如果是十步，這就意味著65%的失敗機率（1 - 0.9^10）。而且，由於AI Agent 在與API互動或執行區塊鏈交易時常常依賴完美的語法，即使是一個微小的錯誤，也可能導致整個過程崩潰。
有一些方法可以減少幻覺問題，例如檢索增強生成（RAG），讓LLM在產生回應時與知識庫進行比較。但我們仍然離完美很遠。
2）從演示到現實
現在的現實是，大多數AI Agent仍然只是酷炫的演示。
我的意思是：製作一段展示代理商在一切順利時能做什麼的影片很容易——它幾乎像魔法一樣神奇。但創辦人面臨的真正挑戰是，從炫目的演示到將自主代理擴展到實際應用，這項過渡並不簡單。
問題在於，現實世界是複雜的，充滿了邊緣情況，這些情況甚至能絆倒最聰明的AI。
聖杯目標是達到99.x%的準確率，但要做到這一點需要堅持不懈和大量的測試驅動開發。這也是為什麼評估（evals）至關重要——你會開始發現代理程式在出錯時的模式，從而能調整程式碼或提示，逐步提高特定應用場景的準確性。
3）區塊鏈難題
接下來是區塊鏈問題。 AI代理在這裡面臨著巨大的挑戰——可擴展性問題、工具的局限性以及代理之間缺乏標準化的溝通方式。像以太坊和Solana這樣的主要Layer-1區塊鏈並非為即時、多代理互動而設計，這意味著需要從頭開始建立新的基礎設施來支援去中心化的未來AI。
並非所有的內容都適合上鍊。事實上，在進行大量計算或與外部系統互動時，由於區塊鏈的成本和效能限制，脫鏈往往是更聰明的選擇。
其中的魔力在於採用混合模式，充分利用兩者的優勢──在關鍵領域上鍊，在需要時脫鏈。關鍵是找出哪些元件應該去中心化，哪些應集中化，以達到最大效率。
5.加密AI Agent新創公司
@cot_research 的內部資料庫
我們一直在追蹤那些在AI Agent領域建立的加密AI新創公司，而且有很多這樣的公司。請隨意放大圖片以查看更詳細內容——這不是一個詳盡的名單，但它給出了行業的一個很好的快照。
以下是一些引起我個人興趣的AI代理新創公司。這並不意味著我對未提到的項目持看跌態度，而是說明這些項目目前讓我感到足夠有趣，值得進一步探索。
1）DeFi/ 鏈上代理
目前，鏈上AI Agent最自然的起點是在DeFi領域——例如交易機器人、收益優化器、自動化對沖基金，甚至AI Agent發布自己的memecoin。考慮到DeFi仍然佔據了鏈上交易價值的主要部分，這一方向是有道理的。
AI Agent帶來的一個關鍵區別是個人化。
拿傳統的金庫舉個例子。你將資金存入金庫，與其他匿名用戶一起，並由量化天才使用他的交易演算法管理金庫。但這種方式是千篇一律的。使用AI Agent時，你是個人客戶。代理商會學習你的資產、風險承受能力，並為你量身訂做策略。
@Spectral_Labs— 使用自然語言建立和啟動自主鏈上代理程式和智慧合約，無需編寫程式碼。其TokenSPEC目前市值為1.3億美元，FDV為10億美元。
@Almanak__— 為DeFi代理程式建立量化交易技術棧，這是一個以代理為中心的平台，用於優化和部署金融策略。它使用蒙特卡羅模擬技術分析市場行為並優化交易策略。
@AIFiAlliance— 由11個團隊組成的合作體，致力於DeFi和AI的交集。我對這些聯盟非常感興趣，因為這是開始為一個新興產業設定和定義標準的一種方式。
2）基礎設施
越來越多的加密AI團隊正在開發框架，彌合鏈下和鏈上環境之間的差距，支持去中心化的多代理互動。
@AIWayfinder— 為鏈上代理提供“Google地圖”，幫助它們導航區塊鏈執行任務。由Parallel團隊開發。使用者可以質押PRIMEToken以賺取PROMPT（未來Wayfinder的Token）。目前正在進行封閉Alpha測試。
@TheoriqAI— 這是創投最看好的代理基礎設施項目，促進AI代理集體的協調。它允許用戶透過AI代理市場建構、部署並賺取收益。
@autonolas— 使用開源框架和Token經濟學設計來建構多代理經濟。我們最近寫了一篇關於OLAS的深入分析。
3）面向消費者的AI代理
這個類別可能會發展得最快——面向消費者和娛樂驅動的產品通常更容易被接受，而且如果代理行為異常，風險也較小。事實上，正如我們在Truth Terminal中看到的那樣，少量的「幻覺」甚至可能增加一些趣味。
@virtuals_io— 一個類似pump.fun的AI代理平台，專注於遊戲。與那些匆忙籌備、在兩週內推出的啟動平台團隊不同，Virtuals已經為其技術堆疊開發了超過兩年。 Shoal研究曾寫過一篇關於他們的深入分析。
@CreatorBid— 創建並Token化能夠自主產生和分享社群媒體內容的AI影響者。我認為我們很快就會看到一位擁有超過100萬粉絲的AI代理KOL出現在Crypto Twitter上。
此外，還有一波以AI代理為原始元素的草根實驗。雖然許多此類實驗通常持續時間不長，但它們所產生的洞察將為未來的開發者提供寶貴的經驗教訓。
@tee_hee_he是由@nousresearch 和Flashbots團隊推出的一個真正自由的自主代理。其Twitter憑證被鎖定在受信執行環境（TEE）中，只有在七天後才會解鎖——確保在這段時間內沒有人為幹預能夠影響代理的行為。
@ai16zdao是一個在@daosdotfun上推出的投資基金，接受Discord成員的輸入，決定購買哪些Token，並根據他們的“Alpha調用”給予信任評分。
Aether 是一個在Farcaster 上的AI Agent，它可以自主給其他用戶打賞，推廣Token（HIGHER），並推出了NFT，目前其庫藏已超過15 萬美元。
遊戲是AI Agent 的理想場所。 @aiarena_ / @ARCAgents 利用人類玩家來訓練AI Agent，模仿他們在遊戲中的行為，從而創造出更聰明的AI 對手，並提高遊戲中的玩家流動性。
我還在關注@coinbase 最近推出的模板，它可以創建帶有加密錢包的AI 代理，執行簡單的鏈上交易。
6、小結
鏈上AI Agent的成功與AI 的整體進展緊密相關。我們仍在解決多步驟推理和減少引起AI 模型錯誤的幻覺問題。但是，隨著AI 的進步，這些代理的可行性也會隨之提高。
好消息是，Epoch AI 認為AI 的擴展可以持續至少五年。軟體的進步速度是我們前所未見的。
這意味著我們今天面臨的難題不過是通往更大未來的暫時障礙。
加密貨幣將不可避免地成為這項代理未來的一部分。
其他思考：
預測市場能否幫助AI 代理做出更好的決策？預測市場激勵參與者提供準確的資訊。 AI Agent透過連結這些市場，可能從即時的、與激勵對齊的洞察中受益，減少對潛在偏見來源的依賴。也許，正如@mrink0 所假設的，代理甚至可以採納未來主義。
我們是否過度將AI Agent類人化了？也許我們不應該把它們看作是做「人類」工作。專注於功能而非類人特徵，可能會導致更有效率和更有效的AI Agent。
鏈上資料處理非常麻煩，且將繼續拖慢鏈上AI Agent的發展進程。
Agent的真正機會不在於像客戶服務這樣的低懸吊——這些很容易被下一代AI 模型取代。相反，重點應該放在高度監管的行業中，在這些領域，準確性至關重要，可以為這些模型創造可防禦的護城河。
