Додатково розглянув сценарії впровадження web3 AI Agent, виділив кілька перспективних думок, як зазначено нижче:
Найбільш рідна функція застосування web3 AI Agent, можливо, не є "торгівлею". Хоча агентів, що займаються торгівлею DeFi, завжди вважали кінцевою формою реалізації агентів у крипто, сама AI має в собі елементи нечіткої логіки та ілюзій, що природно суперечить точності та низькій допустимій помилці, які вимагають торгові сценарії.
На мою думку, переваги короткострокових web3 AI-агентів полягають на рівні «очищення даних» та «аналізу намірів», а не потрапляння на рівень виконання транзакцій активів з абсолютною точністю відразу. Наприклад: очищення ончейн + офчейн даних про застосовність для побудови ефективного інформаційного графа; Інший приклад – провести моделювання та аналіз ризик-переваг торгової поведінки користувачів у ланцюжку, налаштувати асистент прийняття рішень щодо транзакцій Smart Money тощо;
Потреба web3 AI Agent у функціональності протоколу зв'язку Agent-to-Agent може бути більшою, ніж у MCP. Оскільки виклики MCP, як правило, є зрілими функціональними API-інтерфейсами, якщо передумовою є зріла екосистема застосувань Agent, то на базі MCP можна ідеально вирішити проблему ізоляції даних. І навпаки, якщо сама бізнес-модель є незрілою, стандартизований інтерфейс MCP не матиме застосування.
На противагу цьому, протокол A2A може створити певний додатковий ринок для агентів, що призведе до появи низки 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 веб3 AI агента до побудови інфраструктури > впровадження додатків. У контексті web2AI прагнення до практичної цінності агента, безумовно, має найвищий пріоритет, але щоб веб3 AI агент зміг побудувати повноцінну екосистему, необхідно заповнити серйозні прогалини в базовій інфраструктурі, включаючи єдиний рівень даних, рівень Oracle, рівень виконання намірів, рівень децентралізованого консенсусу тощо.
В порівнянні з жорстким протистоянням на рівні додатків і web2 (що призведе до втрат), набагато правильніше знайти нові шляхи на рівні інфраструктури, створюючи інфраструктуру з диференційованими перевагами web3. Хоча у впровадженні додатків ми відстаємо від web2 AI, але для побудови децентралізованої мережі консенсусу для A2A, а також для створення єдиних стандартів взаємодії для MCP, базова інфраструктура природно та високою мірою відповідає первинним характеристикам блокчейну, тому терміновість створення інфраструктури не менш важлива, ніж реалізація додатків.
Перехід від мислення побудови Crypto Native до AI Native, озираючись на історію Crypto за останні роки, лише дотримання фрейму "децентралізації" дало початок багатьом різноманітним напрямкам і інноваційним хвилям. У майбутньому в сфері AI + Crypto, ймовірно, буде зроблено ще більше кроків у напрямку "автономності AI".
Незалежно від того, чи це агент, чи робот, важливо використовувати новий набір парадигмальних структур, орієнтованих на штучний інтелект, таких як набір кластерів агентів штучного інтелекту з можливостями самостійного управління фінансуванням, набір шаблонів смарт-контрактів, які можна самостійно оновлювати відповідно до мережевого середовища та відгуків, а також набір фреймворків управління DAO, які динамічно коригуються та оптимізуються на основі внесків спільноти. Зрештою, останнє слово – відійти від простого мислення про застосування інструментів, дозволити ШІ мати автономну систему та дозволити ШІ керувати прогресом 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.
Деякі прогностичні роздуми про веб3 AI агентів
Автор: Haotian
Додатково розглянув сценарії впровадження web3 AI Agent, виділив кілька перспективних думок, як зазначено нижче:
На мою думку, переваги короткострокових web3 AI-агентів полягають на рівні «очищення даних» та «аналізу намірів», а не потрапляння на рівень виконання транзакцій активів з абсолютною точністю відразу. Наприклад: очищення ончейн + офчейн даних про застосовність для побудови ефективного інформаційного графа; Інший приклад – провести моделювання та аналіз ризик-переваг торгової поведінки користувачів у ланцюжку, налаштувати асистент прийняття рішень щодо транзакцій Smart Money тощо;
На противагу цьому, протокол A2A може створити певний додатковий ринок для агентів, що призведе до появи низки 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 веб3 AI агента до побудови інфраструктури > впровадження додатків. У контексті web2AI прагнення до практичної цінності агента, безумовно, має найвищий пріоритет, але щоб веб3 AI агент зміг побудувати повноцінну екосистему, необхідно заповнити серйозні прогалини в базовій інфраструктурі, включаючи єдиний рівень даних, рівень Oracle, рівень виконання намірів, рівень децентралізованого консенсусу тощо.
В порівнянні з жорстким протистоянням на рівні додатків і web2 (що призведе до втрат), набагато правильніше знайти нові шляхи на рівні інфраструктури, створюючи інфраструктуру з диференційованими перевагами web3. Хоча у впровадженні додатків ми відстаємо від web2 AI, але для побудови децентралізованої мережі консенсусу для A2A, а також для створення єдиних стандартів взаємодії для MCP, базова інфраструктура природно та високою мірою відповідає первинним характеристикам блокчейну, тому терміновість створення інфраструктури не менш важлива, ніж реалізація додатків.
Незалежно від того, чи це агент, чи робот, важливо використовувати новий набір парадигмальних структур, орієнтованих на штучний інтелект, таких як набір кластерів агентів штучного інтелекту з можливостями самостійного управління фінансуванням, набір шаблонів смарт-контрактів, які можна самостійно оновлювати відповідно до мережевого середовища та відгуків, а також набір фреймворків управління DAO, які динамічно коригуються та оптимізуються на основі внесків спільноти. Зрештою, останнє слово – відійти від простого мислення про застосування інструментів, дозволити ШІ мати автономну систему та дозволити ШІ керувати прогресом ШІ.