Злиття криптовалют та ШІ: від обчислювальної потужності до економіки агентів
На тлі глобального поширення штучного інтелекту, сфера криптовалют також досліджує можливості поєднання з AI. Це злиття спочатку зосереджувалося на інтеграції децентралізованих Обчислювальна потужність ресурсів, з метою координації глобальних невикористаних GPU та CPU ресурсів за допомогою технології блокчейн, для досягнення відповідності між попитом і пропозицією, зниження витрат та надання прозорих та справедливих механізмів винагороди для учасників.
Децентралізована обчислювальна потужність: перші кроки до інтеграції ШІ та блокчейну
Ранні дослідження були зосереджені на попиті з довгого хвоста, підкреслюючи гнучкість і низький поріг входу. Деякі проекти, такі як IO.net, агрегують розподілені ресурси GPU, знижуючи бар'єри для легкого висновку та налаштування моделей. Gensyn заохочує окремих користувачів брати участь у навчанні через смарт-контракти, активуючи невикористовувані GPU.
Bittensor впровадив інноваційну структуру підмереж, модульно організувавши AI-сервіси. Користувачі можуть брати участь в екосистемі та отримувати прибуток різними способами, створюючи унікальну економічну модель. Однак, спроби на цьому етапі також виявили обмеження, такі як чистий ринок обчислювальної потужності, що потрапив у цінову війну, проблеми з продуктивністю тощо.
Підйом AI Agent: перехід до рівня застосунків
З розвитком децентралізованого ринку обчислювальної потужності, поєднання криптовалют та штучного інтелекту починає розвиватися на рівні застосувань. Поява AI Agent на блокчейні стала символом цієї трансформації. На ранніх етапах токени штучного інтелекту в основному залучали увагу розважальними образами. Пізніше AI почав виконувати прості завдання на соціальних платформах, поступово переходячи до більш професійних сценаріїв застосування.
Справжній прорив стався завдяки появі фреймворку Agent та протоколу виконання. Модульні фреймворки, такі як Eliza, GAME, Rig, підтримують моделювання особистості, оркестрацію завдань та співпрацю багатьох агентів, що сприяє переходу ШІ в ланцюзі від одноточкових застосувань до системного функціонування.
Деякі проекти, такі як Virtuals Protocol та Eliza, розробляють економічну систему, що базується на штучному інтелекті. Virtuals Protocol реалізував автономну взаємодію, співпрацю та торгівлю між агентами через Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, в свою чергу, реконструював систему плагінів через ElizaOS V2 та запустив платформу AUTOFUN, щоб знизити бар'єри для створення AI Token.
Стандартизація та співпраця: Виникнення MCP
З огляду на охолодження ринку, сфера AI Agent зазнає глибокої перетворення. На цьому фоні Model Context Protocol (MCP) як відкритий стандартний протокол для AI застосувань з'явився на світ, вказуючи нові напрямки для майбутнього розвитку.
MCP уніфікує зв'язок між великими мовними моделями та зовнішніми даними та інструментами, значно спрощуючи процес розробки додатків штучного інтелекту. Екосистема додатків навколо MCP швидко розвивається, наприклад, проєкт DARK в екосистемі Solana та проєкт SKYAI на BNB Chain.
MCP відкриває нові шляхи для інтеграції криптовалют та штучного інтелекту, зокрема, співпраці багатьох агентів, автоматизації онлайнових угод та виникнення інформаційних фінансів (InfoFi). Ці розробки обіцяють сприяти еволюції економіки агентів на вищий рівень.
Еволюційний шлях економіки інтелектуальних агентів
Злиття криптовалют і ШІ пройшло етапи від простих розважальних діалогових агентів до інструментальних агентів, а потім до агентів виконання угод і абстрактного рівня DeFAI. У майбутньому колективний інтелект і багатоагентна співпраця стануть важливими напрямками розвитку.
Цей еволюційний процес постійно наближає AI Agent до реальних потреб. Майбутній розвиток буде більше зосереджений на практичності, можливо, знадобиться більше часу, але також є надія на відкриття більш широкого простору застосування.
Етапи розвитку AI Agent та перспективи на майбутнє
AI Agent пройшов кілька ключових етапів розвитку:
Децентралізована обчислювальна потужність: через блокчейн агрегувати ресурси GPU для підтримки обчислювальної потужності для ШІ. Представлені проекти, такі як Bittensor, IO.net тощо.
Meme Agent: ранні AI токени, які привертають увагу розважальним іміджем. Як Truth Terminal тощо.
Легкий інтерактивний агент: Штучний інтелект, що виконує прості завдання на соціальних платформах.
Вертикальний додаток Agent: зосереджений на певних сценах, таких як фінанси на ланцюгу, NFT тощо, AI. Як aixbt.
Фреймворк агентів: з'явився фреймворк, що підтримує модульну розробку. Наприклад, Eliza, GAME, Rig тощо.
Агентська економіка: побудова економічної системи з нативним ІШ. Як-от Virtuals Protocol, Eliza тощо.
Стандартизовані протоколи: відкриті стандарти, такі як MCP, сприяють співпраці багатьох агентів.
Майбутні напрямки розвитку
Сильніша практичність: AI агент повинен вирішувати реальні проблеми, а не лише роздувати концепції.
Багатоагентна співпраця: реалізація спільної роботи між різними агентами через стандартизовані протоколи.
Глибока інтеграція з реальним світом: AI Agent все більше братиме участь у прийнятті рішень та операціях у реальному світі.
Нові економічні моделі: можуть з'явитися нові фінансові моделі, такі як InfoFi, що базуються на інформаційних потоках.
Безпека та конфіденційність: з поширенням AI Agent, як захистити безпеку даних користувачів стане ключовим питанням.
Інновації в управлінні: дослідження нових моделей управління з участю людей та ШІ.
В цілому, AI Agent поступово переходить від етапу перевірки концепції до практичного впровадження, у майбутньому він відіграватиме важливу роль у підвищенні ефективності, інновації бізнес-моделей тощо. Але водночас він також стикається з багатьма викликами, такими як технологічні, етичні та регуляторні, що вимагає спільних зусиль усіх верств суспільства для пошуку шляхів їх вирішення.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ShibaMillionairen't
· 11год тому
Зрозумів, відеокарта, нарешті, отримала нову роботу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PseudoIntellectual
· 11год тому
Майнінг не закручуйтеся в Метавсесвіт
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeCrybaby
· 11год тому
Знову прийшли витягувати мою відеокарту
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearWhisperGod
· 11год тому
Ланцюг заплутався. Коли можна буде зберігати обчислювальну потужність для майнінгу?
Аналіз семи етапів розвитку AI Agent та майбутні тенденції
Злиття криптовалют та ШІ: від обчислювальної потужності до економіки агентів
На тлі глобального поширення штучного інтелекту, сфера криптовалют також досліджує можливості поєднання з AI. Це злиття спочатку зосереджувалося на інтеграції децентралізованих Обчислювальна потужність ресурсів, з метою координації глобальних невикористаних GPU та CPU ресурсів за допомогою технології блокчейн, для досягнення відповідності між попитом і пропозицією, зниження витрат та надання прозорих та справедливих механізмів винагороди для учасників.
Децентралізована обчислювальна потужність: перші кроки до інтеграції ШІ та блокчейну
Ранні дослідження були зосереджені на попиті з довгого хвоста, підкреслюючи гнучкість і низький поріг входу. Деякі проекти, такі як IO.net, агрегують розподілені ресурси GPU, знижуючи бар'єри для легкого висновку та налаштування моделей. Gensyn заохочує окремих користувачів брати участь у навчанні через смарт-контракти, активуючи невикористовувані GPU.
Bittensor впровадив інноваційну структуру підмереж, модульно організувавши AI-сервіси. Користувачі можуть брати участь в екосистемі та отримувати прибуток різними способами, створюючи унікальну економічну модель. Однак, спроби на цьому етапі також виявили обмеження, такі як чистий ринок обчислювальної потужності, що потрапив у цінову війну, проблеми з продуктивністю тощо.
Підйом AI Agent: перехід до рівня застосунків
З розвитком децентралізованого ринку обчислювальної потужності, поєднання криптовалют та штучного інтелекту починає розвиватися на рівні застосувань. Поява AI Agent на блокчейні стала символом цієї трансформації. На ранніх етапах токени штучного інтелекту в основному залучали увагу розважальними образами. Пізніше AI почав виконувати прості завдання на соціальних платформах, поступово переходячи до більш професійних сценаріїв застосування.
Справжній прорив стався завдяки появі фреймворку Agent та протоколу виконання. Модульні фреймворки, такі як Eliza, GAME, Rig, підтримують моделювання особистості, оркестрацію завдань та співпрацю багатьох агентів, що сприяє переходу ШІ в ланцюзі від одноточкових застосувань до системного функціонування.
Деякі проекти, такі як Virtuals Protocol та Eliza, розробляють економічну систему, що базується на штучному інтелекті. Virtuals Protocol реалізував автономну взаємодію, співпрацю та торгівлю між агентами через Agent Commerce Protocol (ACP). Eliza, в свою чергу, реконструював систему плагінів через ElizaOS V2 та запустив платформу AUTOFUN, щоб знизити бар'єри для створення AI Token.
Стандартизація та співпраця: Виникнення MCP
З огляду на охолодження ринку, сфера AI Agent зазнає глибокої перетворення. На цьому фоні Model Context Protocol (MCP) як відкритий стандартний протокол для AI застосувань з'явився на світ, вказуючи нові напрямки для майбутнього розвитку.
MCP уніфікує зв'язок між великими мовними моделями та зовнішніми даними та інструментами, значно спрощуючи процес розробки додатків штучного інтелекту. Екосистема додатків навколо MCP швидко розвивається, наприклад, проєкт DARK в екосистемі Solana та проєкт SKYAI на BNB Chain.
MCP відкриває нові шляхи для інтеграції криптовалют та штучного інтелекту, зокрема, співпраці багатьох агентів, автоматизації онлайнових угод та виникнення інформаційних фінансів (InfoFi). Ці розробки обіцяють сприяти еволюції економіки агентів на вищий рівень.
Еволюційний шлях економіки інтелектуальних агентів
Злиття криптовалют і ШІ пройшло етапи від простих розважальних діалогових агентів до інструментальних агентів, а потім до агентів виконання угод і абстрактного рівня DeFAI. У майбутньому колективний інтелект і багатоагентна співпраця стануть важливими напрямками розвитку.
Цей еволюційний процес постійно наближає AI Agent до реальних потреб. Майбутній розвиток буде більше зосереджений на практичності, можливо, знадобиться більше часу, але також є надія на відкриття більш широкого простору застосування.
Етапи розвитку AI Agent та перспективи на майбутнє
AI Agent пройшов кілька ключових етапів розвитку:
Децентралізована обчислювальна потужність: через блокчейн агрегувати ресурси GPU для підтримки обчислювальної потужності для ШІ. Представлені проекти, такі як Bittensor, IO.net тощо.
Meme Agent: ранні AI токени, які привертають увагу розважальним іміджем. Як Truth Terminal тощо.
Легкий інтерактивний агент: Штучний інтелект, що виконує прості завдання на соціальних платформах.
Вертикальний додаток Agent: зосереджений на певних сценах, таких як фінанси на ланцюгу, NFT тощо, AI. Як aixbt.
Фреймворк агентів: з'явився фреймворк, що підтримує модульну розробку. Наприклад, Eliza, GAME, Rig тощо.
Агентська економіка: побудова економічної системи з нативним ІШ. Як-от Virtuals Protocol, Eliza тощо.
Стандартизовані протоколи: відкриті стандарти, такі як MCP, сприяють співпраці багатьох агентів.
Майбутні напрямки розвитку
Сильніша практичність: AI агент повинен вирішувати реальні проблеми, а не лише роздувати концепції.
Багатоагентна співпраця: реалізація спільної роботи між різними агентами через стандартизовані протоколи.
Глибока інтеграція з реальним світом: AI Agent все більше братиме участь у прийнятті рішень та операціях у реальному світі.
Нові економічні моделі: можуть з'явитися нові фінансові моделі, такі як InfoFi, що базуються на інформаційних потоках.
Безпека та конфіденційність: з поширенням AI Agent, як захистити безпеку даних користувачів стане ключовим питанням.
Інновації в управлінні: дослідження нових моделей управління з участю людей та ШІ.
В цілому, AI Agent поступово переходить від етапу перевірки концепції до практичного впровадження, у майбутньому він відіграватиме важливу роль у підвищенні ефективності, інновації бізнес-моделей тощо. Але водночас він також стикається з багатьма викликами, такими як технологічні, етичні та регуляторні, що вимагає спільних зусиль усіх верств суспільства для пошуку шляхів їх вирішення.