AI Agent:未来的金融革命引擎
AI Agent 人工智能代理(Artificial Intelligence Agent)是一种能够感知环境进行自主理解,进行决策和执行动作的智能程序,其主要目标是通过个性化场景定制和自动化流程提高人机协作效率。与传统的大语言模型(LLM)相比,它能提供更细致的场景适用性。
现实例子:
你正在计划一次旅行。希望能找到最便宜的机票、住得舒服的酒店,还要安排好地道的美食和景点行程。但搜罗各种信息,既费时间又容易漏掉好选择。
而“旅行助理 AI Agent”即可解决上述提到的问题,他可以做的事情包括:
分析需求:根据提供的预算、偏好(比如喜欢的餐厅类型、是否需要无障碍设施)和旅行日期,迅速了解你需要什么。
数据搜集:从机票网站、酒店平台、餐厅点评和地图数据中获取最相关的信息。
自动化处理:它自动对比价格、筛选评价,优化你的行程路线,还能抢到特价票!
实时决策:如果航班临时取消,它会立即为你推荐替代航班或交通方式,让你的旅行不中断。
传统的 LLM 只会给出购买机票、酒店的基本步骤,但 AI Agent 则可以自动为用户进行比价甚至直接下单,像一个全自动化的生活助手
AI Agent 应用场景
AI Agent 具备通过独立思考、调用工具逐步完成给定目标的能力。AI Agent 当前在 web2 领域已经规模化发展了一段时间。当然 AI Agent 在区块链网络、加密货币领域中也发挥着举足轻重的作用,他不仅可以执行智能合约、优化交易策略、分析市场数据等复杂的任务,还能够访问推文、拥有加密钱包来进行链上交易等操作。
如:原本链上发交易需要根据意图选钱包、充资产、跨链、签名、Swap 等一系列复杂操作,有了训练后的 Ai Agent,只需要签个名,其他步骤 AI 自动化执行完成并交付结果——交易助手 Agent
AI Agent 通常由机器学习模型驱动,能通过不断学习适应市场变化。
DeFi 投资管理:AI Agent 可以动态优化用户在 DeFi 协议中的资产配置。例如,在质押借贷平台中,它可以监控质押率和市场价格,自动调整借贷参数,避免清算风险。还可以根据用户的风险偏好推荐最佳收益率的流动性池。
自动交易与套利:在高频交易和跨平台套利方面,AI Agent 表现尤为出色。它能够实时分析价格差异,迅速执行低买高卖策略,同时降低人工操作中的延迟和失误。
NFT 市场分析与预测:通过解析 NFT 的历史交易数据、社交媒体讨论和项目热度,AI Agent 能预测某些 NFT 的未来价值,帮助用户抓住下一个爆款项目。
风险控制与信用评分:在去中心化借贷平台中,AI Agent 可以评估用户的信用风险,通过链上行为和过往记录生成精准的信用评分。这些评分为动态调整利率和 LTV(贷款价值比)提供了可靠依据。
链上数据洞察:区块链数据公开透明,但同时也极其庞大复杂。AI Agent 能够高效解析这些数据,生成可操作的洞察。例如,它可以分析钱包地址的行为模式,识别潜在的鲸鱼交易或市场操纵行为。
AI Agent 主要特征
它们的核心任务包括资产管理、交易策略优化、风险控制、数据分析等,涵盖了区块链技术的各个方面。
AI Agent 通常具备以下特性:
自适应能力: 能够根据实时数据和市场变化调整策略,优化收益。
去中心化: 结合区块链的透明性与抗篡改性,AI Agent 在无需信任的环境中运行。
高度智能化: 集成了机器学习和自然语言处理等技术,能够从复杂的链上数据中提取洞察。
定制化能力:可以根据用户需求调整策略,实现个性化服务
AI Agent 数据
AI Agent 并不是才出现的赛道,Myshell、FLock.io 等项目都曾推出了定制 AI Agent 的功能。
应用型项目:AI Agent 应用
Bully :说话毒舌的 BOT(通过对话来模拟智能和模仿人类行为。它们的工作不是解决问题,而是让人感觉自己足够个性化,人性化)
Simmi AI:帮忙发币
平台型项目:提供开发工具 / 环境
Myshell:提供了一个全面的 AI Agent 平台,用户能够创建、分享、个性化的 AI 代理。这些 Agent 能够提供陪伴,也能辅助工作提高效率。平台涵盖了多样化的 AI 代理风格,包括二次元和传统风格,交互形式涵盖音频、视频和文字。MyShell 特别之处在于聚合了包括 GPT 4 o、GPT 4、Claude 在内的多种现有模型,为用户提供了传统付费 AI Agent 的高级体验。此外,平台引入了类似 FT bonding curve 的交易系统,激励创作者开发高价值的 AI 模型,同时让用户有机会投资并共享收益。
FLock.io:FLock.io 是一个基于联邦学习技术(强调数据隐私的去中心化机器学习方法)的 AI 共创平台,它致力于解决 AI 赛道中的痛点,如公众参与度低、隐私保护不足,以及大公司对 AI 技术的垄断。该平台允许用户在保护隐私的同时贡献数据,推动 AI 技术的民主化和去中心化。
Virtuals Protocol(启动台):Virtuals 是一个允许用户创建、部署和变现 AI 代理的平台,主要专注于游戏和娱乐领域的代理;提供类似 Shopify 的即插即用解决方案,让游戏和消费应用能轻松部署 AI 代理
Eliza(制作框架):ELIZA 的核心是一个模块化架构,用于创建能够与用户和区块链系统无缝交互的 AI 智能体。
当前 AI Agent 市值达到 109.5 亿美元,占 AI 赛道项目总市值(441.8 亿美元)的 24.8%
AI Agent 面临挑战
根据前文的分析,AI Agent 的应用目前仍主要停留在“Demo”阶段,尚未广泛扩展到真实世界的应用场景中。现阶段,AI Agent 在加密领域的主要应用集中于以下几个方面:
AI 对话:如聊天机器人,用于与用户进行交互和提供信息服务。
构建个人知识库:用于学习和复现交易员的交易行为和策略。
资产发行:通过搭建工作流,利用 AI 技术实现相关资产的发行。
尽管这些应用展现了一定的潜力,但在实际应用中,AI Agent 仍存在明显的局限性。此外,市场讨论更多集中于 AI Agent Coin 和 AI Coin。观察这些市场中的 Agent 代币,可以发现其发展存在以下问题:
缺乏链上基础设施的深度利用:大多数 AI Agent 并未真正使用区块链的基础设施。
数据处理主要发生在链下:投喂数据、模型训练等关键过程均在链下完成,且结果输出未能上链。
实际用例匮乏:当前 AI Agent 代币的实际应用场景较少,仅停留在概念和投机阶段。
虽然如此,但这并不意味着 AI Agent 的发展前景不佳。相反,目前的情况可能是 AI Agent 技术和市场的早期“泡沫阶段”,随着技术成熟,其潜力将逐步释放。
当然 AI Agent 发展过程中所面临的有关技术和应用上的挑战也值得被关注:
数据隐私与安全:区块链的透明性它可以公开验证交易,增强系统的信任度。然而,这种透明性也会导致用户隐私的泄露,尤其是在链上存储和分析交易数据的场景中。例如,通过观察链上某个地址的交易行为,可以结合外部信息(如交易对手地址、交易时间等)推测出用户的真实身份。
模型偏差与准确性:AI 模型的预测能力依赖于高质量的数据,但区块链数据并不总是完整且可靠。例如,链上交易数据可能受到异常值或恶意操控的干扰,进而影响模型的判断。
智能合约漏洞:AI Agent 的高度自动化使得它对智能合约的安全性依赖极高。若存在漏洞的智能合约被部署后一旦被恶意利用,可能导致资产损失、数据篡改甚至平台信誉崩塌。
算力与成本问题:AI Agent 在区块链上的运行需要处理复杂的计算任务,特别是在零知识机器学习(ZKML)等场景中。随着隐私保护要求的增加,AI 的算力需求和成本问题也变得愈加突出。
AI Agent 叙事热潮
在探讨了当前 AI Agent 的挑战后,不难看出,尽管技术与应用还处于初级阶段,但其背后的叙事热潮却在逐步引导区块链生态向新的方向演进,带动着其他板块的热度,如:
Chain Abstraction(链抽象):AI Agent 之间的交互天然会适应“多链”环境,链抽象这种统一同 / 异构链交互环境,构建统一账户余额,任意 Gas,无桥接等抽象层会成为 AI Agent 无缝衔接交互的重要“中间件”协议标准
zkVM(ZK 虚拟机):AI Agent 在处理敏感数据或增强链间信任时,需要构建一套可验证性和隐私性执行环境,以确保低运算损耗下实现通信可信性,zkVM 这种轻量化、通用性、模块化的虚拟机底层会成为必选项
intent-Centric(意图为中心):AI Agent 作为输入或输出端,中间需要一个复杂且可编程的复杂 Solver 执行网络作为支撑,理解用户的复杂意图并转化为具体的执行操作,进而推动新型智能交易范式的升级,为 Mass Adoption 的到来做铺垫;
AI Agent 未来愿景
随着技术的成熟和生态的完善,AI Agent 将不再局限于概念性探索,而是逐渐向更实际、更开放的方向迈进。
去中心化与开放协作:AI Agent 将进一步集成更多链上和链下数据,打破数据孤岛,实现跨链互操作性。在开放标准的前提下,构建一个能够跨越协议和链的去中心化协作网络,让各类智能体在无边界的环境中自由运作。
Web3 与 AI 的深度融合:通过结合去中心化身份(DID)、隐私计算,AI Agent 可提供更加个性化和隐私友好的服务。
金融扩展应用:AI Agent 落地应用,如财务预测、供应链优化,将为区块链技术拓展更多商业场景。
总结
AI Agent 的出现,不仅推动了区块链技术的智能化,还赋予了加密生态更多的可能性。但当前阶段,AI Agent 在加密领域的应用尚未完全落地,代币应用场景较为有限,更多停留在市场概念层面。
然而,随着技术的进一步发展和生态的逐步完善,它让普通用户能够更轻松地参与到复杂的 DeFi 和 NFT 市场,同时推动整个行业走向高效、安全、透明的新高度,有望在隐私保护、智能化交易和去中心化应用等领域释放更大的潜能
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