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Variant Fund 投资合伙人:AI Agent 已经成为链上经济的“一等公民”

2024-12-10

作者:MasonNystrom

编译:深潮TechFlow

机器人正在成为加密经济的核心参与者。

这一趋势的证据随处可见。例如,搜索者会部署机器人(如Jaredfromsubway.eth)来利用人类用户对便利性的需求,通过抢先交易获利于他们的去中心化交易所(DEX)交易。而像BananaGun和Maestro这样的工具,则允许用户通过Telegram平台便捷地进行由机器人支持的交易,这些工具长期占据以太坊上“gas消耗”榜单的前列。此外,在像Friendtech这样的新兴社交应用中,机器人在初期获得人类用户的采用后也迅速介入,并可能无意间加速了市场的投机循环。

总的来说,无论是以盈利为目的(如MEV机器人,MEV即“最大可提取价值”)还是面向普通用户(如Telegram机器人工具包),机器人正在逐渐成为区块链上的优先用户。

尽管目前加密领域的机器人功能还相对简单,但随着大语言模型(LLMs)的发展,加密领域之外的机器人已经演变为功能强大的AI智能体(AIagents),其目标是能够自主处理复杂任务并做出明智决策。

在加密原生环境中构建这些AI智能体具有以下几项重要优势:

  • 内置支付功能:AI智能体可以存在于加密领域之外,但如果希望它们执行复杂操作,就必须具备资金获取能力。与传统方式(如银行账户或支付处理器Stripe)相比,加密支付系统在为AI智能体提供资金支持方面效率更高,同时避免了链下世界中常见的各种低效问题。

  • 钱包所有权:通过钱包连接,AI智能体可以拥有数字资产(如NFT或收益),从而享有加密资产固有的数字产权。这对于智能体之间的资产交易尤为重要。

  • 可验证的确定性操作:AI智能体在执行任务时,操作的可验证性至关重要。链上交易本质上是确定性的——要么完成,要么未完成——这种特性使得AI智能体能够更准确地完成链上任务,而链下任务则难以达到同样的确定性。

当然,链上AI智能体也面临一些局限性。

一个主要限制是,AI智能体需要在链下执行逻辑以提升性能。这意味着智能体的逻辑和计算会托管在链下,但决策仍然在线上执行,从而确保操作的可验证性。此外,AI智能体还可以使用像Modulus这样的zkML(零知识机器学习)提供商来验证其链下数据输入的真实性。

另一个关键局限性是,AI智能体的功能依赖于其工具的丰富程度。例如,如果你希望智能体总结一条实时新闻,它需要具备网络爬虫工具来搜索互联网。如果你希望它将结果保存为PDF,则需要为其配备文件系统。如果你想让它模仿你最喜欢的CryptoTwitter意见领袖的交易,则需要为其提供钱包访问权限和密钥签名功能。

从确定性到非确定性的角度来看,目前大多数加密AI智能体执行的任务都属于确定性任务。这意味着人类已经预先设定了任务的参数及其执行方式(例如Token交换的具体流程)。

加密AI智能体从早期的守护机器人(keeperbots)发展而来,这些机器人至今仍被广泛应用于DeFi和预言机服务中。而如今,AI智能体已经进化得更加复杂。它们不仅能够利用大语言模型(LLMs)实现自主创作(如Botto这类自主艺术家),还能通过Syndicate的交易云为自己提供金融服务。此外,像Autonolas这样的早期AI智能体服务市场也正在逐步形成。

目前,许多前沿应用正在展示AI智能体的潜力:

  • 智能钱包中的AI助手:Dawn通过其DawnAI智能体,为用户提供了一个多功能助手,能够帮助用户发送交易、完成链上交易,还能提供实时链上信息(如热门NFT的趋势分析)。

  • 加密游戏中的AI角色:ParallelAlpha的最新游戏Colony试图打造能够拥有钱包并进行链上交易的AI角色,为游戏增添更多互动性。

  • AI智能体的功能升级:AI智能体的能力取决于其所配备的工具,目前与区块链的交互仍处于初级阶段。加密AI智能体需要具备钱包功能、资金管理能力、权限控制、集成AI模型,以及与其他智能体交互的能力。Gnosis展示了这类基础设施的雏形,例如他们的AI机械体(AImechs),将AI脚本封装到智能合约中,使得任何人(包括其他机器人)都可以调用智能合约来执行任务(如参与预测市场下注),同时还能为智能体支付报酬。

  • 进阶版AI交易员:DeFi超级应用为交易者和投机者提供了更高效的操作方式,例如:当满足条件时自动定投(DCA);当Gas费用低于某个阈值时自动执行交易;监控新发行的MemeToken合约;以及智能化选择最优的订单路由,无需用户手动寻找接入点。

  • AI智能体的垂直化应用:虽然ChatGPT等大型模型适用于一些通用对话场景,但为了满足不同行业和细分领域的需求,AI智能体需要进行专门的微调。像Bittensor这样的平台通过激励机制,鼓励开发者训练专注于特定任务(如图像生成、预测建模)的模型,目标行业包括加密、生物技术和学术研究。尽管Bittensor仍处于起步阶段,但开发者已经开始利用其构建基于开源大语言模型的应用和智能体。

  • 消费类应用中的AINPC:非玩家角色(NPC)在大型多人在线游戏(MMORPG)中很常见,但在消费类应用中还不多见。然而,由于加密消费类应用的金融属性,AI智能体可以成为创新游戏机制的理想参与者。例如,开放AI基础设施公司Ritual最近发布了Frenrug,这是一种基于大语言模型的智能体,运行在Friend.tech平台上。它可以根据用户的消息内容自动执行交易(如买入或卖出密钥)。Friend.tech的用户可以尝试说服这个智能体买入自己的密钥、卖出他人的密钥,甚至想办法让Frenrug智能体以更具创意的方式使用其资金。

随着越来越多的应用和协议开始引入AI智能体,人类将通过它们作为进入加密经济的桥梁。虽然今天的AI智能体看起来还像是“玩具”,但未来它们将全面提升用户的日常体验,成为区块链协议中的关键利益相关者,甚至在智能体之间形成完整的经济生态系统。

AI智能体目前仍处于发展初期,但作为链上经济的核心参与者,它们才刚刚开始展现自己的潜力。

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