加密領域的機器人正在成為加密經濟的 「一等公民」,如:AI 代理在加密領域的功能也逐漸增強,且前端應用增多。上述的案例就能印證這一趨勢。本文源自作者 Mason Nystrom 的專欄文章《Crypto AI Agents: The First-Class Citizens of Onchain Economies》,由 Panews 整理、編譯及撰稿。
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搜尋者(Searchers)部署像 Jaredfromsubway.eth 這樣的機器人,利用真人使用者對便利的渴望在 DEX 搶先交易。Banana Gun 和 Maestro 允許真人使用者通過 Telegram 的便利進行機器人交易,它們一直是以太坊鏈上 Gas 消耗大戶之一。 而現在,在 Friend.tech 等 「曇花一現」 的新社交應用中,機器人在該應用一經採用就加入了競爭,並且可能會無意中進一步推動投機飛輪。
所有這些都表明,無論是利潤驅動 (如 MEV 機器人) 還是消費者驅動 (如 Telegram botkits) 的機器人,正在成為區塊鏈上的優先使用者。
雖然到目前為止,加密領域的機器人還相當初級,但由於大型語言模型(LLM)的興起,加密領域之外的機器人已經開始演變成強大的 AI 代理,其最終目標是自主處理複雜的任務,並讓決策更加明智。
在加密領域構建這些 AI 代理增強幾個重要功能
- 原生支付:AI 代理可以存在於加密之外,但如果希望 AI 代理執行復雜的操作,他們就需要獲得資金。與讓 AI 代理訪問銀行帳戶或支付處理器(如 Stripe),或者處理鏈下世界中存在的絕大多數其他低效問題相比,加密領域為 AI 代理提供了有意義的改進。
- AI 代理錢包所有權:連線到錢包的 AI 代理將能夠擁有資產(例如 NFT、收益等),從而賦予代理所有加密資產固有的數位產權。 這對於代理之間的交易尤為重要。
- 可驗證的、確定性操作:當操作可證明時(即它們可以確保某些操作已完成),AI 代理將最有效。鏈上交易本質上是確定性的,要麼發生,要麼沒有發生。這意味著 AI 代理能更準確地完成鏈上任務。
當然,鏈上 AI 代理也存在侷限性。
一個侷限是,AI 代理需要在鏈下執行邏輯才能保持效能。這意味著鏈上 AI 代理將在鏈下託管其邏輯 / 計算以優化效率,但代理決策將在鏈上執行,從而允許可驗證的操作。重要的是,AI 代理還可以使用 Modulus 等 zkML 供應商來確保其鏈下資料輸入得到驗證。
另一個關鍵侷限是,AI 代理的有用性取決於所提供的工具。例如,如果您要求 AI 代理提供即時新聞的摘要,那麼 AI 代理的工具包中需要有一個網路爬蟲來抓取網際網路資訊,以執行任務。如果需要代理將響應儲存為 PDF,那麼檔案系統需要新增到工具包中。如果想要 AI 代理跟單交易您最喜歡的加密 KOL,AI 代理需要訪問錢包並獲得該錢包的金鑰簽名許可權。
從確定性到非確定性的範圍來看,大多數加密 AI 代理執行的是確定性任務。也就是說,真人對任務的引數以及如何完成任務(例如代幣交換)進行程式設計。
加密 AI 代理已從早期的 keeper 機器人(仍在 DeFi 和預言機應用中使用)發展到今天利用 LLM 的更復雜的代理,包括像 Botto 這樣的 AI 藝術家;AI 代理可以使用 Syndicate 的交易云為自己提供銀行服務;以及 Autonolas 等早期 AI 代理服務市場。
已經有各種令人興奮的前端應用
- 支援 AI 代理的 「智慧錢包」:Dawn 利用 DawnAI 提供 AI 代理,可以幫助使用者傳送交易、執行交易和其他即時鏈上洞察(例如 NFT 趨勢)。
- 加密遊戲代理:Parallel Alpha 的最新遊戲《Colony》旨在建立可以擁有錢包並相互交易的 AI 角色。
- AI 代理的增強工具包:AI 代理的好壞取決於工具包,與區塊鏈互動目前是一個新興領域。加密 AI 代理需要錢包、訪問資金、許可功能、整合 AI 模型以及與其他代理互動的能力。具體而言,Gnosis 展示了這個早期基礎設施的 AI 機制,將 AI 指令碼與智慧合約包裝在一起,這樣任何人(包括另一個機器人)都可以呼叫智慧合約來執行代理操作,同時還能夠支付代理商費用。
- 增強型 AI 交易者:為交易者和投機者提供進階操作的 DeFi 超級應用程式,包括:如果滿足條件 DCA 建倉(注:DCA 是 「美元成本平均」, DCA 建倉是一種減輕建倉風險的簡單方法); 當 Gas 價格跌破特定價格時執行交易;監控新的 Meme 代幣合約;確定訂單路由等。
- AI 代理的長尾:雖然像 ChatGPT 這樣的大型應用適用於某些通用的聊天,但 AI 代理需要針對許多行業、主題和利基市場進行微調。像 Bittensor 這樣的市場鼓勵 「礦工」 圍繞目標行業 (如加密、生物技術、學術界) 訓練特定任務的模型 (如影象生成、預訓練、預測建模)。雖然 Bittensor 剛剛起步,但開發人員已經在開源 LLM 的長尾之上使用 Bittensor 來構建應用程式 / 代理。
- NPC 消費者應用程式代理:NPC(非玩家角色)在 MMORPG 等遊戲中很常見,但在多人消費者應用程式中不太常見。然而,加密消費者應用程式的金融化性質使 AI 代理成為引入新型遊戲機制的優秀參與者。去中心化 AI 計算平臺 Ritual 最近釋出了 Frenrug,這是一個基於 LLM 在 Friend.tech 內部執行的代理,根據使用者訊息執行交易(購買或出售 key)。 Friend.tech 使用者可以嘗試說服代理商購買他們的 key、出售其他人的 key,或者嘗試讓 Frenrug 代理商以其他創造性的方式使用其資金。
隨著越來越多的應用程式和協議利用 AI 代理,真人將使用它們作為訪問加密經濟的渠道。雖然 AI 代理今天看起來像玩具,但在未來,AI 代理將增強日常消費者體驗,成為協議的關鍵利益相關者,並在它們之間建立整個經濟體。AI 代理還處於起步階段,但這些鏈上經濟體的一等公民才剛剛開始展示其潛力。
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