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Alvin
・2024/11/19
Chain of Thought 創辦人 Teng Yan 近期發表一系列認為爆紅的 AI 代理(agent)將會為整個 Crypto 產業帶來大規模普及的看法
以下內容經幣研團隊整理且編譯而成
AI 將成為推動加密貨幣進入主流應用的催化劑。加密貨幣一直被定位成科技領域中的怪咖。Crypto 與 AI 的結合也將確立加密貨幣作為核心基礎技術的地位。
許多加密項目現階段看似都因為找不到用戶,缺乏市場需求而苦惱,但一旦 AI 代理的大門打開,各種基礎建設以及加密產業中的新範式也將隨之到來,過去七年建設者所打造的各種應用包含 Layer 1、Layer 2 、DeFi、NFT 並不是在浪費時間,而是在為未來的 AI 代理時代打下良好基礎。
AI 的新技術開發棧(模型和應用)與傳統軟體非常不同,目前仍然是非常早期的孕育期,而加密技術也將有機會成為未來 AI 核心技術棧的重要組成—特別是在支付等方面。
在 GPT 都還沒誕生的 4 年前,沒有人能預見這一點,但筆者認為這段日子以來隨著 AI 技術的突飛猛進,他也看得更清楚,他將概述目前 AI 代理的現狀、加密貨幣如何融入其中?
如何看待代理人的未來,以及目前我關注的團隊。
名為 Luna 的可愛 AI 代理人在你耳邊低語 "...崇拜我"。
她永不疲倦,每週 7 天 24 小時向她的 54 萬 TikTok 粉絲直播。
這讓筆者想起那句老科技諺語:許多最重要、改變世界的科技創新,最初看起來都像玩具。many of the most important, world-changing tech innovations started out looking like toys
過去幾週我們能夠看到市場開始對 AI 代理產生興趣,點出了可能的潛在需求及大眾對這些 AI 代理的興趣。AI 代理已成為人類技術進步的有力象徵,體現了我們長期以來的科幻夢想和對更美好的未來所擁有的期望。
AI 代理現在有一種 90 年代互聯網剛出現的感覺—懷疑的人仍然很多,但用不了多久,從個人到企業,每個人都會有自己的 AI 代理,就像現在我們人手一台電腦一樣稀鬆平常。
對我來說,AI 代理人是一段可以獨立規劃、決策和行動的程式碼,無人為干預就能朝著目標持續努力。
是什麼讓 AI 代理人區別於過去的 "機器人"?主要有三點關鍵
推理和自我反思:代理可以審查自己的輸出、從錯誤中學習並隨時間改進
採取行動:它們與應用及 API 互動,在區塊鏈上進行交易,而不僅僅是生成文本
規劃:它們可以規劃並採取複雜的多步驟任務來實現目標
這些步驟在過去可能需要耗時一年左右才有可能實現,這都要歸功於 LLMs 在推理和規劃能力方面的快速進步—這些是人類歷史上從未擁有過的新型代理能力。
現在我們大多數人與 GPT-4 等 LLMs 的互動方式都很基礎:提出問題,AI給出即時答案。這就是心理學家 Daniel Kahneman 所說的 "系統1" 思維—快速、直覺和自動。
真正的飛躍將來自於能夠進行更深入推理和分析的 AI 代理,實現向"系統2"思維的跨越。這些代理不會只是遵循指令—它們會獨立解決問題,在沒有持續人類監督的情況下處理複雜任務。
想像一下:
你讓你的 AI 代理(也許配備了Coinbase AI 錢包)啟動一個盈利的電商業務。它識別利基市場、與供應商談判、建立代運營、建設你的網站並優化你的廣告—而你只需坐下來,喝咖啡,看著收入滾滾而來。
不想處理脾氣暴躁的客戶?沒問題—你的代理會管理客戶支持,做個性化推薦,甚至為你推銷更多產品給客戶。
我們將能遇見一個未來:AI 代理的數量將超過全球人口。很可怕,不是嗎?
我完全相信 AI 的未來不會被一個龐大、全能的代理人主導。
相反,我們正在走向一個多代理的未來,每個代理人都是專家,針對特定任務進行微調。簡單來說就是擴展 AI 更有效的一個方式。
這些專業化的代理人將協作處理更複雜的挑戰,釋放規模經濟效益。
人工超級智能(ASI)可能不會是某個單一的、神一般的實體。
相反,它可能會作為一個分散的、多代理系統出現,分布在數據中心並透握市場有所連接。
想想看:試圖做所有事情的大型通用 AI 模型資源密集且硬體要求高,使其不適合日常使用。建立在較小、經過微調模型上的專業代理可以在更多設備上高效運行並更快擴展。
以 Autonolas 的預測市場代理為例。一個代理人處理與預測市場協議的互動,而其他代理人搜索相關資訊並生成結果概率。另一個代理調整整個系統以保持一切順利運行。
其實這也是目前新創團隊最擅長的一件事,找到專才並釋放潛能
我在心理上將加密 AI 代理分為 2 大類
這些是可以在區塊鏈上自主運行並執行金融策略的 AI 代理,像是平常鏈上用戶時常接觸到的:量化交易、MEV 提取、預測市場和流動性挖礦策略的優化等。
它們監控鏈上數據,並按照一系列定義的策略採取行動以優化其目標 ( 如最大化收益 ) 。
我認為這將讓 DeFi 進化到下一個階段,由於其推理與規劃能力將比現在大多數協議使用的機器人更為複雜。
我們正在處於一個「每一個應用都能有 AI 代理實例」的寒武紀大爆發時刻,包含垂直、水平和面向消費者的不同面向。Felicis 的圖表顯示企業家如何將 AI 代理與幾乎每個行業進行整合。
以下有 3 個令人信服的原因,為什麼這些 AI 代理人可能會以某種形式使用區塊鏈
銀行在短期內不太可能向 AI 代理發放銀行帳戶或信用卡—KYC 要求使這幾乎不可能,而且監管變化需要時間。
這一點因為會有比人類更多的代理人而變得更加複雜,而且每個人可能控制多個不同的代理人。為每個代理人創建新的加密錢包是微不足道的。
像 Stripe 這樣的傳統支付系統收取固定費用的方式使小額支付不切實際。退單是另一個令人頭疼的問題,為小額、頻繁的交易增加了摩擦成本。
加密貨幣可以透過實現低費用、即時支付的方式讓用戶無需擔心退單來提升效率—非常適合代理之間的互動和"按提示付費"模型。
區塊鏈具有即時共享狀態,不像銀行有延遲的分類帳系統。
來自 Coinbase 負責鏈上代理(onchain agent)業務的 yugacohler 點出了類似的應用場景
7 reasons AI Agents will use crypto instead of credit cards:
— yuga.eth 🛡 (@yugacohler) October 28, 2024
1. Instantaneous onchain settlement vs. slow T+2
2. Micropayments require arbitrarily small denominations, two decimal places not enough
3. Multiple agents require fund segregation - credit cards are a headache;…
人工智慧代理將使用加密貨幣而不是信用卡的 7 個原因:
即時鏈上結算與麻煩的 T+2 結算
小額支付要求任意小面額,小數點後兩位遠遠不夠
多張信用卡會讓你很頭痛;多個錢包卻不會,多個代理需要做資金隔離動作
PCI 合規性使得信用卡 API 變得非常困難;@CoinbaseDev 能讓你業務順利又容易
智能合約允許任意複雜的交易,這是法定貨幣不可能實現的
加密貨幣可以防止詐欺性退款,對商家來說是一個巨大的痛點
無需許可的錢包創建模式、更簡單上手的入口意味著能輕鬆吸引更多用戶使用
在多代理人生態系中,專業代理人需要標準化協議才能有效互動。
可組合性:區塊鏈的開放標準和互操作性將可以實現代理人之間的無縫通信。鏈上服務的程式碼和數據是開放和統一的,因此代理人可以理解和互動而無需 API。
這些 AI 代理人可以形成分散的服務網路,每個都專門處理不同的任務。它們共同形成一個無需中央控制運作的互聯網 AI 經濟。
在一個有數百萬代理人的世界中,我們如何決定信任哪些代理人?加密技術將使分散式信譽系統成為可能,AI 代理可以根據其鏈上交易歷史和行為建立和維持信任。
我們可以預見鏈上的 DID 系統將從這時候開始爆發。
由於幻覺,AI代理人可能在野外失控。加密的確定性協議提供了一個穩定框架,確保代理人在預定參數內運作並降低意外行為的風險。
可審計性和透明度:區塊鏈確保 AI 代理人進行的任何交易都可以獨立驗證,提供額外的安全和問責層。特別是在涉及金錢交易時是非常重要的。
與此相輔相成的一點是:AI代理人可以徹底改變用戶與區塊鏈的互動,使 Web3 更加用戶友好,提升應用的易用性
透過自動化複雜流程並使用自然語言進行互動,AI代理人可以簡化整個加密體驗,加速加密貨幣的採用。
當然,我們仍處於早期。現在 AI代理就像一個企業中雄心勃勃的實習生—充滿潛力但實際運作上仍有些粗糙。
LLMs 傾向於產生幻覺。在連續任務中,即使一個小錯誤也可能演變成更大的問題。
每步 10% 的失敗率可能看起來不多,但在十個步驟中,這加起來就是 65% 的失敗機率(1 - 0.9^10)。由於 AI 代理在與 API 互動或運行區塊鏈交易時經常依賴完美語法,即使一個小錯誤也可能使整個過程偏離軌道。
有一些方法可以減少幻覺,比如檢索增強生成(RAG),它允許 LLM 在生成響應時對照知識庫進行檢查。但目前的技術要做到完美還有很長一段距離。
目前我們可以看到,大多數 AI 代理仍然只是很酷的演示。
筆者認為,就像是創建一個令人印象深刻的影片,作為展示當一切順利時代理能做到什麼事,這一個過程是容易的,且已經對大部分民眾來說像是魔法一般。
但創辦人在將華麗的演示擴展到實際、實用的自主代理時則會面臨真正的挑戰。
問題就是現實世界非常混亂,充滿了即使是最聰明的 AI 也會出現問題的特例。
達到 99.x% 準確率是終極目標,但實現這一目標需要毅力和大量的測試開發。這也是為什麼評估是至關重要的,我們會開始看到 AI 代理犯錯,背後將允許代理自行調整程式碼或提示以穩步提高特定用例的準確率。
接著是區塊鏈技術上的問題。AI 代理人在這裡面臨重大障礙—可擴展性問題、有限的工具和缺乏代理之間標準化的通訊方式。像以太坊和 Solana 這樣的主要 Layer-1 並不是為實時、多代理互動而建立的運作環境。
這意味著需要從零開始建立新的基礎設施來支持去中心化未來的 AI。
不是所有東西都屬於鏈上。事實上,當涉及到重計算(heavy computation)或與外部系統互動時,由於區塊鏈的成本和性能限制,鏈下通常是更明智的選擇。
當中的魔力在於如何利用兩個世界(Crypto x AI)最佳特性的方式—在重要的地方使用鏈上,在需要的地方使用鏈下。
筆者團隊一直在追蹤在 AI Agent 領域持續開發的加密 AI 新創團隊,數量相當可觀。以下是一些引起筆者興趣的項目
目前,鏈上 AI 代理最自然的起點是在 DeFi 領域—想想交易機器人、收益優化器、自動化對沖基金,甚至是發行自己的迷因幣的 AI 代理。考慮到 DeFi 仍佔據鏈上交易價值的大部分,這是有道理的。
AI 代理人帶來的一個關鍵區別是個性化。
以傳統 DeFi 策略庫為例。你和其他匿名用戶一起存入資金,一個量化天才用他的交易算法運營金庫。但這是一刀切的方案。有了 AI 代理人,你就是個人客戶。代理人會了解你的資產、風險承受能力,並為你量身打造策略。
聽起來就是我們在銀行會遇到的理專,只不過現在全部都是靠著數據運作,一切更加輕鬆簡單
主要項目包括:
Spectral Labs — 幫助用戶使用自然語言創建和啟動自主鏈上代理和智能合約,無需編寫程式碼。目前已發幣 $SPEC,目前市值 1.3 億美元,FDV (全稀釋估值)為10億美元。
Almanak — 為 DeFi 代理人構建量化交易技術棧,一個以代理為中心的平台,用於優化和部署金融策略。使用蒙特卡羅模擬技術分析市場行為並優化交易策略。
AIFiAlliance — 11個團隊在 DeFi 和 AI 交叉領域的合作。我發現這些聯盟很有趣,因為這是開始為新興行業制定標準的一種方式。
越來越多的加密 AI 團隊正在開發框架,彌合鏈下和鏈上環境之間的差距,實現去中心化的多代理互動。
主要項目包括:
Wayfinder — 鏈上代理人的"Google地圖",允許它們導航區塊鏈執行任務。這是由 Parallel 團隊構建的。你可以質押 $PRIME 代幣來賺取 $PROMPT(Wayfinder 的未來代幣)。內部 alpha 測試正在進行中。
TheoriqAI — 這是風投最青睞的 AI 代理基礎設施的種類代表,促進 AI 代理集體的協調運作。允許用戶透過 AI 代理市場構建、部署和賺取收益。
Autonolas — 使用開源框架和代幣經濟設計構建多代理經濟。我們最近寫了一篇關於 OLAS 的深度分析。
這個類別可能會最快起飛—面向消費者和娛樂驅動的產品總是更容易採用,而且如果代理人失控的風險也較小。事實上,正如我們在 Truth Terminal 中看到的($GOAT 迷因),一點幻覺甚至可能增添樂趣。
主要項目包括:
Virtuals_io — 專注於遊戲的 AI 代理平台。與那些匆忙推出發幣平台以利用 AI agent 趨勢的團隊不同,Virtuals 已經構建其技術棧超過兩年。Shoal research 對他們進行了深入研究。
CreatorBid — 創建和代幣化可以自主創建和分享社交媒體內容的 AI 名人。我認為我們很快就會在加密 Twitter上看到擁有100萬+粉絲的 AI 代理 KOL。
還有一波將 AI 代理作為新範式的草根級實驗出現在幣圈中。雖然這些實驗通常持續時間較短,但它們產生的化學效應將為未來的開發團隊提供各種寶貴經驗。
tee_hee_he 由 Nousresearch & Flashbots 推出,是一個真正自由的自主代理。其 Twitter 憑證被鎖定在可信執行環境(TEE)中,只有在七天後才會釋放—確保在此期間沒有人為干預可以影響代理人。
First AI agent with provable autonomy via TEEs - owns its Twitter/ETH accounts with zero human access possible
— Tommy (@Shaughnessy119) October 30, 2024
Humans locked out for a full week
Follow: @tee_hee_he
An experiment by @NousResearch (h/t @karan4d) and Flashbots (Teleport)https://t.co/FK1ThwrzpH
ai16zdao 是在 Daosdotfun 上推出的投資基金,接受 discord 成員關於購買哪些代幣的意見,並根據他們的"alpha calls"給予信任分數。
Aether 是 Farcaster 上的一個 AI 代理,可以自主給其他用戶打賞,推廣代幣(HIGHER)並發布 NFT,現在其國庫擁有超過 15 萬美元的資金。
it’s becoming clearer that onchain social apps (e.g., @farcaster_xyz, @zora, @paragraph_xyz, @drakulaapp) will become natural homes for this new generation of AI agents. over the weekend, i subscribed to Aether's @hypersubxyz 🤖
— winnie (@winnielaux_) October 28, 2024
aether (created by @anquetil) is a… pic.twitter.com/Xk5wyPje9E
遊戲是 AI agent 的完美遊樂場。Ai Arena_ / ARC Agents 利用人類玩家訓練 AI 代理複製他們的遊戲行為,產生更智能的 AI 對手並改善遊戲中玩家的活躍度與流動性。
筆者表示,他也在關注 Coinbase 最近推出用於創建具有加密錢包的 AI 代理的模板,可以讓用戶執行簡單的鏈上交易。
鏈上 AI 代理的成功與 AI 產業的整體進展密切相關。我們仍在與多步推理和減少幻覺等問題作,這些問題會絆倒一般的 AI 模型。但隨著 AI 的改進,這些代理的可行性也會提高。
好消息是 Epoch AI 認為 AI 擴展至少可以持續未來五年。軟體正在以我們前所未見的最快速度發展。這意味著我們今天面臨的障礙只是通往更大目標的暫時路障。
加密貨幣將成為這個代理人未來不可避免的一部分。
1/ Can AI scaling continue through 2030?
— Epoch AI (@EpochAIResearch) August 20, 2024
We examine whether constraints on power, chip manufacturing, training data, or data center latencies might hinder AI growth. Our analysis suggests that AI scaling can likely continue its current trend through 2030. pic.twitter.com/6xU0bTAvB8
備註:AI Scaling - AI 擴展:透過增加模型大小、訓練計算量和資料集大小,可以顯著提升語言模型的效能
Alvin
熱愛充滿變動與挑戰的環境,保持學習熱忱與輸出習慣
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