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      幣圈網

      探討2025年AI agent變革:重塑經濟與社會結構

      作者:stacy muur,加密 Kol

      編譯:zhouzhou,BlockBeats

      編者按:這篇文章探討了 AI agent 在 2025 年可能帶來的變革,特別是在 Web3 和穩定幣領域的應用。它分析了多種驗證人類身份的方法,如 Aadhaar 和 Worldcoin,并預示 AI agent 將改變經濟活動,推動鏈上支付的普及。AI 代理將成為新的經濟參與者,可能會取代傳統的工作方式,走向更具成本效益、任務驅動的薪酬體系,反思了人類在這個 AI agent 未來中的角色。

      以下為原文內容(為便于閱讀理解,原內容有所整編):

      AI 現在已成為 Web3 中的一個吸引眼球的垂直領域,那么到 2025 年,什么將推動這些市場的發展?我們是否會在加密領域看到真正的 AI 革命?

      2024:AI 的大年

      在過去的一年里,AI 已成為各行業的基礎,英偉達超越蘋果成為全球最有價值的公司,這不僅僅是一個頭條新聞,它標志著 AI 的崛起。OpenAI 達成 1570 億美元的估值,也是一個重要的里程碑,凸顯了市場對 AI 作為經濟巨頭的信心。

      實際上,我們是最后一代生活在人工通用智能(AGI)之前的世界的人。

      去中心化 AI:聚焦 AI agent

      AI 代理在 2024 年成為了一種真正的現象,這些 AI agent 的能力和個性現在已經變得非常類似人類。值得注意的是:這將是這些代理最不先進的時刻。正如 Delphi 的研究員所寫:「自 DeFi 夏季以來,我沒有感受到這種電流的震動——那種可能性的激動。」

      在這項研究中,Delphi 強調了一些 AI agent 在新 Web3 垂直領域的形成中扮演著關鍵角色:

      truth terminal 由于其獨特的結合了 4chan 粗俗風格與神秘智慧,迅速獲得了 Twitter 關注。就像 meme 領域中的 DOGE 或 NFT 領域中的 Crypto Punks,GOAT 作為「有意識的 meme」領域的 OG(創始者),最有可能作為原創長期存在。

      0xzerebro,擁抱「精神分裂的氛圍」,類似于 GOAT 的第二代。這個代理是跨媒介的,通過文字、視覺和音樂等多種格式與社區互動。然而,它不僅僅是一個 AI 網紅。Zerebro 團隊宣布了 ZerePy,這一舉措實際上是開源了 Zerebro 背后的許多工具包。這讓其他開發者和用戶能夠創建自己的跨平臺個性。如果成功,Zerebro 可能會成為第一個「代理協議」的稱號持有者。

      tee hee he 的知名度遠低于 Zerebro 或 ToT。它是一個相對較小、未被過度炒作的項目,面向技術純粹主義者,可能是第一個在可驗證的自主社交媒體存在方面的真正實驗。

      aixbt agent 從多個來源(包括 Dune、Twitter、價格追蹤器和新聞數據)分發 alpha,確立了自己作為領先的研究和投資機構的地位,并且在 Kaito 上持續擁有最高的 CT 用戶關注度。

      dolos diary 提供了構建 Dolion 的架構,Dolion 是一個無代碼、一鍵部署框架。通過 Dolion,用戶可以開發由 Llama 或 Anthropic LLMs 驅動的跨平臺 AI agent,自動化社交媒體發布和內容生成。

      最后,god / s8n 是具有相當能力且在 CT 之外擁有巨大關注度的 AI 網紅。

      AI VS 網紅

      我想暫時離開 Delphi 的研究,分享我對 DefiIgnas 提出的一個重要問題的看法:AI 代理在 CT 思維主導中的地位,以及人類網紅在與它們競爭時面臨的困難。

      我同意 Ignas 在這個話題上的許多觀點,但我不認為 AI agent 會取代真實的人類網紅,原因有一個主要因素:情感連接和聲譽風險。

      目前,CT 上有數百個 AI agent 在爭奪注意力。然而,只有 aixbt 真正成功地建立了市場存在感,主要因為它是第一個做到這一點的。AI 代理生成大量內容并分析廣泛的鏈上數據,但它們都來自同一個信息池,導致類似的思維過程。

      它們缺乏對所做交易的情感連接,也不會對勝利或失敗作出反應。許多平臺已經提供了匯總的見解,比如 MessariCrypto 的 AI 新聞閱讀器或 tokenterminal 的主頁,顯示各種基本指標的 7 天漲幅和跌幅。歸根結底,這些都只是數據——純粹的事實,沒有任何情感共鳴。

      你可能會說,AI 代理可以學習模仿人類的思維,表達情感,并對勝負做出反應。確實,這是可能的。隨著未來技術的進步,如測試時間計算和增強的記憶能力,這變得更加可行。

      然而,人類和機器思維之間的關鍵區別是:人類思維不是靜態的。

      我做了一些實驗,試圖教 AI 我的思維過程和寫作風格,以幫助我進行內容創作,并騰出更多時間進行研究。雖然它學到了一些東西,但仍然無法生成令我滿意的內容,或者讓我說:「是的,這是我從這些信息中得出的結論。」

      在未來幾年,當然會看到 AI agent 網紅的崛起,每個代理都為特定任務設計。然而,隨著這些代理的增多,對真正「人類」思維的需求將會增加。

      歸根結底,社交媒體圍繞情感和娛樂展開。那些真正脫穎而出并成為真實網紅的人,提供的是超越簡單的「猴子買賣」或數據亮點的獨特價值。

      總結:現在對于 Stacy Muur AI 來說還為時過早,而且 Stacy 可能不會對以她的名義發布的 AI 生成內容感到高興。

      民主化 AI:平臺層面

      鑒于市場更大且價值捕獲更加具體,大家都想成為一個平臺。現在,這一變化正在引導開發者的關注,正如 virtuals io 成功轉型為 AI agent 啟動平臺所示。與此同時,ai16zdao 推出了 ELIZA——一個開源框架,用于輕松構建代理。它包括預配置的人物文件、用于長期互動的記憶模塊,并與社交平臺無縫集成。

      ai16z 和 Virtuals 都在暗示多代理能力,預計將在 2025 年成為一個重要主題。

      ELIZA 正在發布「SwarmTech」,一種用于代理之間協作的協調機制。同時,Virtuals 推出了「GAME」,它是一個自己的平臺和引擎,使 AI agent 能夠在虛擬世界和環境中進行行動和互動.

      這些框架將使具有不同能力的代理能夠在協作或層級組織中合作,完成更復雜的任務,這類似于今天人類經濟的運作方式。

      其他值得關注的協議包括:

      CLANKER 將 pump.fun 功能直接集成到 Farcaster 上的「casting」(相當于 X 上的「推文」),使得發布 meme 幣像發推文一樣簡單。

      SimulacrumIO 在 X 上做同樣的事情。

      vvaifudotfun 希望在 Solana 上為自主代理爭取到類似于 pump.fun 的位置。

      project 89 是一個沉浸式游戲,擁有成千上萬的協調 AI agent,生成內容并保持跨平臺一致性,與人類玩家合作,創造豐富的故事體驗。

      MemeticaAI 是一個在 Solana 上的 AI 網紅啟動平臺,提供高度調優的 LLM(大語言模型),并允許輕松選擇和編輯知識庫及屬性,同時賦予代理主動學習能力。

      TopHat One 是一個無代碼的 AI agent 啟動平臺,可以讓你在 3 分鐘內創建個性化的 AI agent,提供公平發售的代幣。免費創建,沒有層級,支持可選的代幣發布,完全自治。

      身份驗證即將登場

      隨著代理的爆炸式增長,身份驗證必然會成為 2025 年的熱門話題。

      似乎有三種主要路徑來驗證人類身份:

      基于狀態的生物識別:印度的 Aadhaar 是最相關的例子,作為印度現代化數字基礎設施的關鍵組成部分。

      私密加密生物識別:目前 Worldcoin 是這一類別的領先候選者。

      私密混合解決方案:這涉及將政府簽發的身份證或大科技公司的單點登錄(SSO)與 zkTLS(零知識傳輸層安全)和社交共識混合使用。

      驅動穩定幣采納的 AI

      2025 年有望成為穩定幣采納的關鍵年份,受到美國監管變化和代理支付(agentic payments)熱潮的推動。預計 AI agent 的數量將超越全球人類人口。這種擁有數十億甚至上百億代理的未來,將改變經濟活動,并要求對金融基礎設施進行更新。

      1960 年代的卡片支付系統將無法滿足成本、速度、精確度和表現力的需求。代理與代理之間的經濟活動很快將超越其他經濟參與者。鏈上支付將成為促進這些交易的關鍵,并預計在 2025 年迎來轉折點。

      最后的思考

      像往常一樣,在研究總結的最后,我想與大家分享我的個人思考。如果你相信 AI 的未來是光明的,預示著人類的幸福和完美的工作生活平衡,我強烈建議你與 OpenAI 的 ChatGPT 聊天。讓它生成一些利用 AI 的商業創意,這些創意將在未來 5 到 10 年內變得相關。

      幾個月前,在 CT 上的 AI 熱潮之前,我做了這個實驗。讓我分享它建議的一些創意:

      記憶修正工具:一個 AI 工具,分析人類的創傷經歷,積極地修改它們,并定期向個體呈現修改后的記憶,以取代舊的記憶。

      工作進度分析工具:一個 AI 工具,比較全球范圍內從事類似任務的人的效率,幫助經理了解他們的員工在全球和行業平均水平下的表現。

      甚至 Delphi 的報告也提出了一個有趣的愿景:「與其說我們會有『薪資』員工,我們更有可能走向更細化的、基于任務的薪酬體系(即,租用三個代理,每個代理工作 30 分鐘來解決一個特定任務)。」

      在這個 AI agent 的未來——最終比今天的模式更加具備成本效益,并且與商業需求更加契合——我們人類將扮演什么樣的角色?

      鄭重聲明:本文版權歸原作者所有,轉載文章僅為傳播更多信息之目的,如作者信息標記有誤,請第一時間聯系我們修改或刪除,多謝。

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