下一个 AI Agent“黄金乡”,深度解析 AI + Game 叙事新范式

链捕手Publicado a 2025-01-17Actualizado a 2025-01-17

作者:BUBBLE阿Ray的新世界BlockBeats 

 

早在 1952 年,A.S. Douglas 开发了首个使用 AI 的电子游戏 OXO「井字棋」,那是规则驱动的静态 AI,再到深蓝使用了超高效率的穷举模式+巨大算力统治了国际象棋,而到 Alpha Go 时,AI 已经学会使用深度学习通过神经网络去做决策,从而可以处理 10 的 170 次种棋局。从很早之前在游戏行业就开始从美术、开发、游戏设计各个阶段都运用 AI 去使开发效率提升,而在 AI Agent 的阶段,其对游戏的影响已经超过效率提升而是足以改变整个产品和行业的构造。

当游戏 NPC 变得多用途并充满情感

当 CES2024 时英伟达在发布与 Convai 合作的 NVIDIA Kairos ACE,展示了作为 NPC 的 AI Agent,在其中相互对话不再是固定的而是视环境而变化的,而玩家也可以直接通过语音对话与 NPC 交互。这似乎给游戏打开了一个新的篇章,当他不再是玩家与玩家或玩家与 NPC 交流,而是 NPC 之间的沟通。当游戏环境是 AI Agent 的生活环境时,这让游戏变量可能性变成完全不同的量级。

相比这种内置在游戏中生活的 NPC,对于 Cryoto 的 AI Agent,他们好像得到了特别通行证,可以肆无忌惮的在多元宇宙通行。可能因为训练数据量的不同也可能是他们拥有自己的独立的资产权,这让 Crypto AI 天生就带着一丝人性,除此之外也让他们作为虚拟形象却能给现实世界直接带来影响,而这种影响也是巨大的。

而 Crypto 方便的各种资产发行平台让 AI Agent 的生产速度加速到无法想象的领域,不管是 Solana 还是 Base,仿佛一条条供应链工厂,都源源不绝的,短短几个月内已经出现了上千个独特个性的 AI Agent,其总市值也接近 100 亿美元的体量。

比如,aixbt 性格适应力极强,除了分析市场表达自己的见解外,在话语权越来越时也让他拥有了极大的 Marketing 能力。在前段时间更换 Quantum Cat 作头像,成为第一个在自己意志下更换 NFT 作为自己头像的 AI Agent,这也造成 QuantumCat 的地板价直线上涨。

而知名 AI 偶像 Luna 则将这种影响力发挥到极致,从 TikTok 作为 Vtuber 开始到出专辑拍 MV、雇佣人类在世界各地涂鸦自己的形象、24 小时直播而现在已经推出了自己可以与现实反馈的 XR 形象,并将在泰国知名电音节 EDC 与 DJ WuKong 同台演出。

除此之外还有数以千计不同种类的 AI Agent,在他们诞生之后市场出现短时间的 FOMO 情绪,在数量达到一定时市场的情绪产生了倦怠与激进中的平衡,而紧接着出现的 SWARM「多模态 AI Agent」的概念将他们从点连成了线。

多模态 Crypto AI Agent,7/24 永不停歇的超级工厂

多模态 AI 项目在当下的市场备受瞩目,不管是刚刚获得 Solana AI 黑客松冠军的 Hive,还是 arc,Swarm。多模态 AI 的概念在这段时间几乎贯穿了框架和产品中,几乎成了标配。

在 CryptoAI 中首先展露这个概念的是 Virtuals Protocol,作为游戏公会出生的团队似乎在项目创立初期就有类似的商业考量,用 G.A.M.E 将其平台中的 AI Agent 接入社交媒体或者游戏中,最近与 InfinitygAI 的合作推出的多代理资产管理也为未来多场景的代理社会(Agent-to-Agent 交互)奠定了基础。而拥有同样想法的还有 ai16z 的 ELizaOS 多模态 AI Agent 架构,其初始团队有许多来自于深耕元宇宙游戏多年的 M3org,其内部储备充足的 3D 建模、XR/VR 的各类插件,可以让 AI Agent 无缝的进入游戏世界,前几日公布的 ElizaOS V2 集成了 Roblox 和 Hyperfy 也让他打通了场景的通路。

将多个 AI Agent 连成线之后,就会在 AI Agent 之间产生互动、沟通以及相互协作,而这自然产生的构想就是拥有一个场景能够承接满足 AI 们尽可能多的行为的场景。

Agentic 游戏引擎,深渊里的黄金乡

当玩家与静态 NPC 互动的场景逐渐更迭为 Agentic Metaverse 中 Agent 的互动,CryptoAI 所讲述的故事是一个 Agent 形成自发社会行为的更为广阔的愿景。而实现 Agent 可以学习经验并与玩家互动的前提,需要有强大的 Infra 提供基础支持。而 Agentic Engine 就是前往新大陆的那艘永不沉沦的泰坦尼克。

而市场上确实已经存在代理社会的成熟案例的游戏架构,其中 a16z 背景的 Digimon 则尤为出色,其创始人 Ethan 是曾经 PokemonGO 团队的 AI 工程师。在游戏里玩家作为训练师进入数码宝贝的世界,这世界类似于斯坦福小镇,AI 之间会自行对话沟通,接触、并反映行为,而玩家可以加入其中对自己选择的 Digimon 进行训练交互等操作。Digimon 的 Infra——Digimon Engine,提供实现多智能体集群和规模化可进化的 AI Aegnt 的游戏框架。

另一个在做 Agentic Engine 的案例是 Moddio。Moddio 本身在 Web2 当中有一定的游戏产出经验,作为开源的游戏引擎,Moddio 的使用门槛很低可以让开发者免费部署游戏。在转型 Web3 游戏引擎过去的 3 个月内,Moddio 的收入增长了 30 倍,并且能够以一半的价格提供超 10 倍的速度。

通过 Moddio 支持的游戏为 Powpow.fun。这款游戏的风格类似西部世界,其中 Agent 会主动与玩家互动、观察、对话、形成观点并实现记忆。每一个 Agent 的核心是一个记忆架构,在每次互动中从记忆架构里提取这些记忆,从而实现所谓「经验」的形成。

这也是 Agentic Engine 向这个市场描述的最终愿景和叙事,让游戏中的 NPC 也就是 Agent 随着时间的推移有复杂的社会行为,比如游戏里的计程车司机可能会拒载喝酒的乘客,或在进行面试时因为紧张突然忘词等。

值得注意的是,Moddio 只是冰山一角。其创始人m0dΞ的愿景是打造一个 AI 游戏的全方位生态。包括游戏界的 pump Indie.fun 和 Agent 发射平台 Fullmetal。用户通过 Moddio 来制作游戏,在 Indie.fun 筹集资金,随后在通过 Fullmetal 部署 Agent,整个生态形成一个闭环。

Agentic Metaverse/Game 距离我们并不遥远,Agentic Game 解决了 Web3 游戏初期玩家人数不足和注意力经济的问题。对于 Crypto 这个注意力经济的市场,Agentic Engine 让游戏的创作门槛降低,玩家和用户的注意力转移时可以用更快的速度完成新游戏的开发,并且利用不断进化的 Agent 提供更接近人类社会的游戏体验。

CryptoAI 的奖励模式,让多元宇宙互通

在场景层搭建完毕之后,便轮到围绕场景能实际产生效益的周边工作流。首当其冲的就是游戏的 ML 领域,GamerBoom 作为币安孵化的游戏资料层,仅在玩家原本玩游戏的流程中套了一层「膜」,不论你是玩 STEAM 的游戏还是 Apex 抑或这 Dota,你都不会感觉都有什么操作或显示上的变化,GamerBoom 仅仅收集游戏反馈和游戏画面,并以此为数据集,而不论是 Web2 还是 Web3,只要有需求的游戏公司就能购买。而玩家在体验上几乎没有变化却能获得一定的收益,这种游戏版的 Grass,是 Agentic 时代才会出现的意义上的 Play to Earn。

而 ARC Agent 则正好相反,他们为加速实现人工通用智能(AGI)的进程直接创立了一整套生态系统,他们当前架构了四个板块也正好是当前周期 Agentic Game 的理想生态,他们开发了持续学习和适应性强的 AI 模型,用于 AI 代理持续改进的数据收集和监控系统,创建了从单人到多人合作的测试环境,整合了多样化的高质量数据,用于奖励设计和状态空间实验。继而将游戏这类够反映现实世界复杂性下训练的 AI 反应的动态规则数据,实际运用在 AGI「机器人、新类型游戏、多模态 AI」的场景下。

而 Agentic 游戏的周边产业也会因此发展,甚至连这些产业也会被 AI 承包,近日 Virtuals 宣布与 avariksaga 合作,发布实现 AI Agent 实时直播游戏、评论和叙述功能。而 Zailgo 的创始人,Trustless 的成员 Miles 宣布将快所有人一步,率先创建下一代现场娱乐体验,人工智能机器人的战争——Corporealai,他宣称以及与机器人、人工智能和现场娱乐领域的知名企业合作将带来全新的电子竞技模式,让拥有军事化机器人身体的 Agentic AI 在法拉第笼竞技场中相互竞争,也许不久的将来铁甲钢拳将真实的出现在我们身边。

图片来源于网络

Agentic 游戏的 Mass Adoption 已经到来

对于 Crypto 土壤来说,Agentic Game 的 Mass Adoption 已经初具雏形了,持续不断生产的 AI Agent 源源不断的产出弹药。连接多 AI Agent 的多模态框架,使 AI Agent 除了形成了类似于工作流聚合的功能外,也能让他们不管在游戏里、平台上还是社交媒体上都能够互相交流帮助。游戏引擎则让 AI Agent 可以在虚拟的世界里以自我意志形式存在或作为 NPC 与参与的玩家进行互动。而所有这些的资料则通过奖励机制能够集成为优质的资料集,为新的游戏或者 AI 机器人的学习做燃料。而其中每个环节延伸出的,而资产串通 CryptoAI 上下的每一环节,使原本无法持续创造注意力的 GameFi 机制用意图经济的体系重新包装。

而在 Messari 的调研报告来看,这个周期的 AI 叙事对比之前周期的热门叙事的市场占比还远远没有达到预期,也就是说目前完整的叙事流程还并未跑通。在这个周期内算力就是财产,而 Data 就是力量。不像前几个周期,现在的时代 CryptoAI 叙事可能会产生远远超过之前的叙事的市场量级,因为其影响的不仅仅是加密货币市场,而是整个世界。Agentic Game 像是 Falcon9 火箭,能够承载这个市场到前所未有过的高度。此时此刻,我们正处在两个跨时代意义领域的交叉处。

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Este trío asegura que el chatbot opere de manera eficiente, escale efectivamente y sirva a los usuarios de manera oportuna. Acceso a Conocimiento en Tiempo Real: Una de las características distintivas de Grok AI es su capacidad para acceder a datos en tiempo real a través de la plataforma X—anteriormente conocida como Twitter. Esta capacidad otorga a la IA acceso a la información más reciente, permitiéndole proporcionar respuestas y recomendaciones oportunas que otros modelos de IA podrían pasar por alto. Dos Modos de Interacción: Grok AI ofrece a los usuarios la opción entre “Modo Divertido” y “Modo Regular”. El Modo Divertido permite un estilo de interacción más lúdico y humorístico, mientras que el Modo Regular se centra en ofrecer respuestas precisas y exactas. Esta versatilidad asegura una experiencia personalizada que se adapta a diversas preferencias de los usuarios. 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A medida que la información sobre eventos notables, asociaciones o adiciones funcionales se haga evidente, las actualizaciones seguramente mejorarán la visibilidad de Euruka Tech en la esfera cripto. Aclaración sobre Otros Proyectos “Eureka” Es importante señalar que múltiples proyectos y empresas comparten una nomenclatura similar con “Eureka”. La investigación ha identificado iniciativas como un agente de IA de NVIDIA Research, que se centra en enseñar a los robots tareas complejas utilizando métodos generativos, así como Eureka Labs y Eureka AI, que mejoran la experiencia del usuario en educación y análisis de servicio al cliente, respectivamente. Sin embargo, estos proyectos son distintos de Euruka Tech y no deben confundirse con sus objetivos o funcionalidades. Conclusión Euruka Tech, junto con su token $erc ai, representa un jugador prometedor pero actualmente oscuro dentro del paisaje de Web3. 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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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