Artículos Relacionados con Agentes

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Tras recaudar 650 millones de dólares, Dragonfly opina que Crypto no está hecho para humanos

Tras recaudar 650 millones de dólares, Dragonfly Capital argumenta que las criptomonedas no fueron diseñadas para humanos, sino para agentes de IA. En un artículo, Haseeb Qureshi señala que, aunque su firma es una empresa de cripto, aún confían en contratos legales en lugar de contratos inteligentes para acuerdos, ya que el sistema bancario tradicional está adaptado a los humanos, con protecciones contra errores. Las criptomonedas, en cambio, son rígidas, propensas a errores humanos y carecen de mecanismos de recuperación. Qureshi sugiere que esto se debe a que la tecnología no está hecha para humanos, sino para máquinas. Los agentes de IA pueden operar con precisión, verificar transacciones y confiar en código determinista en lugar de leyes ambiguas. Además, el sistema legal actual no está preparado para participantes financieros no humanos, mientras que las criptomonedas permiten que los agentes de IA interactúen de forma autónoma, realicen transacciones y celebren acuerdos económicos sin intervención humana. El futuro implicará billeteras "autónomas" manejadas por IA, donde los agentes resolverán problemas financieros y negociarán entre sí, aprovechando la naturaleza siempre activa y descentralizada de las criptomonedas. Qureshi predice que, en una década, sorprenderá que los humanos alguna vez interactuaron directamente con las criptomonedas.

Odaily星球日报Ayer 05:14

Tras recaudar 650 millones de dólares, Dragonfly opina que Crypto no está hecho para humanos

Odaily星球日报Ayer 05:14

Desglosando la tesis de inversión "AI × Crypto" de a16z: Un repaso de 14 proyectos cripto necesarios para los Agentes de IA

Análisis de la tesis de inversión "AI × Crypto" de a16z: La blockchain como infraestructura clave para los agentes de IA A medida que los agentes de IA comienzan a actuar y realizar transacciones de forma autónoma, surge la necesidad de integrarlos de forma segura en la economía. La blockchain proporciona la capa de coordinación necesaria para que estos agentes se conviertan en entidades económicas confiables, abordando tres problemas centrales: 1. **Infraestructura para la colaboración:** La blockchain actúa como una capa de contabilidad y coordinación verificable, permitiendo que múltiples sistemas de IA colaboren de manera eficiente. Proyectos como **Covalent, Allora, Questflow, Gaia y Sentient** están construyendo redes y protocolos para la interoperabilidad y la rendición de cuentas entre agentes heterogéneos. 2. **Identidad y Confianza (KYA - Know Your Agent):** Los agentes necesitan identidades criptográficas y credenciales verificables para participar en la economía. Proyectos como **Billions, cheqd.io, Vouched.ID** y el estándar propuesto **ERC-8004** están desarrollando infraestructuras de identidad descentralizada para definir permisos, autorizaciones y responsabilidades. 3. **Micropagos y compensación justa:** La blockchain permite micropagos en tiempo real y basados en el uso, asegurando que los creadores de contenido sean compensados automáticamente cuando las IA utilicen su trabajo. **Catena Labs, x402 (KITE AI) y Alsa** están creando capas de pago nativas para que los agentes paguen por los datos, el contenido y los servicios que consumen. En conjunto, la tecnología crypto es fundamental para crear una economía de IA sostenible, abierta y equitativa, alineando los incentivos y asegurando la responsabilidad.

marsbit02/16 05:44

Desglosando la tesis de inversión "AI × Crypto" de a16z: Un repaso de 14 proyectos cripto necesarios para los Agentes de IA

marsbit02/16 05:44

Desde el mercado primario: Crypto × AI, un experimento de ilusión tokenizada

Resumen: El artículo analiza la intersección entre Crypto y AI desde una perspectiva de mercado primario, describiéndola como un "experimento de ilusión tokenizado". El autor, Lao Bai, retoma un análisis de hace dos años coincidiendo con un nuevo tuit de Vitalik Buterin (V神). Inicialmente, la visión predominante era "Crypto ayuda a AI" con tres pilares: tokenización de capacidad de computación (problemas de inestabilidad y falta de SLA comercial), tokenización de datos (fricción en la oferta y demanda especializada) y tokenización de modelos (activos no escasos y de rápida depreciación). Proyectos como la "verificación de inferencias" (ZKML, OPML) se consideran soluciones en busca de un problema real. Vitalik, en cambio, siempre favoreció más la visión de "AI ayuda a Crypto". Su marco actual, más maduro, se divide en cuatro cuadrantes: 1. **Infraestructura + Supervivencia:** Usar Ethereum (ZK, FHE) para permitir interacciones con AI sin confianza y privadas. 2. **Infraestructura + Prosperidad:** Ethereum como capa económica para agentes de AI (pagos, contratación, garantías). 3. **Impacto + Supervivencia:** Visiones cypherpunk con LLMs locales como escudo del usuario (auditar contratos, verificar transacciones). 4. **Impacto + Prosperidad:** AI para mejorar mercados de predicción y gobernanza de DAOs, amplificando el juicio humano. La conclusión es que, tras intentos fallidos de forzar que Crypto ayude a AI, ahora se encuentran puntos medios más prometedores en estas áreas, lejos de la simple tokenización o las "AI Layer1".

marsbit02/12 06:14

Desde el mercado primario: Crypto × AI, un experimento de ilusión tokenizada

marsbit02/12 06:14

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