Coinbase:AI 代理表现回落,是因为之前被高估了吗?

链捕手Publicado a 2025-02-12Actualizado a 2025-02-12

原文标题:Advancing Agentic AI

原文作者:David Han、David Duong,Coinbase

原文编译:邓通,金色财经

 

摘要

· 人工智能代理已成为人工智能 x 加密领域最有前途的叙述之一,但由于技术的快速发展和代理的大量扩散,该领域仍处于起步阶段且难以驾驭。

· 投资者对人工智能代理的兴趣主要体现在两个方面——启动和托管代理的核心基础设施以及单个代理本身。

· 我们认为,由于加密领域的人工智能代理领域功能不断丰富,未来具有巨大的增长空间。然而,至少目前而言,对人工智能代理的期望可能会超过技术本身的发展。

AI 代理不仅在加密领域,而且在更广泛的技术领域也已成为一个革命性的主题。能够分析市场新闻源或其他外部数据并做出实时决策的自主实体的概念已经吸引了许多机构投资者的想象力。在其他地方,一些科技行业领导者认为,AI 代理最终可能会取代庞大的软件即服务 (SaaS) 行业。也就是说,训练有素的 AI 代理原则上可以完成任何涉及数字界面的任务。

我们认为,加密轨道可以在未来发挥核心作用,成为 AI 代理的主要价值转移机制。加密固有的程序化性质和无权限设计支持几乎无限数量的此类代理的扩展和部署,从而实现从管理链上投资组合到支付离线服务等更广泛的用例。鉴于这一潜在机会,代理 AI 加密资产的市值在 1 月初达到 200 亿美元以上的峰值,然后在月底接近 80 亿美元。

最近的下跌可能表明,人们对人工智能代理的期望已经开始超过技术本身的实际发展。虽然我们预计这一主题将在长期内改变加密 x 人工智能格局,但其短期应用受到集成和代理差异化挑战以及代理代币长期效用不明朗的限制。换句话说,实现人工智能代理的全部潜力可能比许多人想象的还要长。

理解差异:代理与模型

许多流行的 AI 工具,包括 ChatGPT 等聊天界面或 Stable Diffusion 等图像生成器,都是生成式 AI 模型的包装器。它们由一组有界的输入和输出定义,通常以文本、音频和图像的形式出现。AI 代理通过引入一类新的应用程序来扩展这些模型的直接功能,这些应用程序代表「推理、逻辑和对外部信息的访问的组合」(根据 Google 的定义)。

具体来说,AI 代理可以访问更广泛的数据和工具,并与之交互,从而使它们能够驱动更复杂的行为,从搜索多个数据库到计划旅行和预订航班。随着链上钱包集成,AI 代理活动的范围通过将支付服务纳入其工具包而大大扩展。

至关重要的是,AI 代理还可以利用其推理能力在动态环境中自主行动。AI 代理的触发器不仅限于手动用户提示——它们可以基于各种数据流并发,包括 X(以前称为 Twitter)帖子或 Twitch 聊天。同样,他们的响应可以包含多步骤输出,例如下订单、付款和向相关方发送确认。

代理通常由 ( 1) 核心 LLM 模型作为其推理引擎、( 2) 短期和长期记忆组件、( 3) 潜在角色或个性框架以及 ( 4) 最重要的是能够通过应用程序编程接口 (API) 访问更广泛的互联网和其他工具的能力组成。因此,代理做出的决策可以直接影响现实世界。

AI 代理正迎来大爆发

围绕 AI 代理的基础设施和工具正在迅速发展,成为过去一年最受关注的技术趋势之一。用于构建 AI 代理的多个开发人员框架(包括但不限于 CrewAI、LangGraph、AutoGen、phidata、Atomic Agents、AgentGPT 和 AutoGPT)正在争夺市场采用, 2025 年 1 月 Github 上排名前 15 的代码存储库也都与人工智能有关。

对人工智能及其代理应用的关注和兴奋已经延续到加密货币中的人工智能相关代币。自 2024 年第四季度以来,代币价值的近期增长大部分与代理人工智能主题有关,这些主题目前占所有人工智能相关加密代币价值的 29% 。在代理 AI 生态系统中,代理代币占据了大部分估值,占 45 亿美元的市值,而根据 cookie.fun(一个在加密空间内跟踪 AI 代理的平台)的数据,与启动板和框架相关的代币的市值为 29 亿美元。

我们认为,相对于其底层基础设施,对代理的过度关注部分是由许多「代理」的模因性质所驱动,这与 2024 年大部分时间观察到的模因币活动增多相吻合。事实上,最早实现病毒式传播的 AI 相关代币之一之所以出名,是因为它得到了运营著名 X 账户 truth_terminal 的 AI 代理的认可(现在拥有超过 25 万名粉丝),而不是拥有与之相关的底层项目或治理结构。

话虽如此,一些 AI 代理代币通过授予对代币门控聊天终端或服务的访问权限来提供更多实用性,代理可以在其中就各种主题(例如加密市场状况)提供差异化的观点。与此同时,在我们看来,AI 基础设施代币往往更多地基于特定项目的收入,通常用于支付费用和治理

到目前为止,大多数 AI 代理、启动板和其他基础设施都在高吞吐量和低成本的区块链上找到了自己的家——尤其是在 Solana 和 Base 上。Solana 占据了 42 亿美元的代理 AI 代币市值,Base 占据了 30 亿美元,其余链合计占据了 15 亿美元的市值。我们认为,这在一定程度上是因为低成本架构对于支持 AI 代理的广泛普及是必要的。此外,我们认为,在领先链上形成的强大开发者生态系统推动了思想共享和采用的良性循环。

争夺投资者心理份额:社交影响力

当前的 AI 代理领域有几个领先的代理,它们已经开始主导这一领域。迄今为止最突出的 AI 代理 aixbt 通过运营一个 X 账户(现在有超过 465 K 名粉丝)获得了关注,该账户专门用于与平台上的加密受众互动。它有一个代币门控终端,持有足够数量的项目代币的用户可以访问与代理的专用聊天空间,从而可以私下访问其实时「想法」。

其他领先的代理,如 zerebro(拥有 119 K 名粉丝),也遵循类似的模式,通过突出的社交媒体资料来获得该领域的关注。Zerebro 特别专注于链上艺术生成。它的原生代币可用于支付创建图像的费用,而它的聊天终端由 NFT 控制。

然而,并非所有的代理 AI 代币都具有实用性的外观。按关注度排名靠前的 AI 代币之一(由 cookie.fun 跟踪)是 Fartcoin,其想法是通过与上述 truth_terminal AI 代理的对话构思出来的。也就是说,代币本身的起源与 AI 代理有关,尽管代币本身的长期效用除了模因重要性之外仍不清楚。

我们认为,模因与 AI 代理的代币效用之间的相互作用吸引了从投机者到价值投资者等各个领域的交易者。话虽如此,鉴于该领域的快速发展,我们认为任何单个代币的最终范围和容量仍然很大程度上未知。也就是说,关于与 AI 代理相关的模因币是否会超越纯粹的投机而发展和 / 或显示出社区治理或访问门控以外的任何效用,仍是一个悬而未决的问题。我们将在下面的风险和未来部分进一步讨论这一点。

追随资金:发射平台和基础设施

在 2024 年 11 月和 12 月成为表现最好的加密货币领域之一之后,人工智能代理代币在 2025 年 1 月遭受了显著打击,部分原因是市场在如此短的时间内变得严重饱和。这导致了一些市场整合。由于这些代币中的许多在加密货币的注意力经济中与 memecoin 直接竞争,因此在这个领域仍然很难规划价值累积。在短期内,我们发现直接协议收入往往集中在部署人工智能代理代币的交易界面和启动板上,而不是代币本身,尽管它们的总市值相对较小。

在 Base 上,Virtuals Protocol 一直是领先的人工智能启动平台,支持在游戏和各种应用领域简化人工智能代理和代币的启动。(注意:Virtuals 于 1 月 25 日宣布扩展到 Solana。)无需任何编码即可创建 Virtuals 代理。用户只需填写一份简单的表格并花费所需数量的 Virtuals 平台代币。提交后,将在 Virtuals 基础设施上初始化基线代理,同时在链上铸造相关代币。最初,代币部署在绑定曲线中,一旦达到一定的流动性阈值,就会转至 Uniswap 池中。(注意:这与 pump.fun 上的代币发布及其转至 Raydium 池有一些相似之处。)

迄今为止,Virtuals 上已推出近 1.6 万个代理代币,产生了超过 2000 万个 Virtuals 代币用于费用。话虽如此,在过去几周内,推出的代理数量有所减少,从一天的 1181 个峰值下降到 1 月最后一周的平均 31 个。此外,具有足够流动性的代币的数量已降至平均每天一到两个。总体而言,在推出的 15, 985 个代币中,只有 334 个(2% )达到了足够的流动性以转至 Uniswap 池,这表明对关注和资本的竞争非常激烈。

我们认为,这种下降的主要原因是难以创建与现有代理有足够区别的新代理。虽然 Virtuals 代理可以在其认知、语音和视觉核心中进行定制,但解析在 Virtuals 上启动的代理之间的变化已成为一项越来越艰巨的任务——这与 memecoins 等思维共享竞争如出一辙。尽管如此,我们相信,随着 AI 代理集成的扩展和用例的进一步探索,像 Virtuals 这样的启动板将在该生态系统中代理的扩散中发挥关键作用。事实上,前面提到的 aixbt 就是在 Virtuals 上启动的。

Virtuals 启动板的主要替代方案是 ElizaOS 代理框架。与成熟启动板的精简部署不同,像 ElizaOS 这样的代理开发人员框架仅提供代理构建所需的技术支架。也就是说,更具技术倾向的代理创建者可以使用 ElizaOS 在不同的区块链网络上启动高度定制的代理,因为模型托管、验证和其他工程任务都留给了创建者。话虽如此,像 Fleek 这样的 AI 代理托管公司也支持基于 ElizaOS 的模型的无代码部署。

作为纯 AI 代理开发框架,ElizaOS 没有原生代币。然而,Solana 上的 ai16z 治理代币(现已更名为 ElizaOS 代币)通常被视为该技术采用的代理,因为 ai16z 去中心化自治组织 (DAO) 的创建者 Shaw Walters 是 Eliza Labs 的创始人,该实验室负责监督 ElizaOS 的开发。ai16z DAO 本身管理链上和链下的投资,AI 基金经理(使用 ElizaOS 框架构建)管理交易和定位。

ElizaOS 框架尤其值得一提的是,自发布以来,其代码库就一直备受关注——一度成为 Github 上最热门的存储库。如果开发人员觉得某个项目特别有影响力,可以选择为存储库「加星标」,就像在社交媒体上点赞照片或帖子一样。

ElizaOS 获得的星星使其在许多其他领先的 AI 代理框架中具有相当的竞争力,包括由微软等科技巨头推出的框架。(见图 3 。)我们认为,这表明更广泛的软件工程社区对 AI 代理和链上活动的交集有着真正的兴趣,这是 ElizaOS 作为 AI 代理框架的核心差异化特征。

除了 Virtuals 和 Eliza 之外,还有许多其他 AI 代理框架和启动板浮出水面,找到了自己的利基市场。例如,Griffain 旨在创建一个针对 DeFi 活动量身定制的代理网络。与此同时,Arc 代理框架的与众不同之处在于,除了使用 Rust 构建之外,其设计更轻量级、模块化。我们预计,随着这些框架的发展和新框架的采用,这个领域将迅速发展。

风险与未来

另外,我们认为,随着更多资本流开始转向 DeFAI(去中心化金融 + 人工智能)和 / 或其他基础设施, 1 月份人工智能代理表现的回落可能预示着该行业将提前成熟。

DeFAI 代表人工智能和加密技术的结合,以增强各种 DeFi 功能。其好处包括能够运行自动化收益耕作策略,使用预测算法来实现更好的风险管理和欺诈预防。随着许多 DeFi 协议开始僵化,人工智能功能与现有生态系统的融合可以推动新的创新。随着时间的推移,该行业有望通过使用人工智能的计算能力来培育新的金融产品并扩大许多 DeFi 平台的规模。

然而,目前,除了把关访问和促进治理之外,人工智能代理代币的长期效用还不清楚。现实情况是,虽然人工智能代理已经非常迅速地取得了重大进展,但我们还没有达到完全自主的人工智能代理可以在没有任何监督的情况下处理复杂的现实世界任务的地步。它们目前的可靠性仍然有限,成本仍然高得离谱。许多人工智能代理也无法始终如一地处理数据验证问题,这可能会引发法律问题或影响用户信心。

尽管如此,像 DeepSeek R 1 模型的出现这样的持续突破——它本身专注于高级「推理」任务——可能会颠覆人们对速度成本比的担忧。事实上,这些模型正在迅速发展,会计师事务所德勤预测,在两年内,目前使用生成式人工智能的所有公司中有一半可能会推出人工智能代理。

最终,变革性的愿景是,我们可能拥有一个多代理系统,其中自主人工智能代理战略性地合作和 / 或竞争,以优化比目前可能更复杂的结果。不过,该领域的新生使得预测具有挑战性。此外,像 OpenAI 这样的大型科技公司最近才开始发布他们的早期人工智能代理,我们预计很快会有更多公司跟进。集中托管的人工智能代理的发展——可能集成到传统支付轨道中——也可能对链上人工智能代理的采用产生颠覆性因素。我们认为,该领域的发展将极度依赖于先行者和早期采用的飞轮。

结论

过去几个月,AI 代理一直是流动性代币中关注度和交易机会最多的话题之一。尽管许多主要代币的估值已从历史最高点大幅下跌(1 月初就已见证),但我们认为,从长远来看,开发者的兴趣和资本流入该领域可能会为整个行业带来重大推动力。

但与此同时,我们认为,由于加密货币和更广泛的技术领域都可能对这一领域造成干扰,因此对 AI 代币的长期价值捕获进行预测可能为时过早。此外,我们认为,目前代理的链上效用可能不足以保证在短期内拥有数千名使用率高的代理。尽管如此,我们认为,由于创新速度快以及长期潜力大,该领域仍然是一个值得关注的重要主题。

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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. 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. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas 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 de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. 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 mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas 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 en 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 red principal 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 equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener 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 verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda 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. Si bien 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 involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

449 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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