反思AI代理创业模式:关注度不是全部,真实需求才是关键

Odaily星球日报Publié le 2025-02-28Dernière mise à jour le 2025-02-28

Résumé

要打造具有持久价值的产品,不是为了未来6个月,而是为了未来6年。

原文作者:0x Jeff

原文编译:Luffy,Foresight News

加密市场经历了一次又一次的回调,流动性日渐稀薄。最近成功推出的新 AI 代理项目,其最高市值(MC)约为 1000 万美元。这里所说的 「成功」 是指项目实现了产品与市场的契合(PMF),能为真实用户提供价值,并且已经产生(或即将产生)收入。

这种现状与 3 到 4 个月前形成了鲜明对比。当时,实现了产品与市场契合的 AI 代理项目,市值最高可达 1 亿美元以上,尤其是那些将自己定位为 「代理 + 框架 / 启动平台代币」 的项目。例如,作为 3D 代理的 $AVA,还通过其视听层从自身的启动平台以及所支持的项目中获取价值。

旧模式:将代理作为框架

过去的模式是推出一个代理项目来展示其功能,吸引那些想要构建自己代理的开发者的需求,并要求这些开发者持有 / 销毁 / 使用自己的代币,以获取对框架的访问权限。问题是什么呢?加密货币推特圈赋予框架代币过高的溢价,而这些 「框架代理」 大同小异,缺乏差异化。在多数情况下,它们甚至没有实际产品,只是在推特上夸夸其谈,以此来推动代币价格上涨。

第一代 AI 代理产品主要是对话式代理。这是加密领域独有的,因为我们比其他领域更加看重社区建设,类似于创始人主导的营销模式(创始人通过宣传来获取关注度)。让代理在推特上宣传以提高项目的关注度,这在一开始似乎是个好主意。2024 年 11 月这种模式刚出现时,确实很有效果。但现在,有 420, 690 个代理在满世界不停地宣传,其中大多数内容简单、重复,坦率地说,它们还很烦人。

新模式:将代理作为一项业务

旧模式被市场无情地淘汰了。如果当下你还要构建 AI 代理项目,以下是你应有的思路:

推出一个代理项目意味着你将运营一家初创公司,同时管理最多三个产品:核心产品、代币和代理。

1、核心产品(实际业务)

你的核心产品应该解决实际问题,而不应仅仅是一个对话式代理,而要成为一个真正的产品,你需要做到对用户有价值。

示例:

  • 能够提高博彩胜率的预测模型,帮助用户在体育博彩中获得更多胜利(例如,@AskBillyBets)。

  • 加密资产预测模型,能够优化交易,最小化无常损失,并最大化流动性提供者(LP)的回报(例如,@Co d3 xOrg、@gizatechxyz、@Almanak__)。

  • 人工智能代理研究搜索引擎,能够聚合来自 Cookie、Kaito、Nansen、Messari、Aixbt、CoinGecko(CG)、Dexscreener 和 Bubblemaps 等顶级优质信息源的见解,以辅助投资决策(目前还没有团队成功实现这一点,我们需要一个适用于人工智能代理的类似 Perplexity 的产品)。

在推出代币之前,构建核心产品应该是每个团队的首要任务。你需要确保该产品有真实的市场需求,并且用户愿意为此付费。否则,你将陷入加密领域的 「死亡螺旋」,这可能比传统初创公司面临的情况更糟糕:

  • 高昂的运营成本。

  • 用代币激励来获取客户的成本。

  • 代币价格暴跌→声誉受损→没人关心你的项目。

如果你的代币价格大幅下跌,它就会成为一种诅咒。在这个领域,大多数人不会关心你的项目,无论你的项目进展如何,亦或者你的核心产品有多强大。

不要依赖代币激励,而应专注于通过产品吸引客户,构想出一种能够平衡增长和创收的盈利模式。

@KaitoAI 的模式是一个很好的案例研究:

  • 他们开发了一款企业级产品:一个专注于社交 / 情绪 / 叙事的加密搜索引擎,并向用户、项目和生态系统收费,提供了真正的价值。

  • 他们推出了关注度仪表盘 Mindshare Dashboard,成为了跟踪叙事和趋势的标准工具。

  • 他们进一步推出了 Yapper 排行榜,让关键意见领袖(KOL)们自发地在各处分享,将其作为一种身份象征。

  • 他们还通过非同质化代币(NFT)白名单和 $KAITO 代币空投,用实际奖励激励用户在推特上互动。

虽然 Kaito 的模式很难复制,但其中的经验告诉我们:要先找到产品与市场的契合点,实现创收,在推出代币之前就让人们对项目感到兴奋。一旦你获得了关注度(热度)和收入,再推出代币将项目提升到新的高度。

此外,沟通也至关重要。许多项目拥有出色的产品,但沟通工作做得不好。如果没人知道你在做什么,就没人会关心你的项目。

2. 代币(协调工具)

我们已经从 「VC 代币」 模式转变为推崇高流通量、低完全稀释估值(FDV)代币的 「公平发行」 模式。但公平发行并非真正公平,每种代币发行策略都有利有弊。

如果你以高流通量、低完全稀释估值的结构推出代理项目的代币,你将无法从风险投资(VC)和天使投资人那里筹集资金(因为估值较低)。然而,你可以将代币用作营销工具,以提升项目的关注度。

许多团队会推出两种代币:

  • 代理代币:用于提升项目的关注度。

  • 生态系统代币:以更高的估值从风险投资人和天使投资人那里筹集资金。

但这会导致预期不一致。社区期望获得空投,而当生态系统代币推出时,资金会从代理代币流向生态系统代币,导致代理代币价格暴跌。

管理核心产品、代理代币和生态系统代币,同时确保每个部分都能积累价值,这是极其复杂且困难的。

在理想情况下,应该有一种代币能从核心产品中积累所有价值。从历史上看,那些能够创造收入并将收入回流到代币(通过回购或收益分配)的项目才能长期生存。

代币应该是对核心产品的补充,而不是必需品。

3. 代理(补充产品)

这里的 「代理」 指的是使用 ElizaOS、G.A.M.E、ARC、Pippin 等框架构建的对话式代理。

虽然这些代理集成了链上和链下的功能,但它们应该是核心产品的补充。

代理应该通过改变用户漏斗来增强核心产品:

  • 不是让用户去寻找和使用你的产品,而是让代理把产品推送给用户。

  • 这可能意味着:通过文本或视频的形式,在推特上使用代理直接展示产品。

  • 将代理用作人工智能助手,改变用户的交互方式(类似 ChatGPT 的抽象模式)。

  • 代理本身作为界面,在后台执行任务。

但也有例外情况。Aixbt 就是一个例子,它能提供来自推特的实时社交和情绪洞察,让用户能够比其他人更早获取实时的优质信号。Aixbt 通过持续提供优质信息,成为了加密货币推特圈的头号关键意见领袖,展示了其终端的强大功能。在这种情况下,代理本身就是产品。

然而,这极难复制。大多数团队应该首先专注于强化自己的核心产品。

Cookie DAO 是一个以产品为先的优秀研究案例:

  • 从一个免费的人工智能代理仪表盘起步,以获取用户。

  • 转变为免费增值模式,锁定 COOKIE 代币可解锁高级功能。

  • 通过为项目和代理提供应用程序编程接口(API)实现盈利。

  • 推出 Agent Cookie,将见解直接推送到推特上。

总结

在 2020 年至 2021 年期间,你需要掌握 Solidity 编程知识才能推出代币。而现在,像 Pump.fun 这样的平台让任何东西的代币化都变得轻而易举。

这改变了人们的思维方式,人们不再专注于构建真正的产品,而是直接推出代币。这就像 「垃圾进,垃圾出」 一样,资金从一个垃圾项目流向另一个垃圾项目。

我们需要改变这种状况。

为了构建可持续发展的项目,我们要把代理项目当作一家初创公司来运营。不要只想着吸引加密货币推特圈的关注,或者从风险投资人和天使投资人那里获取资金,而是要打造具有持久价值的产品,不是为了未来 6 个月,而是为了未来 6 年。

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Contrairement à de nombreux systèmes d'IA traditionnels, Grok AI embrasse une gamme plus large de questions, y compris celles généralement jugées inappropriées ou en dehors des réponses standard. Les objectifs principaux du projet incluent : Raisonnement fiable : Grok AI met l'accent sur le raisonnement de bon sens pour fournir des réponses logiques basées sur une compréhension contextuelle. Surveillance évolutive : L'intégration de l'assistance par outils garantit que les interactions des utilisateurs sont à la fois surveillées et optimisées pour la qualité. Vérification formelle : La sécurité est primordiale ; Grok AI intègre des méthodes de vérification formelle pour améliorer la fiabilité de ses résultats. Compréhension à long terme : Le modèle IA excelle dans la rétention et le rappel d'une vaste histoire de conversation, facilitant des discussions significatives et conscientes du contexte. Robustesse face aux adversaires : En se concentrant sur l'amélioration de ses défenses contre les entrées manipulées ou malveillantes, Grok AI vise à maintenir l'intégrité des interactions des utilisateurs. En essence, Grok AI n'est pas seulement un dispositif de récupération d'informations ; c'est un partenaire conversationnel immersif qui encourage un dialogue dynamique. Créateur de Grok AI Le cerveau derrière Grok AI n'est autre qu'Elon Musk, une personne synonyme d'innovation dans divers domaines, y compris l'automobile, le voyage spatial et la technologie. Sous l'égide de xAI, une entreprise axée sur l'avancement de la technologie IA de manière bénéfique, la vision de Musk vise à remodeler la compréhension des interactions avec l'IA. Le leadership et l'éthique fondatrice sont profondément influencés par l'engagement de Musk à repousser les limites technologiques. Investisseurs de Grok AI Bien que les détails spécifiques concernant les investisseurs soutenant Grok AI restent limités, il est publiquement reconnu que xAI, l'incubateur du projet, est fondé et soutenu principalement par Elon Musk lui-même. Les précédentes entreprises et participations de Musk fournissent un soutien solide, renforçant encore la crédibilité et le potentiel de croissance de Grok AI. Cependant, à l'heure actuelle, les informations concernant d'autres fondations d'investissement ou organisations soutenant Grok AI ne sont pas facilement accessibles, marquant un domaine à explorer potentiellement à l'avenir. Comment fonctionne Grok AI ? Les mécanismes opérationnels de Grok AI sont aussi innovants que son cadre conceptuel. Le projet intègre plusieurs technologies de pointe qui facilitent ses fonctionnalités uniques : Infrastructure robuste : Grok AI est construit en utilisant Kubernetes pour l'orchestration de conteneurs, Rust pour la performance et la sécurité, et JAX pour le calcul numérique haute performance. Ce trio garantit que le chatbot fonctionne efficacement, évolue efficacement et sert les utilisateurs rapidement. Accès aux connaissances en temps réel : L'une des caractéristiques distinctives de Grok AI est sa capacité à puiser dans des données en temps réel via la plateforme X—anciennement connue sous le nom de Twitter. Cette capacité permet à l'IA d'accéder aux dernières informations, lui permettant de fournir des réponses et des recommandations opportunes que d'autres modèles d'IA pourraient manquer. Deux modes d'interaction : Grok AI offre aux utilisateurs un choix entre le « Mode Amusant » et le « Mode Régulier ». Le Mode Amusant permet un style d'interaction plus ludique et humoristique, tandis que le Mode Régulier se concentre sur la fourniture de réponses précises et exactes. Cette polyvalence garantit une expérience sur mesure qui répond à diverses préférences des utilisateurs. En essence, Grok AI marie performance et engagement, créant une expérience à la fois enrichissante et divertissante. Chronologie de Grok AI Le parcours de Grok AI est marqué par des jalons clés qui reflètent ses étapes de développement et de déploiement : Développement initial : La phase fondamentale de Grok AI a eu lieu sur une période d'environ deux mois, au cours de laquelle l'entraînement initial et le réglage du modèle ont été réalisés. Lancement de la version bêta de Grok-2 : Dans une avancée significative, la bêta de Grok-2 a été annoncée. Ce lancement a introduit deux versions du chatbot—Grok-2 et Grok-2 mini—chacune équipée des capacités de discussion, de codage et de raisonnement. 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531 vues totalesPublié le 2024.12.26Mis à jour le 2024.12.26

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559 vues totalesPublié le 2025.01.02Mis à jour le 2025.01.02

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Architecture technologique Intégration de l'IA DUOLINGO AI intègre deux composants majeurs alimentés par l'IA pour améliorer ses offres éducatives : Moteur d'apprentissage adaptatif : Ce moteur sophistiqué apprend des interactions des utilisateurs, similaire aux modèles propriétaires des grandes plateformes éducatives. Il ajuste dynamiquement la difficulté des leçons pour répondre aux défis spécifiques des apprenants, renforçant les points faibles par des exercices ciblés. Agents conversationnels : En utilisant des chatbots alimentés par GPT-4, DUOLINGO AI offre une plateforme permettant aux utilisateurs de s'engager dans des conversations simulées, favorisant une expérience d'apprentissage des langues plus interactive et pratique. Infrastructure blockchain Construit sur la blockchain Solana, $DUOLINGO AI utilise un cadre technologique complet qui comprend : Contrats intelligents de vérification des compétences : Cette fonctionnalité attribue automatiquement des jetons aux utilisateurs qui réussissent des tests de compétence, renforçant la structure d'incitation pour des résultats d'apprentissage authentiques. Badges NFT : Ces jetons numériques signifient divers jalons que les apprenants atteignent, tels que la complétion d'une section de leur cours ou la maîtrise de compétences spécifiques, leur permettant d'échanger ou de montrer leurs réalisations numériquement. Gouvernance DAO : Les membres de la communauté dotés de jetons peuvent participer à la gouvernance en votant sur des propositions clés, facilitant une culture participative qui encourage l'innovation dans les offres de cours et les fonctionnalités de la plateforme. Chronologie historique 2022–2023 : Conceptualisation Les bases de DUOLINGO AI commencent avec la création d'un livre blanc, mettant en avant la synergie entre les avancées de l'IA dans l'apprentissage des langues et le potentiel décentralisé de la technologie blockchain. 2024 : Lancement Beta Un lancement beta limité introduit des offres dans des langues populaires, récompensant les premiers utilisateurs avec des incitations en jetons dans le cadre de la stratégie d'engagement communautaire du projet. 2025 : Transition vers la DAO En avril, un lancement complet sur le mainnet a lieu avec la circulation de jetons, suscitant des discussions communautaires concernant d'éventuelles expansions vers les langues asiatiques et d'autres développements de cours. Défis et orientations futures Obstacles techniques Malgré ses objectifs ambitieux, DUOLINGO AI fait face à des défis significatifs. La scalabilité reste une préoccupation constante, en particulier pour équilibrer les coûts associés au traitement de l'IA et le maintien d'un réseau décentralisé réactif. De plus, garantir la qualité de la création et de la modération de contenu au sein d'une offre décentralisée pose des complexités pour maintenir des normes éducatives. Opportunités stratégiques En regardant vers l'avenir, DUOLINGO AI a le potentiel de tirer parti de partenariats de micro-certification avec des institutions académiques, fournissant des validations vérifiées par blockchain des compétences linguistiques. De plus, une expansion inter-chaînes pourrait permettre au projet de toucher des bases d'utilisateurs plus larges et d'autres écosystèmes blockchain, améliorant son interopérabilité et sa portée. Conclusion DUOLINGO AI représente une fusion innovante de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, présentant une alternative axée sur la communauté aux systèmes d'apprentissage des langues traditionnels. Bien que son développement pseudonyme et son modèle économique émergent présentent certains risques, l'engagement du projet envers l'apprentissage ludique, l'éducation personnalisée et la gouvernance décentralisée éclaire une voie à suivre pour la technologie éducative dans le domaine de Web3. Alors que l'IA continue d'avancer et que l'écosystème blockchain évolue, des initiatives comme DUOLINGO AI pourraient redéfinir la manière dont les utilisateurs s'engagent dans l'éducation linguistique, autonomisant les communautés et récompensant l'engagement grâce à des mécanismes d'apprentissage innovants.

592 vues totalesPublié le 2025.04.11Mis à jour le 2025.04.11

Qu'est ce que DUOLINGO AI

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