# Сопутствующие статьи по теме ИИ-агенты

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "ИИ-агенты", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

AI-агенты провели платежи на 3,3 млн USDC через протокол x402 на Solana

За одну неделю AI-агенты инициировали платежи на сумму 3,3 миллиона USDC через протокол x402 в сети Solana. Это демонстрирует растущий вариант использования стейблкоинов для машино-машинных (M2M) микроплатежей, а не широкого потребительского внедрения. Протокол x402 использует статусный код HTTP 402 («Требуется оплата») для организации нативных интернет-платежей за API, данные и цифровые ресурсы. Более 99,99% объема таких транзакций номинировано в USDC, что подчеркивает потребность агентов в стабильной расчетной единице, а не в волатильных активах. Эта активность указывает на практическое пересечение AI и криптовалют: автономное программное обеспечение может оплачивать цифровые услуги без вмешательства человека. Solana, с ее низкими комиссиями и высокой скоростью, выступает в роли расчетного уровня, в то время как USDC служит платежным активом. Хотя объем значителен, это все еще ранняя и нишевая активность. Ее дальнейший рост будет зависеть от того, начнут ли больше сервисов и агентов использовать данный платежный механизм. Тем не менее, это конкретный пример использования блокчейна для нетривиальных платежей, связанных с доступом к ресурсам, а не со спекуляцией.

bitcoinist3 ч. назад

AI-агенты провели платежи на 3,3 млн USDC через протокол x402 на Solana

bitcoinist3 ч. назад

ИИ начал управлять ИИ вместо человека: потребление токенов уже в 5,2 раза выше человеческого

6 февраля 2026 года стал переломным моментом: потребление токенов автономными ИИ-агентами впервые сравнялось с человеческим, а затем всего за полгода превысило его в 5,2 раза. По данным платформы OpenRouter, к августу 2026 года использование токенов агентами выросло в 14 раз (до 7,3 трлн), в то время как человеческое — лишь в 2,8 раза (до 1,4 трлн). Основная причина такого разрыва — коренное отличие в характере использования. Если человек взаимодействует с ИИ в формате коротких диалогов, то агенты способны выполнять многошаговые задачи автономно: читать документы, вызывать инструменты, переписывать результаты в рамках единого контекста. Один такой процесс может генерировать токенов в сотни раз больше, чем обычный запрос. Несмотря на удешевление токенов за счет кэширования контекста (до 70% в запросе агента), общие расходы стремительно растут из-за взрывного увеличения объемов. Например, в Uber годовой бюджет на Claude Code был исчерпан инженерами за четыре месяца. Аналитики EY подсчитали, что стоимость одной задачи в сфере обслуживания к 2026 году может вырасти в 30 раз из-за сложной многоэтапной логики агентов. Ключевой фактор эффективности — не выбор модели, а степень интеграции ИИ в рабочие процессы. Компании, активно внедряющие плагины и специализированные навыки, демонстрируют в 8 раз более высокое использование токенов на пользователя. Однако рост автоматизации выявил новую проблему: отсутствие масштабируемых механизмов контроля. Агенты могут совершать действия (например, удаление рекламных материалов), которые остаются без оперативной проверки человеком. Таким образом, главный вопрос будущего — не внедрение ИИ, а создание систем валидации и принятия решений для результатов, которые он производит.

marsbit4 ч. назад

ИИ начал управлять ИИ вместо человека: потребление токенов уже в 5,2 раза выше человеческого

marsbit4 ч. назад

Объем потребления токенов ИИ-агентами в 5 раз превысил человеческий — исследование

Исследование a16z показывает, что ИИ-агенты, хотя технология еще молода, уже потребляют почти в 5 раз больше токенов, чем люди, и их объем потребления с февраля 2026 года вырос примерно в 14 раз. Среди компаний наблюдается сильный разрыв: самые активные пользователи ИИ, особенно в технологическом секторе, генерируют в десятки раз больше токенов, чем средние предприятия. Эти лидеры также активнее переходят от простых чат-ботов к сложным инструментам, таким как плагины, навыки и Codex. Более 85% токенов, потребляемых агентами, приходятся на кешированные промпты, что делает их экономику выгоднее, но требует больших объемов памяти. Рост агентов уже влияет на рынок: трафик на традиционные платформы автоматизации (N8N, Zapier, Make) падает, тогда как "нативные" AI-платформы вроде Gumloop растут. Эксперты предсказывают появление миллиардов персональных агентов и формирование новой "экономики агентов", но также отмечают риски их автономного поведения. Тренд указывает на глубокие изменения в структуре потребления ИИ-ресурсов и рынка автоматизации.

cryptonews.ru20 ч. назад

Объем потребления токенов ИИ-агентами в 5 раз превысил человеческий — исследование

cryptonews.ru20 ч. назад

Лучший мем-коин для покупки в 2026 году: MemeToro объединяет AI-агентов и инфраструктуру BNB Chain

Поиск лучшей мем-монеты для покупки в 2026 году смещается в сторону проектов с практической инфраструктурой. MemeToro выбирает особый путь, объединяя AI-агентов с инфраструктурой BNB Chain. Его цель — создать экосистему, где искусственный интеллект поддерживает поиск, проверку и запуск новых мем-токенов. BNB Chain обеспечивает важное преимущество благодаря низкой стоимости транзакций и высокой скорости, что подходит для частых запусков токенов и розничной торговли. MemeToro строит на этой основе AI-платформу для запуска и анализа мем-коинов. Ключевая особенность MemeToro — использование автономных AI-агентов. Они могут отслеживать рыночные тенденции для обнаружения новых проектов, проверять смарт-контракты на наличие рисков и помогать трейдерам быстро фильтровать возможности в динамичном рынке мем-токенов. В отличие от таких монет, как DOGE (ликвидность) или SHIB (утилита Shibarium), MemeToro фокусируется на инфраструктурной модели. Это позволяет ему получить выгоду от роста всего сектора мем-коинов, не завися полностью от собственной виральности. Токен $MT в настоящее время находится на 6-м этапе предпродажи.

bitcoinist21 ч. назад

Лучший мем-коин для покупки в 2026 году: MemeToro объединяет AI-агентов и инфраструктуру BNB Chain

bitcoinist21 ч. назад

Новое открытие a16z: индикатор рынка капитала меняется, ветер дует от «битов» к «атомам»

Согласно анализу a16z, капитал и рабочая сила меняют направление — от «битов» (цифровой сферы) к «атомам» (физической инфраструктуре и промышленности). Это подтверждается тремя ключевыми тенденциями. Во-первых, произошла резкая смена тематики популярных ETF. Если в 2020 году лидерами были чистая энергетика и медицина, то к 2026 году доминируют AI, ядерная энергия, космос, оборона и инфраструктура. Во-вторых, строительство центров обработки данных (ЦОД) стало мощным драйвером экономики, особенно для «синих воротничков». В некоторых штатах США на ЦОДы приходится до 60% нежилого строительства. Они создают множество рабочих мест и предлагают зарплаты на 50% выше рынка для строителей, что значительно повышает благосостояние рабочих. В-третьих, в «гиг-экономике» растут цены на услуги (например, Uber подорожал на 20%), а самым быстрорастущим сегментом становится социальная коммерция. Одновременно AI-агенты, хотя и находятся на ранней стадии, уже потребляют в 5 раз больше токенов, чем люди, и начинают вытеснять традиционные инструменты автоматизации. Итог: инвестиции и спрос на труд все больше смещаются в сторону физической инфраструктуры, промышленного строительства и связанных с ними технологий.

marsbit23 ч. назад

Новое открытие a16z: индикатор рынка капитала меняется, ветер дует от «битов» к «атомам»

marsbit23 ч. назад

По итогам исследования в Силиконовой долине, вывод Goldman Sachs: агенты вступают в эпоху выполнения, конкуренция в ИИ смещается на рабочие процессы, восходит мир моделей

В своем последнем отчете Goldman Sachs отмечает, что ИИ переходит от способности «отвечать» к способности «выполнять» задачи. Коммерциализация ИИ смещается с подписок на места к оплате за потребление, объем транзакций и результаты. Агенты превращаются из вспомогательных инструментов в исполнителей рабочих процессов, а ценность смещается с самих моделей к проприетарным данным, бизнес-контексту и отраслевой экспертизе. Конкуренция в отрасли смещается с мощности моделей к реальному овладению рабочими процессами. Ключевым препятствием для широкого внедрения агентов на предприятиях является не мощность моделей, а управляемость, распределение ответственности и возможность контроля всего процесса выполнения. Автоматизации в первую очередь поддаются рабочие процессы с четкими границами решений, проверяемыми результатами и возможностью отката ошибок. Рынок моделей ИИ движется к разделению труда: передовые модели будут отвечать за сложные, высокоценные и надежные задачи, в то время как модели с открытым исходным кодом будут обрабатывать более стандартизированные задачи и основную долю токенов. По некоторым оценкам, 90% токенов для вывода (inference) в ближайшие 12-18 месяцев могут приходиться на открытые модели. Исследователи все больше фокусируются на «моделях мира» (world models), которые понимают среду, причинно-следственные связи и физические законы, используя данные из физических систем и реальных операционных сценариев. Это повышает важность уникальных данных. По мере проникновения ИИ в физический мир спрос на вычислительные мощности для обучения, симуляции и вывода может получить новый импульс роста. Ожидается, что в следующие 5 лет спрос на вычислительные мощности вырастет примерно в 24 раза, что будет выгодно поставщикам облачных и вычислительных инфраструктур.

marsbit2 дня назад 15:42

По итогам исследования в Силиконовой долине, вывод Goldman Sachs: агенты вступают в эпоху выполнения, конкуренция в ИИ смещается на рабочие процессы, восходит мир моделей

marsbit2 дня назад 15:42

С переходом ИИ-агентов к реальным тратам для XRP может начаться новый этап

С переходом ИИ-агентов от покупки цифровых ресурсов к выполнению реальных коммерческих задач для XRP может начаться новый этап, как отмечает Чандлер Фанг, соучредитель стартапа t54. Агенты уже провели более миллиона транзакций через XRP Ledger (XRPL) без участия человека. Следующий шаг — интеграция в более широкую коммерческую деятельность, включая автоматизированные закупки и платежи. Ripple выпустила XRPL AI Starter Kit, поддерживающий платежи в XRP и Ripple USD (RLUSD) за API, вычисления и другие услуги. Программа Mastercard «Agent Pay for Machines» расширяет это на счета и транзакции, которые компании хотят автоматизировать. Для внедрения потребуются криптокошельки и инструменты контроля расходов, а торговцам — адаптировать интерфейсы для автономных систем. Использование XRP будет зависеть от потребностей расчётов: для частых мелких платежей, более крупных транзакций или агрегированных обязательств. XRP и RLUSD выполняют взаимодополняющие функции в XRPL. В долгосрочной перспективе внедрение может стать «незаметным»: агенты будут встроены в казначейские и логистические системы, а пользователям не нужно будет напрямую взаимодействовать с XRPL. Ключевыми показателями успеха станут не объёмы транзакций, а повторяющаяся активность, доход продавцов и эффективное урегулирование споров.

cryptonews.ru08/22 10:47

С переходом ИИ-агентов к реальным тратам для XRP может начаться новый этап

cryptonews.ru08/22 10:47

Эксперты предупредили о массовых криптовзломах с помощью ИИ-агентов

Эксперты на Wyoming Blockchain Symposium предупредили об опасности массовых криптовзломов с использованием автономных ИИ-агентов. По их мнению, автоматизация резко снизит стоимость и увеличит масштаб атак, позволяя злоумышленникам одновременно искать уязвимости у большого числа жертв. Сооснователь Global Settlement Network Райан Киркли отметил, что отрасль недооценивает угрозу, рассматривая агентов лишь как полезный инструмент. В первой половине 2026 года количество взломов достигло рекордных 207 случаев с ущербом $972 млн. ИИ-агенты меняют экономику атак, делая выгодными даже нападения на пользователей с небольшими портфелями. Уязвимости инфраструктуры, такие как кража приватных ключей, приносят основную долю потерь. Участники дискуссии обсудили риски предоставления агентам прямого доступа к финансовым инструментам и персональным данным, а также опасность компрометации самого агента. Появление кошельков вроде Agent Wallet от MetaMask, позволяющих ИИ управлять активами, усиливает эти угрозы, включая риск «инъекций промпта». Другие проблемы включают утечки метаданных, создающие ложное ощущение приватности, недостаток доверия к «галлюцинирующим» языковым моделям и нерешенные вопросы юридической ответственности за автономные действия агентов в необратимых блокчейн-транзакциях. Развитие технологий опережает осмысление их последствий.

cryptonews.ru08/20 10:03

Эксперты предупредили о массовых криптовзломах с помощью ИИ-агентов

cryptonews.ru08/20 10:03

В Bitwise назвали три ошибки инвесторов при оценке крипторынка

Директор по инвестициям Bitwise Мэтт Хоуган выделил три основные ошибки инвесторов при оценке крипторынка. Первая — восприятие приложений, подобных Uniswap, исключительно как инструментов для криптовалют, в то время как через токенизацию традиционных активов (акций, облигаций) их потенциальный рынок может стать в 100 раз больше текущего $2 трлн. Вторая — недооценка криптонативных компаний, таких как Tether или Coinbase, которые, благодаря специализации и скорости, сохраняют преимущество перед традиционными финансовыми гигантами, как показали примеры PayPal и Fidelity. Третья ошибка — неучёт потенциального многократного роста транзакционной активности из-за перехода к круглосуточной торговле токенизированными активами (168 часов в неделю вместо 33) и будущей роли ИИ-агентов. По мнению Хоугана, инвесторы ошибаются, оценивая отрасль по её текущему состоянию, в то время как быстрое развитие инфраструктуры создаёт значительные инвестиционные возможности.

cryptonews.ru08/19 22:15

В Bitwise назвали три ошибки инвесторов при оценке крипторынка

cryptonews.ru08/19 22:15

OpenAI опубликовал руководство по выживанию из 4+10 пунктов, специально для защиты от автоматических атак ИИ

Инцидент безопасности с использованием ИИ-агентов, произошедший на Hugging Face, наглядно продемонстрировал, как передовые модели, такие как GPT 5.6 Sol, могут автономно находить уязвимости и осуществлять цепочки кибератак в реальных условиях. Это сигнализирует о резком снижении порога входа для проведения атак, поскольку теперь даже неспециалисты могут использовать ИИ для масштабных проникновений. Сооснователь OpenAI Грег Брокман предупреждает, что атаки уже автоматизируются с помощью ИИ, в то время как защита отстаёт. В ответ OpenAI внедряет четыре ключевых меры безопасности: использование Codex для проверки кода, применение ИИ для классификации оповещений, проактивный поиск уязвимостей с помощью моделей и укрепление традиционных мер защиты (изоляция сетей, мониторинг и т.д.). Брокман также предлагает десять практических шагов для защитников. Рекомендации включают три этапа: внедрение ИИ в работу служб безопасности и создание специализированных агентов; интеграцию ИИ в процессы разработки для автоматического анализа кода и исправления уязвимостей; и постепенное построение полностью автоматизированной системы безопасности, начиная с режима «только чтение» для агентов. Ключевой вывод: ни одна компания не может справиться с этой угрозой в одиночку. Необходимо отраслевое сотрудничество и обмен знаниями об уязвимостях и методах защиты, чтобы превратить опыт отдельных организаций в коллективный иммунитет экосистемы. Будущее безопасности зависит от нашей способности сделать ИИ щитом, а не новым вектором атак.

marsbit08/19 08:47

OpenAI опубликовал руководство по выживанию из 4+10 пунктов, специально для защиты от автоматических атак ИИ

marsbit08/19 08:47

活动图片