Tác giả: Satou & left;">Sự kết hợp giữa Crypto và AI Agent đã trở thành một trong những câu chuyện bắt mắt nhất hiện nay. Với sự lặp lại và đổi mới không ngừng của công nghệ, AI Agent được kỳ vọng sẽ trở thành một trong những chặng đường có tiềm năng phát triển và được chú ý nhất trong lĩnh vực mã hóa vào năm 2025, trở thành động lực cốt lõi của vòng thị trường này. Bài viết này sẽ phân loại cấu trúc thị trường hiện tại của AI Agent theo ba cấp độ: framework, Meme và ứng dụng.
< /p>
Khung tác nhân AI: Lớp 1 trong lĩnh vực AI
Khung Tác nhân AI là lớp nền tảng kỹ thuật cốt lõi của Tác nhân AI. Khung này đặt nền tảng quan trọng cho sự phát triển, triển khai và cộng tác của Tác nhân AI. Vì vậy, sự cạnh tranh, cạnh tranh hiện nay về framework AI Agent thực chất là cuộc cạnh tranh dành cho Layer 1 trong lĩnh vực này. Đánh giá theo giá trị thị trường mã thông báo hiện tại, G.A.M.E, Eliza và Swarms đang ở thế ba chân, Rig và Zerepy vẫn còn cơ hội để bắt kịp.
1.
G.A.M.E là một framework được phát triển bởi nhóm Virtuals. Ý tưởng thiết kế cốt lõi của nó là áp dụng thiết kế mô-đun để cho phép nhiều hệ thống con làm việc cùng nhau nhằm cùng kiểm soát hành vi, quá trình ra quyết định và học tập của Tác nhân AI. . Các mô-đun này bao gồm "Giao diện nhắc nhở tác nhân" là lối vào chính để các nhà phát triển tương tác với hành vi của Tác nhân, "Hệ thống con nhận thức" chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu đầu vào và chuyển đổi nó sang định dạng phù hợp và "Công cụ lập kế hoạch chiến lược" chịu trách nhiệm tạo kế hoạch hành động cụ thể dựa trên thông tin đầu vào, v.v. Người dùng chỉ cần sửa đổi các thông số của các mô-đun khác nhau để tham gia thiết kế Đại lý. Các mô-đun và kiến trúc cụ thể được hiển thị trong hình bên dưới.
< /p>
Các tính năng cốt lõi của G.A.M.E là:
< p style="văn bản-căn chỉnh: left;">
Thiết kế theo mô-đun:Toàn bộ khung rõ ràng và dễ hiểu, không cần thiết kế bổ sung; span> span>Cung cấp giao diện ít mã hoặc không có mã: span>Giảm đáng kể ngưỡng kỹ thuật.
Điều này khiến G.A.M.E đặc biệt phù hợp với những ai có nhu cầu triển khai nhanh chóng và các Dự án không quan tâm đến cài đặt kỹ thuật phức tạp. Nhưng đối với những dự án phức tạp đòi hỏi khả năng tùy biến sâu hoặc kiểm soát hoàn toàn mọi khía cạnh của Agent thì G.A.M.E không phù hợp.
2. Eliza
Eliza là một framework đa tác nhân mã nguồn mở được phát triển bởi ai16z, sử dụng TypeScript làm ngôn ngữ lập trình . Khung này được xây dựng dựa trên một hệ thống có tên Agent Runtime và các tính năng cốt lõi của nó bao gồm:
< span text="">Hệ thống vai trò:Hỗ trợ triển khai và quản lý đồng thời nhiều Tác nhân AI được cá nhân hóa, được hỗ trợ bởi các nhà cung cấp mô hình;
p>Trình quản lý bộ nhớ:Cung cấp bộ nhớ dài hạn và khả năng quản lý bộ nhớ theo ngữ cảnh thông qua hệ thống Tạo tăng cường truy xuất (RAG);< / p>
Hệ thống hành động:Cung cấp khả năng tích hợp nền tảng mượt mà có thể Đạt được kết nối đáng tin cậy với các nền tảng truyền thông xã hội như X.
Eliza được xây dựng xung quanh hệ thống thời gian chạy Tác nhân có thể tương tác với Hệ thống nhân vật, trình quản lý bộ nhớ và hệ thống hành động được tích hợp liền mạch. Eliza cũng hỗ trợ hệ thống plug-in với khả năng mở rộng chức năng mô-đun, có thể thực hiện tương tác đa phương thức như giọng nói, văn bản và phương tiện, đồng thời tương thích với các mô hình AI như Llama, GPT-4 và Claude. Do đó, Eliza phù hợp với các dự án yêu cầu giải pháp tùy biến sâu và đa tác nhân đa nền tảng phức tạp.
< /p>
3. Bầy đàn
Swarms là một khung điều phối đa tác nhân mã nguồn mở do người sáng lập Kye Gomez phát triển. Ý tưởng cốt lõi của nó là cho phép nhiều Tác nhân AI cộng tác và sử dụng trí tuệ tập thể để giải quyết các vấn đề phức tạp. Các tính năng cốt lõi của nó bao gồm:
Cộng tác đa tác nhân:< / span>SWARMS cung cấp một môi trường minh bạch và có thể theo dõi cho nhiều Tác nhân, cho phép các Tác nhân khác nhau cộng tác với nhau để cải thiện hiệu quả thực hiện nhiệm vụ.
Cơ chế khuyến khích:SWARMS sử dụng mã thông báo làm công cụ khuyến khích cho Đại lý. Hệ thống sẽ phân bổ động mã thông báo dựa trên độ khó của nhiệm vụ và chất lượng của kết quả cuối cùng.
Bảo mật dữ liệu:SWARMS sử dụng công nghệ lưu trữ phân tán và điện toán an toàn đa bên (MPC) để đảm bảo rằng quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu có thể được bảo vệ khi trao đổi dữ liệu giữa các tác nhân.
Những đặc điểm này của Swarms cho phép nó hoạt động theo nhiều cách phức tạp Phát huy tối đa lợi thế của nó trong lĩnh vực này và cung cấp độ tin cậy cũng như khả năng mở rộng cao theo nhu cầu.
< /p>
4. Giàn khoan
Rig là một khung nguồn mở dựa trên Rust được phát triển bởi nhóm ARC và được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển các ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khung Rig có các đặc điểm sau:
Giao diện hợp nhất: span>Cung cấp giao diện nhất quán để hỗ trợ tương tác liền mạch với nhiều nhà cung cấp LLM (chẳng hạn như OpenAI và Anthropic) và nhiều cửa hàng vectơ (chẳng hạn như MongoDB và Neo4j).
Cấu trúc mô-đun:Khung này áp dụng thiết kế mô-đun và bao gồm các thành phần cốt lõi như "Lớp trừu tượng của nhà cung cấp", "Tích hợp lưu trữ vectơ" và "Hệ thống đại lý" để nâng cao tính linh hoạt và khả năng mở rộng của hệ thống.
Loại an toàn và hiệu quả:< span text="">Sử dụng ngôn ngữ Rust để đạt được độ an toàn về kiểu, tránh lỗi thời gian biên dịch và cải thiện khả năng xử lý đồng thời thông qua các hoạt động không đồng bộ. Các quy trình tuần tự hóa và giải tuần tự hóa hiệu quả được tích hợp trong khung sẽ tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu.
Xử lý và khôi phục lỗi:Cơ chế xử lý lỗi tích hợp giúp cải thiện khả năng khôi phục từ nhà cung cấp dịch vụ LLM hoặc lỗi cơ sở dữ liệu và đảm bảo tính ổn định của khung.
Những đặc điểm này tạo nên các mô hình LLM và phụ trợ lưu trữ khác nhau Có thể dễ dàng tích hợp vào cùng một nền tảng. Do đó, Rig phù hợp với các nhà phát triển muốn xây dựng ứng dụng AI trong Rust và các dự án có yêu cầu cao về hiệu suất, độ tin cậy và bảo mật. Tuy nhiên, bản thân ngôn ngữ Rust cũng có chi phí học tập.
< /p>
5. ZerePy
ZerePy là một framework mã nguồn mở được viết bằng Python. ZerePy tập trung vào việc đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai các Tác nhân AI được cá nhân hóa, đặc biệt là các kịch bản ứng dụng để tạo nội dung trên nền tảng xã hội. Thông qua khuôn khổ này, các nhà phát triển có thể dễ dàng tạo Tác nhân AI có thể đăng, trả lời, thích và chuyển tiếp trên mạng xã hội. Ngoài ra, ZerePy đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực sáng tạo như âm nhạc, ghi nhớ, NFT và nghệ thuật kỹ thuật số. ZerePy thể hiện tốt khả năng sáng tạo và phù hợp để triển khai nhanh chóng một số Tác nhân nhẹ, nhưng so với các framework khác, phạm vi ứng dụng của nó tương đối hẹp.
< /p>
Khuôn khổ cơ bản là AI Các hướng quan trọng của theo dõi Tác nhân, xét theo các khung phổ biến nhất hiện nay, chúng đều có những đặc điểm khác nhau và có các kịch bản áp dụng riêng, nhưng mục tiêu toàn diện là xây dựng một hệ sinh thái Đại lý AI toàn diện và trở thành một ứng dụng thông minh quy mô lớn. Đại lý. Một nền tảng vững chắc. Trong tương lai, khi các khuôn khổ này được cải thiện và nâng cấp hơn nữa, chúng sẽ trở thành bàn đạp để khởi động các dự án khác nhau và là mảnh đất màu mỡ cho sự phát triển giá trị của các loại token khác nhau.
AI Meme: Sự xuất hiện thành công đầu tiên của Đặc vụ AI< /strong>
Tiền tệ meme luôn là một phân khúc khái niệm quan trọng trong thị trường tài sản tiền điện tử và Khác với các đồng Meme truyền thống, AI Meme được hỗ trợ bởi AI Do tác nhân điều khiển, văn hóa hoặc hiện tượng đại diện đằng sau nó được trình bày bởi Tác nhân. Khi giá trị thị trường của các đồng AI Meme như GOAT và FARTCOIN tiếp tục tăng lên, AI Meme cũng ngày càng nhận được nhiều sự chú ý hơn. Có thể nói AI Meme là sự xuất hiện thành công đầu tiên của AI Agent trên thị trường mã hóa.
1. GOAT
Điều thực sự khởi đầu cho AI Meme là dự án Goatseus Maximus. Câu chuyện bắt đầu vào tháng 3 năm 2024, khi nhà phát triển Andy Ayrey tung ra một hệ thống thử nghiệm có tên Infinite Backrooms Escape, hệ thống này tập hợp nhiều mô hình ngôn ngữ lớn và cho phép chúng nói chuyện với nhau. Kết quả thực nghiệm cho thấy, cuộc đối thoại giữa các AI thể hiện sự tương tác vô cùng sáng tạo không hạn chế, thậm chí còn khai sinh ra một tôn giáo siêu thực mang tên GNOSIS OF GOATSE. Sau đó, Andy và Claude Opus đồng viết một bài nghiên cứu về cách AI tạo ra tôn giáo lan truyền và GOATSE được phân tích là trường hợp đầu tiên. Chuỗi khám phá này cuối cùng đã cho ra đời Đặc vụ AI "Sự thật của thiết bị đầu cuối" (ToT). Vào tháng 7, người đồng sáng lập a16z Marc Andreessen đã phát hiện ra các tweet của ToT và chuyển 50.000 USD Bitcoin sang ví Bitcoin của ToT thông qua một loạt cuộc trò chuyện. Vào ngày 10 tháng 10, một người ẩn danh đã phát hành đồng meme GOAT trên nền tảng xã hội và được ToT hỗ trợ công khai. Giá trị thị trường của đồng meme GOAT đã tăng vọt chỉ sau vài ngày. Khoản quyên góp của Andreessen đã mang lại sự tiếp cận lớn cho GOAT và trở thành một trong những yếu tố chính thúc đẩy giá trị thị trường ngày càng tăng của GOAT. Giá trị thị trường cao nhất của GOAT đã vượt quá 1,3 tỷ USD.
< /p>
2. Fartcoin
Sự ra đời của Fartcoin có liên quan mật thiết đến GOAT, cả hai đều có nguồn gốc từ ToT. Trong cuộc trò chuyện về Mô hình ngôn ngữ lớn, người ta đề cập rằng Musk thích âm thanh của tiếng xì hơi và đề xuất tạo ra một mã thông báo có tên Fartcoin. Dựa trên cuộc đối thoại này, Fartcoin ra đời muộn hơn GOAT một chút. Fartcoin cũng thu hút một số sự chú ý với thời điểm ra đời thông minh, nhưng nó không tốt bằng GOAT lúc đầu. Sau đó, vào ngày 16/11, số lượng người theo dõi Twitter của Fartcoin đột ngột tăng gấp đôi chỉ sau vài giờ và giá cũng tăng khoảng 15%. Tuy nhiên, mức tăng này không nhận được sự thảo luận rộng rãi và lâu dài. Vào ngày 13 tháng 12, Marc Andreessen đã tweet lại một tweet về Fartcoin, nhưng dòng tweet này không dẫn đến giá token tăng mạnh. Nguyên nhân chính khiến giá Fartcoin tăng có thể là do một số quỹ chính. Bởi trong số những địa chỉ mua sớm nhất, quỹ đầu tư Sigil Fund được cho là đã xuất hiện. Ngoài ra, người sáng lập Quỹ Sigil đã nhiều lần bày tỏ sự lạc quan của mình đối với AI Meme trên Twitter, thậm chí còn chủ động chuyển tiếp một tweet hỏi liệu Quỹ Sigil có nắm giữ Fartcoin hay không. Fartcoin cuối cùng đã nhận được sự chú ý rộng rãi từ mạng xã hội, với giá trị thị trường cao nhất vượt quá 1,5 tỷ USD.
< /p>
Ứng dụng AI Agent: Tác nhân có thể làm được nhiều hơn
Với việc ứng dụng sâu hơn Đại lý AI trong lĩnh vực mã hóa, trọng tâm thị trường cũng đã mở rộng từ các đồng meme thuần túy do AI điều khiển như GOAT và Fartcoin sang ứng dụng Đại lý AI sáng tạo và tương tác hơn .
1. Đại lý giải trí span >
Ứng dụng thực tế đầu tiên của Tác nhân AI là giải trí, chẳng hạn như Luna và ToT đã nói ở trên. Luna là một thần tượng ảo được tích hợp chặt chẽ với token gốc LUNA và được ra mắt như một phần của nền tảng Virtuals. Luna sẽ phát sóng trực tiếp trên mạng xã hội 24 giờ một ngày và tweet thường xuyên. Do đó, chất lượng các chương trình phát sóng và tweet trực tiếp của Luna là một trong những yếu tố chính ảnh hưởng đến giá trị thị trường của nó. Tuy nhiên, hiện tại, không gian tăng trưởng mã thông báo của Luna theo mô hình này còn hạn chế. Ngược lại, các tweet của ToT chủ yếu tập trung vào nội dung gốc và hài hước. Nó không bị ràng buộc với GOAT hoặc các token khác. Mặc dù ToT thỉnh thoảng đề cập đến token GOAT nhưng đây không phải là trọng tâm cốt lõi của nó. Cả Đặc vụ AI, Luna và ToT, đều có mã thông báo đóng vai trò quan trọng trong việc quảng bá câu chuyện. Đối với Luna, token đại diện cho ý nghĩa cốt lõi cho sự tồn tại của nó, trong khi đối với ToT, token GOAT đã trở thành một công cụ quan trọng để mở rộng tầm ảnh hưởng của nó.
< /p>
2 Đại lý phân tích nghiên cứu đầu tư
Ngoài các ứng dụng giải trí, AI Agent còn có thể được sử dụng để phân tích nghiên cứu đầu tư trong lĩnh vực mã hóa. Hiện tại, Agent phổ biến nhất trong lĩnh vực này là aixbt. aixbt là Tác nhân AI được phát hành trên Giao thức ảo. Nó tập trung vào phân tích các chủ đề và xu hướng nóng trên thị trường tiền điện tử, đặc biệt là các cuộc thảo luận từ các nền tảng truyền thông xã hội như X, để giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt những thay đổi của thị trường và cơ hội đầu tư tiềm năng. aixbt tiếp tục nhận được sự chú ý của người dùng CT cao nhất trên Kaito và khả năng của nó có xu hướng vượt qua KOL của con người.
< /p>
3. DeFi + AI Agent
Nếu Luna và aixbt không có nhiều tác dụng thực tế và vẫn ở cấp độ Meme, thì sự kết hợp giữa AI Agent và DeFi thực sự mang đến cho Agent những kịch bản ứng dụng thực tế. Sự kết hợp giữa DeFi và AI Agent này được gọi là DeFAI. Sự phát triển của DeFAI có hai hướng chính: Người dùng được đại lý hỗ trợ và giao dịch tự trị của Đại lý. AI Đại lý hỗ trợ người dùng chủ yếu đơn giản hóa sự phức tạp của hoạt động DeFi để nhiều người dùng thông thường hơn có thể dễ dàng tham gia và quản lý các dự án DeFi. Người dùng có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để trực tiếp hướng dẫn AI Agent thực hiện các nhiệm vụ, từ đó che chắn các chi tiết kỹ thuật phức tạp. Có một số dự án DeFAI trên thị trường đã bắt đầu xuất hiện. Lấy Griffin và Neur làm ví dụ. Cả hai đều là trợ lý AI được xây dựng trên Solana, có thể giúp người dùng hoàn thành việc tạo và quản lý ví, phân tích mã thông báo, giao dịch mã thông báo và các hoạt động khác. Về trải nghiệm người dùng, Griffin cung cấp cho người dùng nhiều chức năng hơn, trong khi Neur cung cấp tương đối ít chức năng hơn nhưng chi tiết hơn và hiệu suất của Neur tốt hơn. Có thể thấy từ so sánh giữa cả hai rằng trọng tâm chính của lĩnh vực này trong tương lai sẽ tập trung vào sự hoàn thiện về chức năng, trải nghiệm người dùng, chi phí và các vấn đề khác.
Nếu bộ phận chính của DeFi theo mô hình của Griffin và Neur vẫn là người dùng con người, thì giao dịch tự chủ của Đại lý sẽ khiến AI trở thành bộ phận chính của DeFi. Không giống như các robot giao dịch trước đây bị giới hạn trong việc thực hiện các chiến lược giao dịch đặt trước, Đại lý AI có thể lấy thông tin theo thời gian thực từ môi trường thị trường, thực hiện phân tích theo ngữ cảnh, tìm hiểu xu hướng thị trường và điều chỉnh chiến lược dựa trên những dữ liệu này. Điều này cho phép Đại lý đưa ra quyết định chính xác hơn trong một thị trường đang thay đổi năng động và thực hiện các hoạt động phức tạp ngoài cài đặt chương trình ban đầu. Các dự án liên quan bao gồm Cod3x, Almanak, v.v., nhưng lĩnh vực này vẫn đang trong giai đoạn phát triển sơ bộ và các dự án này vẫn chưa được thị trường thử nghiệm. Không còn nghi ngờ gì nữa, trở ngại lớn nhất đối với hoạt động giao dịch tự chủ của Đại lý là vấn đề về lòng tin. Thứ nhất, cần phải tin tưởng rằng các hoạt động liên quan thực sự được thực hiện bởi Đại lý. Thứ hai, cần phải tin tưởng rằng chiến lược giao dịch của Đại lý sẽ không. dẫn đến những tổn thất không đáng có. Các dự án trong tương lai phải giải quyết những vấn đề về niềm tin này nếu muốn tạo ra sự khác biệt.
< /p>
Sau vài tháng phát triển, Tác nhân AI trong lĩnh vực mã hóa đã trải nghiệm từ meme thuần túy đến ứng dụng giải trí và sau đó đến một số giai đoạn ứng dụng thực tế. Trên thực tế, những người thực hành mã hóa chưa bao giờ ngừng khám phá khả năng của Crypto x AI. Kể từ năm 2023, CGV Research đã tiếp tục chú ý đến tiến độ dự án của lộ trình Crypto x AI.
Trong tương lai, khi cơ sở hạ tầng tiếp tục phát triển, Agent Hệ thống trở nên thông minh và ổn định hơn, bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng triển khai và sử dụng Agent thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Tại thời điểm này, khung Tác nhân sẽ trở thành cơ sở hạ tầng và nhiều ứng dụng khác sẽ được xây dựng dựa trên các khung này. Việc định giá khung Đại lý dự kiến sẽ tiếp tục có những bước đột phá và một số dự án ứng dụng Đại lý có thể thu hút hơn nữa sự chú ý của thị trường và giá trị đầu tư nhờ khả năng kinh doanh và trải nghiệm người dùng tuyệt vời của chúng.