AI Agent: состояние в 2024 году и перспективы на 2025 год

Автор: BitMart Research

1. Введение

Что такое AI Agent?

AI Agent — это интеллектуальный субъект, способный воспринимать окружающую среду, принимать решения и выполнять действия, в основном основанный на LLM (больших языковых моделях). Он обладает автономностью и адаптивностью, может самостоятельно выполнять сложные задачи, демонстрируя высокоинтеллектуальные возможности сотрудничества. По сравнению с традиционными большими моделями, которые требуют четких инструкций для взаимодействия, AI Agent может самостоятельно разбивать задачи, планировать шаги действий и вызывать инструменты для выполнения задач в процессе исполнения после получения целевой инструкции. Ключевое преимущество заключается в его способности самостоятельно мыслить и действовать. По сравнению с ранними голосовыми помощниками, такими как Siri и Microsoft Copilot, AI Agent больше похож на начального «водителя», который может постоянно повышать эффективность и точность выполнения задач благодаря самостоятельному обучению, обратной связи и долгосрочной оптимизации.

Принцип работы AI Agent можно свести к четырем основным возможностям: восприятие, анализ, принятие решений и выполнение. Во-первых, AI Agent воспринимает окружающую среду через датчики или интерфейсы данных, получая внешнюю информацию. Затем, используя инструменты анализа, такие как большие языковые модели, извлекает ценные признаки и паттерны. На основе результатов анализа AI Agent разрабатывает разумный план действий и, наконец, превращает решение в конкретные действия для выполнения целевой задачи. В этом процессе модули краткосрочной и долгосрочной памяти обеспечивают хранение и воспроизведение информации, усиливая способность справляться со сложными задачами. Кроме того, AI Agent динамически вызывает внешние инструменты (например, календарь, поисковые системы, программные интерфейсы и т. д.) в соответствии с требованиями задачи, решая ограничения традиционных больших моделей, зависящих от статических данных обучения и инструментов, что значительно повышает масштабируемость возможностей модели.

Источник изображения: бывший ведущий исследователь по безопасности Open AI Лилиан Вэнг «LLM Powered Autonomous Agents»

Обзор развития AI Agent в Web2

В 2025 году индустрия AI Agent находится в ключевом периоде ускоренного развития. С точки зрения цепочки создания стоимости, верхний уровень контролируют поставщики вычислительных мощностей и оборудования, поставщики данных, а также разработчики алгоритмов и больших моделей, такие как технологические гиганты NVIDIA; средний уровень фокусируется на интеграции AI Agent и платформенных услугах; нижний уровень сосредоточен на разработке и продвижении вертикальных отраслевых приложений и универсальных интеллектуальных агентов, постепенно демонстрируя тенденцию к диверсификации. На уровне применения как рынок сегмента C-end, так и сегмента B-end демонстрируют огромный потенциал: приложения C-end сосредоточены на улучшении пользовательского опыта, обеспечивая более удобные способы взаимодействия, в то время как B-end стремится способствовать цифровой трансформации предприятий, расширяя возможности коммерческих решений и операций за счет снижения затрат и повышения эффективности.

Ведущие компании в отрасли уже начали жесткую конкуренцию в области практического применения AI Agent. Google выпустила Gemini 2.0, а также представила три продукта AI Agent: Project Astra (универсальный), Project Mariner (операции в браузере) и Jules (программирование). Сэм Альтман из OpenAI заявил, что 2025 год станет годом, когда AI Agent станет мейнстримом, и анонсировал скорый запуск множества инновационных технологий, включая AGI, обновленную версию GPT-4o и функции персонализации. Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг предсказал, что AI Agent может стать следующей робототехнической индустрией и создать рыночную стоимость в триллионы долларов.

Концепция AI Agent в блокчейне

Возвышение AI Agent в блокчейне является продуктом непрерывной интеграции и развития технологий блокчейна и ИИ. Блокчейн как децентрализованная инфраструктура обеспечивает надежную запись данных и прозрачный механизм проверки действий для работы AI Agent, в то время как развитие технологий ИИ наделяет интеллектуальных агентов сложными возможностями суждения и выполнения, позволяя им самостоятельно выполнять ряд экономических действий, подобно виртуальной экономике, способной работать автономно. В этих рамках AI Agent может не только участвовать в существующей экосистеме блокчейна, но и способствовать инновациям в большего количестве сценариев, например, автоматически выполнять анализ рынка, планирование и выполнение задач через смарт-контракты в DeFi или выступать в качестве «резидента» в виртуальных мирах для создания и управления цифровыми активами.

Кроме того, применение AI Agent в блокчейне напрямую улучшает пользовательский опыт и производительность, особенно в области сложных ончейн-операций. Одним из главных препятствий для текущего распространения блокчейна является сложность операций и высокий порог входа, в то время как режим взаимодействия на естественном языке AI Agent может выполнять функции управления кошельком, фильтрации лучших инвестиционных схем DeFi, кросс-чейн транзакций или автоматического выполнения планов в соответствии с рыночными условиями через простые инструкции, значительно снижая затраты на обучение для новых пользователей и одновременно значительно повышая эффективность и удобство.

Потенциал AI Agent в экосистеме блокчейна проявляется не только в оптимизации пользовательских операций, но и в более широких сценариях применения. Экономика создателей, мониторинг рыночных настроений, аудит смарт-контрактов, голосование в управлении децентрализованными автономными организациями (DAO) и даже выпуск мем-коинов могут достичь более высокой эффективности и справедливости благодаря AI Agent. Отсутствие эмоций и точность выполнения AI Agent делают его более надежным, чем большинство людей, в既定 условиях. В то же время неизменяемость блокчейна также предоставляет ИИ надежный источник данных, что компенсирует риски, которые могут возникнуть в системах ИИ из-за проблем с качеством данных. Более того, используя данные в цепи и вычислительные мощности, AI Agent может потенциально революционизировать существующие модели стимулирования, способствуя глубоким изменениям в экосистеме блокчейна.

2. Применение AI Agent в блокчейне

1. Фреймворки AI Agent

Фреймворки AI Agent являются базовыми инструментами для разработки, обучения и развертывания интеллектуальных агентов, предоставляя разработчикам техническую поддержку для эффективного создания агентов. Эти фреймворки снижают сложность разработки благодаря стандартизированной среде разработки и универсальным компонентам, позволяя разработчикам сосредоточиться на реализации инновационных функций. В настоящее время фреймворки AI Agent постепенно интегрируют протоколы DeFi, проекты NFT и т. д., исследуя межплатформенное сотрудничество и интероперабельность. Например, комбинируя DeFi для оптимизации инвестиционных стратегий или разрабатывая интеллектуальные инструменты с NFT, фреймворки AI Agent создают более открытую и взаимосвязанную экосистему, становясь фокусом внимания рынка. Представительные проекты: Ai16z, ARC, Swarms, Zerebro и т. д.

2. AI Agent Launchpad

Launchpad для AI Agent — это платформа для выпуска интеллектуальных агентов и связанных с ними токенов, функционально похожая на платформы выпуска мем-коинов, такие как Pump.fun и т. д. Пользователи могут легко создавать и развертывать AI Agent на этих платформах, одновременно бесшовно интегрируя их с платформами социальных сетей, такими как Twitter, Telegram и Discord, для реализации автоматизированного взаимодействия с пользователями. Эта модель снижает порог выпуска и продвижения, предоставляя пользователям более удобный опыт создания и расширяя сценарии применения AI Agent. Представительные проекты: Virtuals, Clanker и т. д.

3. AI Agent 应用场景

Прямые области применения AI Agent охватывают инвестиции, развлечения, анализ данных и т. д., демонстрируя огромный потенциал роста.

• Управление фондами

В управлении фондами AI Agent превратился из вспомогательного инструмента в ядро создания стоимости, способное разрабатывать инвестиционные стратегии, корректировать распределение активов и прогнозировать рыночные тренды в реальном времени. Эти интеллектуальные агенты повышают эффективность задач, таких как арбитраж и хеджирование рисков, благодаря автоматизированным операциям, удовлетворяя потребности в масштабировании и профессионализме на крипторынке, придавая новую конкурентоспособность управлению капиталом. Представительные проекты: AIXBT, Ai16z и т. д.

• DeFAI: сочетание ИИ и DeFi

DeFAI, внедряя технологии ИИ в DeFi, упрощает операционные процессы и снижает порог входа. Пользователи могут отдавать простые инструкции на естественном языке, такие как «выполнить кросс-чейн транзакцию в один клик» или «установить план периодического инвестирования», тем самым реализуя более эффективное управление активами и торговые операции. Основные применения DeFAI включают оптимизацию кросс-чейн операций, автономных торговых агентов, а также интеллектуальный анализ информации, в настоящее время реализованы на нескольких платформах, таких как Griffain, Orbit и Neur. Представительные проекты: GRIFFAIN, BUZZ, NEUR и т. д.

• Автоматизированное управление DAO

Применение AI Agent в DAO включает оптимизацию голосования и принятия решений, а также автоматизацию управления. Например, Ai16Z DAO использует интеллектуальных агентов для сбора средств и управления инвестициями, демонстрируя потенциал ИИ в децентрализованном автономном управлении. Такие приложения не только повышают эффективность управления, но и значительно сокращают затраты времени и энергии участников.

• Игры

AI Agent также может использоваться в аспектах дизайна игр. Моделируя поведение игроков, AI Agent может помочь разработчикам игр оптимизировать дизайн игр, повышая интересность и играбельность игр. Кроме того, AI Agent может выступать в качестве вспомогательного инструмента для игр, помогая игрокам повышать уровень игры. Например, AI Agent может анализировать привычки операций игроков, предоставлять целенаправленные предложения и руководства, тем самым помогая игрокам улучшать игровые навыки. Представительные проекты: HYPER и т. д.

• Автоматизированная количественная торговля

В области количественной торговли AI Agent может разрабатывать разнообразные стратегии в соответствии с рыночными условиями, например, выполнять арбитражные сделки на рынках с высокой волатильностью или использовать стратегии следования за трендом на трендовых рынках. В сочетании с поддержкой автоматизированных торговых инструментов со стороны бирж, потенциал применения AI Agent в будущей торговле обширен.

4. Проекты AI MEME

AI MEME — это проекты мем-коинов, возникшие от концепции AI Agent, ядро которых обычно не имеет глубокой технической или продуктовой поддержки. Такие проекты опираются на мем-культуру, привлекая внимание высокой волатильностью и спекулятивностью. Хотя техническое содержание ограничено, их рыночная популярность и настроения сообщества стимулируют краткосрочный взрывной рост, становясь особым явлением на крипторынке. Представительные проекты: GOAT, ACT и т. д.

3. Будущие тенденции развития

В 2025 году развитие AI Agent в области криптографии и Web3, как ожидается, достигнет важной точки взрыва. Переходя от инструментальных свойств одиночных приложений к построению экосистемы сотрудничества множественных интеллектуальных агентов, границы технологий AI Agent постоянно расширяются. В области DeFi AI Agent уже реализовал управление капиталом и исполнение смарт-контрактов; в будущем он может стать интеллектуальным агентом с автономными экономическими возможностями, участвуя в более сложной экономической деятельности и реализуя экономическое самоуправление. В DAO AI Agent может оптимизировать эффективность управления и процессы принятия решений, а в количественной торговле может выполнять эффективные стратегии арбитража и управления рисками посредством анализа данных в реальном времени. По мере совершенствования фреймворков и стандартов сотрудничество между AI Agent породит новые сценарии применения, такие как социальные сети Agents, шлюзы экономических расчетов и DAO управления, продвигая криптоэкосистему на новый этап интеллектуализации и повышения эффективности. В то же время развитие AI Agent в Web3 также сталкивается с вызовами и возможностями. Конфиденциальность и безопасность становятся ключевыми вопросами, особенно на фоне растущей зависимости ИИ от личных данных. Web3 предоставляет уникальные преимущества обеспечения конфиденциальности и безопасности данных через блокчейн, позволяя AI Agent получить более широкое применение в отраслях с высокими требованиями к конфиденциальности, таких как здравоохранение и финансы. Кроме того, вычислительные мощности и стоимость данных являются узким местом для сотрудничества множественных интеллектуальных агентов, но благодаря блокчейну и токеномике можно эффективно интегрировать простаивающие вычислительные мощности и ресурсы данных, снижая порог разработки и операций. Глядя в будущее, AI Agent имеет потенциал стать новой инфраструктурой Web3, глубоко интегрируясь с другими ключевыми элементами, создавая новые модели применения, преобразуясь от роли инструмента к незаменимой опоре экосистемы, вливая больше инноваций и ценности в криптоиндустрию.