加密領域的機器人正在成為加密經濟的 「一等公民」，如：AI 代理在加密領域的功能也逐漸增強，且前端應用增多。上述的案例就能印證這一趨勢。本文源自作者 Mason Nystrom 的專欄文章《Crypto AI Agents: The First-Class Citizens of Onchain Economies》，由 Panews 整理、編譯及撰稿。
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搜尋者（Searchers）部署像 Jaredfromsubway.eth 這樣的機器人，利用真人使用者對便利的渴望在 DEX 搶先交易。Banana Gun 和 Maestro 允許真人使用者通過 Telegram 的便利進行機器人交易，它們一直是以太坊鏈上 Gas 消耗大戶之一。 而現在，在 Friend.tech 等 「曇花一現」 的新社交應用中，機器人在該應用一經採用就加入了競爭，並且可能會無意中進一步推動投機飛輪。
所有這些都表明，無論是利潤驅動 (如 MEV 機器人) 還是消費者驅動 (如 Telegram botkits) 的機器人，正在成為區塊鏈上的優先使用者。
雖然到目前為止，加密領域的機器人還相當初級，但由於大型語言模型（LLM）的興起，加密領域之外的機器人已經開始演變成強大的 AI 代理，其最終目標是自主處理複雜的任務，並讓決策更加明智。
在加密領域構建這些 AI 代理增強幾個重要功能
- 原生支付：AI 代理可以存在於加密之外，但如果希望 AI 代理執行復雜的操作，他們就需要獲得資金。與讓 AI 代理訪問銀行帳戶或支付處理器（如 Stripe），或者處理鏈下世界中存在的絕大多數其他低效問題相比，加密領域為 AI 代理提供了有意義的改進。
- AI 代理錢包所有權：連線到錢包的 AI 代理將能夠擁有資產（例如 NFT、收益等），從而賦予代理所有加密資產固有的數位產權。 這對於代理之間的交易尤為重要。
- 可驗證的、確定性操作：當操作可證明時（即它們可以確保某些操作已完成），AI 代理將最有效。鏈上交易本質上是確定性的，要麼發生，要麼沒有發生。這意味著 AI 代理能更準確地完成鏈上任務。
當然，鏈上 AI 代理也存在侷限性。
一個侷限是，AI 代理需要在鏈下執行邏輯才能保持效能。這意味著鏈上 AI 代理將在鏈下託管其邏輯 / 計算以優化效率，但代理決策將在鏈上執行，從而允許可驗證的操作。重要的是，AI 代理還可以使用 Modulus 等 zkML 供應商來確保其鏈下資料輸入得到驗證。
另一個關鍵侷限是，AI 代理的有用性取決於所提供的工具。例如，如果您要求 AI 代理提供即時新聞的摘要，那麼 AI 代理的工具包中需要有一個網路爬蟲來抓取網際網路資訊，以執行任務。如果需要代理將響應儲存為 PDF，那麼檔案系統需要新增到工具包中。如果想要 AI 代理跟單交易您最喜歡的加密 KOL，AI 代理需要訪問錢包並獲得該錢包的金鑰簽名許可權。
從確定性到非確定性的範圍來看，大多數加密 AI 代理執行的是確定性任務。也就是說，真人對任務的引數以及如何完成任務（例如代幣交換）進行程式設計。
加密 AI 代理已從早期的 keeper 機器人（仍在 DeFi 和預言機應用中使用）發展到今天利用 LLM 的更復雜的代理，包括像 Botto 這樣的 AI 藝術家；AI 代理可以使用 Syndicate 的交易云為自己提供銀行服務；以及 Autonolas 等早期 AI 代理服務市場。
已經有各種令人興奮的前端應用
- 支援 AI 代理的 「智慧錢包」：Dawn 利用 DawnAI 提供 AI 代理，可以幫助使用者傳送交易、執行交易和其他即時鏈上洞察（例如 NFT 趨勢）。
- 加密遊戲代理：Parallel Alpha 的最新遊戲《Colony》旨在建立可以擁有錢包並相互交易的 AI 角色。
- AI 代理的增強工具包：AI 代理的好壞取決於工具包，與區塊鏈互動目前是一個新興領域。加密 AI 代理需要錢包、訪問資金、許可功能、整合 AI 模型以及與其他代理互動的能力。具體而言，Gnosis 展示了這個早期基礎設施的 AI 機制，將 AI 指令碼與智慧合約包裝在一起，這樣任何人（包括另一個機器人）都可以呼叫智慧合約來執行代理操作，同時還能夠支付代理商費用。
- 增強型 AI 交易者：為交易者和投機者提供進階操作的 DeFi 超級應用程式，包括：如果滿足條件 DCA 建倉（注：DCA 是 「美元成本平均」， DCA 建倉是一種減輕建倉風險的簡單方法）； 當 Gas 價格跌破特定價格時執行交易；監控新的 Meme 代幣合約；確定訂單路由等。
- AI 代理的長尾：雖然像 ChatGPT 這樣的大型應用適用於某些通用的聊天，但 AI 代理需要針對許多行業、主題和利基市場進行微調。像 Bittensor 這樣的市場鼓勵 「礦工」 圍繞目標行業 (如加密、生物技術、學術界) 訓練特定任務的模型 (如影象生成、預訓練、預測建模)。雖然 Bittensor 剛剛起步，但開發人員已經在開源 LLM 的長尾之上使用 Bittensor 來構建應用程式 / 代理。
- NPC 消費者應用程式代理：NPC（非玩家角色）在 MMORPG 等遊戲中很常見，但在多人消費者應用程式中不太常見。然而，加密消費者應用程式的金融化性質使 AI 代理成為引入新型遊戲機制的優秀參與者。去中心化 AI 計算平臺 Ritual 最近釋出了 Frenrug，這是一個基於 LLM 在 Friend.tech 內部執行的代理，根據使用者訊息執行交易（購買或出售 key）。 Friend.tech 使用者可以嘗試說服代理商購買他們的 key、出售其他人的 key，或者嘗試讓 Frenrug 代理商以其他創造性的方式使用其資金。
隨著越來越多的應用程式和協議利用 AI 代理，真人將使用它們作為訪問加密經濟的渠道。雖然 AI 代理今天看起來像玩具，但在未來，AI 代理將增強日常消費者體驗，成為協議的關鍵利益相關者，並在它們之間建立整個經濟體。AI 代理還處於起步階段，但這些鏈上經濟體的一等公民才剛剛開始展示其潛力。
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