"Der Mensch ist Mensch, weil er Werkzeuge benutzt."
Aus evolutionärer Sicht erfolgt die Entwicklung von Lebewesen hauptsächlich durch zwei Arten der Verbesserung: die Verbesserung der Zellen und die Verbesserung der Organisation. Diese beiden Arten der Verbesserung ergänzen sich gegenseitig und verleihen dem Leben vielseitigere und komplexere Ausdrucksformen. Wie bei Agenten – wir hoffen, dass sie in der Lage sind, unabhängig zu denken und mit der Umwelt in jedem System zu interagieren.
Der Erfolg oder Misserfolg von Agenten wird entscheidend sein, um zu bestimmen, ob diese GPT-Revolution eine neue industrielle Revolution darstellt.
Der Begriff Agent stammt aus dem Lateinischen Agere, was "zu tun" bedeutet. Im Kontext von LLM kann ein Agent als eine Art intelligentes Wesen verstanden werden, das autonom verstehen, planen, Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben ausführen kann.
Ein Agent ist kein Upgrade von ChatGPT, er sagt dir nicht nur, "wie man es macht", sondern hilft dir auch, es zu tun. Wenn CoPilot der Copilot ist, dann ist der Agent der Hauptpilot. Ähnlich wie der menschliche Prozess des "Tätigwerdens" lässt sich die Kernfunktion eines Agenten in einen Kreislauf von drei Schritten zusammenfassen: Wahrnehmung, Planung und Aktion. Dieser Prozess ähnelt der "Praxis-Theorie" des Marxismus: "Erkenntnis beginnt mit der Praxis, die durch die Praxis zu theoretischem Wissen gelangt und dann wieder in die Praxis zurückkehrt." Agenten entwickeln sich ebenfalls in der Einheit von Wissen und Handeln.
Man kann sich den Prozess vorstellen, wie wir mit der Außenwelt interagieren: Wir leiten aus unserer gesamten Wahrnehmung dieser Welt ihren verborgenen Zustand ab und kombinieren dies mit unserem Gedächtnis und unserem Wissen über die Welt, um dann Planung, Entscheidungen und Aktionen zu treffen; und das Handeln wirkt sich wiederum auf die Umwelt aus und gibt uns neues Feedback, das wir beobachten und dann erneut Entscheidungen treffen, sodass dieser Kreislauf fortgesetzt wird.
Derzeit sind Agenten noch wie Höhlenmenschen. Im Experiment mit generativen Agenten in Lebenssimulationsspielen wird jede Rolle von einem KI-Agenten gesteuert, der in einer Sandbox-Umgebung lebt und interagiert, was den Prozess der Umwandlung von Feedback und Umgebungsinformationen in Handlungen und die "sozialen" Interaktionen von KI-Agenten verdeutlicht.
Blicken wir zurück auf die gemeinsamen Merkmale, die der Kryptomarkt in den mehreren Marktzyklen, die wir erlebt haben, gezeigt hat. Wie bei DeFi, NFT oder dem "Metaverse" schafft jeder Marktzyklus einen spekulativen Markt und erzeugt gleichzeitig eine überblähte technische Vorstellungskraft. Überhitzte Spekulationsmärkte treiben nicht nur den Zufluss von Liquidität voran, sondern befriedigen auch gleichzeitig hochwertige Arbeitskräfte und reichlich Kapital, was die technische Akzeptanz beschleunigt. Nachdem das kurzfristige Interesse an überblähten Märkten nachgelassen hat, bleiben die Teilnehmer mit soliden Fundamentaldaten im Markt, was die Branche reifen und über kurzfristige Narrative hinauswachsen lässt.
Wenn man glaubt, dass Kryptowährungen und KI-Agenten echtes Potenzial haben und nicht nur Erzählungen sind, die in diesem Marktzyklus kurzzeitig existieren, muss die Kompatibilität von Kryptowährungen und KI-Agenten aus einer langfristigen Perspektive diskutiert werden.
Rückblickend auf frühere Beispiele zeigt sich, dass sich nicht blockchain-native Technologien oder Branchen in einer gegenseitig vorteilhaften Struktur entwickeln, wenn sie mit Kryptowährungen kombiniert werden. Zum Beispiel ist die Kombination aus traditioneller Finanzwirtschaft und DeFi genau so. Traditionelle Finanzinfrastrukturen können durch DeFi flexible erste und zweite Märkte schaffen. Im Gegenzug diversifiziert DeFi die Arten von Sicherheiten durch traditionelle Vermögenswerte wie US-Staatsanleihen, wodurch eine stabile Sicherheitenstruktur gewährleistet wird. Ebenso können auch andere Technologien oder Branchen positive Wechselwirkungen mit Kryptowährungen erzeugen, wenn sie kombiniert werden.
Der Zahlungsmarkt hat eindeutig bewiesen, dass Zahlungswege, die nicht durch traditionelle Finanzinfrastrukturen oder nationale Grenzen eingeschränkt sind, eines der größten Wertversprechen von Kryptowährungen darstellen. Ebenso bieten die Zahlungswege von Kryptowährungen in Verbindung mit KI-Agenten effektive Lösungen zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit von KI-Modellen.
Gleichzeitig können Kryptowährungen auch durch KI-Agenten verschiedene Entwicklungsmöglichkeiten erkunden. Insbesondere benötigen Blockchain- und Kryptowährungsmarkt, die rund um die Uhr betrieben werden, auch Mitarbeiter, die rund um die Uhr arbeiten. An diesem Punkt, wie bei den grundlegenden Funktionen von KI-Agenten, haben autonome Agenten das Potenzial, die meisten on-chain Interaktionen zu vereinfachen.
Die meisten KI-Agenten bieten die Möglichkeit, Interaktionen innerhalb von Kryptowährungen zu vereinfachen. Zum Beispiel führt Griffain @griffaindotcom on-chain Interaktionen autonom basierend auf Benutzeranfragen aus, während Zerebro @0xzerebro einen Entwicklungsplan für KI-Agenten zur autonomen Ausführung von Validator-Operationen im Ethereum-Netzwerk vorgeschlagen hat.
Obwohl dies nur einfache Beispiele sind, haben Kryptowährungen und KI-Agenten in breiten Bereichen wie Sicherheit, Benutzererfahrung on-chain, Datenschutz oder Tokenisierung von Vermögenswerten genügend Synergien. Natürlich befinden sich diese Ideen noch in einer frühen Phase, und Konzepte wie die Ausführung von Validator-Operationen erfordern einen sorgfältig gestalteten technischen Kern.
Nach dem Rückgang des Hypes auf dem Markt für KI-Agenten wird es wichtig sein, Hinweise darauf zu finden, was bleiben wird und was nicht. Projekte, die die Frage "Warum Kryptowährung?" sinnvoll beantworten können, werden Virtuals Protocol @virtuals_io und ai16z @ai16zdao sein. Sie stehen in der Bereitstellung dieser Antworten an vorderster Front, und viele nachfolgende Agenten versuchen auf verschiedene Weisen, Kryptowährungsintegration zu erreichen. Darüber hinaus treiben Multi-Agenten, absichtsbasierte Schnittstellen und alternative Frameworks die Entwicklung experimenteller Umgebungen voran.
Wie Dixon von a16z sagt: "Die nächste große Sache sieht am Anfang wie ein Spielzeug aus."
KI-Agenten haben sich von der bloßen Generierung von Antworttexten auf Twitter zu der Fähigkeit entwickelt, komplexe Aufgaben wie Validator-, White-Hat-Operationen und autonome on-chain Transaktionen auszuführen.
Lassen Sie uns gemeinsam betrachten, ob am Ende dieses Zyklus von KI-Agenten noch bedeutende Innovationen bestehen werden oder ob es nur ein weiterer vergessener Hype-Zyklus sein wird.
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