"L'essere umano è umano perché usa strumenti."
Da un punto di vista evolutivo, lo sviluppo degli organismi viventi avviene principalmente attraverso due modi di potenziamento: l'aumento delle unità e l'aumento delle organizzazioni. Questi due modi di potenziamento si completano a vicenda, conferendo alla vita forme di espressione più complesse e diversificate. Come Agent - speriamo che sia un'entità in grado di pensare autonomamente e interagire con l'ambiente in qualsiasi sistema.
Il successo o il fallimento degli agenti sarà la chiave per determinare se questa rivoluzione GPT rappresenta una nuova generazione di rivoluzione industriale.
Il termine Agent deriva dal latino Agere, che significa "fare". Nel contesto degli LLM, un agente può essere inteso come un'entità in grado di comprendere autonomamente, pianificare decisioni ed eseguire compiti complessi.
L'agente non è un upgrade di ChatGPT, non si limita a dirti "come fare", ma ti aiuta a farlo. Se CoPilot è il copilota, allora l'agente è il pilota principale. Simile al processo umano di "fare le cose", la funzione principale dell'agente può essere riassunta in un ciclo di tre fasi: percezione, pianificazione e azione. Questo processo è simile alla "prassi" del marxismo: "La conoscenza inizia dalla pratica, attraverso la pratica si ottiene la conoscenza teorica, e poi si torna alla pratica." L'agente evolve anche nell'unità di conoscenza e azione.
Possiamo immaginare il nostro processo di interazione con l'ambiente esterno: sulla base di tutte le percezioni di questo mondo, deduciamo il suo stato nascosto e, combinando la nostra memoria e la comprensione del mondo, facciamo pianificazione, decisioni e azioni; e l'azione avrà un effetto retroattivo sull'ambiente, fornendoci nuovi feedback, che osserviamo e utilizziamo per prendere nuove decisioni, in un ciclo continuo.
Gli agenti attuali sono ancora come uomini delle caverne; nell'esperimento Generative Agents del gioco The Sims, ogni personaggio è controllato da un agente AI, che vive e interagisce in un ambiente sandbox, dimostrando pienamente il processo di trasformazione del feedback e delle informazioni ambientali in azione, realizzando la "socializzazione" degli agenti AI.
Ripensiamo alle caratteristiche comuni mostrate dal mercato delle criptovalute nei vari cicli di mercato che abbiamo vissuto. Proprio come DeFi, NFT o "metaverso", ogni ciclo di mercato crea un mercato speculativo, generando anche una certa immaginazione tecnologica eccessiva. Un mercato speculativo eccessivamente caldo non solo stimola l'afflusso di liquidità, ma soddisfa anche la forza lavoro di alta qualità e il capitale abbondante, accelerando l'adozione tecnologica. Dopo che l'interesse del mercato a breve termine si è affievolito, i partecipanti basati sui fondamentali rimangono nel mercato, facendo maturare l'industria e superando la narrativa a breve termine.
Se crediamo che le criptovalute e gli agenti di intelligenza artificiale abbiano un vero potenziale, e non siano solo narrazioni che esisteranno brevemente in questo ciclo di mercato, allora è necessario discutere la compatibilità delle criptovalute e degli agenti di intelligenza artificiale da una prospettiva a lungo termine.
Ripensando agli esempi precedenti, quando tecnologie o settori non nativi della blockchain si combinano con le criptovalute, di solito si sviluppano in una struttura di mutuo beneficio. Ad esempio, è così che avviene la combinazione tra finanza tradizionale e DeFi. Le infrastrutture finanziarie tradizionali possono creare mercati primari e secondari flessibili attraverso la DeFi. Al contrario, la DeFi diversifica i tipi di collaterale utilizzando asset tradizionali come i titoli di stato americani, garantendo così una struttura di collaterale stabile. Allo stesso modo, altre tecnologie o settori possono avere effetti reciproci positivi quando si combinano con le criptovalute.
Il mercato dei pagamenti ha dimostrato ampiamente che i canali di pagamento non limitati da infrastrutture finanziarie tradizionali o confini nazionali sono una delle più grandi proposte di valore delle criptovalute. Allo stesso modo, combinando le criptovalute con agenti di intelligenza artificiale, i canali di pagamento delle criptovalute offrono soluzioni efficaci per migliorare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale.
Allo stesso tempo, le criptovalute possono esplorare varie possibilità di sviluppo attraverso agenti di intelligenza artificiale. In particolare, i mercati di criptovalute e blockchain operanti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, richiedono operatori che lavorino 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Qui, proprio come le funzioni fondamentali degli agenti di intelligenza artificiale, gli agenti autonomi hanno il potenziale per semplificare la maggior parte delle interazioni basate sulla catena.
La maggior parte degli agenti di intelligenza artificiale offre la possibilità di semplificare le interazioni all'interno delle criptovalute. Ad esempio, Griffain @griffaindotcom esegue autonomamente interazioni sulla catena in base agli input degli utenti, mentre Zerebro @0xzerebro ha proposto un piano di sviluppo per agenti di intelligenza artificiale autonomi che eseguono operazioni di validazione sulla rete Ethereum.
Sebbene questi siano solo semplici esempi, le criptovalute e gli agenti di intelligenza artificiale hanno sinergie significative in ampie aree come sicurezza, esperienza utente sulla catena, privacy o tokenizzazione degli asset. Certamente, queste idee sono ancora nelle fasi iniziali, e concetti come l'esecuzione delle operazioni di validazione richiedono un nucleo tecnologico ben progettato.
Dopo che l'eccesso di entusiasmo nel mercato degli agenti di intelligenza artificiale si sarà attenuato, cercare indizi su ciò che rimarrà e ciò che non rimarrà, i progetti in grado di rispondere in modo ragionevole alla domanda "perché le criptovalute?" saranno Virtuals Protocol @virtuals_io e ai16z @ai16zdao. Sono in prima linea nel fornire queste risposte, e molti agenti successivi stanno cercando di integrare le criptovalute in vari modi. Inoltre, interfacce multi-agente, basate su intenti e framework alternativi stanno spingendo lo sviluppo di ambienti sperimentali.
Come ha detto Dixon di a16z: "La prossima grande cosa all'inizio sembra un giocattolo."
Gli agenti di intelligenza artificiale si sono evoluti da semplici generatori di testo su Twitter a capacità di eseguire compiti complessi, come la validazione, operazioni white hat e transazioni autonome sulla catena.
Diamo un'occhiata insieme a se, alla fine di questo ciclo di agenti di intelligenza artificiale, ci sarà ancora innovazione significativa, o se diventerà solo un altro ciclo di hype dimenticato.
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