Агенти ШІ — це вбивчий варіант використання крипто-шпигунства, про який мало хто говорить, і сфера, яка, як ми очікуємо, зростатиме в геометричній прогресії в найближчі роки.
Йдеться про програмне забезпечення, призначене для автономного виконання завдань у ланцюжку, використовуючи передові моделі та інструменти ШІ для аналізу даних. Оскільки Web3 стає дедалі складнішим, люди не можуть керувати складними взаємозв’язками, що формуються між усіма можливими користувачами мережі, смарт-контрактами та ботами. Наприклад, вже неможливо вручну оптимізувати дохідність різних проектів і мереж, не кажучи вже про виконання складних завдань, на які здатні агенти штучного інтелекту.
0G пишається тим, що надає інфраструктуру, яка дозволяє втілювати AI-агентів у життя, і вже має партнерські відносини з такими гравцями екосистеми AI-агентів, як Theoriq і Talus.
У цій статті ми розповімо, що це таке:
- Що таке АІ-агенти? Вступ до АІ-агентів, вивчення їх визначення, можливостей і того, як вони автономно функціонують у складних середовищах.
- Агенти штучного інтелекту в Web3: як агенти штучного інтелекту революціонізують ландшафт Web3, керуючи складними мережевими завданнями та оптимізуючи децентралізовані системи.
- Роль 0G у підтримці агентів ШІ: Погляд на те, як 0G забезпечує необхідну інфраструктуру, включаючи зберігання та перевірку даних, щоб розширити можливості AI-агентів у децентралізованих екосистемах.
Що таке агенти ШІ?
Агенти штучного інтелекту — це дуже складні комп’ютерні програми, розроблені для автономного функціонування, які виконують складні завдання, пов’язані з прийняттям рішень, плануванням і виконанням завдань. Зазвичай вони використовують великі мовні моделі (LLM) у внутрішній частині, з можливістю налаштування та детальними робочими процесами, щоб зробити їх придатними для будь-якого випадку використання, що цікавить.
До розвитку LLM та мережевої інфраструктури концепція агентів штучного інтелекту ґрунтувалася на простих системах, заснованих на правилах. Сьогоднішні агенти ШІ перетворилися на складні системи, здатні навчатися, міркувати і приймати рішення самостійно.
Деякі з існуючих випадків використання включають:
DAO: Управління, кероване ШІ, або управління казначейством.
DeFi: Оптимізація ліквідності, аналіз настроїв, розгадування намірів тощо.
Контент: Автоматизована курація та створення контенту в мережі.
Розваги та ігри: Персоналізований ігровий досвід, неігрові персонажі зі штучним інтелектом тощо.
Асистенти: Чат-боти, персональні асистенти, куратори контенту, рекомендаційні системи тощо.
АІ та екосистема даних: Нові моделі краудфандингу, монетизація спеціалізованих моделей і співпраця між розробниками моделей і постачальниками даних.
У Web3 поширення агентів штучного інтелекту вже стрімко зростає завдяки їхній здатності орієнтуватися в складнощах децентралізованих систем. З розвитком цієї технології провідні інноватори досліджують, як ці автономні системи можуть суттєво покращити децентралізовані екосистеми.
Наприклад, Dain Protocol має платформу для створення та монетизації DeFi-орієнтованих агентів, BrianKnows створює агентів, які перетворюють текстові підказки на транзакції та пошук даних, а Devin може писати код та виконувати GitHub pull requests.
Тим часом партнери 0G, Theoriq і Talus, розробляють платформи для децентралізованого створення та управління агентами ШІ, про які ми розповімо нижче.
Як працюють агенти штучного інтелекту?
Агенти ШІ зазвичай будуються на основі великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4 від OpenAI, LLaMa 2 від Meta або PaLM 2 від Google. Хоча деякі розробляють власні власні алгоритми, це може бути складно через величезні ресурси, необхідні для ефективної конкуренції з великими гравцями. Цікавим прикладом використання є компанія Assisterr (також партнер 0G), яка замість цього використовує малі мовні моделі (Small Language Models, SLM), тобто менші, але більш спеціалізовані моделі, які можуть бути особливо важливими для бізнес-кейсів.
Агенти штучного інтелекту працюють за допомогою наступних елементів:
- Модулі, орієнтовані на конкретні завдання: Пристосовані до конкретних цілей агента, таких як взаємодія із зовнішніми базами даних, інтеграція додаткових моделей або створення складних конвеєрів даних для обробки спеціалізованих завдань.
- Пам’ять: Дозволяє агентам зберігати контекст або інформацію з минулих взаємодій та покращувати прийняття рішень з часом.
- Модулі дій: Ці модулі інтерпретують результати, отримані LLM, і перетворюють їх на дії, такі як виклики API, керування пристроями або створення конкретних результатів, таких як код або структуровані дані.
- Інтерфейс навколишнього середовища: Агенти ШІ взаємодіють з навколишнім середовищем за допомогою API, датчиків або користувацьких інтерфейсів. Це може включати отримання інформації з Інтернету, керування розумними пристроями або реагування на команди користувача.
Агенти в дії з 0G
Два проекти, які нас особливо цікавлять, вже є нашими партнерами:
- Theoriq: Децентралізований протокол, розроблений для управління та полегшення створення, взаємодії та оптимізації «колективів агентів». Мається на увазі сукупність ШІ-агентів, які співпрацюють для вирішення складних завдань більш ефективно, ніж окремі агенти.
2. Talus: IBC-сумісний рівень 1 і децентралізований хаб Smart Agent, який дозволяє користувачам отримувати доступ, надавати і спільно створювати ШІ-агентів і ШІ-моделі, використовуючи мову Sui Move для горизонтального масштабування.
Враховуючи величезну кількість наборів даних, користувачів та екосистем блокчейну, які повинні підтримувати обидва проекти, система зберігання даних 0G та можливості DA відіграють ключову роль у їх масштабуванні.
Theoriq матиме колективи агентів, які будуть аналізувати дані в ланцюжку DeFi для нового проекту децентралізованих фінансів (DeFi), виконувати розширену аналітику, торгувати смарт-контрактами та генерувати звіти. 0G може швидко запитувати і перевіряти будь-які відповідні дані, а також надавати гарантії доступності даних. Проекти в екосистемі 0G (включаючи інші мережі та dApps) також можуть підключатися до Theorq, щоб використовувати свої колективи агентів. Нещодавно Theorqie залучила $6,2 млн, щоб втілити своє бачення в реальність.
Тим часом, Talus Network отримує аналогічні переваги, оскільки агенти можуть отримати доступ до моделей ШІ та наборів даних, розміщених в 0G або зовнішній мережі, на безпрецедентних швидкостях. Нещодавно Talus залучив 3 мільйони доларів, щоб втілити цю ідею в життя.
Значна частина цих коштів передбачає, що користувачі Theoriq зможуть зберігати дані за допомогою 0G Storage або використовувати будь-які дані або моделі ШІ, що вже зберігаються в 0G. Тим часом
Заключні зауваження щодо агентів
Простір ШІ-агентів все ще перебуває на початковій стадії розвитку, частково через те, що технології, необхідні для його підтримки, з’явилися лише нещодавно.
0G пишається тим, що допомагає масштабувати цей важливий сектор за допомогою обох технологій:
- 0G Storage: Інтероперабельне сховище даних Web2/Web3 для ШІ-агентів.
- 0G DA: швидка перевірка даних і запити для агентів ШІ.
Стало зрозуміло, що агенти штучного інтелекту не тільки слугуватимуть інструментами для користувачів і протоколів Web3, але й допоможуть орієнтуватися в дедалі складнішому ландшафті Web3.
Якщо ви зацікавлені в тому, як 0G може допомогти вам побудувати майбутнє Crypto AI, будь ласка, зв’яжіться з нами тут.
