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Source: OKX Ventures
La piste d’IA est en cours d’évolution de la spéculation à la mise en œuvre pratique des applications.
Les premiers jetons de mèmes AI ont profité des points chauds de l’IA pour exploser, et maintenant des outils de trading d’IA plus fonctionnels, de la recherche intelligente en investissement et des organismes d’exécution d’IA en chaîne émergent.Des stratégies de prise de rejet en chaîne dirigés par l’IA à l’exécution autonome par l’agent d’IA des tâches en chaîne et des solutions d’optimisation des revenus de DeFI générées par l’IA, l’influence de la piste d’IA est rapidement en pleine expansion.
Mais la plupart des gens peuvent voirIALa valeur marchande du jeton a augmenté de façon exponentielle, mais le système de coordonnées qui décode sa logique de valeur ne peut être trouvé.Quelles pistes d’IA ont une vitalité à long terme?Defai est-il la meilleure application de l’IA?Quelles sont les dimensions de l’évaluation du projet d’IA?……OKX VenturesLe dernier rapport de recherche a été profondément démontéIALa carte de développement de la piste, de l’analyse du concept, du processus d’évolution, de la piste d’application et des cas de projet, j’espère qu’il pourra vous donner un aperçu deIALa valeur entraîne une inspiration et une pensée.
Ce rapport a un contenu riche.Cet article est « l’article précédent ».
1.Agent d’IA
Agent d’IAIl s’agit d’une entité intelligente avec la capacité de percevoir l’environnement, de prendre des décisions et d’effectuer des actions correspondantes.Contrairement aux systèmes d’IA traditionnels, les agents d’IA sont capables de penser indépendamment et d’appeler des outils pour atteindre progressivement des objectifs spécifiques, ce qui leur donne une plus grande autonomie et flexibilité dans la gestion des tâches complexes.
En bref, les agents de l’IA sont des agents motivés par la technologie de l’intelligence artificielle, et leurs flux de travail comprennent: les modules de perception (collectionner l’entrée), les modèles de grande langue (compréhension, raisonnement et planification), les appels à outils (tâches d’exécution) et la rétroaction et l’optimisation. et ajustement).
OpenAI définit les agents de l’IA comme un système avec des modèles de grande langue comme le noyau, avec la capacité de comprendre indépendamment, de percevoir, de planifier, de se souvenir et d’utiliser des outils, et peut automatiser l’exécution de tâches complexes.Contrairement à l’intelligence artificielle traditionnelle, les agents de l’IA peuvent progressivement atteindre des objectifs définis grâce à la pensée indépendante et aux appels à outils.
Agent d’IALa définition peut être résumé dans les éléments clés suivants:Perception, l’agent AI sent l’environnement environnant à travers des capteurs, des caméras ou d’autres dispositifs d’entrée pour obtenir les informations nécessaires; , l’agent AI peut formuler un plan d’action et choisir le meilleur chemin d’exécution.
Agent d’IALe principe et le processus de travail comprennent généralement les étapes suivantes:Premièrement, la saisie d’informations est la saisie et les informations de l’environnement, telles que les instructions utilisateur, les données du capteur, etc. (Mémoire à court terme et à long terme) pour comprendre l’état actuel. .Au cours de la phase d’exécution, l’agent AI met en œuvre son plan et surveille le processus d’exécution en appelant des API ou des outils externes pour s’assurer que la tâche est terminée comme prévu, enfin, une rétroaction et un apprentissage, une fois la tâche terminée, la AI, l’IA L’agent reflétera et apprendra en fonction des résultats, améliorera ainsi la qualité de la prise de décision future.
2. Processus d’évolution
Le chemin d’évolution des jetons AI montre le processus de transformation du phénomène initial « Meme » en intégration technologique profonde.Au début, de nombreux jetons se sont appuyés sur le battage médiatique de courte durée et le boom des médias sociaux pour attirer l’attention des utilisateurs, comme les mèmes chauds en ligne.Cependant, avec la maturité continue du marché, les jetons d’IA se sont progressivement développés vers des fonctions plus pratiques et avancées, se débarrassant progressivement du modèle de battage médiatique et se transformant en un véritable outil financier de blockchain et une plate-forme d’analyse des données.Nous explorerons en profondeur comment ces jetons se sont progressivement développés à partir de l’existence conceptuelle en produits techniques avec une valeur d’application pratique.
scène1:MEME AI(Période confuse)
La plupart des premiers jetons d’IA existent sous la forme de « Meme ».À ce stade, le but du jeton n’est pas clair, et le marché et les utilisateurs en savent très peu sur son potentiel.
scène2: Socialisation (période d’exploration)
Comme le marché fait progressivement attention aux jetons d’IA, ces jetons ont commencé à faire des efforts dans le domaine social.Par exemple, des jetons tels que $ Luna et $ Bully attirent les utilisateurs à participer grâce à des fonctions sociales améliorées.À ce stade, les jetons existent non seulement en tant qu’outils de battage médiatique, mais commencent également à s’intégrer à une interaction axée sur la communauté et sociale pour promouvoir la croissance du marché.Les jetons se sont progressivement étendus à partir de la simple fonction de « chat » et ont commencé à explorer les fonctions étroitement intégrées aux besoins sociaux des utilisateurs, formant des attributs sociaux plus diversifiés.
scène3: Champ vertical (période d’approfondissement de la fonction)
Les jetons d’IA ont commencé à se détacher des simples modèles sociaux et de battage médiatique et ont une exploration approfondie des scénarios d’application dans les champs verticaux.Des jetons tels que $ AIXBT et $ ZEREBRO autorisent progressivement les jetons grâce à une combinaison avec des outils de blockchain, Defi ou créatifs, ce qui ne leur fait plus d’outils spéculatifs, mais des actifs numériques avec des fonctions et des objectifs clairs.Cette étape marque le développement des jetons d’IA dans une direction plus efficace et plus professionnelle, et formant progressivement leur position de marché unique.
scène3.5: Infrastructure (période d’amélioration technique)
Alors que l’application de jeton s’approfondit progressivement, les jetons d’IA ont commencé à se concentrer sur la construction d’une infrastructure technique plus solide.L’ajout de jetons tels que $ AI16Z et $ EMP a davantage favorisé l’optimisation fonctionnelle des jetons.Les jetons se concentrent non seulement sur les incitations économiques et les fonctions pratiques, mais ont également commencé à prêter attention à la construction d’infrastructures telles que la technologie transversale, les applications décentralisées et l’intégration matérielle, jetant progressivement les fondements techniques de son futur développement durable.
scène4: Analyse des données (étape mature)
En entrant dans le stade de la maturité, les jetons d’IA se sont progressivement stabilisés sur le marché et ont commencé à incorporer des fonctions de recherche et d’analyse d’investissement en crypto plus complexes pour promouvoir l’amélioration de l’écosystème de jeton et de la structure de gouvernance.Des jetons tels que $ Trisig et $ cookie ne sont plus des outils simples, ils font partie du système économique et sont largement utilisés dans des domaines avancés tels que l’analyse des données, la gouvernance communautaire et la prise de décision d’investissement.À l’heure actuelle, les fonctions des jetons d’IA ont été progressivement améliorées, et ils ont été en mesure de fournir une analyse approfondie et un soutien à la prise de décision pour le marché, devenant un atout important sur le marché de la cryptographie.
scène4.5: Application financière (période d’intégration écologique)
Avec le développement ultérieur du champ Defi, l’intégration des jetons d’IA dans les applications financières est de plus en plus approfondie, donnant naissance au concept émergent de « Defai ».Grâce à l’intelligence artificielle, les opérations complexes de DeFI sont devenues plus faciles et les utilisateurs ordinaires peuvent facilement participer à des activités financières en chaîne.Des jetons représentatifs tels que $ Griffain, $ orbit, $ aixbt, etc. ont progressivement formé une chaîne complète, des fonctions de base aux services financiers complexes sur le marché, optimisé les interactions en chaîne, abaissé le seuil de participation et apporté plus d’opportunités aux utilisateurs .
trois,Agent d’IAcadre
(un)Web3etWeb2Comparaison des données
Lorsque l’agent AI de Web2 est inversé dans l’algorithme recommandé, le champ de test Web3 nourrit également plus d’innovations d’agent d’agent AI.Mais les données montrent que les projets Web3 et Web2 montrent des différences significatives dans la distribution des contributeurs, la soumission du code et les étoiles GitHub.En comparant les données des projets Web3 et Web2, nous pouvons mieux comprendre la situation actuelle des deux en termes d’innovation technologique, d’activité communautaire et d’acceptation du marché.En particulier sur la plate-forme GitHub, l’activité et la popularité de ces projets nous fournissent des indicateurs importants pour nous aider à comprendre les futures tendances du développement technologique et les changements écologiques communautaires.
En termes de participation des développeurs, le nombre de contributeurs des projets Web2 est nettement plus élevé que celui des projets Web3.Plus précisément, le projet Web3 compte 575 contributeurs, tandis que le projet Web2 compte jusqu’à 9 940 contributeurs, reflétant la maturité de l’écosystème Web2 et la base de développeurs plus large.Les trois principaux projets avec des contributeurs sont:Nauséabonde3 102 contributeurs;Informateurs-agents3 009 contributeurs;Llamaindex1 391 contributeurs.
En termes de distribution de codage.Le nombre de soumissions de projets Web2 est également nettement plus élevé que celui des projets Web3.Le nombre total de soumissions pour les projets web3 est de 9 238, tandis que le nombre de projets Web2 atteint 40 151, ce qui indique que l’activité de développement des projets Web2 est plus élevée et que la fréquence de mise à jour est relativement stable.CodeLes trois principaux éléments du nombre de soumissions sont:ElipsosDiriger la tête avec 5 905 soumissions;Poussière, un total de 5 602 codes ont été soumis;LubrioleClassé troisième avec 5 506 soumissions.
Étoiles githubDistribution.Le projet Web2 est beaucoup plus populaire sur GitHub que le projet Web3, le projet Web2 recevant un total de 526 747 étoiles, tandis que le projet Web3 recevant 15 676 étoiles.Cet écart reflète la large reconnaissance des projets Web2 dans la communauté des développeurs et l’influence du marché à long terme accumulé.ÉtoilesLes trois premiers éléments du numéro sont:Agents JSIl est sans aucun doute le plus populaire, avec 137 534 étoiles;Lubriole, classé deuxième avec 98 184 étoiles;MétagpteClassé troisième, avec 46 676 étoiles.
Dans l’ensemble, les projets Web2 sont considérablement en avance en termes de décompte des contributeurs et de fréquence de soumission de code, montrant leur écosystème mature et stable.L’énorme base de développeurs et l’innovation technologique continue ont permis aux projets Web2 de maintenir une solide compétitivité sur le marché.En revanche, bien que le nombre de contributeurs dans les projets Web3 soit faible, certains projets ont des performances exceptionnelles dans la fréquence de soumission du code, indiquant qu’ils ont une équipe de développement de base stable et peuvent continuer à promouvoir le développement de projets.Bien que l’écosystème Web3 soit actuellement relativement préliminaire, son potentiel ne peut pas être sous-estimé.
En termes de popularité du projet, la distribution des étoiles GitHub révèle la position importante de JavaScript et de Python dans le développement des cadres proxy d’IA.Agents JSetLubrioleC’est le projet le plus populaire, montrant que la tendance de l’IA et de la crypto-monnaie reçoit une attention généralisée.Bien que le nombre de stars pour les projets Web3 soit beaucoup plus bas que celui des projets web2, certains projets Web3 tels queMétagpteToujours en train de jouer extraordinaire et a remporté la reconnaissance des développeurs.Dans l’ensemble, bien que le projet Web3 soit en phase de rattrapage, sa position sur le marché futur devrait s’améliorer régulièrement avec la plus grande échéance de la technologie et de l’expansion écologique.
(Ii) Blockchain traditionnelAgent d’IAcadre
Blockchain traditionnelAgent d’IAcadre
Symbole de jeton
Nom du projet
Caractéristiques principales
Introduction détaillée
AI16Z
AI16ZDAO
Fonds de couverture dirigés par des agents AI combinant des investissements à faible risque et à haut risque
Le projet MEME publié par « Piry Marc » est basé sur le concept A16Z.Combinant des investissements à faible risque avec des investissements à haut risque gérés par AI Degen Spartan.L’architecture derrière elle est « Eliza » open source, et la mise à jour V2 améliore la flexibilité et la sécurité.
Zérébro
0xzerebro
Agents, création de musique, de mème, d’œuvres d’art et de NFT
Les agents populaires de Crypto Twitter peuvent fonctionner indépendamment sur plusieurs plateformes, créer des publications sur les réseaux sociaux, publier des albums sur Spotify, créer et vendre des œuvres d’art en polygone et travailler avec le protocole Defi.
ARC
arcdotfun
Le cadre de développement de l’IA « RIG » traite de « Sea of Signification »
L’équipe a développé le cadre « RIG » pour aider les développeurs à contrôler la « mer du sens » – un système d’IA similaire au contexte et au sens du traitement du cerveau humain.Il marque la transformation du développement de logiciels de la construction logique pure au «traitement du sens».
Aixbt
AIXBT_AGENT
Les agents basés sur la plate-forme de base fournissent une analyse de marché
Surveillez les tendances de Crypto Twitter et du marché avec des outils d’analyse intelligents pour fournir aux utilisateurs des informations sur le marché.Une analyse est partagée publiquement, tandis que les autres ne sont accessibles que des détenteurs de jetons via des terminaux exclusifs.
Griffon
griffaindotcom
Moteur proxy AI basé sur Solana
Les moteurs proxy AI similaires à la copilote et à la perplexité sont considérés comme la forme finale des moteurs de recherche à l’ère AI.Les utilisateurs font des demandes directement et l’IA fournit des résultats ou des solutions au lieu de simplement fournir des liens Web.
Se mettre à la pointe
orbitcryptoai
Les jetons proxy AI pour simplifier les transactions MEME
Lancé par l’équipe Sphereone, facilitant le trading de mèmes.Les utilisateurs n’ont besoin que d’un seul clic et un gras scannera les mèmes à volume élevé et achètera automatiquement, économise du temps de négociation et de l’énergie.
Zodes
zodonsol
Plateforme d’intégration éco-multifonctionnelle de Solana
Connu sous le nom de « Solana Swiss Army Knife », il intègre des outils de transaction, la libération de jetons, la gestion des portefeuilles, les informations en chaîne et la gestion des médias sociaux.Prend en charge le multi-langues, fournissant des fonctions telles que le proxy IA, les commandes DCA, le suivi du portefeuille de baleines, etc.
Alch
Alchemistaiapp
Plate-forme de génération d’applications AI sans code
Permet aux utilisateurs de générer rapidement différentes applications et produits grâce à des descriptions de langage naturel en utilisant des capacités publiques d’IA.Les utilisateurs n’ont qu’à se connecter à leur portefeuille et à entrer la description de l’application, et la plate-forme générera automatiquement le programme correspondant.
Source de données: https://www.aiagentoolkit.xyz/#frameworks
(Iii) Blockchain existantAgent d’IADéfis du cadre
Concurrents des principaux fabricants« Grève de réduction dimensionnelle« .Les géants de la technologie tels que Openai, Google et Microsoft lancent rapidement des agents officiels multiples.En intégrant profondément les modèles de grandes langues (LLM), les services cloud et les écosystèmes d’outils, ces grandes entreprises peuvent fournir des solutions complètes et efficaces, ce qui fait de petits et moyens cadres sont confrontés à une plus grande pression concurrentielle et à se prolonger considérablement leur espace de vie.
Stabilité et maintenabilité insuffisantes.À l’heure actuelle, tous les agents de l’IA sont généralement confrontés à des taux d’erreur élevés et à des problèmes d’illusion, en particulier lors de l’appel des modèles de plusieurs tours, ils sont sujets à des boucles infinies ou à des bogues de compatibilité.Une fois que l’agent est invité à effectuer plusieurs sous-tâches, ces erreurs sont souvent une couche amplifiée par couche, ce qui entraîne l’instabilité du système.Pour les applications d’entreprise qui nécessitent une forte fiabilité, ces cadres sont actuellement difficiles à assurer une stabilité et des garanties de production suffisantes, limitant leur large application dans des environnements commerciaux réels.
Les performances et les coûts restent élevés.Les processus d’agent nécessitent généralement un grand nombre d’appels d’inférence (tels que l’auto-test de boucle, les fonctions d’outils, etc.), mais si la couche sous-jacente s’appuie sur de grands modèles tels que GPT-4, il est non seulement confronté à des coûts d’appel élevés, mais aussi ne peut souvent pas répondre aux besoins d’une réponse rapide.Bien que certains cadres essaient de combiner des modèles open source pour une inférence locale pour réduire les coûts, cette méthode repose toujours sur une puissance de calcul puissante, et la qualité des résultats d’inférence est difficile à stabiliser. système.
L’écologie du développement et la flexibilité sont insuffisantes.À l’heure actuelle, ces cadres proxy d’IA manquent de normes unifiées en termes de langage de développement et d’évolutivité, ce qui amène les développeurs à faire face à certaines confusion et restrictions lors du choix.Par exemple,ElizaBien qu’il soit facile de commencer, il a une mauvaise évolutivité dans les scénarios à haut complexe;GréementLa rouille est utilisée, avec d’excellentes performances, mais un seuil d’apprentissage élevé;Zère(Zerebro) est basé sur Python et convient aux applications de génération créative, mais ses fonctions sont relativement limitées.D’autres cadres tels queAixbtetGriffonIl faudra du temps pour que la vérification du marché soit plus concentrée dans des champs de blockchain ou verticaux spécifiques.Les développeurs doivent souvent faire des compromis entre la facilité d’utilisation, les performances et l’adaptation multiplateforme, affectant leur potentiel de flexibilité et de développement dans un plus large éventail d’applications.
Risques de sécurité et de conformité.Lorsque les systèmes multi-proxy accèdent aux API externes, exécutent des transactions clés ou prennent des décisions automatisées, elles sont sujets à des risques de sécurité tels que les appels de compromis, les fuites de confidentialité ou les opérations vulnérables.De nombreux cadres ne sont pas bien traités dans les stratégies de sécurité et les enregistrements d’audit, en particulier dans les scénarios d’application des entreprises ou financières, où ces problèmes sont extrêmement proéminents et difficiles à répondre aux exigences de conformité strictes.Cela rend le système susceptible de faire face à de grands risques juridiques et à des défis de sécurité des données lorsqu’il est réellement déployé.
Compte tenu des problèmes ci-dessus, de nombreux praticiens estiment que le cadre actuel des agents d’IA peut être encore pressé sous la pression de la « percée technologique suivante » ou du « plan d’intégration en un ».Cependant, il existe également des opinions selon lesquelles les cadres de démarrage peuvent toujours jouer une valeur unique dans des domaines spécifiques, tels que les scénarios sur chaîne, la génération créative ou l’amarrage plug-in communautaire.Tant que les percées peuvent être faites en fiabilité, en contrôle des coûts et en construction écologique, ces cadres peuvent toujours trouver des voies de développement réalisables en dehors de l’écosystème des grandes usines.Dans l’ensemble, comment résoudre les deux problèmes majeurs de «coût élevé, sujet aux erreurs» et «réaliser la flexibilité multi-scénario» sera un défi clé face à tous les cadres d’agent d’IA.
trois,Agent d’IADirection de développement
MultimodalIAPopularité
Avec le développement rapide de la technologie, l’IA multimodale devient progressivement une force motrice clé dans diverses industries.L’IA multimodal peut traiter divers formulaires de données tels que le texte, les images, la vidéo et l’audio, ce qui lui permet de montrer un grand potentiel dans plusieurs champs.En particulier dans le domaine médical, en intégrant les dossiers médicaux, les données d’imagerie et les informations génomiques, l’IA multimodale peut soutenir la mise en œuvre des soins médicaux personnalisés, aidant les médecins à adapter plus précisément les plans de traitement des patients.Dans le commerce de détail et la fabrication, avec cette technologie, l’IA peut optimiser les processus de production, améliorer l’efficacité et améliorer l’expérience client, améliorant ainsi la compétitivité de l’entreprise.Avec l’amélioration des données et de la puissance de calcul, l’IA multimodale devrait jouer son rôle transformateur dans davantage d’industries, favorisant l’itération rapide et l’expansion des applications de la technologie.
Intelligence incarnée et intelligence autonome
L’IA incarnée fait référence à la compréhension et à l’adaptation de l’environnement par la perception et l’interaction avec le monde physique.Cette technologie modifiera considérablement la direction de développement des robots et jettera les bases de leur popularité dans la conduite autonome, les villes intelligentes et d’autres scénarios d’application.2025 est considéré comme la « première année d’intelligence incarnée », et cette technologie devrait être largement utilisée dans plusieurs domaines.En permettant aux robots de percevoir, de comprendre et de prendre des décisions indépendantes, l’intelligence incarnée favorisera l’intégration profonde du monde physique et du monde numérique, améliorant ainsi la productivité et promouvant le développement intelligent de tous les horizons.Que ce soit dans les assistants personnels, les véhicules autonomes ou dans des usines intelligentes, l’intelligence incarnée changera la façon dont les gens interagissent avec les machines.
IApar intérim(AI agentique) La montée de
L’agent AI fait référence à des systèmes d’intelligence artificielle qui peuvent effectuer indépendamment des tâches complexes.Ce type d’agent d’IA se transforme d’un premier outil de réponse à la requête simple à un système de prise de décision autonome plus avancé, qui est largement utilisé dans l’optimisation des processus métier, le service client et l’automatisation industrielle.Par exemple, les agents de l’IA peuvent gérer les demandes de consultation client indépendamment, fournir des services personnalisés et même prendre des décisions d’optimisation.Dans l’automatisation industrielle, les agents d’IA peuvent surveiller l’état de fonctionnement des appareils, prédire les défaillances et ajuster ou résoudre les problèmes avant qu’ils ne se produisent.À mesure que les agents de l’IA mûrissent progressivement, leur application dans diverses industries deviendra plus approfondie et deviendra un outil important pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts.
IAApplication dans la recherche scientifique
L’introduction de l’IA accélère les progrès de la recherche scientifique, en particulier dans le domaine de l’analyse des données complexes.L’AI4 (AI pour la science) est devenue une nouvelle tendance de recherche.Dans les domaines de la recherche biomédicale, des sciences des matériaux et de l’énergie, l’application de l’IA entraîne des percées en science fondamentale.Un exemple significatif est Alphafold, qui résout les problèmes qui ont longtemps tourmenté les scientifiques en prédisant les structures protéiques, favorisant considérablement les progrès de la recherche biomédicale.À l’avenir, l’IA jouera un rôle de plus en plus important dans la promotion des progrès de la recherche scientifique et la découverte de nouveaux matériaux et médicaments.
IASécurité et éthique
Avec la vulgarisation de la technologie de l’IA, les problèmes de sécurité et d’éthique de l’IA deviennent progressivement l’attention de l’attention mondiale.La transparence, l’équité et les risques potentiels de sécurité des systèmes d’IA ont déclenché beaucoup de discussions.Pour garantir le développement durable de la technologie de l’IA, les entreprises et les gouvernements intensifient des efforts pour établir un cadre de gouvernance solide pour gérer efficacement leurs risques tout en favorisant l’innovation technologique.En particulier dans les domaines de la prise de décision automatisée, de la confidentialité des données et des systèmes autonomes, comment équilibrer les progrès technologiques avec la responsabilité sociale est devenu la clé pour assurer l’impact positif de la technologie de l’IA.Ce n’est pas seulement un défi pour le développement technologique, mais aussi une question importante au niveau moral et juridique, affectant le rôle et le statut de l’IA dans la future société.
Nous présenterons en détail dans le rapport « Suivant »Agent d’IAL’application et les éléments de table sont fournis et le cadre d’évaluation est fourni, alors restez à l’écoute.
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