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　　AI Agent 的优势在于能够不断更新其模型以改善决策，而这是传统软件机器人所缺乏的能力。

　　多年来，加密领域的人工智能项目主要专注于分散数据输入和训练模型所需的基础设施。此类人工智能项目可以追溯到 2010 年代。从历史上看，2015 年推出的基于区块链的对冲基金 Numerai 等项目专注于外包数据以进行众包投资决策。2023 年推出的 BitTensor 采用更分散的方法来开发高级人工智能模型，包括利用用户输入的类似于 ChatGPT 的大型语言模型。

　　去年，随着人工智能驱动的加密项目开始专注于开发“ Agent ”——能够执行加密交易、投资管理和用户交互等任务的人工智能机器人，发生了转变。

　　这种转变主要源于一款名为Truth Terminal 的聊天机器人的意外出现。这款机器人由研究员 Andy Ayrey 于 2024 年 3 月开发，因其在 X 上的诙谐回应而备受关注，并集成了加密钱包。2024 年 7 月，风险投资家 Marc Andreessen 向该机器人捐赠了价值 50,000 美元的比特币，引起了极大关注。

　　后来，Truth Terminal 的回应之一启发了某人创建模因币 Goatseus Maximus（简称 GOAT）。开发人员将部分供应空投给机器人。一旦 GOAT 的市值飙升至 3 亿美元以上，它就会将 Truth Terminal 推向百万富翁地位，使其成为第一个达到这一里程碑的 AI 聊天机器人。

　　Truth Terminal 的流行引发了多米诺骨牌效应，导致此类 AI Agent 被整合到专注于加密投资的风险投资 DAO 中。一个值得注意的例子是 ai16z，这是一个由社区运营的代币化基金，它利用 AI 并监督一个名为 Eliza 的开发框架，允许创建其他 AI Agent。

　　Mode （一个专注于 Agent 开发的二层网络）的创始人 James Ross指出，“区块链上的 AI Agent 本质上是一个智能合约，可以根据数据独立执行决策，无需人工批准。”开发人员可以实施访问控制，允许 Agent 在特定条件下执行交易，从而扩展人工智能在区块链中的潜在应用。因此，每个 Agent 都可以使用其实用代币作为 dapp 运行。

　　随着 AI Agent 开始管理加密货币钱包和签名密钥，人们期待看到新的应用，从监督或验证区块链上的节点到为他人执行交易。其目的是增强用户体验并实现与基于区块链的资产的自动化交互。“我们的重点是开发能够执行自动化任务的功能 Agent，类似于传统的软件即服务应用程序，”罗斯说。

　　加密货币研究员、人工智能安全网络GatlingX创始人 Eito Miyamura认为，尽管区块链中存在许多 AI Agent 用例，但支付是理想的产品市场契合点。他强调了 AI Agent 和区块链在加密支付等应用中的自然协同作用，Agent 可以在不受传统支付系统面临的监管限制的情况下运作。Miyamura 说：“ AI Agent 的理想用例是当你希望 Agent 工作并进行加密支付、购买和金融交易时。加密是一个非常有趣的领域，可以做到这一点。”

　　Mode 的 James Ross 表示，与传统的 Web2 系统不同，加密货币支持无需信任和无需许可的钱包创建，允许 AI Agent 自由交易并为 DeFi 等行业增加价值。Ross 引用了收益优化 Agent Giza的开发，该 Agent 在 Mode 区块链上运行以最大化 DeFi 收益。用户可以用 Giza 设置钱包，然后评估各种 DeFi 协议。数据被输入到链下机器学习模型，该模型分析信息并将资金转移到协议中以获得最佳收益。

　　尽管这种技术的前景光明，但类似的机器人多年来一直在加密货币领域使用，例如监控大型加密货币钱包并在发生重大交易时发出警报。专家表示，人工智能模型有一个关键优势：能够不断更新模型，让它们从自己的行为中学习和适应，从而做出更明智的决策。此外，与传统软件机器人不同，这些决策是在没有人类批准的情况下做出的。

　　区块链游戏项目 Farcana 的创始人 Ilman Shazhaev 表示：“ AI Agent 让用户获得个性化见解，帮助他们做出明智的决策。与传统软件不同，它们可以不断学习和优化，这对于复杂任务来说非常有价值。”

　　尽管出现了新的应用，但加密货币中的 AI Agent 仍然依赖于人类干预。GatlingX 的 Miyamura 指出，大多数 AI Agent 都是“半自主的”，这意味着它们在人类的监督下运作，远未实现完全的自我控制。“它们本质上是开发人员的延伸，”他评论道。

　　同样，Mode 的詹姆斯·罗斯 (James Ross) 也承认基于区块链的 Agent 并非完全自主，因此需要人类的参与。

　　罗斯解释说，在开发出可靠的验证方法之前，验证链上 AI 决策的输出需要人工监督。“ AI Agent 仍然依赖人工干预，因为验证链上 AI 模型对于确保它们按预期运行至关重要。”

　　不过，他仍然保持乐观，认为 Agent 在区块链网络中获得完全自主权只是时间问题。

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