Tốc độ phát triển của AI quá nhanh, chắc chắn tương lai sẽ là thế giới của AI, và nếu thêm một yếu tố cốt lõi nữa, chắc chắn đó sẽ là thế giới của AI+Crypto.

Hiện nay, AI đã tiến hóa đến giai đoạn mới: AI Agent.

Cả không gian tưởng tượng và các ứng dụng thực tế của AI Agent đều đáng mong đợi.

Tàu thời đại lao vun vút, chúng ta cần phải nhanh chóng lên tàu.

Gần đây, tôi cũng liên tục học tập về AI Agent, và ghi lại quá trình học tập của mình, hy vọng sẽ giúp mọi người tiếp cận lĩnh vực AI Agent tốt hơn.

Bài viết này là phần đầu tiên trong hướng dẫn nhập môn lĩnh vực AI Agent, giúp mọi người hình thành nhận thức tổng thể và khung hiểu biết, sau đó sẽ tiếp tục đi sâu vào lĩnh vực này, không ngừng hoàn thiện, nắm bắt được làn sóng AI.

01 AI Agent là gì?

Trước hết, hãy bỏ qua các khái niệm phức tạp, trực tiếp so sánh sự khác biệt giữa AI Agent và các mô hình lớn hiện có (như ChatGPT).

Hiện tại, các mô hình lớn giống như một "công cụ tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên" mạnh mẽ, có thể trả lời câu hỏi, cung cấp lời khuyên, nhưng không thể thực sự ra quyết định và thực hiện hành động.

Khả năng của AI Agent vượt xa phạm vi của các mô hình lớn hiện có, không chỉ giới hạn ở "xử lý dữ liệu", mà còn có thể hoàn thành chu trình khép kín từ "nhận thức" đến "hành động".

Ví dụ trực quan: Bây giờ bạn hỏi ChatGPT cách đầu tư vào Crypto, ChatGPT sẽ cho bạn một loạt lời khuyên, nhưng AI Agent có thể theo dõi thông tin thị trường toàn cầu theo thời gian thực, điều chỉnh danh mục đầu tư để tối đa hóa lợi nhuận.

Từ đó, chúng ta có thể tóm tắt khái niệm về AI Agent: AI Agent (Trợ lý Trí tuệ Nhân tạo) là một thực thể phần mềm dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, có thể tự chủ hoặc bán tự chủ thực hiện nhiệm vụ, ra quyết định và tương tác với con người hoặc các hệ thống khác.

Điểm khác biệt then chốt ở đây là: hành động tự chủ.

Vậy AI Agent thực hiện hành động tự chủ như thế nào?

Thông qua AI, các logic phức tạp có thể được chuyển đổi thành các điều kiện chính xác (trả về True hoặc False dựa trên ngữ cảnh), sau đó có thể được tích hợp một cách liền mạch vào các tình huống kinh doanh.

Đầu tiên là phân tích ý định: AI sẽ phân tích các từ gợi ý của người dùng và ngữ cảnh để hiểu người dùng muốn làm gì. Nó không chỉ nhìn vào những gì người dùng nói, mà còn xem xét hồ sơ sử dụng trước đó và tình huống cụ thể, sau đó chuyển những yêu cầu này thành các chỉ thị chương trình cụ thể.

Tiếp theo là hỗ trợ ra quyết định: AI như một trợ lý thông minh, có thể chuyển các vấn đề phức tạp mà con người khó xử lý thành các câu trả lời đơn giản là đúng hay sai, hoặc một số tùy chọn cố định. Điều này không chỉ giúp ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn, mà còn có thể phối hợp tốt với các hệ thống kinh doanh hiện có.

Dựa trên mức độ tự chủ, AI Agent có thể được chia thành hai loại:

Một loại là AI Agent như một trợ lý cá nhân, có thể hỗ trợ người dùng xử lý một số công việc kinh doanh.

Loại còn lại thậm chí còn tiến xa hơn, AI Agent là một thực thể độc lập, có danh tính hoặc thương hiệu riêng, cung cấp dịch vụ cho nhiều người dùng.

Tóm lại, AI Agent có thể được coi là giai đoạn phát triển tiếp theo của các mô hình lớn và là một hình thức sản phẩm mới, AI Agent có rất nhiều không gian tưởng tượng.

02 Mối quan hệ giữa AI Agent và Crypto?

AI và Crypto không phải là hai lĩnh vực hoàn toàn riêng biệt, chúng có thể được kết hợp với nhau.

Điều quan trọng hơn là, AI Agent trong Web2 và AI Agent trong Web3 không giống nhau.

AI Agent trong Web3 là một AI Agent cao cấp hơn, hoàn chỉnh hơn, hoặc có thể gọi là: Crypto AI Agent.

Nhờ vào khả năng của Crypto, AI Agent có thêm nhiều đặc tính:

(1) Phi tập trung

Kết hợp với Crypto, hoạt động, lưu trữ dữ liệu và quá trình ra quyết định của AI Agent trở nên minh bạch hơn và không bị kiểm soát bởi một thực thể duy nhất.

Các AI Agent trong Web2 thường do các công ty hoặc nền tảng tập trung kiểm soát, dữ liệu và quá trình ra quyết định tập trung vào một hoặc vài thực thể.

Một khi AI Agent cung cấp dịch vụ bên ngoài, sẽ có vấn đề về độ tin cậy, vì vậy AI Agent cần môi trường chạy hoặc xác minh do blockchain cung cấp.

AI Agent cũng cần cách sử dụng không rào cản, dữ liệu công khai minh bạch, khả năng kết nối và phi tập trung.

(2) Cơ chế khuyến khích

Đây là điểm mạnh nhất của Crypto, thông qua mô hình kinh tế token, cung cấp một cơ chế khuyến khích trực tiếp để thu hút sự tham gia và đóng góp của nhà phát triển và người dùng.

Các AI Agent trong Web2 chủ yếu dựa vào các mô hình kinh doanh truyền thống như quảng cáo hoặc dịch vụ đăng ký để duy trì hoạt động.

Các nhóm khởi nghiệp hoặc công ty trong Web2, dù làm rất lâu vẫn không thể sinh lời, cũng rất khó huy động vốn; nhưng khi chuyển sang Web3, thông qua phát hành token, họ có thể trực tiếp có dòng tiền mặt, hỗ trợ cho sự phát triển của dự án, chẳng hạn như việc sử dụng Crypto để thanh toán cho AI Agent.

Nền kinh tế thị trường tự do có thể thúc đẩy nhiều sáng tạo hơn.

(3) Sự "bất tử" thực sự

Với hợp đồng thông minh, AI Agent thực sự đạt được "sự bất tử".

Miễn là hợp đồng thông minh được triển khai trên blockchain, AI Agent có thể tự động hoạt động theo các quy tắc của nó, lý thuyết có thể chạy vô thời hạn.

Hợp đồng thông minh có thể đảm bảo mã và cơ chế ra quyết định của AI Agent tồn tại vĩnh viễn trên blockchain, trừ khi có logic rõ ràng để dừng hoặc thay đổi hành vi của nó.

Tuy nhiên, dữ liệu mà nó phụ thuộc có thể cần được cập nhật hoặc bảo trì liên tục. Nếu không có đầu vào dữ liệu liên tục hoặc tương tác từ bên ngoài, "sự bất tử" của AI Agent có thể chỉ giới hạn ở logic chương trình, mà không có tính động.

Tóm lại, so với Crypto cần AI Agent, AI Agent lại càng cần Crypto hơn.

03 Sự tiến hóa của câu chuyện AI+Crypto

Sự phát triển của AI từ mô hình lớn đến AI Agent cũng có thể chia thành hai giai đoạn, sự kết hợp của AI và Crypto cũng tương tự:

3.1 Giai đoạn mô hình lớn: Cơ sở hạ tầng

Có ba tiêu chí đánh giá dự án AI: tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Thực ra, vai trò của Web3 chính là bổ sung hệ thống khuyến khích cho AI, đã token hóa cả tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Do đó, sự kết hợp của AI và Web3 cũng có thể được thảo luận từ ba khía cạnh này:

(1) Tính toán (Computational Power):

Mạng lưới tính toán phân tán: Blockchain có bản chất phân tán. AI có thể sử dụng mạng lưới phân tán của Web3 để có được nhiều tài nguyên tính toán hơn. Bằng cách phân tán các nhiệm vụ tính toán của AI ra các nút trong mạng Web3, có thể đạt được khả năng tính toán song song mạnh hơn, điều này đặc biệt hữu ích cho việc huấn luyện các mô hình AI lớn.

Cơ chế khuyến khích: Web3 đã giới thiệu cơ chế khuyến khích kinh tế, chẳng hạn như nền kinh tế token, có thể khuyến khích các thành viên trong mạng lưới đóng góp tài nguyên tính toán của họ. Cơ chế này có thể được sử dụng để tạo ra một thị trường, nơi các nhà phát triển AI có thể mua sức tính toán để thực hiện các nhiệm vụ học máy, trong khi những người cung cấp sẽ nhận được phần thưởng bằng token.

(2) Thuật toán (Algorithms):

Hợp đồng thông minh: Hợp đồng thông minh trong Web3 có thể tự động thực thi các thuật toán AI. AI có thể thiết kế các thuật toán để chạy dưới dạng hợp đồng thông minh trên blockchain, điều này không chỉ tăng tính minh bạch và độ tin cậy, mà còn có thể thực hiện quá trình ra quyết định tự động, chẳng hạn như dự báo thị trường tự động hoặc kiểm duyệt nội dung tự động.

Thực thi thuật toán phi tập trung: Trong mô

• Render Network: Mặc dù chủ yếu tập trung vào kết xuất, nhưng cũng có thể cung cấp khả năng tính toán AI.
• Akash Network: Cung cấp tài nguyên máy tính đám mây phi tập trung, có thể được sử dụng cho nhu cầu AI.
• Aethir: Tập trung vào máy tính đám mây phi tập trung, có thể liên quan đến việc cung cấp khả năng tính toán AI.
• ionet: Nền tảng khả năng tính toán phi tập trung hỗ trợ suy luận và đào tạo AI.

Các dự án thuộc lĩnh vực Thuật toán (Algorithms):

• Cortex: Một máy tính thế giới phi tập trung có thể chạy AI và các ứng dụng phi tập trung được điều khiển bởi AI, tập trung vào việc tích hợp AI vào các hợp đồng thông minh.
• Fetchai: Nền tảng học máy dựa trên blockchain, ra mắt dịch vụ quản lý không mã Agentverse để đơn giản hóa việc triển khai các đại lý AI trong các dự án Web3.
• iExec RLC: Cung cấp thị trường mô hình AI dựa trên blockchain, hỗ trợ tính toán bí mật và oracle phi tập trung.

Các dự án thuộc lĩnh vực Dữ liệu (Data):

• Vana: Vana đang xây dựng một DAO cho dữ liệu gen cá nhân, cho phép người dùng kiểm soát và có thể thu lợi từ thị trường dữ liệu này.
• RSS3: Đã ra mắt một kiến trúc AI mã nguồn mở, cho phép bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào cũng có thể trở thành một đại lý AI của Web3, liên quan đến việc sử dụng và quản lý dữ liệu.

Các dự án tổng hợp:

• Myshell: Một lớp tiêu thụ AI phi tập trung, nhằm kết nối người tiêu dùng, nhà sáng tạo và nhà nghiên cứu mã nguồn mở. Nó mở ra một nền tảng nơi bất kỳ ai cũng có thể tạo, chia sẻ và kiếm tiền từ các ứng dụng bản địa AI của họ.

Nhìn chung, trong giai đoạn mô hình lớn, sự kết hợp giữa Crypto và AI chủ yếu nằm ở tầng cơ sở hạ tầng, để tạo nền tảng cho sự phát triển lâu dài của AI.

3.2 Giai đoạn Đại lý AI: Ứng dụng

Sự xuất hiện của Đại lý AI đánh dấu việc AI đã bước vào giai đoạn ứng dụng.

Đại lý AI cũng có thể được chia thành ba giai đoạn phát triển: Giai đoạn tiền xu meme, giai đoạn ứng dụng AI đơn lẻ và giai đoạn tiêu chuẩn khung Đại lý AI.

1. Tiền xu meme Đại lý AI

Tiền xu meme Đại lý AI là một sự tồn tại rất đặc biệt, bản thân tiền xu meme là sản phẩm của tâm lý cộng đồng.

Sự phát triển của AI quá nhanh và công nghệ này cũng rất sâu sắc, khiến người thường rất lo lắng, tiền xu meme Đại lý AI đã mang đến cơ hội tham gia cho người thường.

Do đó, tiền xu meme Đại lý AI mang lại cho người nắm giữ một giá trị cảm xúc về việc tham gia vào cuộc cách mạng AI, cho phép người thường cũng có thể tham gia vào làn sóng AI.

Kết quả cuối cùng là: AI + MEME sử dụng hiệu ứng tài sản để tăng tốc quá trình giáo dục và phổ biến thị trường AI.

Nhìn từ một góc độ khác, tại sao Đại lý AI lại phải phát hành tiền xu?

Một mặt, thông qua hiệu ứng tài sản để thu hút vốn và người dùng, cung cấp động lực cho sự phát triển của ngành sau này; mặt khác, cách thức phát hành theo phong cách MEME chính là một phương thức gọi vốn cộng đồng, cung cấp dòng tiền mặt cho sự phát triển của dự án.

Chúng ta có thể xem xét một số mã tiêu biểu:

• $GOAT: Đây là tiền xu Đại lý AI đầu tiên nổi tiếng;
• $Fartcoin: Thu hút sự chú ý của người dùng thông qua việc tạo ra nội dung hài hước (như "trò đùa về hơi thở");
• $ACT: Nhằm tạo ra một hệ sinh thái kỹ thuật số nơi người dùng và AI tương tác bình đẳng;
• $WORM: Nhằm kết hợp sinh học kỹ thuật số và công nghệ blockchain, tạo ra một tài sản kỹ thuật số độc đáo mô phỏng hệ thần kinh của sâu bọ.

2. Ứng dụng AI đơn lẻ

Đại lý AI đang hội nhập với các phân khúc cụ thể của Crypto, thể hiện một cảnh tượng hoa lệ.

Cùng với sự phát triển của Đại lý AI, các mã thông báo do Đại lý AI phát hành không còn chỉ là tiền xu meme thuần túy nữa, mà đã có các ứng dụng thực tế hỗ trợ, dần dần có thuộc tính của tiền có giá trị.

(1) Dự án khởi nguồn

• ai16z: Đại lý AI đầu tiên nổi tiếng và đã thiết lập tiêu chuẩn khung Eliza đầu tiên.

(2) Đại lý Gaming

• ARC: Phát triển một khuôn khổ AI có tên là RIG dựa trên ngôn ngữ Rust, hỗ trợ các ứng dụng phi tập trung (dApp) và hợp đồng thông minh.
• FARM: Tập trung vào việc sử dụng AI để nâng cao tính thực tế và độ sâu chiến lược của các trò chơi nông nghiệp.
• GAME: $GAME cung cấp quyền tự chủ và thông minh hóa cho các hoạt động của Đại lý AI, sự kết hợp sâu sắc giữa AI và trò chơi.

(3) Đại lý DeFi

• $NEUR: Tập trung vào phân tích token và tương tác DeFi, cung cấp hỗ trợ quyết định tài chính thông minh.
• $BUZZ: Cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng có thể thực hiện và quản lý các giao dịch DeFi một cách trực quan hơn.

(4) Kiểm toán mã

• AgentAUDIT: Sử dụng công nghệ AI để tự động hóa việc thực hiện kiểm toán mã, nâng cao tính bảo mật và chất lượng mã.

(5) Phân tích dữ liệu Đại lý

• REI: Thực hiện phân tích dữ liệu quy mô lớn thông qua công nghệ AI, cung cấp dịch vụ phân tích và dự báo.

(6) Đại lý AI tự chủ

• LMT: Một Đại lý AI tự học và thực hiện nhiệm vụ, nhằm giảm thiểu sự can thiệp của con người.
• GRIFFAIN: Một Đại lý AI có thể tự động tối ưu hóa hành vi của chính mình, đặc biệt được sử dụng cho việc ra quyết định và xây dựng chiến lược trong môi trường phức tạp.

3. Tiêu chuẩn khung Đại lý AI

Tiêu chuẩn khung Đại lý AI vẫn đang trong tình trạng hỗn loạn.

Tiêu chuẩn khung Đại lý AI là gì?

Tiêu chuẩn khung Đại lý AI thông qua việc cung cấp một bộ quy chuẩn và công cụ thống nhất, đã đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai Đại lý AI.

Nó cho phép nhà phát triển tạo ra một Đại lý AI có thể tương tác với nhiều loại máy khách (Twitter, Discord, Telegram, v.v.), mở rộng chức năng thông qua các plugin và sử dụng công nghệ AI để tăng cường trí thông minh của nó.

Những tiêu chuẩn và thư viện cơ bản này (như bộ nhớ, cách ly phiên, tạo ngữ cảnh, v.v.) đảm bảo hoạt động của Đại lý AI là hiệu quả, an toàn và thân thiện với người dùng.

Thông qua việc kết nối với các giao diện nền tảng AI khác nhau, tiêu chuẩn khung tiếp tục tăng cường khả năng của Đại lý AI, cho phép nó sử dụng các công nghệ AI mới nhất để cung cấp dịch vụ tốt hơn.

Tóm lại, tiêu chuẩn khung Đại lý AI là cơ sở hạ tầng và nền tảng, và có thể hình thành sinh thái riêng của mình, không gian tự sự tự nhiên sẽ cao hơn so với các ứng dụng AI đơn lẻ.

Các tiêu chuẩn khung Đại lý AI chính bao gồm:

• ai16z: Xây dựng khung Eliza, hỗ trợ nhiều nền tảng như Discord, Twitter, Telegram, v.v., cho phép Đại lý AI tích hợp một cách liền mạch với các nền tảng này.
• Virtual: Xây dựng khung GAME, được thiết kế đặc biệt cho các trò chơi và môi trường ảo, cho phép Đại lý AI hoạt động độc lập hoặc tương tác với người chơi trong những môi trường này.
• swarms: Một khung Đại lý AI đa tác nhân, dựa trên khung này, nhà phát triển có thể tạo và quản lý nhiều Đại lý AI, phù hợp với các tình huống yêu cầu phối hợp phức tạp, chẳng hạn như mô phỏng hành vi xã hội, tự động hóa quy trình kinh doanh phức tạp hoặc xử lý dữ liệu quy mô lớn.
• ZEREBRO: Xây dựng khung ZerePy, tương tự như OP Stack của Optimism, giúp việc phát triển và triển khai các ứng dụng AI đơn lẻ trở nên dễ dàng và chuẩn hóa hơn, cho phép những Đại lý này tạo và phân phối nội dung độc lập trên các nền tảng xã hội.

Xung quanh những khung này đã xuất hiện các sinh thái liên quan, khi nghiên cứu các dự án liên quan, chúng ta cần chú trọng vào những sinh thái này.

04 Tổng kết

Câu chuyện về Đại lý AI đã bắt đầu bùng nổ.

Mỗi năm, ngành công nghiệp của chúng ta đều có một câu chuyện chính bùng nổ, xoay quanh câu chuyện chính này, sẽ xuất hiện rất nhiều dự án ngôi sao, tất