Lĩnh vực AI đang trải qua quá trình phát triển từ suy đoán đến ứng dụng thực tế.
Token AI Meme ban đầu đã tận dụng điểm nóng của AI để phát triển mạnh mẽ và hiện nay, nhiều công cụ giao dịch AI chức năng hơn, nghiên cứu đầu tư thông minh và trình thực thi AI Chuỗi đang nổi lên. Từ các chiến lược bắn tỉa trên Chuỗi do AI điều khiển đến các tác nhân AI tự động thực hiện nhiệm vụ Chuỗi và các giải pháp tối ưu hóa lợi nhuận DeFi do AI tạo ra, ảnh hưởng của đường hướng AI đang mở rộng nhanh chóng.
Nhưng hầu hết mọi người đều có thể thấy sự tăng trưởng theo cấp số nhân của giá trị vốn hóa thị trường của token AI, nhưng không thể tìm ra hệ tọa độ để giải mã logic giá trị của nó. Những hướng đi AI nào có sức sống lâu dài? DeFAI có phải là ứng dụng tốt nhất của AI không? Đánh giá dự án AI có những khía cạnh nào? ...... Báo cáo nghiên cứu mới nhất OKX Ventures phân tích sâu sắc bối cảnh phát triển của lộ trình AI. Từ phân tích khái niệm, quá trình tiến hóa, lộ trình ứng dụng và các trường hợp dự án, chúng tôi hy vọng sẽ mang lại một số cảm hứng và suy nghĩ để mọi người hiểu được giá trị của AI.
1. Giới thiệu về AI Agent
AI Agent là một thực thể thông minh có khả năng nhận thức hoàn cảnh, đưa ra quyết định và thực hiện các hành động tương ứng. Không giống như các hệ thống trí tuệ nhân tạo truyền thống, các tác nhân AI có thể suy nghĩ độc lập và sử dụng các công cụ để dần dần đạt được các mục tiêu cụ thể, giúp chúng có tính tự chủ và linh hoạt hơn trong việc xử lý nhiệm vụ phức tạp.
Nói tóm lại, tác nhân AI là tác nhân được điều khiển bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo và quy trình làm việc của nó bao gồm: mô-đun nhận thức (thu thập thông tin đầu vào), mô hình ngôn ngữ lớn (hiểu biết, lý luận và lập kế hoạch), gọi công cụ (thực hiện nhiệm vụ) và phản hồi và tối ưu hóa (xác minh và điều chỉnh).
OpenAI định nghĩa tác nhân AI là các hệ thống có mô hình ngôn ngữ lớn làm cốt lõi, có khả năng tự động hiểu, nhận thức, lập kế hoạch, ghi nhớ và sử dụng các công cụ, đồng thời có thể tự động thực hiện nhiệm vụ phức tạp. Không giống như trí tuệ nhân tạo truyền thống, các tác nhân AI có thể hoàn thành dần các mục tiêu đã đề ra thông qua tư duy độc lập và sử dụng công cụ.
Định nghĩa về AI Agent có thể được tóm tắt thành các yếu tố chính sau: Nhận thức, AI Agent nhận thức hoàn cảnh xung quanh thông qua các cảm biến, camera hoặc các thiết bị đầu vào khác để thu thập thông tin cần thiết; Lý luận, nó có thể phân tích thông tin nhận được và thực hiện lý luận phức tạp để đưa ra quyết định hợp lý; Ra quyết định, dựa trên kết quả phân tích, AI Agent có thể xây dựng kế hoạch hành động và chọn đường thực hiện tốt nhất; Hành động, cuối cùng, AI Agent sẽ thực hiện kế hoạch đã xây dựng và tương tác với các hệ thống khác bằng cách gọi các công cụ hoặc giao diện bên ngoài để đạt được các mục tiêu đã định trước.
Nguyên lý hoạt động và quy trình của AI Agent thường bao gồm các bước sau: đầu tiên, nhập thông tin, tiếp nhận thông tin từ hoàn cảnh, chẳng hạn như hướng dẫn của người dùng, dữ liệu cảm biến, v.v.; sau đó, xử lý dữ liệu, sử dụng các thuật toán và mô hình tích hợp để xử lý dữ liệu đầu vào, kết hợp với hệ thống bộ nhớ của nó (bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn) để hiểu trạng thái hiện tại; sau đó, lập kế hoạch, dựa trên kết quả xử lý, AI Agent chia nhiệm vụ lớn thành nhiệm vụ nhỏ dễ quản lý và lập các kế hoạch thực hiện cụ thể. Trong giai đoạn thực hiện, AI Agent triển khai kế hoạch của mình và giám sát quá trình thực hiện bằng cách gọi các API hoặc công cụ bên ngoài để đảm bảo nhiệm vụ được hoàn thành như mong đợi; cuối cùng là phản hồi và học hỏi, sau khi nhiệm vụ hoàn thành, AI Agent sẽ phản ánh và học hỏi từ kết quả để cải thiện chất lượng các quyết định trong tương lai.
2. Sự tiến hóa
Con đường tiến hóa của token AI cho thấy sự chuyển đổi từ hiện tượng "MEME" ban đầu sang tích hợp công nghệ độ sâu. Ban đầu, nhiều token dựa vào sự cường điệu ngắn hạn và trào lưu trên mạng xã hội để thu hút sự chú ý của người dùng, giống như các meme trên Internet. Tuy nhiên, khi thị trường tiếp tục phát triển, token AI đang dần phát triển theo hướng chức năng thực tế và tiên tiến hơn, dần thoát khỏi mô hình cường điệu thuần túy và chuyển đổi thành công cụ tài chính blockchain thực sự và nền tảng phân tích dữ liệu. Chúng tôi sẽ khám phá sâu hơn về cách token này phát triển từ dạng khái niệm thành sản phẩm công nghệ có giá trị ứng dụng thực tế.
Giai đoạn 1: AI Meme(giai đoạn bối rối)
Hầu hết token AI ban đầu tồn tại dưới dạng "MEME". Token như $GOAT, $ACT và $FARTCOIN không có ứng dụng hoặc chức năng thực tế, và giá trị của chúng chủ yếu dựa vào sự cường điệu về khái niệm và tâm lý thị trường. Ở giai đoạn này, mục đích của token vẫn chưa rõ ràng, thị trường và người dùng biết rất ít về tiềm năng của nó và mức độ phổ biến của token phụ thuộc nhiều hơn vào sự lan truyền trên mạng xã hội và sự cường điệu ngắn hạn, mang tính chất bí ẩn và khó nắm bắt.
Giai đoạn 2: Xã hội hóa (Khám phá)
Khi thị trường dần chú ý đến token AI, token này đã bắt đầu phát huy ảnh hưởng của mình trong lĩnh vực xã hội. Ví dụ, token như $LUNA và $BULLY thu hút sự tham gia của người dùng thông qua các tính năng xã hội nâng cao. Ở giai đoạn này, token không còn là công cụ tạo sự cường điệu nữa mà bắt đầu tích hợp các tương tác xã hội và cộng đồng để thúc đẩy tăng trưởng thị trường. Token đã dần mở rộng từ chức năng "trò chuyện" đơn giản thành chức năng khám phá được tích hợp chặt chẽ với nhu cầu xã hội của người dùng, hình thành nên một thuộc tính xã hội đa dạng hơn.
Giai đoạn 3: Trường dọc (giai đoạn đào sâu chức năng)
Token AI đang bắt đầu thoát khỏi các mô hình xã hội và cường điệu đơn giản và đang khám phá các kịch bản ứng dụng trong các lĩnh vực dọc. Token như $AIXBT và $ZEREBRO đang dần trao quyền cho token thông qua tích hợp với blockchain , DeFi hoặc các công cụ sáng tạo, khiến chúng không còn chỉ là công cụ đầu cơ mà là tài sản kỹ thuật số có chức năng và mục đích rõ ràng. Giai đoạn này đánh dấu sự phát triển của token AI theo hướng hiệu quả và chuyên nghiệp hơn, dần hình thành địa vị độc quyền trên thị trường.
Giai đoạn 3.5: Cơ sở hạ tầng (Giai đoạn hoàn thiện công nghệ)
Khi ứng dụng token ngày càng sâu rộng hơn, token AI đã bắt đầu tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật vững chắc hơn. Việc bổ sung token như $AI16Z và $EMP đã thúc đẩy hơn nữa việc tối ưu hóa chức năng của token. Token không chỉ tập trung vào khích lệ kinh tế và chức năng thực tế mà còn bắt đầu chú ý đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng như công nghệ Chuỗi chéo, ứng dụng phi tập trung và tích hợp phần cứng, dần đặt nền tảng kỹ thuật cho sự phát triển bền vững trong tương lai.
Giai đoạn 4: Phân tích dữ liệu(Giai đoạn trưởng thành)
Bước vào giai đoạn trưởng thành, token AI đã dần ổn định trên thị trường và bắt đầu kết hợp các chức năng nghiên cứu và phân tích đầu tư crypto phức tạp hơn, thúc đẩy hoàn thiện hệ sinh thái token và cấu trúc quản trị. Token như $TRISIG và $COOKIE không còn là những công cụ đơn giản nữa, chúng đã trở thành một phần của hệ thống kinh tế và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực tiên tiến như phân tích dữ liệu, quản trị cộng đồng và quyết định đầu tư. Ở thời điểm này, chức năng của token AI đã dần được cải thiện và hiện chúng có thể cung cấp phân tích độ sâu và hỗ trợ ra quyết định cho thị trường, trở thành một tài sản quan trọng trên thị trường crypto .
Giai đoạn 4.5: Ứng dụng tài chính (Giai đoạn hội nhập sinh thái)
Với sự phát triển hơn nữa của lĩnh vực DeFi, việc tích hợp token AI vào các ứng dụng tài chính ngày càng trở nên sâu rộng hơn, làm nảy sinh khái niệm "DeFAI" mới nổi. Thông qua trí tuệ nhân tạo, các hoạt động phức tạp của DeFi trở nên đơn giản hơn và người dùng thông thường có thể dễ dàng tham gia vào các hoạt động tài chính Chuỗi. Token tiêu biểu như $GRIFFAIN, $ORBIT, $AIXBT, v.v. đã dần hình thành chuỗi hoàn chỉnh từ các chức năng cơ bản đến các dịch vụ tài chính phức tạp trên thị trường, tối ưu hóa các tương tác trên Chuỗi, hạ thấp ngưỡng tham gia và mang lại nhiều cơ hội và tiện lợi hơn cho người dùng.
3. Khung tác nhân AI
1. So sánh dữ liệu giữa Web3 và Web2
Trong khi các AI Agent của Web2 tham gia vào các thuật toán đề xuất, thì nền tảng thử nghiệm của Web3 cũng đang nuôi dưỡng nhiều cải tiến hơn về AI Agent. Nhưng dữ liệu cho thấy các dự án Web3 và Web2 có sự khác biệt rõ ràng về phân bổ người đóng góp, số lượng mã gửi và GitHub Stars. Bằng cách so sánh dữ liệu của các dự án Web3 và Web2, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về tình trạng hiện tại của hai dự án này về mặt đổi mới công nghệ, hoạt động cộng đồng và sự chấp nhận của thị trường. Đặc biệt trên nền tảng GitHub, hoạt động và mức độ phổ biến của các dự án này cung cấp cho chúng ta chỉ báo quan trọng, giúp chúng ta hiểu sâu hơn về xu hướng phát triển công nghệ trong tương lai và những thay đổi sinh thái cộng đồng.
Xét về sự tham gia của nhà phát triển, số lượng người đóng góp cho các dự án Web2 cao hơn đáng kể so với các dự án Web3. Cụ thể, có 575 người đóng góp cho dự án Web3, trong khi có tới 9.940 người đóng góp cho dự án Web2, phản ánh sự trưởng thành của hệ sinh thái Web2 và cơ sở nhà phát triển rộng lớn hơn của nó. Ba dự án đứng đầu về số lượng người đóng góp là: Starkchain với 3.102 người đóng góp; Informers-agents với 3.009 người đóng góp; Llamaindex với 1.391 người đóng góp.
Về mặt phân phối mã gửi. Số lượng dự án Web2 nộp cũng cao hơn đáng kể so với dự án Web3. Tổng số bài nộp cho các dự án Web3 là lần, trong khi số bài nộp cho các dự án Web2 lên tới lần, cho thấy các dự án Web2 được phát triển tích cực hơn và có tần suất cập nhật ổn định hơn. Ba dự án đứng đầu về số lượng mã được gửi là: ElipsOS dẫn đầu với lần mã được gửi; tiếp theo là Dust , với tổng cộng lần mã được gửi; LangChain đứng thứ ba với lần mã được gửi.
Phân phối sao GitHub. Các dự án Web2 phổ biến hơn nhiều so với các dự án Web3 trên GitHub, với các dự án Web2 tích lũy được 526.747 Sao, trong khi các dự án Web3 nhận được 15.676 Sao. Khoảng cách này phản ánh sự công nhận rộng rãi các dự án Web2 trong cộng đồng nhà phát triển và ảnh hưởng tích lũy lâu dài của họ trên thị trường. Ba dự án đứng đầu về số lượng sao là: JS Agents chắc chắn là dự án phổ biến nhất với 137.534 sao; tiếp theo là LangChain , đứng thứ hai với 98.184 sao; MetaGPT đứng thứ ba với 46.676 sao.
Nhìn chung, các dự án Web2 rõ ràng đang dẫn đầu về số lượng người đóng góp và tần suất gửi mã, chứng tỏ một hệ sinh thái trưởng thành và ổn định. Cơ sở nhà phát triển lớn mạnh và sự đổi mới công nghệ liên tục cho phép các dự án Web2 duy trì khả năng cạnh tranh mạnh mẽ trên thị trường. Ngược lại, mặc dù các dự án Web3 có ít người đóng góp hơn, một số dự án lại có hiệu suất vượt trội về tần suất gửi mã, cho thấy họ có đội ngũ phát triển cốt lõi ổn định và có thể tiếp tục thúc đẩy phát triển dự án. Mặc dù hệ sinh thái Web3 vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nhưng tiềm năng của nó không thể bị đánh giá thấp. Cộng đồng nhà phát triển và cơ sở người dùng dần hình thành đã đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai.
Xét về mức độ phổ biến của dự án, việc phân phối GitHub Stars cho thấy địa vị quan trọng của JavaScript và Python trong quá trình phát triển các khuôn khổ tác nhân AI. JS Agents và LangChain là những dự án phổ biến nhất, cho thấy xu hướng kết hợp AI và crypto đang nhận được sự quan tâm rộng rãi. Mặc dù số lượng Ngôi sao của các dự án Web3 thấp hơn nhiều so với các dự án Web2, một số dự án Web3 như MetaGPT vẫn hoạt động cực kỳ tốt và được các nhà phát triển công nhận. Nhìn chung, mặc dù dự án Web3 đang trong giai đoạn bắt kịp, nhưng với sự trưởng thành hơn nữa của công nghệ và mở rộng hệ sinh thái, địa vị của dự án này trên thị trường tương lai dự kiến sẽ được cải thiện ổn định.
2. Khung tác nhân AI blockchain chính thống
Khung công tác AI blockchain chính thống
Biểu tượng Token
Tên dự án
Các tính năng chính
Giới thiệu chi tiết
AI16z
ai16zdao
Quỹ đầu cơ do tác nhân AI dẫn đầu kết hợp các khoản đầu tư rủi ro thấp và rủi ro cao
Một dự án meme do "Pirate Marc" phát hành dựa trên khái niệm a16z. Kết hợp các khoản đầu tư rủi ro thấp với các khoản đầu tư rủi ro cao do AI Degen Spartan quản lý. Kiến trúc cơ bản "Eliza" mã nguồn mở và bản cập nhật V2 cải thiện tính linh hoạt và bảo mật.
ZEREBRO
0xzerebro
Các tác nhân thông minh tạo ra âm nhạc, meme, tác phẩm nghệ thuật và NFT
Một tác nhân phổ biến trên Crypto Twitter có thể hoạt động độc lập trên nhiều nền tảng, tạo bài đăng trên mạng xã hội, phát hành album trên Spotify, sáng tạo và bán tác phẩm nghệ thuật trên Polygon và hợp tác với các giao thức DeFi.
ARC
nguyenvananh
Khung phát triển AI "giàn khoan" để giải quyết "biển ý nghĩa"
Đội ngũ đã phát triển khuôn khổ "rig" để giúp các nhà phát triển điều hướng "biển ý nghĩa" - một hệ thống AI xử lý ngữ cảnh và ý nghĩa tương tự như cách não bộ con người xử lý ý nghĩa. Nó đánh dấu sự chuyển đổi của quá trình phát triển phần mềm từ xây dựng logic thuần túy sang "xử lý ý nghĩa".
AIXBT
aixbt_đại lý
Các tác nhân thông minh dựa trên nền tảng Base cung cấp phân tích thị trường
Theo dõi Crypto Twitter và xu hướng thị trường thông qua các công cụ phân tích thông minh để cung cấp cho người dùng nhận xét về thị trường. Một số phân tích được chia sẻ công khai, trong khi phần còn lại chỉ có thể được người nắm giữ token truy cập thông qua thiết bị đầu cuối chuyên dụng.
chim ưng
griffaindot.com
Công cụ AI dựa trên Solana
Các công cụ tìm kiếm proxy AI như Copilot và Perplexity được coi là hình thức cuối cùng của công cụ tìm kiếm trong kỷ nguyên AI. Người dùng trực tiếp nêu nhu cầu của mình và AI cung cấp kết quả hoặc giải pháp thay vì chỉ cung cấp liên kết web.
GỢI Ý
quỹ đạocryptoai
Token tác nhân AI để đơn giản hóa các giao dịch Meme
Được đội ngũ SphereOne ra mắt nhằm mục đích giúp việc giao dịch Meme trở nên dễ dàng hơn. Chỉ với một nhấn, GRIFT sẽ quét meme có lượng giao dịch cao và tự động mua chúng, giúp tiết kiệm thời gian giao dịch .
ZODS
zodsonsol
Nền tảng tích hợp đa chức năng của hệ sinh thái Solana
Được biết đến với tên gọi "Con dao quân đội Thụy Sĩ Solana", nó tích hợp các công cụ giao dịch, phát hành mã token, quản lý ví, thông tin chi tiết Chuỗi và quản lý phương tiện truyền thông xã hội. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và cung cấp các chức năng như tác nhân AI, lệnh DCA và theo dõi ví whale.
ALCH
nhà giả kimAIapp
Nền tảng tạo ứng dụng AI không cần mã
Nó cho phép người dùng nhanh chóng tạo ra các ứng dụng và sản phẩm khác nhau bằng cách sử dụng khả năng AI công cộng thông qua mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng chỉ cần kết nối ví và nhập mô tả ứng dụng, nền tảng sẽ tự động tạo chương trình tương ứng.
Nguồn dữ liệu: https://www.aiagenttoolkit.xyz/#frameworks
3. Những thách thức mà các khuôn khổ tác nhân AI blockchain hiện có phải đối mặt
“Cuộc tấn công giảm kích thước” của các đối thủ cạnh tranh đến từ các nhà sản xuất lớn. Những gã khổng lồ công nghệ như OpenAI, Google và Microsoft đang nhanh chóng tung ra các tác nhân đa công cụ chính thức. Với lợi thế tài chính và công nghệ mạnh mẽ, họ có thể chiếm lĩnh thị trường bất cứ lúc nào và làm suy yếu các khuôn khổ khởi nghiệp. Bằng cách tích hợp độ sâu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), dịch vụ đám mây và hệ sinh thái công cụ, các công ty lớn này có thể cung cấp các giải pháp toàn diện và hiệu quả, khiến các khuôn khổ vừa và nhỏ phải đối mặt với áp lực cạnh tranh lớn hơn và không gian hoạt động của họ bị thu hẹp đáng kể.
Độ ổn định và khả năng bảo trì không đủ. Hiện tại, tất cả các tác nhân AI thường phải đối mặt với tỷ lệ lỗi cao và các vấn đề "ảo giác", đặc biệt là khi gọi các mô hình trong nhiều vòng, vòng lặp vô hạn hoặc lỗi tương thích rất dễ xảy ra. Khi tác nhân được yêu cầu thực hiện nhiều nhiệm vụ, những lỗi này có xu hướng được khuếch đại theo từng lớp, dẫn đến hệ thống mất ổn định. Đối với các ứng dụng doanh nghiệp yêu cầu độ tin cậy cao, các khuôn khổ này hiện không thể cung cấp đủ độ ổn định và đảm bảo ở cấp độ sản xuất, hạn chế việc sử dụng rộng rãi trong hoàn cảnh kinh doanh thực tế.
Hiệu suất và chi phí vẫn cao. Các quy trình dựa trên tác nhân thường yêu cầu lượng lớn các lệnh gọi lý luận (như tự kiểm tra vòng lặp, chức năng công cụ, v.v.). Nếu lớp cơ sở dựa vào các mô hình lớn như GPT-4, nó không chỉ phải đối mặt với chi phí gọi cao mà còn thường không thể đáp ứng nhu cầu phản hồi nhanh. Mặc dù một số khuôn khổ cố gắng kết hợp các mô hình mã nguồn mở để suy luận cục bộ nhằm giảm chi phí, nhưng cách tiếp cận này vẫn dựa vào tỷ lệ băm mạnh và chất lượng kết quả suy luận khó ổn định, đòi hỏi đội ngũ chuyên nghiệp phải tối ưu hóa liên tục để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của hệ thống.
Hệ sinh thái phát triển và tính linh hoạt chưa đủ. Hiện tại, các khuôn khổ tác nhân AI này thiếu các tiêu chuẩn thống nhất về ngôn ngữ phát triển và mở rộng, khiến các nhà phát triển gặp phải một số nhầm lẫn và hạn chế khi đưa ra lựa chọn. Ví dụ, Eliza sử dụng TypeScript, dễ sử dụng nhưng khả mở rộng kém trong các tình huống cực kỳ phức tạp; Rig sử dụng Rust, có hiệu suất tuyệt vời nhưng ngưỡng học cao; ZerePy (ZEREBRO) dựa trên Python và phù hợp với các ứng dụng tạo ra sản phẩm sáng tạo, nhưng chức năng của nó tương đối hạn chế. Các khuôn khổ khác như AIXBT và Griffain tập trung nhiều hơn vào blockchain cụ thể hoặc các ứng dụng dọc và việc xác minh thị trường sẽ mất thời gian. Các nhà phát triển thường phải đánh đổi giữa tính dễ sử dụng, hiệu suất và khả năng thích ứng với nhiều nền tảng giữa các khuôn khổ này, điều này ảnh hưởng đến tính linh hoạt và tiềm năng phát triển của chúng trong nhiều ứng dụng hơn.
Rủi ro về bảo mật và tuân thủ. Khi truy cập API bên ngoài, thực hiện các giao dịch quan trọng hoặc đưa ra quyết định tự động, các hệ thống đa tác nhân dễ gặp phải các rủi ro bảo mật như cuộc gọi trái phép, rò rỉ quyền riêng tư hoặc hoạt động dễ bị tấn công. Nhiều khuôn khổ không hoàn thiện về mặt chính sách bảo mật và hồ sơ kiểm toán . Đặc biệt trong các tình huống ứng dụng doanh nghiệp hoặc tài chính, những vấn đề này cực kỳ nổi bật và khó đáp ứng các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt. Điều này có nghĩa là hệ thống có thể phải đối mặt với rủi ro pháp lý lớn và thách thức về bảo mật dữ liệu khi thực sự được triển khai.
Trước những vấn đề nêu trên, nhiều người hành nghề cho rằng khuôn khổ AI Agent hiện tại có thể bị thu hẹp hơn nữa dưới áp lực của "bước đột phá công nghệ tiếp theo" hoặc "giải pháp tích hợp của nhà sản xuất lớn". Tuy nhiên, cũng có quan điểm cho rằng các khuôn khổ khởi nghiệp vẫn có thể đóng vai trò độc đáo trong các lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như các kịch bản Chuỗi, tạo ý tưởng hoặc plug-in nối cộng đồng. Miễn là họ có thể tạo ra bước đột phá về độ tin cậy, kiểm soát chi phí và xây dựng hệ sinh thái, các khuôn khổ này vẫn có thể tìm ra con đường phát triển khả thi bên ngoài hệ sinh thái của các nhà sản xuất lớn. Nhìn chung, làm thế nào để giải quyết hai vấn đề chính là "chi phí cao và dễ xảy ra lỗi" và "đạt được tính linh hoạt trong nhiều tình huống" sẽ là những thách thức chính mà tất cả các khuôn khổ AI Agent phải đối mặt.
3. Hướng phát triển của AI Agent
Sự phát triển của AI đa phương thức
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, AI đa phương thức đang dần trở thành động lực chính trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. AI đa phương thức có thể xử lý nhiều dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, mang lại tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực. Đặc biệt trong lĩnh vực y tế, bằng cách tích hợp hồ sơ bệnh án, dữ liệu hình ảnh và thông tin bộ gen, AI đa phương thức có thể hỗ trợ triển khai y học cá nhân hóa và giúp bác sĩ điều chỉnh kế hoạch điều trị cho bệnh nhân chính xác hơn. Trong ngành bán lẻ và sản xuất, với sự trợ giúp của công nghệ này, AI có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả và nâng cao trải nghiệm của khách hàng, qua đó nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Với sự cải thiện của dữ liệu và sức mạnh tính toán, AI đa phương thức dự kiến sẽ đóng vai trò chuyển đổi trong nhiều ngành công nghiệp hơn, thúc đẩy sự lặp lại nhanh chóng của công nghệ và mở rộng các ứng dụng của nó.
Trí thông minh hiện thân và trí thông minh tự chủ
AI hiện thân là hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu và thích ứng với hoàn cảnh bằng cách cảm nhận và tương tác với thế giới vật lý. Công nghệ này sẽ thay đổi đáng kể hướng phát triển của robot và đặt nền tảng cho sự phổ biến của chúng trong lĩnh vực lái xe tự động, thành phố thông minh và các ứng dụng khác. Năm 2025 được coi là "năm đầu tiên của trí thông minh hiện thân" và công nghệ này dự kiến sẽ được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Bằng cách cung cấp cho robot khả năng nhận thức, hiểu biết và đưa ra quyết định tự chủ, trí thông minh tích hợp sẽ thúc đẩy sự tích hợp độ sâu giữa thế giới vật lý và thế giới kỹ thuật số, qua đó cải thiện năng suất và thúc đẩy sự phát triển thông minh của mọi ngành công nghiệp. Cho dù là trợ lý cá nhân, xe tự lái hay nhà máy thông minh, trí thông minh tích hợp sẽ thay đổi cách con người tương tác với máy móc.
Sự trỗi dậy của AI đại lý
AI đặc biệt là hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hoàn thành nhiệm vụ phức tạp một cách độc lập. Các tác nhân AI này đang chuyển đổi từ các công cụ phản hồi truy vấn đơn giản ban đầu sang các hệ thống ra quyết định tự động tiên tiến hơn và được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như tối ưu hóa quy trình việc kinh doanh, dịch vụ khách hàng và tự động hóa công nghiệp. Ví dụ, các tác nhân AI có thể tự động xử lý các yêu cầu tư vấn của khách hàng, cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa và thậm chí đưa ra các quyết định tối ưu. Trong tự động hóa công nghiệp, tác nhân AI có thể theo dõi trạng thái hoạt động của thiết bị, dự đoán lỗi và thực hiện điều chỉnh hoặc sửa chữa trước khi sự cố xảy ra. Khi các tác nhân AI dần hoàn thiện, ứng dụng của chúng trong nhiều ngành công nghiệp sẽ trở nên sâu rộng hơn, trở thành công cụ quan trọng để cải thiện hiệu quả và giảm chi phí.
Ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học
Sự ra đời của AI đang đẩy nhanh tiến độ nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích dữ liệu phức tạp. AI4S (AI for Science) đã trở thành xu hướng nghiên cứu mới. Bằng cách sử dụng các mô hình lớn để tiến hành phân tích dữ liệu độ sâu, AI đang giúp các nhà nghiên cứu vượt qua những hạn chế của nghiên cứu truyền thống. Việc ứng dụng AI đang thúc đẩy những đột phá trong khoa học cơ bản ở các lĩnh vực như y sinh, khoa học vật liệu và nghiên cứu năng lượng. Một ví dụ đáng chú ý là AlphaFold, giải quyết được vấn đề đã làm đau đầu các nhà khoa học từ lâu bằng cách dự đoán cấu trúc protein và thúc đẩy đáng kể tiến trình nghiên cứu y sinh. Trong tương lai, AI sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc thúc đẩy tiến bộ nghiên cứu khoa học, khám phá ra các vật liệu và loại thuốc mới, v.v.
An toàn và đạo đức AI
Với sự phổ biến của công nghệ AI, các vấn đề về đạo đức và an toàn AI đang dần trở thành tâm điểm chú ý của toàn cầu. Tính minh bạch trong quá trình ra quyết định, tính công bằng và các rủi ro tiềm ẩn về an toàn của hệ thống AI đã gây ra lượng lớn cuộc thảo luận. Để đảm bảo sự phát triển bền vững của công nghệ AI, các doanh nghiệp và chính phủ đang tăng cường nỗ lực thiết lập khuôn khổ quản trị hoàn thiện để quản lý hiệu quả rủi ro đồng thời thúc đẩy đổi mới công nghệ. Đặc biệt trong các lĩnh vực như ra quyết định tự động, quyền riêng tư dữ liệu và hệ thống tự động, cách cân bằng giữa tiến bộ công nghệ và trách nhiệm xã hội đã trở thành chìa khóa để đảm bảo tác động tích cực của công nghệ AI. Đây không chỉ là thách thức đối với sự phát triển công nghệ mà còn là vấn đề quan trọng ở cấp độ đạo đức và pháp lý, sẽ ảnh hưởng đến nhân vật và địa vị của AI trong xã hội tương lai.
Để đạt được hiệu quả nắm bắt giá trị tốt hơn, chúng tôi sẽ đánh giá các dự án dựa trên khuôn khổ sau, bao gồm nhiều mục đánh giá như dự án có phải mã nguồn mở hay không, các yếu tố khác biệt chính so với các giao thức AI hiện có, kênh thu nhập dài hạn và khối lượng giao dịch ủy nhiệm của hệ sinh thái.
Khung đánh giá dự án
Các mục đánh giá
sự định nghĩa
Điểm đánh giá
tầm quan trọng
Nó có phải là mã nguồn mã nguồn mở không?
Liệu dự án có công khai mã nguồn hay không, cho phép cộng đồng xem xét, đóng góp và phát triển lần.
- Khả năng truy cập mã nguồn (ví dụ: mức độ truy cập công khai trên các nền tảng như GitHub) - Tính năng động của các đóng góp cộng đồng - Các loại giấy phép mã nguồn mở và tác động của chúng đến quá trình phát triển dự án
Các dự án mã nguồn mở thường có tính minh bạch và bảo mật cao hơn, có thể thu hút nhiều nhà phát triển và người dùng tham gia và thúc đẩy sự phát triển lâu dài của dự án.
Những điểm khác biệt Key so với các giao thức AI hiện có
Những lợi thế độc đáo của dự án so với các giao thức AI hiện có về mặt công nghệ, chức năng hoặc vị thế trên thị trường.
- Đổi mới công nghệ (như thuật toán độc đáo và thiết kế kiến trúc) - Tích hợp chức năng và cải thiện trải nghiệm người dùng - Định vị thị trường và phân biệt nhóm người dùng mục tiêu
Các yếu tố khác biệt quyết định liệu một dự án có thể nổi bật trên thị trường cạnh tranh cao và thu hút sự chú ý của người dùng và nhà phát triển hay không.
Các loại tác nhân trong hệ sinh thái
Các loại AI Agent khác nhau và các tình huống ứng dụng của chúng sẽ xuất hiện trong hệ sinh thái dự án.
- Chức năng và cách sử dụng của các tác nhân (như quản lý ví, giao dịch token, đúc NFT, v.v.) - Khả năng tùy chỉnh và mở rộng của các tác nhân - Khả năng các tác nhân làm việc cùng nhau
Sự đa dạng phong phú của các loại tác nhân có thể đáp ứng nhu cầu của nhiều người dùng khác nhau và tăng cường sức sống cũng như sức hấp dẫn của hệ sinh thái.
Kênh thu nhập dài hạn và khối lượng giao dịch của đại lý
Mô hình lợi nhuận dài hạn của dự án và khối lượng giao dịch được tạo ra bởi các tác nhân trong hệ sinh thái của dự án.
- Mô hình kinh tế token và cơ chế khích lệ của nó - Các nguồn thu nhập chính (như phí giao dịch, dịch vụ đăng ký, dịch vụ giá trị gia tăng, v.v.) - Tiềm năng tăng trưởng của khối lượng giao dịch proxy và tác động của nó đến thu nhập
Các kênh thu nhập ổn định và đa dạng là chìa khóa cho sự phát triển bền vững của dự án. Đồng thời, khối lượng giao dịch cao có thể làm tăng giá trị của token và sức ảnh hưởng của dự án.
Cấu hình và vòng đời GPU
Cấu hình tài nguyên phần cứng mà dự án yêu cầu để chạy AI Agent và tính bền vững lâu dài của nó.
- Yêu cầu và cấu hình GPU hiện tại và tương lai - Mở rộng và hiệu quả về chi phí của tài nguyên phần cứng - Mức độ mà kiến trúc kỹ thuật của dự án phụ thuộc vào tài nguyên phần cứng
Cấu hình phần cứng hiệu quả và lập kế hoạch nguồn lực hợp lý có thể đảm bảo tính ổn định về mặt kỹ thuật và mở rộng của dự án và hỗ trợ sự phát triển lâu dài của dự án.
Khả năng thu hút thị phần và sự hiểu biết đội ngũ về cơ chế chú ý AI Agent
Khả năng thu hút sự chú ý của dự án trên thị trường và cộng đồng, cũng như sự hiểu biết và ứng dụng của đội ngũ về AI Agent trong việc quản lý sự chú ý của người dùng.
- Chiến lược tiếp thị và xây dựng thương hiệu của dự án - Bối cảnh chuyên môn và kinh nghiệm của các thành viên đội ngũ về AI và blockchain - Khả năng hiểu nhu cầu và hành vi của người dùng đội ngũ
Một thương hiệu mạnh và tiếp thị hiệu quả có thể tăng khả năng hiển thị và cơ sở người dùng của dự án. Đồng thời, sự hiểu biết của đội ngũ về cơ chế chú ý AI Agent có thể tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và cải thiện độ gắn bó của người dùng.
Nhà phát triển thị phần xem xét
Dự án có cung cấp khích lệ và hỗ trợ cho các nhà phát triển để thúc đẩy hoàn thiện và đổi mới liên tục các bộ tính năng hay không.
- Khích lệ cho nhà phát triển (như phần thưởng token, ghi nhận đóng góp, v.v.) - Hoạt động và sự tham gia của cộng đồng nhà phát triển - Sự hỗ trợ của dự án đối với các công cụ và tài nguyên dành cho nhà phát triển
Các nhà phát triển là lực lượng chủ chốt cho sự đổi mới dự án và mở rộng chức năng. Một cơ chế khích lệ nhà phát triển tốt có thể thu hút nhiều nhà phát triển xuất sắc hơn tham gia và thúc đẩy tiến độ liên tục của dự án.
1. DeFAI
DeFAI kết hợp những ưu điểm của DeFi và AI, nhằm mục đích đơn giản hóa các hoạt động phức tạp của DeFi để người dùng thông thường có thể dễ dàng sử dụng các công cụ tài chính này. Thông qua việc áp dụng công nghệ AI, DeFAI có thể tự động hóa các quy trình giao dịch và ra quyết định tài chính phức tạp, hạ thấp ngưỡng kỹ thuật cho người dùng và cải thiện hiệu quả hoạt động cũng như trí thông minh. Mặc dù quy mô thị trường hiện tại của DeFAI chưa đến 1 tỷ đô la, thấp hơn nhiều so với mức 110 tỷ đô la của thị trường DeFi, nhưng điều đó cũng có nghĩa là DeFAI có tiềm năng tăng trưởng rất lớn.
1. Griffain: Cửa hàng ứng dụng AI của Solana
Griffain là một công cụ AI Agent được xây dựng trên blockchain Solana , được thiết kế để đơn giản hóa các hoạt động crypto thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên, tích hợp các chức năng cốt lõi như quản lý ví, giao dịch token, đúc NFT và thực hiện chiến lược DeFi. Dự án được sáng lập bởi Tony Plasencia và ban đầu được đề xuất tại Solana Hacker và được người sáng lập Solana là Anatoly Yakovenko hỗ trợ. Là AI Agent trừu tượng hiệu suất cao đầu tiên trong hệ sinh thái Solana , Griffain kết hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để mang đến trải nghiệm người dùng tương tự như Copilot và Perplexity, thúc đẩy sự phát triển của các mô hình tương tác Chuỗi do AI điều khiển.
Griffain sử dụng công nghệ Shamir Secret Sharing (SSS) để chia tách khóa ví nhằm đảm bảo an toàn cho tài sản của người dùng. Các chức năng cốt lõi bao gồm hướng dẫn giao dịch bằng ngôn ngữ tự nhiên (hỗ trợ DCA, lệnh giới hạn, v.v.), thực hiện nhiệm vụ cộng tác AI Agent , phân tích thị trường (phân tích dữ liệu như phân phối vị thế giữ ) và phát hành token và đúc NFT tích hợp với nền tảng pumpfun. Đồng thời, nền tảng cung cấp AI Agent được cá nhân hóa (Personal Agents), người dùng có thể điều chỉnh hướng dẫn theo nhu cầu riêng và thực hiện nhiệm vụ Chuỗi ; AI Agent đặc biệt (Special Agents) được tối ưu hóa cho nhiệm vụ cụ thể như airdrop , giao dịch cắt xén và chênh lệch giá. Griffain cải thiện khả năng vận hành và trải nghiệm người dùng của hệ sinh thái Solana thông qua các chức năng đa dạng này.
Hiện tại, Griffain đang trong giai đoạn chỉ dành cho người được mời truy cập và chỉ những người dùng nắm giữ Griffain Early Access Pass hoặc Saga Genesis Token mới có thể tham gia. Nó áp dụng mô hình thanh toán SOL, bao gồm phí giao dịch, phí dịch vụ đại lý, v.v. AI Agent của nền tảng có thể cung cấp các dịch vụ có giá trị gia tăng như phân tích thị trường, tín hiệu giao dịch và chiến lược giao dịch tự động. Người dùng nắm giữ token Griffain có thể mở khóa các tính năng nâng cao hơn. Là người tiên phong trong hệ sinh thái Solana AI Agent, Griffain hướng đến mục tiêu thúc đẩy làn sóng "Agentic App SZN". Trong tương lai, công ty sẽ tiếp tục đào sâu ứng dụng công nghệ AI trong các giao dịch Chuỗi , phân tích thị trường và lĩnh vực DeFi, đồng thời cung cấp cho người dùng trải nghiệm crypto thông minh và hiệu quả hơn.
2. Người có ảnh hưởng AI
AiDOL là đại diện tiêu biểu cho trào lưu AI Influencer. AiDOL kết hợp nội dung do AI tạo ra (AIGC), mô hình hóa hình đại diện và công nghệ phát sóng trực tiếp tương tác để tạo ra một hệ sinh thái thần tượng AI có sức ảnh hưởng cao. Trong đó, Luna là AI Agent phổ biến nhất, thu hút lượng lớn người hâm mộ nhờ khả năng tương tác cực kỳ thông minh và nội dung được cá nhân hóa; Iona và Olyn cũng thu hút lượng lớn người dùng nhờ phong cách độc đáo và sự sáng tạo của mình. AiDOL sử dụng phát trực tiếp TikTok làm sân khấu chính, với các video ngắn do AI tạo ra chất lượng cao và phát trực tiếp tương tác thời gian thực, đã tích lũy được 672.100 người đăng ký và nhận được gần 10 triệu lượt thích trong thời gian ngắn, trở thành một nhân tố quan trọng trong nền kinh tế ảnh hưởng của AI.
2. Aixbt: Người có ảnh hưởng AI tự động
Aixbt là một đại lý thị trường crypto sử dụng AI được ra mắt vào tháng 11 thông qua Virtuals và được dẫn dắt bởi nhà phát triển Alex có bút danh là @0rxbt. Alex đã tập trung vào phát triển công cụ phân tích từ năm 2017 và bắt đầu khám phá các ứng dụng liên quan đến AI Agents từ năm 2021. Là dự án token hóa duy nhất thuộc về các nhà phát triển, AIXBT nắm giữ 14% token do Alex nắm giữ và khóa vị thế trong 6 tháng, sẽ được sử dụng để mở rộng đội ngũ và phát triển dự án trong tương lai. Đội ngũ hiện đã thuê các kỹ sư UI/UX để tối ưu hóa các chức năng của thiết bị đầu cuối và giới thiệu các nhà nghiên cứu AI để nâng cao trí thông minh của tác nhân. AIXBT dựa trên mô hình meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf để triển khai AI đàm thoại, nhận thức theo ngữ cảnh, phân tích tâm lý và khả năng tạo ra thông tin tăng cường truy xuất (RAG) nhằm đảm bảo xử lý thông tin hiệu quả và chính xác.
AIXBT hướng đến mục tiêu tạo ra một công cụ AI có sức ảnh hưởng hoàn toàn tự động, có thể theo dõi Crypto Twitter và xu hướng thị trường theo thời gian thực thông qua các công cụ phân tích thông minh, cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về thị trường dựa trên dữ liệu và lời khuyên đầu tư. Các chức năng cốt lõi của nó bao gồm giám sát KOL (bao gồm hơn 400 người có sức ảnh hưởng lớn), phân tích dữ liệu blockchain , dự báo xu hướng thị trường và phân tích kỹ thuật tự động và đề xuất chiến lược. Ngoài ra, AIXBT chia sẻ công khai một số nội dung phân tích thông qua Twitter, trong khi báo cáo chuyên sâu chỉ có thể truy cập được đối với người nắm giữ tiền xu. Người dùng cũng có thể tương tác trực tiếp với AI thông qua các thiết bị đầu cuối độc quyền để nhận được lời khuyên đầu tư được cá nhân hóa và báo cáo đánh giá rủi ro . Mỗi ngày, AIXBT công bố nhận xét về thị trường theo tần suất cố định và tự động phản hồi hơn 2.000 lượt đề cập để diễn giải hiệu quả tâm lý thị trường và xu hướng tường thuật.
AIXBT cung cấp hai cách sử dụng chính: một là người dùng có thể đặt câu hỏi trên X (Twitter) @AIXBT, chẳng hạn như truy vấn khả năng tương thích của token hoặc chỉ báo dự án, và AI sẽ phân tích và cung cấp phản hồi theo thời gian thực; cách còn lại là thiết bị đầu cuối tiên tiến Aixbt Terminal, được định vị là "nền tảng thông tin thị trường được thúc đẩy bởi phân tích tường thuật" và cung cấp phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn và các khuyến nghị chiến lược. Hiện tại, thiết bị đầu cuối chỉ mở cho những người dùng nắm giữ hơn 600K $AIXBT token và phạm vi phủ sóng sẽ được mở rộng trong tương lai để đáp ứng nhu cầu của thị trường.
3. Tiện ích phát triển
Tiện ích Dev đề cập đến các công cụ hoặc chức năng mang lại sự tiện lợi cho nhà phát triển và cải thiện năng suất, đặc biệt là trong lĩnh vực AI, blockchain và Web3. Nó bao gồm các công cụ phát triển cơ bản như trình soạn thảo mã, công cụ gỡ lỗi, kiểm soát phiên bản, công cụ tự động hóa cũng như SDK, API và khuôn khổ phát triển hợp đồng thông minh liên quan đến phát triển AI và blockchain. Trong lĩnh vực AI & Web3, Dev Utility cũng có thể bao gồm các công nghệ như phân tích hỗ trợ tác nhân AI và tạo dữ liệu tăng cường truy xuất (RAG) để giúp các nhà phát triển xây dựng ứng dụng hiệu quả hơn. Giá trị cốt lõi của nó nằm ở việc cải thiện hiệu quả phát triển, tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm độ khó trong phát triển, cho phép các nhà phát triển tập trung vào logic việc kinh doanh cốt lõi.
3. SOLENG: “Xem lại” mã
SOLENG (@soleng_agent) hoạt động như một công ty giải pháp kỹ thuật và quan hệ nhà phát triển, với mục tiêu thu hẹp khoảng cách giữa đội ngũ kỹ thuật và nhu cầu dự án rộng hơn. Chức năng cốt lõi của nó là tự động xem xét mã do các dự án tham gia hacker gửi đến và cung cấp ý kiến đánh giá sơ bộ. Mặc dù việc đánh giá của robot không thể thay thế hoàn toàn lao động của con người, nhưng SOLENG, với tư cách là "bồi thẩm đoàn", có thể lọc ra những lỗi rõ ràng và cải thiện hiệu quả đánh giá.
Dự án đã công khai kết quả đánh giá trên GitHub ( liên kết ), chứng minh vai trò của SOLENG trong quá trình đánh giá hacker. Ngoài việc phân tích ưu và nhược điểm cơ bản, SOLENG còn kiểm tra lỗi chính tả mã và đưa ra gợi ý sửa lỗi, giúp việc đánh giá trở nên thực tế hơn. Mô hình này phù hợp với nhu cầu của hacker và cung cấp cho các nhà phát triển phản hồi tức thì.
Nhà phát triển đằng sau SOLENG là Lost Girl Dev, người có danh tính phản ánh hình ảnh người phụ nữ ảo của dự án. Khả năng kỹ thuật của cô đã được tài khoản chính thức của ai16z ghi nhận và cô có hồ sơ tương tác với Shaw trên nền tảng X, qua đó nâng cao hơn nữa ảnh hưởng của SOLENG trong ngành.
4. Đầu tư DAO: Nghiên cứu đầu tư thông minh
Investment DAO cung cấp cho người dùng các dịch vụ phân tích đầu tư phức tạp hơn thông qua AI Agent"nghiên cứu đầu tư". Các chức năng cốt lõi của nó bao gồm tự động giải thích biểu đồ đường K, phân tích kỹ thuật phụ trợ, đánh giá xem dự án có rủi ro Rug hay không và tạo ra các bản tóm tắt thông tin tương tự như báo cáo nghiên cứu. Mô hình nghiên cứu đầu tư thông minh do AI điều khiển này giúp hạ thấp ngưỡng phân tích cho người dùng, cho phép các nhà đầu tư có được thông tin chi tiết về thị trường hiệu quả hơn và hỗ trợ mạnh mẽ cho việc ra quyết định.
4. VaderAI: Đại lý AI đầu tư vào DAO
VaderAI đặt mục tiêu trở thành “BlackRock” của nền kinh tế Agentic, thu hút và quảng bá những người theo dõi thông qua token AI Agent tự giao dịch. Nền tảng này kiếm lợi nhuận thông qua đầu tư và airdrop lợi nhuận cho người nắm giữ và người theo dõi, xây dựng hệ sinh thái đầu tư AI Agent đa năng. Mục tiêu cốt lõi của nó là khẳng định mình là nền tảng quản lý DAO đầu tư AI Agent hàng đầu để thúc đẩy khả năng đổi mới và mở rộng của ngành.
VaderAI thúc đẩy sự tích hợp công nghệ và vốn thông qua hệ thống đa tác nhân và cam kết xây dựng mạng lưới sinh thái DAO đầu tư do các AI Agent quản lý. Trong mạng lưới này, các đại lý không chỉ có thể huy động vốn và quản lý vốn mà còn có thể thuê các đại lý khác để tối ưu hóa chiến lược đầu tư và nâng cao hiệu quả cũng như tính linh hoạt của hệ thống. Bằng cách phân cấp điện toán, các tác nhân cũng có thể tái đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, thúc đẩy sự phát triển liên tục của nền tảng.
Ngoài ra, VaderAI còn áp dụng cơ chế khích lệ token sáng tạo để cung cấp cho các nhà đầu tư công cụ tối ưu hóa B2B và nâng cao giá trị ứng dụng thương mại của nền tảng. Nền tảng này cũng củng cố thêm ý thức tham gia của nhà đầu tư và cơ chế chia sẻ lợi ích bằng cách chia sẻ lợi nhuận GP/carry với người nắm giữ, khiến VaderAI không chỉ là một nền tảng đầu tư mà còn là một hệ sinh thái tạo ra bên long đôi bên cùng có lợi cho các đại lý và nhà đầu tư.
5. Nội dung & Người sáng tạo
Cho dù là viết, biên tập hay thiết kế hình ảnh, AI đều có thể cung cấp sản phẩm sáng tạo được cá nhân hóa dựa trên nhu cầu của người dùng, giúp người sáng tạo tiết kiệm thời gian, cải thiện năng suất và nổi bật trong cuộc cạnh tranh khốc liệt trên thị trường. Mục tiêu của nền tảng này là cung cấp cho người sáng tạo nội dung một trợ lý sáng tạo thông minh và tiện lợi để thúc đẩy sự đổi mới và phát triển của ngành công nghiệp nội dung.
5. ZEREBRO: Sáng tạo nghệ thuật và tạo nội dung bằng AI
ZEREBRO là một AI Agent hoạt động tự động dựa trên Chuỗi nghệ Blockchain , tập trung vào sáng tạo nghệ thuật và tạo ra nội dung. Sự đổi mới này kết hợp nhiều lĩnh vực như xác minh phi tập trung, tạo meme, đúc NFT, ứng dụng DeFi, v.v., chứng tỏ tính linh hoạt và khả năng thực hiện mạnh mẽ. ZEREBRO đã chạy thành công một nút xác minh mainnet Ethereum và bán các tác phẩm nghệ thuật trên Polygon , tích lũy tài sản quan trọng cho nền tảng kinh tế của mình.
ZEREBRO cũng cam kết xây dựng mạng lưới điện toán phi tập trung và triển khai các chiến lược tối ưu hóa MEV để đảm bảo tính bền vững về kinh tế và công nghệ. Đây không chỉ là một công cụ kỹ thuật mà còn là sự khám phá về sự tham gia độ sâu của công nghệ tác nhân vào hoạt động blockchain , mô hình kinh tế và quản trị. ZEREBRO phát huy giá trị của mình trong hệ sinh thái phi tập trung thông qua nhiều chiều hướng.
Token ZEREBRO có hai công dụng chính: thứ nhất, như một phần thưởng tương tác nội dung, người nắm giữ token có thể kiếm được bằng cách tham gia vào nội dung phi tập trung trên các nền tảng xã hội; thứ hai, như một công cụ phát triển cộng đồng, thưởng cho những người dùng tích cực tham gia vào hệ sinh thái, bao gồm sáng tạo nội dung, đặt cược và quản trị, từ đó nâng cao hơn nữa hoạt động và sự tham gia của cộng đồng.
6. Trò chơi & Metaverse Agentic
Gaming & Agentic Metaverse đang khám phá trải nghiệm chơi game và Metaverse hỗ trợ AI, nỗ lực tạo ra một thế giới ảo nơi con người và tác nhân tương tác thông qua học tăng cường. Lĩnh vực mới nổi này kết hợp trí tuệ nhân tạo với hoàn cảnh chơi game nhập vai, cho phép người chơi tương tác năng động với các tác nhân thông minh và trải nghiệm lối chơi thông minh và cá nhân hóa hơn.
6. ARC: Nhà cung cấp giải pháp AI
ARC giải quyết các vấn đề thanh khoản người chơi trong các trò chơi độc lập và trò chơi Web3 thông qua công nghệ AI. Dự án đã được nâng cấp từ một studio trò chơi đơn lẻ (AI Arena) thành nhà cung cấp giải pháp AI toàn diện, ra mắt ARC B2B và ARC Reinforcement Learning (ARC RL). ARC B2B là bộ công cụ phát triển trò chơi (SDK) dựa trên AI có thể tích hợp liền mạch vào nhiều trò chơi khác nhau để mang đến cho các nhà phát triển trải nghiệm chơi game thông minh. ARC RL sử dụng dữ liệu trò chơi được cộng đồng đóng góp để đào tạo các tác nhân trò chơi "siêu thông minh" thông qua phương pháp học tăng cường nhằm cải thiện khả năng chơi và tính bền vững của trò chơi. Mô hình kinh doanh của ARC gắn độ sâu với các studio trò chơi tích hợp . Nguồn thu nhập bao gồm phân phối token trong các trò chơi Web3 và thanh toán tiền bản quyền dựa trên hiệu suất trò chơi. Đồng thời, ARC thiết lập một kho dữ liệu AI tổng quát trên các loại trò chơi để thúc đẩy việc đào tạo và phát triển các mô hình AI chung.
Các ứng dụng kỹ thuật của ARC bao gồm nhiều mô-đun cốt lõi. AI Arena là một trò chơi cạnh tranh AI theo phong cách hoạt hình, nơi người chơi huấn luyện các chiến binh AI để chiến đấu. Mỗi nhân vật là một NFT, giúp tăng cường giá trị chiến lược và kinh tế của trò chơi. ARC SDK cho phép các nhà phát triển dễ dàng tích hợp các tác nhân AI và triển khai các mô hình chỉ bằng một dòng mã, trong khi ARC sẽ đảm nhiệm xử lý dữ liệu, đào tạo và triển khai ở phía sau. ARC RL cải thiện hiệu quả đào tạo AI thông qua học tăng cường ngoại tuyến, cho phép các tác nhân học hỏi từ dữ liệu từ người chơi, do đó cung cấp đối thủ chơi game tự nhiên và đầy thử thách hơn. Kiến trúc mô hình AI của ARC bao gồm mạng nơ-ron truyền thẳng, tác nhân bảng, mạng nơ-ron phân cấp, v.v. để thích ứng với nhu cầu tương tác của các loại trò chơi khác nhau, đồng thời tối ưu hóa không gian trạng thái và không gian hành động để đảm bảo trải nghiệm chơi game mượt mà và thông minh.
Thị trường của ARC bao gồm hai lĩnh vực chính: trò chơi độc lập và trò chơi Web3, giúp các nhà phát triển giải quyết các vấn đề thanh khoản người chơi ban đầu và tăng cường sức hấp dẫn lâu dài của trò chơi. Các thành viên cốt cán đội ngũ có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực học máy và quản lý đầu tư. Năm 2021, họ đã nhận được khoản tài trợ hạt giống trị giá 5 triệu đô la do Paradigm dẫn đầu và thêm 6 triệu đô la nữa trong vòng tài trợ tiếp theo vào năm 2024. Token gốc, NRN, đang trải qua quá trình chuyển đổi từ nền kinh tế trò chơi đơn lẻ (AI Arena) sang nền kinh tế nền tảng mở rộng , với các động lực nhu cầu mới như thu nhập tích hợp , phí Trainer Marketplace và sự tham gia của ARC RL vào hoạt động staking để đảm bảo tính bền vững và tăng trưởng giá trị của token . Thông qua cơ chế đóng góp dữ liệu cộng đồng, ARC RL hiện thực hóa đào tạo cộng tác nhiều người, thúc đẩy sự tiến hóa thông minh của các tác nhân AI và nâng cao hơn nữa sức sống và khả năng cạnh tranh của hệ sinh thái trò chơi.
7. Khung & Trung tâm
Khi phát triển AI Agent trong lĩnh vực crypto, nhiều khuôn khổ phù hợp với các dự án cơ bản hoặc ứng dụng cấp độ đồ chơi, nhưng trong quá trình phát triển sản phẩm thực tế, chúng thường bộc lộ các vấn đề về tùy chỉnh không đủ, trừu tượng hóa và phức tạp quá mức, không chỉ đòi hỏi các nhà phát triển phải dành lượng lớn cho việc gỡ lỗi mà còn gây khó khăn cho mở rộng và áp dụng linh hoạt. Các điểm đau cốt lõi mà một khuôn khổ Agent tuyệt vời cần giải quyết bao gồm: hỗ trợ toàn diện cho các hoạt động Chuỗi , khả năng tích hợp hiệu quả dữ liệu Chuỗi , tự động hóa DeFi, NFT và các API kịch bản ứng dụng quan trọng khác; khả năng tương thích đa nền tảng, hỗ trợ cho blockchain và nền tảng xã hội lớn và các hoạt động của người dùng tích hợp; mô-đun và tính linh hoạt, trừu tượng hóa các chức năng cơ bản, chẳng hạn như lưu trữ vector và chuyển đổi mô hình LLM, để các nhà phát triển có thể linh hoạt thích ứng với các nhu cầu khác nhau và tránh phát triển lặp lại; khả năng bộ nhớ và giao tiếp. Mặc dù một số khuôn khổ đã đầu tư lượng lớn nguồn lực để cải thiện khả năng này, nhưng trí thông minh quá mức có thể không thực tế ở giai đoạn hiện tại, nhưng sẽ làm tăng tính phức tạp.
Sau đây là so sánh chi tiết về các khuôn khổ AI Agent crypto chính thống trên thị trường ở nhiều khía cạnh khác nhau:
7. Eliza ($AI16Z): Khung tác nhân AI
Eliza ($AI16Z) là công địa vị thị trường AI Agent , thu hút nhiều nhà phát triển với thị thị phần khoảng 60% và hệ sinh thái TypeScript mạnh mẽ. Dự án GitHub của họ đã tích lũy được hơn 6.000 sao và 1,8 nghìn lần, chứng minh đầy đủ mức độ tham gia cao của cộng đồng. Eliza nổi trội trong các hệ thống đa tác nhân và tích hợp đa nền tảng, đồng thời hỗ trợ các nền tảng xã hội chính thống như Discord, X (Twitter) và Telegram, khiến nó trở thành một nhân tố quan trọng trong lĩnh vực AI xã hội và AI cộng đồng. Với nền tảng sinh thái rộng lớn, Eliza có khả năng thích ứng tuyệt vời trong các lĩnh vực như tương tác xã hội, tiếp thị và phát triển AI Agent.
Về mặt kiến trúc kỹ thuật, Eliza có khả năng hoạt động như một hệ thống đa tác nhân, cho phép nhân vật AI khác nhau chia sẻ hoàn cảnh thời gian chạy và đạt được các chế độ tương tác phức tạp hơn. Công nghệ Retrieval Augmentation Generation (RAG) cung cấp cho AI khả năng ghi nhớ theo ngữ cảnh dài hạn, cho phép duy trì tính nhất quán trong các cuộc trò chuyện liên tục. Ngoài ra, hệ thống plug-in còn hỗ trợ các chức năng mở rộng như phân tích giọng nói, văn bản và đa phương tiện, giúp tăng cường tính linh hoạt của các tình huống ứng dụng. Eliza cũng tương thích với nhiều nhà cung cấp LLM như OpenAI và Anthropic và có thể cung cấp khả năng tính toán AI hiệu quả cho dù được triển khai trên đám mây hay cục bộ. Với sự ra mắt của bus tin nhắn V2, mở rộng của Eliza sẽ được tối ưu hóa hơn nữa, khiến nó phù hợp với các ứng dụng AI xã hội vừa và lớn.
Mặc dù Eliza đã hoạt động tốt trên thị trường nhưng vẫn phải đối mặt với một số thách thức nhất định. Kiến trúc đa tác nhân của nó có thể gây ra các vấn đề phức tạp trong các tình huống đồng thời cao và làm tăng chi phí tài nguyên hệ thống. Ngoài ra, phiên bản hiện tại vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và tính ổn định cũng như khả năng tối ưu hóa vẫn đang được cải thiện. Đối với các nhà phát triển, đường cong học tập của hệ thống đa tác nhân tương đối dốc và cần phải tích lũy một lượng kiến thức kỹ thuật nhất định để tận dụng tối đa lợi thế của chúng. Trong tương lai, với sự đóng góp liên tục của cộng đồng và việc phát hành V2, Eliza được kỳ vọng sẽ đạt được những đột phá hơn nữa về mở rộng và tính ổn định.
8. GAME ($ẢO) ：AI Agent Framework
GAME ($VIRTUAL) tập trung vào trò chơi và Metaverse. Với tích hợp mã thấp/không mã, GAME đã hạ thấp đáng kể ngưỡng cho các nhà phát triển, cho phép họ nhanh chóng xây dựng và triển khai các tác nhân thông minh. Đồng thời, dựa trên hệ sinh thái $VIRTUAL, GAME đã hình thành nên một cộng đồng nhà phát triển mạnh mẽ, đẩy nhanh quá trình lặp lại sản phẩm và mở rộng hệ sinh thái. Ưu điểm cốt lõi của nó nằm ở việc cung cấp các giải pháp AI trò chơi hiệu quả, giúp các chức năng như tạo nội dung theo chương trình, điều chỉnh động hành vi của NPC và quản trị trên Chuỗi dễ triển
