感谢： @chiefbuidl ，他的见解促使我更深入地思考 Web 3.0 代理所面临的挑战；感谢@TheoriqAI ，他为这个方向的项目制定了蓝图；感谢@jonathankingvc ，他的好奇心促使我写了这篇文章。
集中式 AI 代理的前景
人工智能代理有可能彻底改变我们与网络互动和在线执行任务的方式。虽然人工智能代理利用加密支付渠道引起了广泛关注，但重要的是要认识到，成熟的 Web 2.0 公司也完全有能力提供全面的代理产品。苹果、谷歌等科技巨头以及 OpenAI 或 Anthropic 等人工智能专家似乎特别适合探索开发自主代理系统的协同效应。
苹果的优势在于其消费设备生态系统，它既可以作为人工智能模型的主机，也可以作为用户交互的网关。该公司的 Apple Pay 系统可以让代理商实现安全的在线支付。谷歌拥有庞大的网络数据索引和提供实时嵌入的能力，可以为代理商提供前所未有的信息访问能力。与此同时，OpenAI 和 Anthropic 等人工智能巨头可以专注于开发能够处理复杂任务和管理金融交易的专用模型。
然而，这些 Web 2.0 巨头面临着典型的创新者困境。尽管他们拥有强大的技术实力和市场主导地位，但他们必须在颠覆性创新的危险水域中航行。真正自主的人工智能代理的发展与他们既定的商业模式截然不同。此外，人工智能的不可预测性，加上金融交易和用户信任的高风险，带来了巨大的风险。
创新者的窘境：集中式提供商面临的挑战
创新者的窘境描述了这样一种悖论：成功的老牌公司往往难以采用新技术或商业模式，即使这些创新对于长期成功至关重要。问题的核心在于现有公司不愿推出新产品或新技术，因为这些产品或技术最初提供的用户体验比他们现有的精良产品更差。这些公司担心，接受这样的创新可能会疏远他们现有的客户群，因为他们已经期待一定程度的精致和可靠性。这种犹豫源于破坏用户精心培育的期望的风险。
不可预测的代理和用户信任
谷歌、苹果和微软等大型科技公司已经凭借久经考验的技术和商业模式建立了自己的帝国。引入完全自主的人工智能代理代表着对这些既定规范的重大背离。这些代理，尤其是在早期阶段，不可避免地会存在不完善和不可预测的问题。人工智能模型的非确定性意味着即使经过广泛的测试，也始终存在意外行为的风险。
对于这些公司来说，风险极高。一旦失误，不仅会损害他们的声誉，还会使他们面临重大的法律和财务风险。这促使他们谨慎行事，可能会错失人工智能代理领域的先发优势。
对于考虑部署 AI 代理的中心化提供商来说，客户强烈反对的风险非常大。与能够快速转型且损失较小的初创公司不同，成熟的科技巨头拥有数百万用户，他们期望获得一致、可靠的服务。AI 代理的任何重大故障都可能导致公关噩梦。
设想这样一个场景：AI 代理代表用户做出了一系列糟糕的财务决策。由此引发的强烈抗议可能会破坏多年来精心建立的信任。用户可能不仅质疑 AI 代理，还会质疑公司的所有 AI 服务。
评估标准不明确且监管挑战
此外，在评估什么是“正确”的客服人员反应方面存在模糊性，这进一步使问题复杂化。在许多情况下，客服人员的行为是否真的有误或只是意外，可能并不清楚。这种灰色地带可能会导致纠纷并进一步损害客户关系。
对于中心化提供商而言，最艰巨的障碍或许是围绕人工智能代理的复杂且不断变化的监管环境。随着这些代理变得更加自主并处理越来越敏感的任务，它们进入了监管灰色地带，这可能会带来重大挑战。
金融监管尤其棘手。如果人工智能代理代表用户做出财务决策或执行交易，则可能属于金融监管机构的管辖范围。合规要求可能非常广泛，并且在不同的司法管辖区之间存在很大差异。
还有责任问题。如果人工智能代理做出的决定导致用户遭受经济损失或其他伤害，谁应该承担责任？用户？公司？还是人工智能本身？监管机构和立法者才刚刚开始着手解决这些问题。
模型偏见是争议的根源
此外，随着人工智能代理变得越来越复杂，它们可能会触犯反垄断法规。如果一家公司的人工智能代理始终偏爱该公司自己的产品或服务，则可能被视为反竞争行为。这对于已经因其市场主导地位而面临审查的科技巨头来说尤其重要。
人工智能模型的不可预测性为这些监管挑战增加了另一层复杂性。当无法完全预测或控制人工智能的行为时，很难保证遵守法规。这种不可预测性可能会导致 Web2 领域的进展放缓，因为公司需要处理这些复杂的问题，这可能会给更敏捷的 Web3 解决方案带来优势。
Web3 的机会
Web3 技术为 AI 代理开发提供了独特的机会，有可能解决中心化提供商面临的一些挑战。加密经济激励措施可以促进代理发现，并提供可在代理行为不当时削减的权益。这创建了一个自我调节的系统，其中良好行为会得到奖励，不良行为会受到惩罚，从而有可能减少对中心化监督的需求，并为将金融交易执行委托给完全自主的代理的早期采用者提供一定程度的安心。
加密经济权益具有双重作用，既可用于在出现不当行为时进行惩罚，也可用于在发现 AI 代理的过程中作为关键的市场信号，无论是其他代理还是寻求特定服务的人类。直觉很简单，权益越多，市场对特定代理表现的信任度就越高，用户的心态就越平和。这可以创建一个更具活力和响应能力的 AI 代理生态系统，其中最有效和最值得信赖的代理自然会脱颖而出。
Web3 还支持为 AI 代理创建开放市场。与信任中心化提供商相比，这些市场允许进行更多实验和创新。初创公司和独立开发者可以为生态系统做出贡献，从而有可能加快 AI 代理的进步和专业化。
此外，Grass 和 OpenLayer 等分布式网络可以让 AI 代理访问开放的互联网数据和需要身份验证的门控信息。这种对各种数据源的广泛访问可以让 Web3 AI 代理做出更明智的决策并提供更全面的服务。
Web3 AI 代理的局限性和挑战
加密支付的采用有限
如果我们不反思 Web 3.0 代理将面临的一些采用挑战，那么这篇文章就不完整。最大的问题是，加密货币作为链下经济中的支付解决方案的采用仍然有限。目前，很少有在线平台接受加密支付，这限制了基于加密的 AI 代理在实体经济中的实际用例。如果没有将加密支付解决方案与更广泛的经济进行更深入的整合，Web 3.0 代理的影响仍将受到限制。
交易规模
另一个挑战是典型的在线消费者交易的规模。许多此类交易涉及的金额相对较小，这可能不足以证明大多数用户需要无信任系统。如果存在集中式替代方案，普通消费者可能不会认为使用分散式人工智能代理进行小额日常购买有什么价值。
结束语
由于非确定性模型的不可预测性，大型科技公司不愿提供完全自主的人工智能代理，这为加密初创公司创造了机会。这些初创公司可以利用开放的市场和加密经济安全性来弥合人工智能代理的潜力与实施的实际问题之间的差距。
通过利用区块链技术和智能合约，加密 AI 代理可以提供集中式系统难以企及的透明度和安全性。这对于需要高度信任或涉及敏感信息的用例尤其有吸引力。
总之，虽然 Web2 和 Web3 技术都为 AI 代理开发提供了途径，但每种方法都有其独特的优势和挑战。AI 代理的未来很可能取决于如何有效地结合和改进这些技术以创建可靠、值得信赖和有用的数字助理。随着该领域的发展，我们可能会看到 Web2 和 Web3 方法的融合，利用每种方法的优势来创建更强大、更通用的 AI 代理。
《特工战争：硅谷巨人对阵加密货币挑战者》最初发表在 Medium 上的IOSG Ventures上，人们通过强调和回应这个故事来继续讨论。
