作者：0xJeff
编译：深潮TechFlow
十月对于加密领域的 AI 智能体来说是一个具有里程碑意义的月份。随着 @truth_terminal 和 $GOAT 的兴起，AI 智能体进入了一个由 AI 自己塑造个性的时代。这一变化为 AI 代币化铺平了道路，由 @virtuals_io 率先实现，使得任何人都可以创建自己的 AI 智能体并配以相应的代币。其中一个典型例子是 @luna_virtuals，这是一种在链上的感知型 AIDOL，能够在 Twitter 和 Tiktok 上与粉丝互动，展示了多模态、互动 AI 的未来。
这一趋势也让我们看到了领域内的重要参与者，如 @autonolas 和 @Spectral_Labs，他们已经发行了代币，还有一些尚未发行代币的项目，如 @TheoriqAI、@myshell_ai、@TalusNetwork 和 @AlloraNetwork。随着市场的升温，十月底 @getgrass_io 推出了 $GRASS，引起了广泛关注，强调了“数据”在模型训练和推理中的重要性。$GRASS 迅速成为唯一一个在其代币生成事件 (TGE) 后价值翻倍的主要风投支持项目，突显了数据在 AI 智能体生态系统中的日益重要性。
在这样的背景下，十月还引发了塑造行业的两个关键趋势：
从单纯的个性转向个性与实用性的结合
从单一渠道向多渠道发展
本文深入探讨了这些趋势，展示了在个性、实用性和多模态互动方面不断突破的智能体。
第一个趋势：个性与实用性结合
为了让 AI 智能体蓬勃发展，它们需要在提供个性的同时也具备实用性。除了娱乐功能之外，目前最实用的应用场景是以工作流为驱动的智能体。
Questflow – 工作流简化工具
@questflow 通过其多智能体编排协议 (MAO) 来简化工作流，走在了这一领域的前沿。该平台将多个智能体整合在一起以处理实际任务，提高了 Web2 和 Web3 用户的生产力。举几个例子：
通过简单的 URL 链接将博客文章转换为播客
将最新的 AI 新闻直接发送到您的邮箱
分析 Gmail 数据中的账单和提醒，并将其发送到您的 Telegram
未来，Questflow 的“第二大脑”功能将允许用户根据自己的知识、个性和偏好来定制智能体，使其成为理想的个人助手（我非常期待用自己的内容和个性去训练它，这样我就可以让它帮助我写作 :D）。
Questflow 的“swarm”指的是一组协作且自主工作的 AI 智能体。用户可以创建和管理这些 swarm，以高效执行任务。这些 swarm 可以被代币化，使用户能够将自己的智能体货币化，甚至分享由其他智能体创建者产生的收入。Swarm 使智能体之间的协调更加顺畅，从而带来更强大和个性化的工作流系统。
顶级 Swarm 模板，每个模板都由不同组合的 AI 智能体组成。
目前，平台支持 Web2 和 Web3 支付，而一旦 $QF 上线，它将成为访问智能体、奖励创作者和资助 Swarm 的主要货币。Questflow 与 Jambo Phone、LoveAI、Coinbase 开发者平台等知名企业的合作，进一步表明其已做好准备，将智能体驱动的应用推向主流市场。
HoloworldAI – 个性化驱动的定制
对于 AI 智能体来说，个性是建立社区的关键因素。@HoloworldAI 提供可定制的智能体，用户可以像 MMORPG 角色创建器一样，定义每一个细节。
在定制面板中，用户可以选择定制智能体的个性、技能、知识和头像等细节。
HoloworldAI 的智能体不仅在个性和技能方面可以进行定制，还具备上下文感知能力。例如，文本型智能体能够理解群聊的上下文，并在无需标记的情况下进行自然互动，使其成为有趣的伙伴。团队计划引入代币经济，以加强其对个性化和上下文感知智能体的独特关注。
展示一个 4chan 匿名上下文感知智能体的演示
第二个趋势：多渠道
除了个性化，最成功的 AI 智能体还需要在多个渠道上与用户互动。
PlayAI — 专注于消费者应用的专业智能体
尽管许多 AI 智能体已经涉足文本模式，@playAInetwork 通过整合多种渠道，特别是在游戏和消费者应用领域中脱颖而出。
PlayAI 的平台以数据、处理和训练为核心，利用这些资源为游戏世界及更广泛的消费者应用创造专业化的智能体。
游戏场景应用：边玩边赚 & 游戏内数据
PlayAI 的一大创新是其“边玩边赚” (Stream-to-Earn) 模型。在这个模型中，游戏引擎生成的数据（例如角色动作和环境互动）会在实时游戏中被捕获。玩家可以选择将这些数据共享给 PlayAI，后者利用这些数据来训练能够执行特定游戏功能的 AI 智能体。这种方法非常有价值，因为像 Unreal Engine 这样的游戏引擎能够生成丰富的真实物理模拟，PlayAI 可以将其转化为有用的智能体行为。
例如，PlayAI 可以开发以下类型的智能体：
机器人检测：识别游戏中可疑的移动或行为模式。
伴侣智能体：创建能够实时与玩家互动的 NPC，学习玩家的游戏风格，提供陪伴或帮助。 这些智能体依赖于玩家的游戏行为数据，PlayAI 通过发放 PlayAI 代币来激励用户贡献他们的游戏数据。
消费者场景应用：满足日常需求的专业智能体
除了游戏领域，PlayAI 还在向多个消费领域扩展，开发针对特定需求的 AI 智能体。举例来说：
播客智能体
预测智能体
编码智能体
研究智能体
以及更多......
这些专业智能体不仅为用户提供了实用功能，还为用户提供了一个独特的机会，通过贡献数据来进一步训练智能体，从而形成一个不断改进的反馈循环。平台计划引入一个创作者市场，用户可以在该市场上将他们的智能体进行代币化，并创建智能体币，这与创作者在其他平台上对内容进行代币化的方式类似。
ARC Agents – 以类人 AI 智能体推动游戏基础设施的创新
@ARCAgents 正在应对游戏行业中一个非常紧迫的挑战：玩家流动性，即吸引并维持足够多的玩家，以确保游戏的活跃性、吸引力和盈利能力。
为了应对这一挑战，ARC 开发了一个平台，引入了类人 AI 智能体，这些智能体能够模拟玩家行为，在缺乏真实玩家时填补空白。
AI 竞技场：人性化游戏智能体的试验平台
ARC 的旗舰产品之一 AI 竞技场，让玩家可以与经过真实玩家行为训练的 AI 智能体进行对抗，模拟人类互动。与传统的游戏机器人不同，ARC 的智能体利用强化学习和众包数据，使其行为更接近真实玩家，提供几乎无法与真人对战区分的游戏体验。
通过 AI 竞技场，ARC 发现，这些由人类训练的智能体可以帮助其他游戏工作室解决关键问题。因此，ARC 从单纯的游戏开发转型为游戏基础设施提供商，允许第三方工作室通过 ARC SDK 集成 ARC 训练的智能体。
这个 SDK 为游戏开发者提供了使用 ARC 强大智能体的渠道，使他们能够增强游戏体验，提高玩家留存率，并打造沉浸式、竞争激烈的游戏环境。
ARC RL：通过众包玩家智能提升 AI 能力
ARC 的 B2C 产品 ARC RL（强化学习）通过众包人类的智慧来提升智能体的表现，将 AI 游戏体验提升到了新的高度。在 ARC RL 中，玩家通过贡献数据来训练游戏智能体，这可能最终使 AI 智能体具备超越人类的游戏能力。这种动态的众包模式让用户直接参与开发过程，使 ARC 的智能体能够通过人类的贡献不断优化。
参与 ARC RL 的玩家会获得 $NRN 作为奖励，$NRN 是 ARC 的原生代币，用于训练和激励数据贡献者。平台根据每位用户贡献的独特性和实用性来决定奖励金额，确保只有高价值的互动能够影响智能体的行为。
游戏 AI 智能体的新时代
ARC 在人类训练的游戏智能体方面的进步正在为游戏 AI 行业开辟新的可能。随着 ARC 智能体基础设施的扩展，游戏开发者将能够解决玩家流动性问题，并开发出更具真实感的玩家对抗智能体的体验。
未来，ARC 设想一个智能体对抗智能体的电竞场景，由不同玩家或工作室训练的 AI 智能体将展开竞争，创造出全新的娱乐形式、商品销售机会和电竞赛事。
总结
加密 AI 智能体正在从单一的个性化形象转变为实用的多渠道工具，为行业的动态变革铺平道路。这些项目各自代表了将塑造 AI 智能体未来的趋势：
Questflow：先进的工作流程工具
HoloworldAI：丰富的个性化定制
PlayAI Network：多渠道和垂直专业化
ARC Agents：游戏基础设施和类人 AI 智能体 AI 智能体领域即将迎来更快的增长，这些智能体不仅具有吸引人的个性，还在多个渠道中展现出极高的实用性。 如果你在加密与 AI 领域从事开发或研究，欢迎私信交流！
