Hướng dẫn nhập môn đường đua AI Agent

Tốc độ phát triển của AI thật đáng kinh ngạc, trong tương lai chắc chắn sẽ được dẫn dắt bởi AI. Nếu thêm một yếu tố cốt lõi, thì đó chắc chắn là sự kết hợp giữa AI và công nghệ mã hóa.

Hiện tại, AI đã bước vào giai đoạn mới: AI Agent. Lĩnh vực này thật sự đáng kỳ vọng cả về không gian tưởng tượng lẫn các tình huống ứng dụng cụ thể.

Thời đại cuồn cuộn tiến về phía trước, chúng ta cần kịp thời lên chuyến tàu này.

Gần đây, tôi đã học về kiến thức liên quan đến AI Agent, bài viết này ghi lại lộ trình học tập của tôi, hy vọng có thể giúp mọi người dễ dàng hơn trong việc bước vào lĩnh vực này.

Đây là bài đầu tiên của hướng dẫn nhập môn về AI Agent, nhằm giúp người đọc xây dựng nhận thức tổng thể và hiểu biết theo khung. Trong thời gian tới, tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về lĩnh vực này, không ngừng cải thiện và nắm bắt cơ hội mà làn sóng AI mang lại.

AI Agent thực sự là gì?

Bỏ qua các khái niệm phức tạp, chúng ta có thể trực tiếp so sánh sự khác biệt giữa AI Agent và các mô hình lớn hiện có ( như ChatGPT ).

Mô hình hiện tại giống như một "công cụ tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên" mạnh mẽ, có khả năng trả lời câu hỏi, cung cấp đề xuất, nhưng không thể thực sự chủ động đưa ra quyết định và thực hiện.

Khả năng của AI Agent đã vượt ra ngoài phạm vi của các mô hình lớn hiện có, không còn bị giới hạn ở "xử lý dữ liệu", mà có thể hoàn thành vòng khép kín hoàn chỉnh từ "nhận thức" đến "hành động".

Một ví dụ trực quan: bây giờ bạn hỏi ChatGPT cách đầu tư vào tiền điện tử, nó sẽ cho bạn một loạt các gợi ý, nhưng AI Agent có thể giúp bạn theo dõi thông tin thị trường toàn cầu theo thời gian thực, điều chỉnh danh mục đầu tư một cách linh hoạt để tối đa hóa lợi nhuận.

Từ đó, chúng ta có thể trừu tượng hóa khái niệm AI Agent: AI Agent( đại diện cho một thực thể phần mềm dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, có khả năng thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập hoặc bán độc lập, đưa ra quyết định và tương tác với con người hoặc các hệ thống khác.

Điều khác biệt cốt lõi ở đây là: hành động độc lập.

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

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

Đầu tiên là phân tích ý định: AI sẽ phân tích từ khoá và ngữ cảnh của người dùng để hiểu người dùng muốn làm gì. Nó không chỉ xem người dùng đã nói gì, mà còn xem xét lịch sử sử dụng trước đó và tình huống cụ thể của người dùng, sau đó chuyển đổi những nhu cầu này thành các lệnh chương trình cụ thể.

Thứ hai là hỗ trợ phán đoán: AI giống như một trợ lý thông minh, có thể biến những vấn đề phức tạp mà con người khó xử lý thành những câu trả lời đơn giản là đúng hay sai, hoặc một vài lựa chọn cố định. Điều này không chỉ giúp quyết định chính xác và hiệu quả hơn, mà còn có thể phối hợp tốt với các hệ thống kinh doanh hiện tại.

Theo mức độ hành động tự chủ, AI Agent có thể được chia thành hai loại:

Một loại là AI Agent tương đương với trợ lý cá nhân, có thể hỗ trợ người dùng xử lý một số công việc.

Một loại khác thì tiến xa hơn, AI Agent chính là một cá thể độc lập, có danh tính hoặc thương hiệu riêng, cung cấp dịch vụ cho nhiều người dùng.

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

AI Agent và công nghệ mã hóa có mối quan hệ gì?

AI và công nghệ tiền điện tử không phải là hai khái niệm hoàn toàn tách biệt, mà có thể được kết hợp với nhau.

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

AI Agent Web3 là một AI Agent cao cấp và hoàn thiện hơn, có thể được gọi bằng một cái tên khác: Crypto AI Agent.

Nhờ vào khả năng của công nghệ mã hóa, AI Agent đã có thêm nhiều tính năng:

) phi tập trung

Sau khi kết hợp với công nghệ blockchain, các 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 đại lý Web2 AI này thường được kiểm soát bởi các công ty hoặc nền tảng tập trung, dữ liệu và quy trình quyết định đều tập trung trong tay một hoặc một vài thực thể.

Một khi một AI Agent cung cấp dịch vụ ra bên ngoài, sẽ có vấn đề về lòng tin, vì vậy AI Agent cần một môi trường thực thi hoặc xác minh do blockchain cung cấp.

AI Agent cũng cần có cách sử dụng không ngưỡng, dữ liệu công khai minh bạch, kết nối lẫn nhau và phi tập trung.

Cơ chế khuyến khích

Đây là sự trao quyền mạnh mẽ nhất của công nghệ mã hóa, thông qua mô hình kinh tế token, cung cấp một cơ chế khuyến khích trực tiếp cho các nhà phát triển và người dùng tham gia và đóng góp.

Đại lý AI Web2 chủ yếu phụ thuộc vào các mô hình kinh doanh truyền thống, như doanh thu từ quảng cáo hoặc dịch vụ đăng ký để duy trì hoạt động.

Các đội ngũ khởi nghiệp hoặc công ty Web2, làm rất lâu mà cũng không thể có lãi, cũng rất khó để huy động vốn; nhưng khi bước sang Web3, thông qua việc phát hành token, có thể trực tiếp nhận được dòng tiền, cung cấp hỗ trợ cho sự phát triển của dự án, ví dụ như việc sử dụng AI Agent cần thanh toán bằng tiền điện tử.

Nền kinh tế thị trường tự do có thể tạo ra nhiều sự đổi mới hơn.

sự sống vĩnh cửu thực sự

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

Chỉ cần 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 rằng 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 sự nhập dữ liệu liên tục hoặc tương tác từ bên ngoài, "sự sống vĩnh cửu" của AI Agent có thể chỉ giới hạn trong logic chương trình của nó, mà không có tính động.

Tóm lại, so với công nghệ mã hóa cần AI Agent, AI Agent lại cần công nghệ mã hóa hơn.

Sự tiến hóa của câu chuyện AI+ công nghệ mã hóa

AI từ mô hình lớn đến AI Agent là hai giai đoạn, sự kết hợp giữa AI và công nghệ mã hóa cũng có thể được chia thành hai giai đoạn:

Giai đoạn mô hình lớn: Cơ sở hạ tầng

Dự án AI chủ yếu có ba tiêu chí đánh giá: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Thực ra, vai trò của Web3 là cung cấp một hệ thống động lực cho AI, biến sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu thành token.

Do đó, điểm kết hợp giữa AI và Web3 cũng có thể được thảo luận từ ba chiều: sức mạnh tính toán, thuật toán, và dữ liệu.

Công suất tính toán###:

Mạng tính toán phân tán: Blockchain vốn có đặc tính phân tán. AI có thể tận dụng mạng phân tán của Web3 để thu được nhiều tài nguyên tính toán hơn. Bằng cách phân tán các nhiệm vụ tính toán của AI đến các nút trong mạng Web3, có thể đạt được khả năng tính toán song song mạnh mẽ hơn, điều này đặc biệt hữu ích cho việc đào tạo các mô hình AI lớn.

Cơ chế khuyến khích: Web3 đã giới thiệu cơ chế khuyến khích kinh tế, như kinh tế token, có thể khuyến khích những người tham gia trong mạng lưới đóng góp tài nguyên tính toán của họ. Cơ chế như vậy có thể được sử dụng để tạo ra một thị trường, nơi các nhà phát triển AI có thể mua sức mạnh tính toán cho các nhiệm vụ học máy, trong khi những người cung cấp nhận được phần thưởng token.

(# Thuật toán)Algorithms###:

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

Thực thi thuật toán phi tập trung: Trong môi trường Web3, thuật toán AI có thể không phụ thuộc vào một máy chủ trung tâm duy nhất, mà được xác thực và thực thi thông qua nhiều nút. Điều này làm tăng khả năng chống nhiễu và an toàn của thuật toán, ngăn ngừa lỗi điểm đơn.

(# Dữ liệu)Data###:

Quyền sở hữu và quyền riêng tư dữ liệu: Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung của dữ liệu và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng. AI kết hợp với Web3 có thể sử dụng công nghệ blockchain để quản lý quyền truy cập dữ liệu, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, trong khi người dùng có thể chia sẻ dữ liệu một cách chọn lọc để nhận được phần thưởng, điều này cung cấp cho AI nguồn dữ liệu phong phú hơn nhưng được kiểm soát.

Xác thực và chất lượng dữ liệu: Công nghệ blockchain có thể được sử dụng để xác thực dữ liệu, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu, điều này rất quan trọng cho việc huấn luyện mô hình AI. Thông qua Web3, dữ liệu có thể được xác thực trước khi được sử dụng, nâng cao chất lượng và độ tin cậy của đầu ra thuật toán AI.

Thị trường dữ liệu: Web3 có thể thúc đẩy sự phát triển của thị trường dữ liệu, người dùng có thể trực tiếp bán hoặc chia sẻ dữ liệu với các hệ thống AI cần thiết. Điều này không chỉ cung cấp cho AI các tập dữ liệu đa dạng, mà còn đảm bảo tính thanh khoản và giá trị của dữ liệu thông qua cơ chế thị trường.

Thông qua những điểm kết hợp này, AI và Web3 có thể phát triển hợp tác với nhau:

AI có thể thu được sức mạnh tính toán phân tán và dữ liệu chất lượng cao thông qua Web3, đồng thời sử dụng hợp đồng thông minh để nâng cao hiệu quả và tính minh bạch của thuật toán;

Web3 có thể tăng cường mức độ thông minh của hệ thống thông qua AI, chẳng hạn như quản lý tài nguyên thông minh, thực thi hợp đồng tự động, v.v.

Đối với ba chiều này, trên thị trường đã xuất hiện nhiều dự án nổi tiếng:

Công suất ( Công suất tính toán ) Dự án loại:

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

Thuật toán(Algorithms)Dự án loại:

• Cortex: Một máy tính thế giới phi tập trung có thể chạy AI và DApp điều khiển bởi AI trên blockchain, tập trung vào việc tích hợp AI vào hợp đồng thông minh.
• Fetchai: Nền tảng học máy dựa trên blockchain, đã ra mắt dịch vụ quản lý không cần mã Agentverse, đơn giản hóa việc triển khai đại lý AI cho 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.

Dữ liệu ( Dữ liệu ) loại dự án:

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

Dự án tổng hợp:

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

Tổng thể mà nói, trong giai đoạn mô hình lớn, sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và AI chủ yếu nằm ở tầng cơ sở hạ tầng, đặt nền tảng cho sự phát triển lâu dài của AI.

( Giai đoạn AI Agent: Ứng dụng thực tiễn

Sự xuất hiện của AI Agent đánh dấu giai đoạn triển khai ứng dụng của AI.

AI Agent cũng có thể được chia thành ba giai đoạn phát triển: Giai đoạn Meme coin, Giai đoạn ứng dụng AI đơn lẻ và Giai đoạn tiêu chuẩn khung AI Agent.

)# AI Agent Meme币

AI Agent Meme coin là một sự tồn tại rất đặc biệt, Meme coin bản thân nó là sản phẩm của tâm trạng cộng đồng.

Sự phát triển của AI quá nhanh, và công nghệ này trông có vẻ rất phức tạp, khiến người bình thường rất lo lắng, AI Meme coin đã mang đến cơ hội cho người bình thường tham gia.

Do đó, đồng tiền AI Meme mang đến giá trị cảm xúc cho người nắm giữ, cho phép người bình thường cũng có thể tham gia vào làn sóng AI.

Kết quả cuối cùng là: AI+MEME đã sử dụng hiệu ứng tài sản để tăng tốc giáo dục và truyền bá thị trường AI.

Hãy suy nghĩ từ một góc độ khác, tại sao AI Agent lại phát hành token?

Một mặt, thu hút vốn và người dùng thông qua hiệu ứng tài sản, tạo động lực cho sự phát triển tiếp theo của ngành; mặt khác, cách phát hành theo dạng MEME chính là một phương tiện huy động vốn cộng đồng, cung cấp dòng tiền cho sự phát triển của dự án.

Chúng ta có thể xem xét các tài sản hàng đầu:

• $GOAT: Đồng Meme AI Agent đầu tiên nổi lên.
• $Fartcoin: Thu hút sự chú ý của người dùng thông qua việc tạo ra nội dung hài hước ### như "truyện cười về khí" ###;
• $ACT: nhằm tạo ra một hệ sinh thái số cho phép tương tác bình đẳng giữa người dùng và AI;
• $WORM: nhằm kết hợp sinh học số và công nghệ blockchain, tạo ra một tài sản số độc đáo mô phỏng hệ thần kinh của sâu bọ.

(# Ứng dụng AI đơn thể

AI Agent đang kết hợp với các phân khúc khác nhau của công nghệ tiền điện tử, thể hiện một tình trạng phát triển đa dạng.

Với sự phát triển của AI Agent, token do AI Agent phát hành không còn chỉ là những đồng Meme đơn thuần, mà đã có sự hỗ trợ từ các trường hợp sử dụng thực tế, dần dần có thuộc tính của một đồng tiền có giá trị.

Dự án sáng tạo

• ai16z: AI Agent đầu tiên ra ngoài vòng kết nối, và thiết lập tiêu chuẩn khung đầu tiên Eliza.

Đại lý Gaming

• ARC: Đã phát triển một khung AI có tên là RIG dựa trên ngôn ngữ Rust, hỗ trợ ứng dụng phi tập trung )dApp### và hợp đồng thông minh.
• FARM: Tập trung vào việc sử dụng AI để nâng cao tính chân thực và độ sâu chiến lược của trò chơi nông nghiệp.
• GAME:$GAME trao quyền cho AI đại lý tự động hóa và thông minh, sự hòa quyện sâu sắc giữa AI và trò chơi.

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 giao dịch và quản lý DeFi một cách trực quan hơn.

Kiểm tra mã

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

Phân tích dữ liệu Agent

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

Đại lý AI tự chủ

• LMT: Một tự học