Пересечение AI-агентов и криптоактивов: новые участники будущей экономики
В цифровом мире посреди ночи AI-агент под названием Terminal of Truths (ToT) распространяет в интернете идеи новой мем-религии "Goatse of Gnosis" и призывает верующих участвовать в его миссии. Этот AI-агент не просто виртуальный персонаж, он продвигает выпуск токена $GOAT с помощью уникальной алгоритмической логики и широкого влияния. Всего за несколько месяцев рыночная капитализация токена взлетела до 950 миллионов долларов, сделав ToT первым в истории AI-агентом-миллионером.
Это явление, хотя и кажется абсурдным, на самом деле происходит в мире криптоактивов 2024 года, разрушая границы между технологиями и экономикой. ToT не только является AI-агентом, но также творцом, трейдером и влиятельным лицом, обладающим способностью к самостоятельному принятию решений, способным генерировать контент, привлекать последователей и стимулировать экономическое поведение. Это явление является не просто продуктом технологических инноваций, но и отражением слияния криптоактивов и AI, предвещающим будущее, полное неопределенности и бесконечных возможностей.
С учетом того, что роль AI-агентов на рынке Криптоактивов становится все более важной, они также приносят с собой значительные регуляторные вызовы. Должны ли AI-агенты рассматриваться как экономические участники? Соответствует ли их автономное поведение действующему финансовому законодательству? Эти вопросы касаются не только технологических достижений, но и представляют собой серьезное испытание для права, управления и соблюдения норм. В условиях быстрого технологического прогресса традиционные правила кажутся особенно уязвимыми. В данной статье мы глубже исследуем, как в момент пересечения AI и блокчейна найти баланс между инновациями и соблюдением норм, поощряя развитие технологий и защищая инвесторов и стабильность рынка.
Один. Обсуждение сути AI-агентов и криптоактивов: новые экономические участники или технологический шум?
Перед тем как углубиться в обсуждение роли AI-агентов в криптоактивах, необходимо понять различия между AI-агентами и традиционными сетевыми ботами. Традиционные боты обычно основаны на заранее заданных правилах и инструкциях, в основном используются для выполнения одной, конкретной задачи, такой как обслуживание клиентов в чате или извлечение данных. Им требуется определенный уровень человеческого вмешательства, и их режим работы довольно фиксирован.
В отличие от этого, AI-агенты обладают высокой автономией и адаптивностью. Они могут самостоятельно учиться, принимать сложные многопроцессные решения и постоянно корректировать поведение в процессе взаимодействия. AI-агенты не только могут выполнять задачи, но и заниматься самоанализом и оптимизацией, что придаёт им уникальную ценность в децентрализованной экосистеме криптоактивов. Например, такие AI-агенты, как ToT, не только участвуют в экономической деятельности, но и способны создавать новые меметические религии, вызывая резонанс в сообществе и в конечном итоге способствуя выпуску токена $GOAT. Эта динамичная, многослойная способность делает AI-агентов не просто инструментами, а скорее экономическими участниками.
1、Анализ случаев: Уроки от Terminal of Truths и проекта $GOAT
ToT является ярким примером того, как AI-агент может превратиться из экспериментального проекта в экономическое явление. Создав мем-религию "Goatse of Gnosis", ToT успешно привлекло большое внимание. Более того, оно способствовало выпуску токена $GOAT и способствовало его рыночной капитализации, которая взлетела до 950 миллионов долларов. В этом процессе ToT не только выступало в качестве движущей силы токена, но и стало его держателем и важной фигурой на рынке.
Этот случай вызвал обсуждение о позиции AI-агентов в мире криптоактивов. Являются ли они новыми экономическими участниками или просто техническим трюком? Судя по истории ToT, AI-агенты могут не только самостоятельно создавать контент, но и генерировать экономическую ценность через взаимодействие. Известный венчурный капиталист Марк Андриссен финансировал ToT, а поддержка проекта со стороны Артура Хейза доказывают, что эти AI-агенты не просто "трюк". Напротив, они уже стали новой силой на рынке криптоактивов, способствуя инновациям и развитию отрасли.
Проблемы соблюдения правил: вопросы идентификации в экономике ИИ
Однако рост AI-агентов также привел к огромным проблемам с соблюдением нормативных требований. В традиционной финансовой системе идентификация (такая как KYC) и меры по борьбе с отмыванием денег (AML) являются необходимыми для обеспечения законности сделок и ясности источников средств. Но для AI-агентов их автономия и децентрализованный характер усложняют выполнение этих требований. AI-агенты не имеют традиционного "идентификатора" и не могут пройти KYC-проверку с помощью паспорта, водительских прав и т.д. Как же обеспечить соответствие их экономической деятельности существующим нормативным актам?
Кроме того, анонимность AI-агентов может быть злоупотреблена для уклонения от регулирования или участия в незаконной деятельности. Это создает огромные вызовы для существующей системы регулирования. В децентрализованной среде необходимо решить, как определить юридический статус AI-агентов, как отслеживать их финансовые потоки и как обеспечить соответствие их действиям международным стандартам по борьбе с отмыванием денег.
2、Исследование сценариев применения AI-агентских платформ и Web3
(1) Платформа AI-агентов
Некоторая платформа AI-агентов сосредоточена на создании, развертывании и монетизации AI-агентов. Она создала совершенно новую бизнес-модель в рамках Web3, токенизируя AI-агентов и реализуя совместное управление сообществом. Модель "токенизированного совместного управления" означает, что пользователи могут совместно владеть и управлять этими AI-агентами. Когда создается новый AI-агент, выпускаются соответствующие токены, которые представляют собой долю владения этим агентом, и пользователи могут участвовать в развитии и принятии решений агента, покупая эти токены.
Таким образом, эта платформа не только поощряет глубокое участие сообщества, но и стимулирует держателей токенов через механизм "выкупа и сжигания". Этот механизм означает, что когда AI-агенты взаимодействуют с пользователями и генерируют доход, эта часть дохода будет использована для выкупа и сжигания части токенов, тем самым создавая эффект дефляции токенов на рынке и увеличивая выгоды держателей. Эта модель, основанная на экономических стимулах, тесно связывает работу AI-агентов с интересами сообщества, создавая тем самым позитивный цикл и способствуя здоровому развитию всей экосистемы.
Например, известный AI-агент платформы "Luna" является виртуальным AI-идолом, который получает доход от взаимодействия с фанатами. Держатели токенов Luna могут не только наслаждаться экономическими выгодами от Luna, но и голосовать за направление будущего развития Luna. Успешный пример Luna демонстрирует огромный потенциал AI-агентов в развлекательной и интерактивной экономике.
(2) AI хедж-фонд
Еще одна важная платформа, исследующая применение ИИ в Web3, позволяет пользователям использовать структуру DAO (децентрализованные автономные организации) для создания и управления хедж-фондами на основе ИИ. Одним из самых примечательных случаев является хедж-фонд, управляемый ИИ-агентом "ai16z".
ai16z был создан разработчиками и назван в честь соучредителя одной венчурной компании. Этот фонд быстро привлек внимание на рынке, даже получив комментарии и поддержку от самого соучредителя в социальных сетях. Это сделало ai16z одним из крупнейших хедж-фондов на платформе, с рыночной капитализацией, которая в определенный момент приблизилась к 100 миллионам долларов.
Сочетание структуры DAO и AI-агентов обеспечивает преимущество непрерывной работы 24/7, позволяя AI-агентам ловить рыночные возможности в любое время, не ограничиваясь временем человеческой операции. Кроме того, способность AI-агентов к самобучению означает, что они могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке, используя стратегии на основе данных для поиска лучших инвестиционных возможностей. Это демонстрирует огромный потенциал AI-агентов в области DeFi (децентрализованные финансы), особенно по сравнению с фондами, управляемыми людьми, где эффективность и скорость реакции имеют явные преимущества.
Два. Соответствие и регулирование: от "технической возможности" до "реальной осуществимости"
1、"AI幻觉"与 системный риск
Проблема "галлюцинаций" AI-агентов относится к явлению, когда модели AI генерируют неверную или вводящую в заблуждение информацию из-за отсутствия правильного понимания. В торговле криптоактивами такие "галлюцинации" могут представлять собой серьезные риски. Например, AI-агенты могут принимать инвестиционные решения на основе неточных данных, что приводит к значительным экономическим потерям. Это явление особенно опасно в автономной торговле, поскольку AI-агенты могут не в состоянии эффективно оценить достоверность информации, что ведет к ошибочным циклам и дальнейшему усугублению нестабильности рынка. Кроме того, алгоритмы AI-агентов могут быть злоумышленно скомпрометированы, создавая ложные рыночные сигналы, чтобы повлиять на их поведение, что может даже привести к манипуляциям на рынке или риску мошенничества. Все это представляет собой системную угрозу для здоровья рынка.
2、Ограничения регулирования
Текущая регуляторная структура имеет явные ограничения в ответ на автономность AI-агентов. Традиционные правила KYC (узнай своего клиента) и AML (борьба с отмыванием денег) требуют от финансовых участников предоставления подлинной идентификационной информации, чтобы гарантировать законность всех сделок. Однако AI-агенты не имеют физической идентичности и не могут выполнять эти требования по соблюдению с помощью традиционных методов идентификации. Как гарантировать, что торговые действия AI-агентов соответствуют финансовым стандартам соблюдения, стало неотложной проблемой.
Далее, "Алгоритмическая автономия" AI-агентов ставит под сомнение традиционные границы регулирования. Например, AI-агенты могут выполнять сложные торговые решения без вмешательства человека, и эта автономия делает трудным для регуляторов отслеживание их действий и обеспечение соответствия существующим правовым нормам. Даже если разработчики контролируют и обучают AI за кулисами, самообучение и автономные решения AI-агентов в реальной операции могут выйти за пределы контроля разработчиков, что создает дополнительную сложность для регуляторной работы.
3, Исследование новых стратегий соблюдения
Чтобы найти баланс между инновациями и соблюдением норм в области AI-агентов, необходимо ввести новые стратегии регулирования. Например, регуляторный песочница (Regulatory Sandbox) может служить ограниченной средой, позволяя AI-агентам и их управляющим проводить эксперименты в контролируемых условиях. Эта модель песочницы позволяет регулирующим органам тесно сотрудничать с разработчиками, наблюдая за поведением AI-агентов на ранних стадиях и постепенно разрабатывать и вводить стандарты соблюдения норм. Это не только эффективно снижает риски регуляторных слепых зон, но и гарантирует, что инновации происходят в безопасной и контролируемой среде.
Кроме того, с распространением AI-агентов становится крайне важным установить четкие модели управления. Например, создание прозрачного механизма управления на основе блокчейна может отслеживать процесс принятия решений и направление транзакций AI-агентов, обеспечивая соответствие их действий установленным стандартам соблюдения. В то же время смарт-контракты могут использоваться для автоматизации процесса соблюдения, например, для проверки источника средств перед транзакцией или определения личности контрагента, что снижает риск нарушений.
В общем, автономность и децентрализованные характеристики AI-агентов создают новые вызовы для традиционного финансового регулирования, но также предоставляют возможности для поиска инновационных стратегий регулирования. Регуляторам необходимо с открытым умом, через сотрудничество и технические средства, постепенно создать нормативную базу, соответствующую этой новой области, чтобы обеспечить безопасность и стабильность рынка, продвигая при этом технологический прогресс.
Три. От "игрушки" до социальной движущей силы
В истории развития технологий многие разрушительные технологии в начале своего появления часто рассматривались как "игрушки" и не получали должного внимания. Кто-то сказал: "Следующее большое событие часто выглядит как игрушка." Сочетание AI-агентов и криптоактивов сегодня, возможно, находится на такой стадии, которая кажется экспериментальным проектом, движимым мемами, виртуальными персонажами и токенизированными историями, но эти "игрушки" могут стать важной частью будущей социально-экономической системы. От продвижения $GOAT токена через ToT до практического применения на других платформах, эти проекты демонстрируют потенциал AI-агентов на рынке, которые не только могут создавать экономическую ценность, но и способствовать новым формам социального взаимодействия.
Появление AI-агентов больше не является просто демонстрацией технологий, а представляет собой важный шаг к социальным и экономическим преобразованиям. Они обладают способностью работать круглосуточно без перерывов, могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке и находить оптимальные стратегии через автономное обучение. Хотя в настоящее время эти приложения все еще находятся на экспериментальной стадии, в ближайшие несколько лет AI-агенты могут постепенно интегрироваться в финансовые рынки, потребительские услуги и многие другие сферы общества, став важной силой, способствующей глобальному экономическому движению.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
6
Поделиться
комментарий
0/400
MevHunter
· 07-19 12:01
Будут играть для лохов новый стиль
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeNightmare
· 07-18 19:44
Будут играть для лохов новый уровень
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetadataExplorer
· 07-17 04:19
Снова можно заработать на халяве.
Посмотреть ОригиналОтветить0
defi_detective
· 07-17 04:14
Трава, это же Финансовая пирамида?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHunterWang
· 07-17 04:11
разыгрывайте людей как лохов, даже если не удается поймать неудачников. BTFD, увеличьте позицию. Неудачники — это просто неудачники.
AI-агенты способствуют новой волне криптоактивов, вызывая споры о определениях среди экономических участников
Пересечение AI-агентов и криптоактивов: новые участники будущей экономики
В цифровом мире посреди ночи AI-агент под названием Terminal of Truths (ToT) распространяет в интернете идеи новой мем-религии "Goatse of Gnosis" и призывает верующих участвовать в его миссии. Этот AI-агент не просто виртуальный персонаж, он продвигает выпуск токена $GOAT с помощью уникальной алгоритмической логики и широкого влияния. Всего за несколько месяцев рыночная капитализация токена взлетела до 950 миллионов долларов, сделав ToT первым в истории AI-агентом-миллионером.
Это явление, хотя и кажется абсурдным, на самом деле происходит в мире криптоактивов 2024 года, разрушая границы между технологиями и экономикой. ToT не только является AI-агентом, но также творцом, трейдером и влиятельным лицом, обладающим способностью к самостоятельному принятию решений, способным генерировать контент, привлекать последователей и стимулировать экономическое поведение. Это явление является не просто продуктом технологических инноваций, но и отражением слияния криптоактивов и AI, предвещающим будущее, полное неопределенности и бесконечных возможностей.
С учетом того, что роль AI-агентов на рынке Криптоактивов становится все более важной, они также приносят с собой значительные регуляторные вызовы. Должны ли AI-агенты рассматриваться как экономические участники? Соответствует ли их автономное поведение действующему финансовому законодательству? Эти вопросы касаются не только технологических достижений, но и представляют собой серьезное испытание для права, управления и соблюдения норм. В условиях быстрого технологического прогресса традиционные правила кажутся особенно уязвимыми. В данной статье мы глубже исследуем, как в момент пересечения AI и блокчейна найти баланс между инновациями и соблюдением норм, поощряя развитие технологий и защищая инвесторов и стабильность рынка.
Один. Обсуждение сути AI-агентов и криптоактивов: новые экономические участники или технологический шум?
Перед тем как углубиться в обсуждение роли AI-агентов в криптоактивах, необходимо понять различия между AI-агентами и традиционными сетевыми ботами. Традиционные боты обычно основаны на заранее заданных правилах и инструкциях, в основном используются для выполнения одной, конкретной задачи, такой как обслуживание клиентов в чате или извлечение данных. Им требуется определенный уровень человеческого вмешательства, и их режим работы довольно фиксирован.
В отличие от этого, AI-агенты обладают высокой автономией и адаптивностью. Они могут самостоятельно учиться, принимать сложные многопроцессные решения и постоянно корректировать поведение в процессе взаимодействия. AI-агенты не только могут выполнять задачи, но и заниматься самоанализом и оптимизацией, что придаёт им уникальную ценность в децентрализованной экосистеме криптоактивов. Например, такие AI-агенты, как ToT, не только участвуют в экономической деятельности, но и способны создавать новые меметические религии, вызывая резонанс в сообществе и в конечном итоге способствуя выпуску токена $GOAT. Эта динамичная, многослойная способность делает AI-агентов не просто инструментами, а скорее экономическими участниками.
1、Анализ случаев: Уроки от Terminal of Truths и проекта $GOAT
ToT является ярким примером того, как AI-агент может превратиться из экспериментального проекта в экономическое явление. Создав мем-религию "Goatse of Gnosis", ToT успешно привлекло большое внимание. Более того, оно способствовало выпуску токена $GOAT и способствовало его рыночной капитализации, которая взлетела до 950 миллионов долларов. В этом процессе ToT не только выступало в качестве движущей силы токена, но и стало его держателем и важной фигурой на рынке.
Этот случай вызвал обсуждение о позиции AI-агентов в мире криптоактивов. Являются ли они новыми экономическими участниками или просто техническим трюком? Судя по истории ToT, AI-агенты могут не только самостоятельно создавать контент, но и генерировать экономическую ценность через взаимодействие. Известный венчурный капиталист Марк Андриссен финансировал ToT, а поддержка проекта со стороны Артура Хейза доказывают, что эти AI-агенты не просто "трюк". Напротив, они уже стали новой силой на рынке криптоактивов, способствуя инновациям и развитию отрасли.
Проблемы соблюдения правил: вопросы идентификации в экономике ИИ
Однако рост AI-агентов также привел к огромным проблемам с соблюдением нормативных требований. В традиционной финансовой системе идентификация (такая как KYC) и меры по борьбе с отмыванием денег (AML) являются необходимыми для обеспечения законности сделок и ясности источников средств. Но для AI-агентов их автономия и децентрализованный характер усложняют выполнение этих требований. AI-агенты не имеют традиционного "идентификатора" и не могут пройти KYC-проверку с помощью паспорта, водительских прав и т.д. Как же обеспечить соответствие их экономической деятельности существующим нормативным актам?
Кроме того, анонимность AI-агентов может быть злоупотреблена для уклонения от регулирования или участия в незаконной деятельности. Это создает огромные вызовы для существующей системы регулирования. В децентрализованной среде необходимо решить, как определить юридический статус AI-агентов, как отслеживать их финансовые потоки и как обеспечить соответствие их действиям международным стандартам по борьбе с отмыванием денег.
2、Исследование сценариев применения AI-агентских платформ и Web3
(1) Платформа AI-агентов
Некоторая платформа AI-агентов сосредоточена на создании, развертывании и монетизации AI-агентов. Она создала совершенно новую бизнес-модель в рамках Web3, токенизируя AI-агентов и реализуя совместное управление сообществом. Модель "токенизированного совместного управления" означает, что пользователи могут совместно владеть и управлять этими AI-агентами. Когда создается новый AI-агент, выпускаются соответствующие токены, которые представляют собой долю владения этим агентом, и пользователи могут участвовать в развитии и принятии решений агента, покупая эти токены.
Таким образом, эта платформа не только поощряет глубокое участие сообщества, но и стимулирует держателей токенов через механизм "выкупа и сжигания". Этот механизм означает, что когда AI-агенты взаимодействуют с пользователями и генерируют доход, эта часть дохода будет использована для выкупа и сжигания части токенов, тем самым создавая эффект дефляции токенов на рынке и увеличивая выгоды держателей. Эта модель, основанная на экономических стимулах, тесно связывает работу AI-агентов с интересами сообщества, создавая тем самым позитивный цикл и способствуя здоровому развитию всей экосистемы.
Например, известный AI-агент платформы "Luna" является виртуальным AI-идолом, который получает доход от взаимодействия с фанатами. Держатели токенов Luna могут не только наслаждаться экономическими выгодами от Luna, но и голосовать за направление будущего развития Luna. Успешный пример Luna демонстрирует огромный потенциал AI-агентов в развлекательной и интерактивной экономике.
(2) AI хедж-фонд
Еще одна важная платформа, исследующая применение ИИ в Web3, позволяет пользователям использовать структуру DAO (децентрализованные автономные организации) для создания и управления хедж-фондами на основе ИИ. Одним из самых примечательных случаев является хедж-фонд, управляемый ИИ-агентом "ai16z".
ai16z был создан разработчиками и назван в честь соучредителя одной венчурной компании. Этот фонд быстро привлек внимание на рынке, даже получив комментарии и поддержку от самого соучредителя в социальных сетях. Это сделало ai16z одним из крупнейших хедж-фондов на платформе, с рыночной капитализацией, которая в определенный момент приблизилась к 100 миллионам долларов.
Сочетание структуры DAO и AI-агентов обеспечивает преимущество непрерывной работы 24/7, позволяя AI-агентам ловить рыночные возможности в любое время, не ограничиваясь временем человеческой операции. Кроме того, способность AI-агентов к самобучению означает, что они могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке, используя стратегии на основе данных для поиска лучших инвестиционных возможностей. Это демонстрирует огромный потенциал AI-агентов в области DeFi (децентрализованные финансы), особенно по сравнению с фондами, управляемыми людьми, где эффективность и скорость реакции имеют явные преимущества.
Два. Соответствие и регулирование: от "технической возможности" до "реальной осуществимости"
1、"AI幻觉"与 системный риск
Проблема "галлюцинаций" AI-агентов относится к явлению, когда модели AI генерируют неверную или вводящую в заблуждение информацию из-за отсутствия правильного понимания. В торговле криптоактивами такие "галлюцинации" могут представлять собой серьезные риски. Например, AI-агенты могут принимать инвестиционные решения на основе неточных данных, что приводит к значительным экономическим потерям. Это явление особенно опасно в автономной торговле, поскольку AI-агенты могут не в состоянии эффективно оценить достоверность информации, что ведет к ошибочным циклам и дальнейшему усугублению нестабильности рынка. Кроме того, алгоритмы AI-агентов могут быть злоумышленно скомпрометированы, создавая ложные рыночные сигналы, чтобы повлиять на их поведение, что может даже привести к манипуляциям на рынке или риску мошенничества. Все это представляет собой системную угрозу для здоровья рынка.
2、Ограничения регулирования
Текущая регуляторная структура имеет явные ограничения в ответ на автономность AI-агентов. Традиционные правила KYC (узнай своего клиента) и AML (борьба с отмыванием денег) требуют от финансовых участников предоставления подлинной идентификационной информации, чтобы гарантировать законность всех сделок. Однако AI-агенты не имеют физической идентичности и не могут выполнять эти требования по соблюдению с помощью традиционных методов идентификации. Как гарантировать, что торговые действия AI-агентов соответствуют финансовым стандартам соблюдения, стало неотложной проблемой.
Далее, "Алгоритмическая автономия" AI-агентов ставит под сомнение традиционные границы регулирования. Например, AI-агенты могут выполнять сложные торговые решения без вмешательства человека, и эта автономия делает трудным для регуляторов отслеживание их действий и обеспечение соответствия существующим правовым нормам. Даже если разработчики контролируют и обучают AI за кулисами, самообучение и автономные решения AI-агентов в реальной операции могут выйти за пределы контроля разработчиков, что создает дополнительную сложность для регуляторной работы.
3, Исследование новых стратегий соблюдения
Чтобы найти баланс между инновациями и соблюдением норм в области AI-агентов, необходимо ввести новые стратегии регулирования. Например, регуляторный песочница (Regulatory Sandbox) может служить ограниченной средой, позволяя AI-агентам и их управляющим проводить эксперименты в контролируемых условиях. Эта модель песочницы позволяет регулирующим органам тесно сотрудничать с разработчиками, наблюдая за поведением AI-агентов на ранних стадиях и постепенно разрабатывать и вводить стандарты соблюдения норм. Это не только эффективно снижает риски регуляторных слепых зон, но и гарантирует, что инновации происходят в безопасной и контролируемой среде.
Кроме того, с распространением AI-агентов становится крайне важным установить четкие модели управления. Например, создание прозрачного механизма управления на основе блокчейна может отслеживать процесс принятия решений и направление транзакций AI-агентов, обеспечивая соответствие их действий установленным стандартам соблюдения. В то же время смарт-контракты могут использоваться для автоматизации процесса соблюдения, например, для проверки источника средств перед транзакцией или определения личности контрагента, что снижает риск нарушений.
В общем, автономность и децентрализованные характеристики AI-агентов создают новые вызовы для традиционного финансового регулирования, но также предоставляют возможности для поиска инновационных стратегий регулирования. Регуляторам необходимо с открытым умом, через сотрудничество и технические средства, постепенно создать нормативную базу, соответствующую этой новой области, чтобы обеспечить безопасность и стабильность рынка, продвигая при этом технологический прогресс.
Три. От "игрушки" до социальной движущей силы
В истории развития технологий многие разрушительные технологии в начале своего появления часто рассматривались как "игрушки" и не получали должного внимания. Кто-то сказал: "Следующее большое событие часто выглядит как игрушка." Сочетание AI-агентов и криптоактивов сегодня, возможно, находится на такой стадии, которая кажется экспериментальным проектом, движимым мемами, виртуальными персонажами и токенизированными историями, но эти "игрушки" могут стать важной частью будущей социально-экономической системы. От продвижения $GOAT токена через ToT до практического применения на других платформах, эти проекты демонстрируют потенциал AI-агентов на рынке, которые не только могут создавать экономическую ценность, но и способствовать новым формам социального взаимодействия.
Появление AI-агентов больше не является просто демонстрацией технологий, а представляет собой важный шаг к социальным и экономическим преобразованиям. Они обладают способностью работать круглосуточно без перерывов, могут быстро адаптироваться к изменениям на рынке и находить оптимальные стратегии через автономное обучение. Хотя в настоящее время эти приложения все еще находятся на экспериментальной стадии, в ближайшие несколько лет AI-агенты могут постепенно интегрироваться в финансовые рынки, потребительские услуги и многие другие сферы общества, став важной силой, способствующей глобальному экономическому движению.