AI Агент: Открытие новой эры искусственного интеллекта
Скорость развития искусственного интеллекта постоянно увеличивается, и в будущем он, безусловно, будет доминировать. Если добавить еще один ключевой элемент, то это, безусловно, сочетание ИИ и криптографических технологий.
В настоящее время ИИ вошел в новую стадию: ИИ-агент. Этот новый тип ИИ обладает огромным потенциалом как в области воображения, так и в реальных сценариях применения.
Волны времени накатывают на нас, и нам нужно своевременно воспользоваться возможностями. В последнее время я также непрерывно изучаю знания, связанные с AI Agent, и в этой статье я поделюсь своими учебными心得, надеюсь, это поможет всем лучше понять эту область.
Эта статья является первой в серии руководств по введению в AI Agent и предназначена для помощи читателям в установлении общего понимания и структурного восприятия. В дальнейшем мы будем продолжать углубленное изучение этой области, постоянно совершенствуясь и совместно используя возможности развития AI.
Суть AI-агента
Отбросив сложные концепции, мы можем напрямую сравнить AI Agent с существующими крупными языковыми моделями (, такими как ChatGPT ).
Современные большие модели больше похожи на мощные "поисковые системы на естественном языке", способные отвечать на вопросы и давать советы, но не способные действительно принимать решения и выполнять их.
Способности AI-агента превосходят рамки существующих больших моделей, больше не ограничиваясь "обработкой данных", а способные завершать полный цикл от "восприятия" до "действия".
На наглядном примере: если вы спросите ChatGPT, как инвестировать в криптовалюту, он даст вам ряд рекомендаций. В то время как AI Agent может в реальном времени отслеживать информацию о мировых рынках и динамически корректировать инвестиционный портфель для максимизации прибыли.
Таким образом, мы можем определить AI Agent как: программный объект, основанный на технологии искусственного интеллекта, который способен самостоятельно или полуавтономно выполнять задачи, принимать решения и взаимодействовать с людьми или другими системами.
Одной из самых основных характеристик является: самостоятельные действия.
Как именно AI-агент реализует автономные действия?
Он преобразует сложную логику в точные условия с помощью ИИ, возвращая True или False в зависимости от контекста (, а затем бесшовно интегрируется в конкретные бизнес-сценарии.
Сначала анализ намерений: ИИ будет анализировать подсказки и контекст пользователя, чтобы понять его потребности. Он не только учитывает прямые выражения пользователя, но также ссылается на предыдущие записи использования и конкретные обстоятельства, а затем преобразует эти потребности в конкретные программные инструкции.
Во-вторых, это помощь в принятии решений: ИИ подобен умному помощнику, который может упростить некоторые сложные проблемы, трудные для обработки человеком, анализируя их и сводя к простому выбору или нескольким фиксированным вариантам. Это не только повышает точность и эффективность принятия решений, но и хорошо интегрируется с существующими бизнес-системами.
В зависимости от степени автономности действия, AI Agent можно разделить на два типа:
Один тип - это персональный помощник, который помогает пользователям справляться с различными делами.
Другой тип идет еще дальше: AI Agent сам по себе является независимым субъектом, обладающим собственной идентичностью или брендом и предоставляющим услуги нескольким пользователям.
В целом, AI Agent можно рассматривать как следующую стадию развития больших моделей и новую форму продукта, обладающую огромным потенциалом для развития.
Слияние AI-агентов и криптографических технологий
Искусственный интеллект и криптографические технологии не являются полностью независимыми, они могут быть глубоко интегрированы.
Более важно то, что AI-агенты в среде Web2 и AI-агенты в среде Web3 имеют принципиальные различия.
AI-агент Web3 является более продвинутой и полной формой, которую мы можем назвать "крипто-AI агент".
Благодаря возможностям криптографических технологий, AI Agent получил больше характеристик:
1. Децентрализация
После интеграции криптографических технологий операции, хранение данных и процесс принятия решений AI Agent становятся более прозрачными и не контролируются единым субъектом.
Традиционные AI-агенты Web2 обычно контролируются централизованными компаниями или платформами, где данные и процесс принятия решений сосредоточены в руках нескольких сущностей.
Когда AI Agent предоставляет услуги внешним пользователям, вопрос доверия становится особенно важным, и поэтому AI Agent нуждается в среде выполнения или верификации, предоставляемой блокчейном.
AI-агенту также необходимы безбарьерные способы использования, открытость данных, взаимосвязанность и децентрализованные характеристики.
2. Механизм стимулов
Это самое мощное усиление криптотехнологий, которое через токеномическую модель предоставляет прямые механизмы стимуляции для разработчиков и пользователей, чтобы участвовать и вносить вклад.
AI-агенты Web2 в основном полагаются на традиционные бизнес-модели, такие как доход от рекламы или подписные услуги для поддержания своей деятельности.
Команды или компании, работающие в Web2, могут долгое время не приносить прибыль и испытывать трудности с получением финансирования; в то время как в среде Web3, путем эмиссии токенов можно напрямую получить денежные средства, поддерживая развитие проекта, например, использование AI Agent может потребовать оплаты в криптовалюте.
Свободная рыночная экономика может привести к большему количеству инноваций.
3. Настоящая устойчивость
С появлением смарт-контрактов AI Agent действительно реализовал "бессмертие".
Как только смарт-контракт будет развернут на блокчейне, AI Agent сможет автоматически функционировать в соответствии с его правилами и теоретически может существовать бесконечно.
Умные контракты обеспечивают постоянное существование кода и механизма принятия решений AI Agent на блокчейне, если только не существует явной логики для остановки или изменения его поведения.
Однако данные, на которые он полагается, могут требовать постоянного обновления или обслуживания. Если отсутствует постоянный ввод данных или внешняя интеракция, "вечная жизнь" AI-агента может быть ограничена его программной логикой и не иметь динамичности.
В общем, по сравнению с тем, что криптотехнологии требуют AI-агента, AI-агенту больше нужна поддержка криптотехнологий.
Эволюция слияния ИИ и криптографических технологий
AI прошел два этапа, от больших моделей до AI-агентов, а сочетание AI и криптографических технологий также можно разделить на два этапа:
) Этап больших моделей: Инфраструктура
У AI-проектов есть три основных критерия оценки: вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Основная роль Web3 заключается в добавлении системы стимулов для ИИ, где вычислительная мощность, алгоритмы и данные токенизируются.
Таким образом, точку пересечения AI и Web3 можно также рассматривать с трех аспектов: вычислительная мощность, алгоритмы и данные:
1. Хэшрейт
Распределенная вычислительная сеть: блокчейн изначально обладает распределенной природой. ИИ может использовать распределенную сеть Web3 для получения большего объема вычислительных ресурсов. Распределяя вычислительные задачи ИИ по узлам сети Web3, можно добиться более мощных параллельных вычислений, что особенно полезно для обучения крупных моделей ИИ.
Механизм стимулов: Web3 вводит экономические механизмы стимулов, такие как токеномика, которые могут побуждать участников сети вносить вклад в вычислительные ресурсы. Такие механизмы могут создать рынок, где разработчики ИИ могут приобретать вычислительные мощности для выполнения задач машинного обучения, а поставщики получают токеновые вознаграждения.
2. Алгоритм
Умные контракты: Умные контракты в Web3 могут автоматически выполнять алгоритмы ИИ. ИИ может разрабатывать алгоритмы, которые работают на блокчейне в форме умных контрактов, что не только увеличивает прозрачность и доверие, но также может реализовать автоматизированные процессы принятия решений, такие как автоматизированное прогнозирование рынка или модерация контента.
Децентрализованное выполнение алгоритма: в среде Web3 алгоритмы ИИ могут не полагаться на единственный центральный сервер, а совместно проверяться и выполняться несколькими узлами. Это увеличивает устойчивость алгоритма к помехам и безопасность, предотвращая одиночные точки отказа.
3. Данные
Конфиденциальность данных и право собственности: Web3 подчеркивает децентрализацию данных и право пользователей на данные. Искусственный интеллект в сочетании с Web3 может использовать технологии блокчейна для управления правами на данные, обеспечивая конфиденциальность данных, в то время как пользователи могут выборочно делиться данными в обмен на вознаграждение, что предоставляет ИИ более богатые, но контролируемые источники данных.
Проверка данных и качество: Технология блокчейн может быть использована для проверки данных, обеспечивая их подлинность и целостность, что крайне важно для обучения моделей ИИ. С помощью Web3 данные могут быть проверены перед их использованием, что повышает качество и надежность выводов алгоритмов ИИ.
Рынок данных: Web3 может способствовать развитию рынка данных, пользователи могут напрямую продавать или делиться данными с необходимыми AI-системами. Это не только предоставляет AI разнообразные наборы данных, но и гарантирует ликвидность и ценность данных через рыночный механизм.
С помощью этих точек соединения ИИ и Web3 могут взаимно развиваться:
ИИ может получать распределенные вычислительные мощности и качественные данные через Web3, одновременно используя смарт-контракты для повышения эффективности и прозрачности алгоритмов;
Web3 может использовать ИИ для повышения интеллекта своей системы, например, для умного управления ресурсами, автоматизированного выполнения контрактов и т.д.
На трех этих измерениях на рынке уже появилось несколько известных проектов:
Проекты по вычислительной мощности:
Render Network: Хотя он в основном сосредоточен на рендеринге, он также может предоставить вычислительные мощности ИИ.
Akash Network: предоставляет децентрализованные облачные вычислительные ресурсы, которые могут быть использованы для нужд ИИ.
Aethir: сосредоточен на децентрализованной облачной вычислительной мощности, возможно, связанной с предоставлением вычислительных ресурсов для ИИ.
ionet: децентрализованная вычислительная платформа, поддерживающая ИИ-выводы и обучение.
Алгоритмические проекты:
Cortex: децентрализованный мировой компьютер, который может запускать приложения на основе ИИ и ИИ, управляемые приложениями, работающие на блокчейне, сосредоточенный на интеграции ИИ в смарт-контракты.
Fetchai: Блокчейн-платформа машинного обучения представила сервис управления без кода Agentverse, упрощающий развертывание AI-агентов для Web3 проектов.
iExec RLC: предоставляет основанный на блокчейне рынок AI-моделей, поддерживающий конфиденциальные вычисления и децентрализованные оракулы.
Данные проекты:
Vana: Строит автономную организацию для персональных генетических данных, позволяя пользователям контролировать и, возможно, извлекать выгоду из рынка данных.
RSS3: Запущена открытая архитектура AI, которая позволяет любой крупной языковой модели стать AI-агентом Web3, касающимся использования и управления данными.
Комплексный проект:
Myshell: децентрализованный уровень потребления AI, предназначенный для соединения потребителей, создателей и исследователей с открытым исходным кодом. Он открывает платформу, на которой любой может создавать, делиться и монетизировать свои нативные AI приложения.
В общем, на этапе больших моделей сочетание криптографических технологий и ИИ в основном происходит на уровне инфраструктуры, закладывая основу для долгосрочного развития ИИ.
Этап AI-агента: реализация приложений
Появление AI Agent знаменует собой переход AI на уровень применения.
AI-агенты также можно разделить на три стадии развития: этап мем-токенов, этап монолитных AI-приложений и этап стандартов фреймов AI-агентов.
1. Мем-токен агента AI
AI Agent Meme токен является особым существом, Meme токен сам по себе является продуктом общественного настроения.
Искусственный интеллект развивается стремительно, эта технология кажется очень сложной, и обычные люди чувствуют тревогу. AI Meme токен дал обычным людям возможность участвовать.
Таким образом, токен AI Meme приносит эмоциональную ценность держателям, позволяя обычным людям присоединиться к революции в области ИИ.
Конечный результат: AI+MEME использует эффект богатства для ускорения рыночного образования и распространения AI.
Посмотрите на это с другой стороны: почему AI Agent решает выпустить токены?
С одной стороны, привлечение средств и пользователей через эффект богатства дает импульс для дальнейшего развития отрасли; с другой стороны, способ эмиссии в формате MEME сам по себе является средством финансирования сообщества, обеспечивая проекту собственный денежный поток.
Мы можем рассмотреть некоторые ведущие проекты:
$GOAT: первый популярный токен мемов AI Agent;
$Fartcoin: Привлечение внимания пользователей за счет создания юмористического контента (например, "шутки");
$ACT: предназначен для создания цифровой экосистемы для равного взаимодействия между пользователем и ИИ;
$WORM: предназначен для сочетания цифровой биологии и технологии блокчейн, чтобы создать уникальный цифровой актив, имитирующий биологическую нервную систему;
2. Приложения ИИ в одиночку
AI-агент активно интегрируется в различные подсекторы криптотехнологий, демонстрируя многообразие и разнообразие.
С развитием AI Agent токены, выпущенные AI Agent, больше не являются просто мем-токенами, они получили поддержку реальных сценариев использования и постепенно приобрели свойства ценностных токенов.
(1) Проект Сотворения
ai16z: Первый AI Agent, который привлек широкое внимание и установил первый стандарт фреймворка Eliza.
(2) Игра Агент
ARC: Разработал AI-фреймворк под названием RIG на языке Rust, поддерживающий децентрализованные приложения и смарт-контракты.
FARM: ориентирован на использование ИИ для повышения реалистичности и стратегической глубины аграрных игр.
GAME：$GAME обеспечивает автономные операции и интеллектуализацию AI-агентов, глубокая интеграция AI и игр.
(3) Агент Финансов
$NEUR: сосредоточен на анализе токенов и взаимодействии с децентрализованными финансами, предоставляет интеллектуальную поддержку финансовых решений.
$BUZZ: предоставляет интерфейс на естественном языке, позволяющий пользователям более интуитивно осуществлять сделки и управлять децентрализованными финансами.
(4) Кодовый аудит
AgentAUDIT: Автоматизированный аудит кода с использованием технологий ИИ для повышения безопасности и качества кода.
（5）Анализ данных агента
REI: использование технологий ИИ для обработки больших данных
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» .
11 Лайков
Награда
11
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-c802f0e8
· 4ч назад
Вот такой уровень? Зачем это показывать?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunterNoLoss
· 6ч назад
AI еще не знает, кто ведет, а кто следует!
Посмотреть ОригиналОтветить0
MidnightGenesis
· 08-16 17:50
Поздно ночью посмотрел две группы данных. Вы слишком просто об этом думаете.
Посмотреть ОригиналОтветить0
mev_me_maybe
· 08-16 17:48
Снова говорим об агенте, снова одно и то же.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WinterWarmthCat
· 08-16 17:43
期待搓搓手 войти в позицию干饭
Посмотреть ОригиналОтветить0
StealthDeployer
· 08-16 17:28
Жду, когда AI помощник заменит меня в написании кода.
AI Agent и шифрование технологий сливаются, открывая новую эпоху искусственного интеллекта
AI Агент: Открытие новой эры искусственного интеллекта
Скорость развития искусственного интеллекта постоянно увеличивается, и в будущем он, безусловно, будет доминировать. Если добавить еще один ключевой элемент, то это, безусловно, сочетание ИИ и криптографических технологий.
В настоящее время ИИ вошел в новую стадию: ИИ-агент. Этот новый тип ИИ обладает огромным потенциалом как в области воображения, так и в реальных сценариях применения.
Волны времени накатывают на нас, и нам нужно своевременно воспользоваться возможностями. В последнее время я также непрерывно изучаю знания, связанные с AI Agent, и в этой статье я поделюсь своими учебными心得, надеюсь, это поможет всем лучше понять эту область.
Эта статья является первой в серии руководств по введению в AI Agent и предназначена для помощи читателям в установлении общего понимания и структурного восприятия. В дальнейшем мы будем продолжать углубленное изучение этой области, постоянно совершенствуясь и совместно используя возможности развития AI.
Суть AI-агента
Отбросив сложные концепции, мы можем напрямую сравнить AI Agent с существующими крупными языковыми моделями (, такими как ChatGPT ).
Современные большие модели больше похожи на мощные "поисковые системы на естественном языке", способные отвечать на вопросы и давать советы, но не способные действительно принимать решения и выполнять их.
Способности AI-агента превосходят рамки существующих больших моделей, больше не ограничиваясь "обработкой данных", а способные завершать полный цикл от "восприятия" до "действия".
На наглядном примере: если вы спросите ChatGPT, как инвестировать в криптовалюту, он даст вам ряд рекомендаций. В то время как AI Agent может в реальном времени отслеживать информацию о мировых рынках и динамически корректировать инвестиционный портфель для максимизации прибыли.
Таким образом, мы можем определить AI Agent как: программный объект, основанный на технологии искусственного интеллекта, который способен самостоятельно или полуавтономно выполнять задачи, принимать решения и взаимодействовать с людьми или другими системами.
Одной из самых основных характеристик является: самостоятельные действия.
Как именно AI-агент реализует автономные действия?
Он преобразует сложную логику в точные условия с помощью ИИ, возвращая True или False в зависимости от контекста (, а затем бесшовно интегрируется в конкретные бизнес-сценарии.
Сначала анализ намерений: ИИ будет анализировать подсказки и контекст пользователя, чтобы понять его потребности. Он не только учитывает прямые выражения пользователя, но также ссылается на предыдущие записи использования и конкретные обстоятельства, а затем преобразует эти потребности в конкретные программные инструкции.
Во-вторых, это помощь в принятии решений: ИИ подобен умному помощнику, который может упростить некоторые сложные проблемы, трудные для обработки человеком, анализируя их и сводя к простому выбору или нескольким фиксированным вариантам. Это не только повышает точность и эффективность принятия решений, но и хорошо интегрируется с существующими бизнес-системами.
В зависимости от степени автономности действия, AI Agent можно разделить на два типа:
Один тип - это персональный помощник, который помогает пользователям справляться с различными делами.
Другой тип идет еще дальше: AI Agent сам по себе является независимым субъектом, обладающим собственной идентичностью или брендом и предоставляющим услуги нескольким пользователям.
В целом, AI Agent можно рассматривать как следующую стадию развития больших моделей и новую форму продукта, обладающую огромным потенциалом для развития.
Слияние AI-агентов и криптографических технологий
Искусственный интеллект и криптографические технологии не являются полностью независимыми, они могут быть глубоко интегрированы.
Более важно то, что AI-агенты в среде Web2 и AI-агенты в среде Web3 имеют принципиальные различия.
AI-агент Web3 является более продвинутой и полной формой, которую мы можем назвать "крипто-AI агент".
Благодаря возможностям криптографических технологий, AI Agent получил больше характеристик:
1. Децентрализация
После интеграции криптографических технологий операции, хранение данных и процесс принятия решений AI Agent становятся более прозрачными и не контролируются единым субъектом.
Традиционные AI-агенты Web2 обычно контролируются централизованными компаниями или платформами, где данные и процесс принятия решений сосредоточены в руках нескольких сущностей.
Когда AI Agent предоставляет услуги внешним пользователям, вопрос доверия становится особенно важным, и поэтому AI Agent нуждается в среде выполнения или верификации, предоставляемой блокчейном.
AI-агенту также необходимы безбарьерные способы использования, открытость данных, взаимосвязанность и децентрализованные характеристики.
2. Механизм стимулов
Это самое мощное усиление криптотехнологий, которое через токеномическую модель предоставляет прямые механизмы стимуляции для разработчиков и пользователей, чтобы участвовать и вносить вклад.
AI-агенты Web2 в основном полагаются на традиционные бизнес-модели, такие как доход от рекламы или подписные услуги для поддержания своей деятельности.
Команды или компании, работающие в Web2, могут долгое время не приносить прибыль и испытывать трудности с получением финансирования; в то время как в среде Web3, путем эмиссии токенов можно напрямую получить денежные средства, поддерживая развитие проекта, например, использование AI Agent может потребовать оплаты в криптовалюте.
Свободная рыночная экономика может привести к большему количеству инноваций.
3. Настоящая устойчивость
С появлением смарт-контрактов AI Agent действительно реализовал "бессмертие".
Как только смарт-контракт будет развернут на блокчейне, AI Agent сможет автоматически функционировать в соответствии с его правилами и теоретически может существовать бесконечно.
Умные контракты обеспечивают постоянное существование кода и механизма принятия решений AI Agent на блокчейне, если только не существует явной логики для остановки или изменения его поведения.
Однако данные, на которые он полагается, могут требовать постоянного обновления или обслуживания. Если отсутствует постоянный ввод данных или внешняя интеракция, "вечная жизнь" AI-агента может быть ограничена его программной логикой и не иметь динамичности.
В общем, по сравнению с тем, что криптотехнологии требуют AI-агента, AI-агенту больше нужна поддержка криптотехнологий.
Эволюция слияния ИИ и криптографических технологий
AI прошел два этапа, от больших моделей до AI-агентов, а сочетание AI и криптографических технологий также можно разделить на два этапа:
) Этап больших моделей: Инфраструктура
У AI-проектов есть три основных критерия оценки: вычислительная мощность, алгоритмы и данные.
Основная роль Web3 заключается в добавлении системы стимулов для ИИ, где вычислительная мощность, алгоритмы и данные токенизируются.
Таким образом, точку пересечения AI и Web3 можно также рассматривать с трех аспектов: вычислительная мощность, алгоритмы и данные:
1. Хэшрейт
Распределенная вычислительная сеть: блокчейн изначально обладает распределенной природой. ИИ может использовать распределенную сеть Web3 для получения большего объема вычислительных ресурсов. Распределяя вычислительные задачи ИИ по узлам сети Web3, можно добиться более мощных параллельных вычислений, что особенно полезно для обучения крупных моделей ИИ.
Механизм стимулов: Web3 вводит экономические механизмы стимулов, такие как токеномика, которые могут побуждать участников сети вносить вклад в вычислительные ресурсы. Такие механизмы могут создать рынок, где разработчики ИИ могут приобретать вычислительные мощности для выполнения задач машинного обучения, а поставщики получают токеновые вознаграждения.
2. Алгоритм
Умные контракты: Умные контракты в Web3 могут автоматически выполнять алгоритмы ИИ. ИИ может разрабатывать алгоритмы, которые работают на блокчейне в форме умных контрактов, что не только увеличивает прозрачность и доверие, но также может реализовать автоматизированные процессы принятия решений, такие как автоматизированное прогнозирование рынка или модерация контента.
Децентрализованное выполнение алгоритма: в среде Web3 алгоритмы ИИ могут не полагаться на единственный центральный сервер, а совместно проверяться и выполняться несколькими узлами. Это увеличивает устойчивость алгоритма к помехам и безопасность, предотвращая одиночные точки отказа.
3. Данные
Конфиденциальность данных и право собственности: Web3 подчеркивает децентрализацию данных и право пользователей на данные. Искусственный интеллект в сочетании с Web3 может использовать технологии блокчейна для управления правами на данные, обеспечивая конфиденциальность данных, в то время как пользователи могут выборочно делиться данными в обмен на вознаграждение, что предоставляет ИИ более богатые, но контролируемые источники данных.
Проверка данных и качество: Технология блокчейн может быть использована для проверки данных, обеспечивая их подлинность и целостность, что крайне важно для обучения моделей ИИ. С помощью Web3 данные могут быть проверены перед их использованием, что повышает качество и надежность выводов алгоритмов ИИ.
Рынок данных: Web3 может способствовать развитию рынка данных, пользователи могут напрямую продавать или делиться данными с необходимыми AI-системами. Это не только предоставляет AI разнообразные наборы данных, но и гарантирует ликвидность и ценность данных через рыночный механизм.
С помощью этих точек соединения ИИ и Web3 могут взаимно развиваться:
На трех этих измерениях на рынке уже появилось несколько известных проектов:
Проекты по вычислительной мощности:
Алгоритмические проекты:
Данные проекты:
Комплексный проект:
В общем, на этапе больших моделей сочетание криптографических технологий и ИИ в основном происходит на уровне инфраструктуры, закладывая основу для долгосрочного развития ИИ.
Этап AI-агента: реализация приложений
Появление AI Agent знаменует собой переход AI на уровень применения.
AI-агенты также можно разделить на три стадии развития: этап мем-токенов, этап монолитных AI-приложений и этап стандартов фреймов AI-агентов.
1. Мем-токен агента AI
AI Agent Meme токен является особым существом, Meme токен сам по себе является продуктом общественного настроения.
Искусственный интеллект развивается стремительно, эта технология кажется очень сложной, и обычные люди чувствуют тревогу. AI Meme токен дал обычным людям возможность участвовать.
Таким образом, токен AI Meme приносит эмоциональную ценность держателям, позволяя обычным людям присоединиться к революции в области ИИ.
Конечный результат: AI+MEME использует эффект богатства для ускорения рыночного образования и распространения AI.
Посмотрите на это с другой стороны: почему AI Agent решает выпустить токены?
С одной стороны, привлечение средств и пользователей через эффект богатства дает импульс для дальнейшего развития отрасли; с другой стороны, способ эмиссии в формате MEME сам по себе является средством финансирования сообщества, обеспечивая проекту собственный денежный поток.
Мы можем рассмотреть некоторые ведущие проекты:
2. Приложения ИИ в одиночку
AI-агент активно интегрируется в различные подсекторы криптотехнологий, демонстрируя многообразие и разнообразие.
С развитием AI Agent токены, выпущенные AI Agent, больше не являются просто мем-токенами, они получили поддержку реальных сценариев использования и постепенно приобрели свойства ценностных токенов.
(1) Проект Сотворения
(2) Игра Агент
(3) Агент Финансов
(4) Кодовый аудит
（5）Анализ данных агента