Майбутнє орієнтоване на штучний інтелект, і блокчейни також мають бути

Кожні кілька десятиліть з’являється нова Технології , яка змінює все: персональний комп’ютер у 1980-х, Інтернет у 1990-х, смартфон у 2000-х. І оскільки агенти штучного інтелекту їдуть на хвилі хвилювання до 2025 року, і світ технологій T запитує, чи агенти штучного інтелекту так само змінять наше життя, а запитує, як скоро.

Але попри все хвилювання, обіцянка децентралізованих агентів залишається невиконаною. Більшість так званих агентів сьогодні — це не більше, ніж прославлені чат-боти або копілоти, нездатні до справжньої автономності та виконання складних завдань — не ті автопілоти, якими повинні бути справжні агенти ШІ. Отже, що стримує цю революцію і як нам перейти від теорії до реальності?

Сучасна реальність: справжніх децентралізованих агентів ще T існує

Почнемо з того, що є сьогодні. Якщо ви гортали X/Twitter, ви, ймовірно, бачили багато шуму навколо таких ботів, як Truth Terminal і Freysa. Це розумні, дуже захоплюючі мисленнєві експерименти, але вони не децентралізовані агенти. Навіть близько. Насправді вони є напівскриптовими ботами, оповитими містикою, нездатними самостійно приймати рішення та виконувати завдання. Як наслідок, вони не T Навчання, адаптуватися чи виконувати динамічно, масштабно чи іншим чином.

Навіть більш серйозні гравці в просторі блокчейнів штучного інтелекту намагалися реалізувати обіцянку справді децентралізованих агентів. Оскільки традиційні блокчейни не мають «природного» способу обробки штучного інтелекту, багато проектів зрештою використовують ярлики. Деякі вузько зосереджуються на верифікації, забезпечуючи достовірність результатів штучного інтелекту, але не надаючи жодної значущої користі після того, як ці результати потрапляють у мережу.

Інші наголошують на виконанні, але пропускають важливий крок децентралізації самого процесу висновку ШІ. Часто ці рішення працюють без валідаторів або механізмів консенсусу для результатів штучного інтелекту, фактично обходячи CORE принципи блокчейна. Ці проміжні рішення можуть створювати яскраві заголовки з яскравим наративом і витонченим мінімальним життєздатним продуктом (MVP), але в кінцевому підсумку їм бракує змісту, необхідного для реальної користі.

Ці проблеми з інтеграцією штучного інтелекту в блокчейн зводяться до того факту, що сьогоднішній Інтернет розроблено з урахуванням Human , а не штучного інтелекту. Це особливо вірно, коли справа доходить до Web3, оскільки інфраструктура блокчейну, яка має працювати безшумно у фоновому режимі, натомість перетягується на зовнішній інтерфейс у формі незграбних інтерфейсів користувача та ручних запитів на координацію між ланцюгами. Агенти штучного інтелекту T пристосовуються до цих хаотичних структур даних і шаблонів інтерфейсу користувача, і галузь потребує радикального перегляду того, як штучний інтелект і системи блокчейну побудовані для взаємодії.

Що потрібно агентам ШІ для успіху

Щоб децентралізовані агенти стали реальністю, інфраструктура, що їх підтримує, потребує повного перегляду. Перше і найбільш фундаментальне завдання полягає в тому, щоб блокчейн і штучний інтелект могли «розмовляти» один з одним. ШІ генерує ймовірнісні результати та покладається на обробку в реальному часі, тоді як блокчейни вимагають детермінованих результатів і обмежені кінцевістю транзакцій і обмеженнями пропускної здатності. Подолання цього розриву потребує спеціально створеної інфраструктури, про яку я розповім далі в наступному розділі.

Наступний крок — масштабованість. Більшість традиційних блокчейнів надзвичайно повільні. Звичайно, вони добре працюють для трансакцій, керованих людьми, але агенти працюють зі швидкістю машини. Обробляти тисячі — чи мільйони — взаємодій у реальному часі? Без шансів. Таким чином, переосмислена інфраструктура повинна запропонувати можливість програмування для складних багатоланцюжкових завдань і масштабованість для обробки мільйонів взаємодій агентів без обмеження мережі.

Потім є можливість програмування. Сучасні блокчейни покладаються на жорсткі смарт-контракти «якщо-то-то-то», які чудово підходять для простих завдань, але недостатні для складних багатоетапних робочих процесів, необхідних агентам ШІ. Подумайте про агента, який керує торговою стратегією DeFi. Він T може просто виконати замовлення на купівлю чи продаж — йому потрібно проаналізувати дані, підтвердити свою модель, виконати операції між мережами та налаштувати на основі умов у реальному часі. Це далеко за межі можливостей традиційного блокчейн-програмування.

Нарешті, є надійність. Агентам штучного інтелекту врешті-решт буде доручено виконувати операції з високими ставками, і помилки будуть у кращому випадку незручними, а в гіршому – руйнівними. Сучасні системи схильні до помилок, особливо під час інтеграції виходів із великих мовних моделей (LLM). ONE хибний прогноз, і агент може спричинити хаос, чи то виснаження пулу DeFi, чи виконання невірної фінансової стратегії. Щоб уникнути цього, інфраструктура повинна включати автоматизовані огорожі, перевірку в реальному часі та виправлення помилок, вбудовані в саму систему.

Усе це має бути об’єднано в надійну платформу розробника з довговічними примітивами та мережевою інфраструктурою, щоб розробники могли створювати нові продукти та досвід ефективніше та рентабельніше. Без цього штучний інтелект застрягне у 2024 році — його віддадуть другим пілотам та іграшкам, які майже не порушують поверхню можливого.

Повний підхід до складного завдання

Отже, як виглядає ця агенторієнтована інфраструктура? Враховуючи технічну складність інтеграції штучного інтелекту з блокчейном, найкращим рішенням є користувальницький повноцінний підхід, де кожен рівень інфраструктури — від механізмів консенсусу до інструментів розробника — оптимізований для конкретних вимог автономних агентів.

На додаток до можливості організовувати багатоетапні робочі процеси в режимі реального часу, AI-first ланцюжки повинні включати систему перевірки, здатну обробляти різноманітні моделі машинного навчання, від простих алгоритмів до просунутих AI. Такий рівень плинності вимагає інфраструктури omnichain, яка надає пріоритет швидкості, компонування та масштабованості, щоб дозволити агентам орієнтуватися та працювати в рамках фрагментованої екосистеми блокчейну без будь-яких спеціальних адаптацій.

Ланцюги ШІ повинні також враховувати унікальні ризики, пов’язані з інтеграцією LLM та інших систем ШІ. Щоб пом’якшити це, ланцюжки ШІ повинні впроваджувати засоби захисту на кожному рівні, від перевірки висновків до забезпечення узгодженості з цілями, визначеними користувачем. Пріоритетні можливості включають виявлення помилок у реальному часі, перевірку рішень і механізми, що запобігають дії агентів на помилкових або зловмисних даних.

Від оповідання історій до пошуку рішень

У 2024 році було багато раннього ажіотажу навколо агентів штучного інтелекту, а 2025 рік – це час, коли індустрія Web3 справді це заробить. Все це починається з радикального переосмислення традиційних блокчейнів, де кожен рівень — від виконання в ланцюжку до рівня додатків — розроблено з урахуванням агентів ШІ. Лише тоді агенти штучного інтелекту зможуть еволюціонувати від розважальних ботів до незамінних операторів і співробітників, переосмислюючи цілі галузі та змінюючи наше уявлення про роботу та розваги.

Стає все більш очевидним, що компанії, які віддають перевагу справжній, потужній інтеграції штучного інтелекту з блокчейном, домінуватимуть на сцені, надаючи цінні послуги, які неможливо розгорнути на традиційній ланцюжку чи платформі Web2. У цьому конкурентному середовищі перехід від систем, орієнтованих на людину, до систем, орієнтованих на агента, T ; це неминуче.