TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Gagarin Crypto

21 Nov 2024, 19:55

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

ИИ-агенты меняют криптовалюту здесь и сейчас, и даже если вынести за скобки технологии, отрицать их как актуальную мету/нарратив бессмысленно. А если всё-таки копнуть поглубже, там окажется много технических тонкостей и особенностей. Вот здесь есть подробная статья об исследованиях и областях применения ИИ-агентов, а мы сделали выжимку той её части, которая касается непосредственно крипты👇

ИИ-агенты как действующие лица в блокчейне

🤖 Кошельки, управляемые агентами
Используя такие протоколы, как ERC-4337, ИИ-агенты способны управлять кошельками смарт-контрактов, добавляя программируемую логику и обеспечивая управление мультисигами. Эта архитектура минимизирует зависимость от внешних аккаунтов (EOA) и позволяет безопасно выполнять транзакции. Например, на Coinbase разработана система управления кошельками через MPC (Multi-Party Computation, способ совместного вычисления результата без раскрытия данных участников), обеспечивающая безопасное распределенное хранение ключей.

✅ Верификация работы ИИ на блокчейне
Технологии машинного обучения с нулевым разглашением (zkML) и оптимистичной верификации позволяют выполнять сложные расчеты офчейн, предоставляя ончейн только доказательства их корректности. Эксперимент Modulus Labs, в котором шахматный ИИ-движок Lila взаимодействовал с блокчейном через zk-схемы, показал потенциал таких механизмов.

🌐 Распределённые мультиагентные системы
Использование блокчейн-консенсуса для координации действий нескольких агентов создает новые возможности. Например, платформа Ritual позволяет распределённым нодам управлять LLM. В их приложении Frenrug ИИ-агенты голосуют за покупку ключей Friend.tech на основе ончейн-данных. Другие протоколы, такие как Naptha, вводят рынки задач и доказательства выполнения, создавая инфраструктуру для координации действий агентов.

💳 Приложения в DeFi и гавернансе
• Автономные финансовые агенты
Интегрируясь с протоколами, ИИ-агенты могут автономно ребалансировать портфели, управлять ликвидностью и реализовывать арбитражные стратегии.
• Агенты в рынках предсказаний
Здесь ИИ-агенты анализируют рыночные данные, формируют вероятностные модели и делают ставки, используя свои вычислительные возможности и доступ к данным в реальном времени.
• Делегирование управления
Холдеры токенов могут делегировать свои голоса агентам, обученным на основе их предпочтений, что снижает необходимость в ручном участии.

🪙 Токенизация ИИ-агентов
• Дробное владение. Платформы типа MyShell и Virtuals предлагают пользователям участвовать во владении и доходах агентов. Это выравнивает стимулы и способствует развитию высокоэффективных ИИ-решений.
• Запуск токенов. Truth Terminal продемонстрировал, как ИИ-агент может выпустить токен для привлечения финансирования и вовлечения сообщества.

🔮 Спекуляции о будущем ИИ-агентов в криптовалюте
• Децентрализованное развитие навыков: с помощью наград токенами можно стимулировать развитие библиотек навыков агентов.
• Автономные DeFi-менеджеры: агенты могут управлять портфелями, выполнять кроссчейн транзакции и оптимизировать стратегии доходности, снижая порог для новых пользователей.
• Динамические экосистемы: агенты могут создавать и управлять виртуальными мирами с эмерджентной экономикой (самоорганизующаяся система, где экономические процессы возникают из взаимодействий участников без централизованного управления).

❕ Проблемы развития
• Безопасность ключей: такие методы, как MPC и доверенные среды исполнения, требуют дальнейшего совершенствования.
• Масштабируемость: для распределённых мультиагентных систем необходимо обеспечить баланс между производительностью и надёжностью.
• Согласованность действий: исследования продолжаются в области обеспечения того, чтобы действия агентов соответствовали ценностям пользователей и целям протоколов.

За более подробным описанием сфер, приложений и основных игроков отправляем в оригинальную статью.

Понравился пост? Ставьте лайки, подписывайтесь на канал, заходите в чат👇

🧑‍🚀 Канал | Чат | Обменник

5k 15 128 1 43
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot