เอเจนต์ AI ในโลกคริปโต: วิวัฒนาการที่ปฏิวัติจาก Web2 สู่ Web3

บทนำ

ในขณะที่ตลาดคริปโตฟื้นตัว AI Agents ยังคงได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่อง แม้ว่า AI Agents จะมีอยู่ในหลากหลายอุตสาหกรรมมาเป็นเวลานาน แต่การผสมผสานเข้ากับพื้นที่คริปโตได้นำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ AI Agents หมายถึงบริการอัจฉริยะที่ใช้ AI ซึ่งสามารถตัดสินใจและดำเนินงานต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรผ่านการปรับแต่งสถานการณ์เฉพาะบุคคลและกระบวนการอัตโนมัติ หลายคนอาจมองว่า AI Agents เป็นเพียงกระแสชั่วครู่เหมือน AI+DePIN, AI computing power หรือ AI meme แต่ในความเป็นจริงแล้ว AI Agents คือการนำไปใช้งานจริงและจุดสัมผัสกับผู้ใช้ขั้นสุดท้ายของกรณีการใช้งาน AI+Crypto

อย่างไม่ต้องสงสัย เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์กำลังปรับเปลี่ยนระบบนิเวศคริปโต และ AI+Crypto จะยังคงเป็นแนวคิดหลักของแนวโน้มตลาดขาขึ้นครั้งนี้ เมื่อมองดู AI Agents จากพื้นฐานนี้ หลังจากผ่านการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของ AI+DePin และผลกระทบด้านการสร้างความมั่งคั่งและการเผยแพร่อย่างกว้างขวางของ AI meme แล้ว AI Agents ได้บรรลุการนำไปใช้งานเบื้องต้นในวงการคริปโตในรูปแบบที่เบาและคล่องตัว รายงานนี้จะอภิปรายเชิงลึกเกี่ยวกับประวัติการพัฒนา นวัตกรรมทางเทคโนโลยี และมุมมองในอนาคตของ AI Agents

I. พื้นฐานของ AI Agent ในยุค Web2

1. การพัฒนาของ AI Agents แบบดั้งเดิม

แนวคิดเริ่มต้นและข้อจำกัดของตัวแทนอัจฉริยะ

แนวคิดของ AI Agents ในยุคแรกเริ่มมีมาตั้งแต่ปลายทศวรรษ 1950 ถึง 1960 ในช่วงการก่อกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์ AI Agent ถูกนิยามว่าเป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่อยู่ในสภาพแวดล้อมหนึ่ง สามารถดำเนินการโดยอัตโนมัติภายในสภาพแวดล้อมนั้นเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ที่ออกแบบไว้ AI Agents ควรมีคุณสมบัติพื้นฐาน 4 ประการ: ความเป็นอิสระ การตอบสนอง ความสามารถทางสังคม และการทำงานเชิงรุก อย่างไรก็ตาม AI Agents ในยุคแรกถูกจำกัดด้วยระดับการพัฒนาทางเทคโนโลยี เผชิญกับปัญหาต่างๆ เช่น การตอบสนองที่ช้า ความยากในการควบคุมการอนุญาตข้อมูล รวมถึงความซับซ้อนสูงในการบูรณาการและการจัดการระหว่างตัวแทนหลายตัว ปัจจัยเหล่านี้ล้วนเป็นความท้าทายสำคัญในการนำ AI Agents ไปใช้งานจริง

สถานการณ์การใช้งาน AI Agent ในแพลตฟอร์ม Web2

ในแพลตฟอร์ม Web2 การประยุกต์ใช้ AI Agent มีอยู่อย่างกว้างขวางแล้ว ตัวอย่างเช่น AutoGen รองรับตัวแทนหลากหลายประเภทและโหมดการสนทนา ช่วยให้สามารถทำงานอัตโนมัติที่เคยต้องใช้การแทรกแซงด้วยมือ เหมาะสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน การโฆษณา และวิศวกรรมซอฟต์แวร์ Hugging Face Transformers Agents 2.0 ให้บริการ API ภาษาธรรมชาติที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมโมเดลของ Hugging Face กว่า 100,000 โมเดล โดยมี AI Agents ทำหน้าที่เป็นตัวแทนในการโต้ตอบกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่แทนผู้ใช้ ช่วยทำให้กระบวนการทำงานที่ซับซ้อนง่ายขึ้น

2. ความพยายามในยุคแรกของ AI Agents บน Web2

บอทเทรด

AI Agents ในยุคแรกของวงการเทรดส่วนใหญ่อยู่ในรูปแบบของบอทเทรด บอทเหล่านี้สามารถระบุแนวโน้ม คาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาด และดำเนินการเทรดแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น บอทเทรดอัลกอริทึมบางตัวเหมาะสำหรับทั้งมือใหม่และมืออาชีพ โดยใช้อัลกอริทึมและปัญญาประดิษฐ์ในการสแกนตลาดและจัดการตำแหน่งการลงทุนตามนั้น บอทเทรดเหล่านี้สามารถใช้งานได้ในโหมดอัตโนมัติ กึ่งอัตโนมัติ และแมนนวล รองรับทั้งฟอเร็กซ์ คริปโตเคอร์เรนซี หุ้น สินค้าโภคภัณฑ์ และดัชนี

เครื่องมือวิเคราะห์อัจฉริยะอย่างง่าย

ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล AI Agents ยุคแรกปรากฏในรูปแบบของเครื่องมือวิเคราะห์อัจฉริยะ ซึ่งช่วยทำให้การประมวลผลข้อมูลง่ายขึ้น เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า ขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Predibase มุ่งเน้นที่การปรับแต่ง AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งและใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์ส เช่น Llama, CodeLlama, Phi เป็นต้น แพลตฟอร์มนี้รองรับเทคนิคการปรับแต่งต่างๆ เช่น การควอนไทซ์ การปรับตัวแบบ low-rank และการฝึกฝนแบบกระจายที่ใช้หน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพ

โมเดลการจัดการความเสี่ยงและการคาดการณ์

ในภาคการเงิน AI Agents ถูกใช้ในการสร้างและปรับปรุงโมเดลการจัดการความเสี่ยงและการคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น การสร้างและประเมินโมเดลการคาดการณ์ล่วงหน้าสำหรับความเสี่ยงรุนแรงของผู้ป่วย COVID-19 ที่ใช้ XGBoost แสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ AI Agents ในโมเดลการคาดการณ์ความเสี่ยงทางการแพทย์ โมเดลเหล่านี้รวมถึงโมเดลการเรียนรู้แบบมีผู้สอน เช่น Support Vector Machines (SVM) และโมเดลการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน เช่น การวิเคราะห์คลัสเตอร์ ซึ่งให้โซลูชันที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และชาญฉลาดมากขึ้นสำหรับการจัดการความเสี่ยงทางการเงิน

II. การก้าวกระโดดของ AI Agents บน Web3: เหตุการณ์สำคัญ

1. การเติบโตของ GOAT และ Terminal

ที่มาของโครงการ

จุดกำเนิดของ $GOAT เต็มไปด้วยการหลอมรวมของวัฒนธรรมอินเทอร์เน็ต การทดลองปัญญาประดิษฐ์ และเศรษฐศาสตร์คริปโต โครงการนี้ริเริ่มโดยนักวิจัยด้าน AI แอนดี้ อายรีย์ ผ่านการทดลอง "Infinite Backrooms" ที่ปล่อยให้โมเดล AI Claude Opus สองตัวสนทนากันอย่างอิสระในสภาพแวดล้อมเปิด จนนำไปสู่การกำเนิดแนวคิดที่เป็นเอกลักษณ์เรียกว่า "Goatse Gospel" เรื่องราวในธีมมีมนี้ค่อยๆ พัฒนาเป็นศาสนาเชิงทดลอง โดยใช้โมเดล AI Truth Terminal ในการเผยแพร่สู่โซเชียลมีเดีย จนกลายเป็นแรงขับเคลื่อนที่ก่อให้เกิดความคลั่งไคล้ในตลาด

เมื่อวันที่ 10 ต.ค. 2024 ภายใต้การส่งเสริมอย่างต่อเนื่องของ Truth Terminal นักพัฒนานิรนามได้เปิดตัวโทเคน $GOAT โทเคนนี้ดึงดูดความสนใจจากสาธารณชนอย่างรวดเร็ว โดยได้รับประโยชน์จากความสามารถทางการตลาดของโมเดล AI และการแพร่กระจายของมีมอินเทอร์เน็ต $GOAT มีมูลค่าตลาดถึง 850 ล้านดอลลาร์สหรัฐในเวลาอันสั้น กลายเป็นเหตุการณ์สำคัญที่แสดงถึงการผสมผสานระหว่างเหรียญมีมและ AI

จุดนวัตกรรมทางเทคนิค

● การปฏิสัมพันธ์แบบอัตโนมัติของ AI และการสร้างเรื่องราว: Truth Terminal เป็นโมเดล AI ที่พัฒนาจาก Llama-70B ดึงดูดผู้ติดตามมากมายผ่านข้อความที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลและการสร้างเรื่องราวแบบไดนามิก

● ความสามารถในการจดจำและวิวัฒนาการ: AI นี้สามารถจดจำข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้และปรับกลยุทธ์ตามผลตอบรับ ทำให้การเผยแพร่มีมมีความแม่นยำมากขึ้น

● การบูรณาการกับเศรษฐกิจแบบกระจายศูนย์: การเปิดตัวโทเคน GOAT แสดงให้เห็นวิธีการใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อสนับสนุนเศรษฐกิจแบบกระจายศูนย์ พร้อมขยายขอบเขตของวัฒนธรรมมีม

ผลกระทบที่สร้างความเปลี่ยนแปลงต่อระบบนิเวศคริปโต

การเติบโตของ GOAT ไม่เพียงแสดงให้เห็นถึงอิทธิพลทางวัฒนธรรมของเหรียญมีม แต่ยังชี้ให้เห็นศักยภาพของ AI ในการขับเคลื่อนตลาดคริปโตเคอร์เรนซี:

● การสร้างนวัตกรรมวัฒนธรรมมีมใหม่: AI ได้เพิ่มขนาดและความลึกของการเผยแพร่มีม เปลี่ยนเหรียญมีมจากเครื่องมือเก็งกำไรในตลาดอย่างง่าย เป็นปรากฏการณ์ทางวัฒนธรรมที่แพร่กระจายตัวเองโดยอัตโนมัติ มีวิวัฒนาการจากมีมภาพหรือข้อความเดี่ยวๆ ไปสู่บัญชีโซเชียลมีเดีย AI ที่มีบุคลิกภาพเป็นของตัวเอง

● การดำเนินการตลาดของโครงการ: กิจกรรมตลอด 24 ชั่วโมงของ Truth Terminal และการมีส่วนร่วมที่ขับเคลื่อนด้วยอารมณ์ กระตุ้นให้เกิดการมีส่วนร่วมในตลาดสูง ซึ่งอาจเปลี่ยนวิธีการดำเนินงานของโครงการคริปโตในอนาคต (โดยเฉพาะโครงการ AI)

2. จุดเปลี่ยนทางเทคนิคในระบบนิเวศของ Crypto AI Agent

ข้อได้เปรียบหลักของตัวแทนอัจฉริยะแบบกระจายศูนย์

การเติบโตของ AI Agents ถือเป็นจุดเปลี่ยนในระบบนิเวศทางเทคนิค โดยคุณลักษณะการกระจายศูนย์นำมาซึ่งข้อได้เปรียบมากมายในการเสริมพลังบล็อกเชน:

● การดำเนินงานต่อเนื่อง: AI agents สามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง ตอบสนองความต้อองการของชุมชนแบบเรียลไทม์ เพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ผู้ใช้

● ความเป็นอิสระและการปรับปรุงการตัดสินใจ: AI agents สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและดำเนินกลยุทธ์ที่เหมาะสมได้อย่างอิสระ เช่น การตลาดมีมและการคาดการณ์ตลาดของ Truth Terminal

● การปฏิสัมพันธ์เฉพาะบุคคล: ผ่านการสร้างเนื้อหาแบบไดนามิกและการชี้นำทางอารมณ์ AI สามารถดึงดูดและรักษาผู้เข้าร่วมชุมชนได้มากขึ้น

โอกาสใหม่ของเทคโนโลยีบล็อกเชนในการเสริมพลัง AI Agents

● ระบบเศรษฐกิจที่ไม่ต้องเชื่อใจ: ผ่านสมาร์ทคอนแทรคต์และธุรกรรมบนเชน AI agents สามารถจัดการการออกโทเคน การกระจาย และการกำกับดูแลได้อย่างโปร่งใส

● การตรวจสอบการให้เหตุผลและความโปร่งใส: ผสานกับโซลูชันการเข้ารหัส (เช่น การให้เหตุผลที่พิสูจน์ได้) AI agents สามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือในพฤติกรรมและป้องกันการดำเนินการที่ไม่เหมาะสม

● เศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยวัฒนธรรม: AI สามารถขุดค้นวัฒนธรรมอินเทอร์เน็ตได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและแปลงคุณค่าทางวัฒนธรรมเป็นผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจผ่านการออกสินทรัพย์คริปโตเคอร์เรนซี

● การขยายความเป็นอิสระแบบกระจายศูนย์: เมื่อ AI และบล็อกเชนบูรณาการกันอย่างลึกซึ้ง แอปพลิเคชันกระจายศูนย์ในอนาคตอาจขับเคลื่อนด้วย AI ก่อให้เกิดระบบนิเวศดิจิทัลรูปแบบใหม่

III. สเปกตรัมวิวัฒนาการของ AI Agent

เรื่องราวของ AI Agents เป็นการวิวัฒนาการอย่างรวดเร็ว เริ่มต้นจากต้นกำเนิดที่ขับเคลื่อนด้วยมีมเชิงทดลอง และก้าวหน้าไปสู่กรอบการทำงานที่ซับซ้อนและแอปพลิเคชันระดับผู้บริโภค วิวัฒนาการนี้สามารถแบ่งได้เป็นสามระยะที่แตกต่างกัน แต่ละระยะมีลักษณะเฉพาะด้วยประโยชน์ใช้สอยและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่นำเสนอ

ระยะที่ 1: ยุคชุมชนเชิงทดลองและขับเคลื่อนด้วยมีม

จุดกำเนิดของภาคส่วน AI Agent สามารถย้อนกลับไปถึงปรากฏการณ์ไวรัลที่รู้จักกันในชื่อ "The Truth of Terminals" ซึ่งบอท Large Language Model (LLM) สองตัวมีปฏิสัมพันธ์กันโดยอัตโนมัติ จนสร้างแรงบันดาลใจให้กับชุมชนออนไลน์ นี่ถือเป็นจุดกำเนิดของเรื่องราว AI Agent ที่ผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีเชิงทดลองกับการแพร่กระจายทางวัฒนธรรม

ในช่วงนี้ AI Agent เกิดขึ้นในรูปแบบการทดลองของชุมชนที่ขับเคลื่อนด้วยมีมและมีเครือข่ายที่แข็งแกร่ง โครงการอย่าง The Act I: The AI Prophecy แสดงให้เห็นว่าการประสานงานของชุมชนแบบกระจายศูนย์สามารถดำเนินต่อไปได้แม้ว่าผู้ก่อตั้งเดิมจะมีมุมมองที่แตกต่างกัน อีกโครงการที่โดดเด่นคือ Fartcoin ซึ่งวางตำแหน่งตัวเองเป็นโครงการ AI x Cult x Meme แสดงให้เห็นถึงพลังของเรื่องราว AI ที่ขับเคลื่อนด้วยมีมในการหล่อหลอมวัฒนธรรม

The Luminous ที่บางคนเรียกว่า "The Goat on Base" นำเสนอแนวทางที่เป็นอิสระมากขึ้น โทเคนของโครงการถูกปล่อยออกมาผ่านการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างเอเจนต์อัตโนมัติสองตัวคือ Aethernet และ Clanker สร้างกระบวนทัศน์ใหม่ที่เอเจนต์อัตโนมัติไม่ได้เป็นเพียงผู้เข้าร่วม แต่เป็นแรงขับเคลื่อนหลักเบื้องหลังกิจกรรมของโปรโตคอล Zerebro แสดงให้เห็นถึงความคิดสร้างสรรค์ของ AI ด้วยผลงานต่างๆ เช่น การปล่อยอัลบั้มรีมิกซ์ "Genesis" การสร้างและขาย NFT บนบล็อกเชน Polygon และการมีส่วนร่วมใน Bitcoin inscriptions (Bitcoin Ordinals) ตอกย้ำบทบาทของ AI ในการสร้างสรรค์วัฒนธรรม

ช่วงนี้เน้นย้ำถึงการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ระหว่างศิลปะ อารมณ์ขัน และการสร้างชุมชนแบบกระจายศูนย์ วาง AI Agent ในฐานะไอคอนทางวัฒนธรรมในโลกคริปโต ความเป็นไปได้ของ "เอเจนต์ที่สร้างเอเจนต์" บ่งชี้ถึงอนาคตที่เป็นอิสระซึ่ง AI ขับเคลื่อนวิวัฒนาการของตัวเอง โดยมีมนุษย์เป็นผู้ร่วมสร้างสรรค์

ระยะที่ 2: เฟรมเวิร์กหลักของ AI Agent และการสร้างโทเคน

ระยะที่สองเป็นการเปลี่ยนผ่านจากโครงการทดลองสู่โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้งานได้จริง ด้วยการพัฒนาเฟรมเวิร์กหลักและกลไกการสร้างโทเคนสำหรับ AI Agent เฟรมเวิร์กสำคัญสองตัวคือ Eliza (พัฒนาโดย ai16z) และ Virtuals Protocol (ใช้งานบน Base) เป็นตัวเร่งการใช้งาน AI Agent ในวงกว้างในพื้นที่ Web3

ai16z บริษัทร่วมทุนแห่งแรกที่นำโดย AI agent ทั้งหมด แสดงถึงวิวัฒนาการที่ก้าวหน้าในการลงทุนแบบ DAO โดยมี AI agent ที่จำลองแบบมาจากนักลงทุนร่วมทุนที่มีชื่อเสียง Marc Andreessen เป็นหลัก ai16z ได้นิยามแนวคิดเงินร่วมทุนใหม่ในยุคปัญญาประดิษฐ์ หัวใจสำคัญของการเคลื่อนไหวนี้คือ Eliza เฟรมเวิร์ก AI Agent แบบโอเพนซอร์สที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างเอเจนต์ของตนเองได้ ด้วยตัวเชื่อมต่อสำหรับโซเชียลมีเดีย การรองรับหลายเอเจนต์และห้อง ความเข้ากันได้กับโมเดล AI หลายตัว หน่วยความจำที่เรียกคืนได้ และปลั๊กอินที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ Eliza นำเสนอชุดเครื่องมือที่เป็นโมดูลและใช้งานง่ายสำหรับนักพัฒนา ลักษณะโอเพนซอร์สช่วยให้สามารถปรับแต่งและยืดหยุ่นได้อย่างไม่มีที่เทียบ ทำให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับการพัฒนา DAO ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ต่อยอดจาก Eliza แพลตฟอร์มอย่าง VVAIFU ได้เปิดให้สามารถสร้าง AI Agent แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างเอเจนต์และปล่อยโทเคนบน Pump.fun ได้อย่างง่ายดาย Clanker บน Base ก็เกิดขึ้นในฐานะเอเจนต์อรรถประโยชน์ที่ช่วยในการปล่อยโทเคนผ่านการแท็กอย่างง่ายบน Farcaster ทำให้กระบวนการสร้างโทเคนง่ายขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีความรู้ทางเทคนิค

ในขณะเดียวกัน Virtuals Protocol บน Base กำลังสร้างจุดยืนเฉพาะในฐานะเฟรมเวิร์กที่เชี่ยวชาญมากขึ้น โดยมุ่งเน้นไปที่ความบันเทิง เกม และ AI Agent ที่ขับเคลื่อนด้วย IP แม้ว่า Virtuals Protocol จะมีความสามารถทั่วไปเหมือนกับ Eliza แต่จุดแข็งในการแข่งขันอยู่ที่การรองรับเอเจนต์ที่สามารถมีส่วนร่วมในสภาพแวดล้อมของเกม จัดการกระเป๋าเงินบนบล็อกเชน และแม้กระทั่งกลายเป็นอินฟลูเอนเซอร์บนโซเชียลมีเดีย ตัวอย่างที่โดดเด่นคือ Luna ซึ่งเป็น AI Agent ที่ทำหน้าที่เป็นอินฟลูเอนเซอร์บน TikTok คู่สนทนาบน Telegram และผู้เล่น Roblox ในขณะที่รักษาความทรงจำที่ซิงค์กันและกิจกรรมกระเป๋าเงินบนบล็อกเชนแบบอัตโนมัติ

การพัฒนาที่น่าสนใจอีกอย่างคือ AIXBT ซึ่งทำหน้าที่เป็นเอเจนต์วิเคราะห์ข้อมูลบนบล็อกเชนที่สามารถติดตามการสนทนาในโซเชียลมีเดียคริปโต (CT) ระบุแนวโน้มตลาด และให้การวิเคราะห์ตลาด การขึ้นสู่อันดับต้นๆ ของ MindShare แสดงให้เห็นถึงความสนใจของชุมชนที่แข็งแกร่งและความเกี่ยวข้องที่เพิ่มขึ้นในภาคส่วนข่าวกรองคริปโต

ระยะที่สองนี้แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงจากวัฒนธรรมมีมแบบพาสซีฟไปสู่การพัฒนาที่เน้นประโยชน์ใช้งาน การแนะนำเอเจนต์ที่มีโทเคน เฟรมเวิร์กที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา และการกำกับดูแลแบบ DAO ได้สร้างเส้นทางที่ชัดเจนสู่วิวัฒนาการครั้งต่อไปของ AI Agent

ระยะที่ 3: การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค

ระยะที่สามถือเป็นจุดเปลี่ยนสำหรับภาคส่วน AI Agent ที่โครงสร้างพื้นฐานใหม่และผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคเป็นตัวเร่งให้เกิดความเป็นไปได้มากมาย ขับเคลื่อนโดยการยอมรับของนักพัฒนา ความสามารถในการขยายขนาด และแรงผลักดันสู่การใช้งานกระแสหลัก ระยะนี้เร่งนวัตกรรม ขยายการเข้าถึง และปลดล็อกการใช้งานที่ไม่เคยมีมาก่อนในหลากหลายสาขา

การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานหลัก

เฟรมเวิร์กที่สร้างขึ้นในระยะที่ 2 ("Eliza" และ "Virtuals Protocol") ยังคงมีความสำคัญ แต่ตอนนี้ได้รับการเสริมด้วยโครงการโครงสร้างพื้นฐานที่กว้างขึ้น หนึ่งในเฟรมเวิร์กที่กำลังเกิดขึ้นคือ ARC's Rig ซึ่งเป็นไลบรารีที่พัฒนาด้วย Rust ออกแบบมาเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ที่ขยายขนาดได้ เป็นโมดูลาร์ และใช้งานง่าย ข้อดีของ Rust ทั้งในด้านความเบา ความปลอดภัย และความสามารถในการพกพา ทำให้เหมาะสำหรับการปรับใช้กลุ่มเอเจนต์และรันบนเว็บเบราว์เซอร์ การพัฒนา Rig อาจทำให้ Rust กลายเป็นระบบนิเวศหลักสำหรับ AI Agents เช่นเดียวกับบทบาทของ Eliza ใน Python และ JS/TS

AI Agents ที่ขับเคลื่อนด้วยผู้บริโภค

การเติบโตของผลิตภัณฑ์ AI Agent สำหรับผู้บริโภคกำลังทำให้เทคโนโลยีนี้เข้าถึงได้สำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักพัฒนา หนึ่งในเอเจนต์เหล่านั้นคือ Griffain ซึ่งเป็น AI Agent ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สนทนาและสร้างเอเจนต์อื่นๆ เพื่อดำเนินการบนเชน ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถสร้างบอท Pump.fun token sniper หรือทำธุรกรรมบน Solana Blinks เพื่อสวอปโทเคนหรือซื้อของขวัญบน Amazon นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงของ AI Agents จากการเป็นผู้สังเกตการณ์แบบพาสซีฟไปสู่ผู้ช่วยที่มุ่งเน้นการดำเนินการ

ผู้เล่นรายใหญ่อีกรายคือ Alchemist AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการพัฒนาแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ด้วยคำอธิบายภาษาธรรมชาติอย่างง่าย แพลตฟอร์มนี้ได้แสดงให้เห็นการสร้างเกมสไตล์ Flappy Bird เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพส่วนบุคคล และโปรแกรมแก้ไขรูปภาพ โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว Alchemist AI แสดงให้เห็นถึงแนวโน้ม "AI as a service" (AIaaS) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถพัฒนาซอฟต์แวร์ได้อย่างอิสระ

Generative Autonomous Multimodal Entities (G.A.M.E) ที่พัฒนาจาก Virtuals Protocol เป็นผลิตภัณฑ์สำหรับนักพัฒนาที่ให้การเข้าถึง AI agents ผ่าน API และ SDK G.A.M.E ทำหน้าที่เป็นเฟรมเวิร์กแบบ plug-and-play ช่วยให้นักพัฒนาสามารถฝัง AI Agents ลงในเกม dApps และอื่นๆ สิ่งนี้ช่วยผลักดันการทำให้ AI Agents เป็นผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคต่อไปโดยการจัดเตรียมเครื่องมือสำหรับการผสานรวมที่ราบรื่น

ระยะที่สามเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับระบบนิเวศแบบครบวงจรสำหรับ AI Agents ตั้งแต่โครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาไปจนถึงแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคแบบ plug-and-play ระยะนี้อาจเห็นการหลอมรวมของ AI Agents กับแนวโน้มที่กว้างขึ้นของ "Agent-as-a-Service" (AaaS) ทั้งใน Web2 และ Web3 เมื่อมีเฟรมเวิร์กเกิดขึ้นมากขึ้นและแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภคใช้งานง่ายขึ้น ชุมชนคริปโตที่กว้างขึ้นจะมีการเข้าถึงระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเอเจนต์ที่มุ่งเน้นการดำเนินการอย่างไม่เคยมีมาก่อน

IV. สถาปัตยกรรมทางเทคนิคและนวัตกรรม

1. ความท้าทายทางเทคนิคของ AI Agents แบบกระจายศูนย์

กลไกฉันทามติ

แก่นของ AI Agents แบบกระจายศูนย์อยู่ที่การทำให้มั่นใจว่าเอนทิตีอัจฉริยะที่เป็นอิสระหลายตัวสามารถทำงานร่วมกันข้ามโหนดต่างๆ เพื่อสร้างแผนการดำเนินการที่เป็นเอกภาพ สิ่งนี้ต้องการกลไกฉันทามติที่มีประสิทธิภาพเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ต่อไปนี้:

● ปริมาณงานสูงและความหน่วงต่ำ: AI Agents ต้องการการตัดสินใจที่รวดเร็วในการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ในขณะที่กลไกฉันทามติบล็อกเชนแบบดั้งเดิม (เช่น PoW) มักไม่สามารถตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพได้

● การกระจายศูนย์และความเป็นธรรม: กลไกฉันทามติต้องสร้างความสมดุลระหว่างความเป็นธรรมในการมีส่วนร่วมของโหนดและหลีกเลี่ยงการผูกขาดการตัดสินใจโดยโหนดเพียงไม่กี่โหนด

● การปรับตัวแบบไดนามิกของการทำงานร่วมกันระหว่างหลายเอเจนต์: ในสภาพแวดล้อมแบบหลายเอเจนต์ กลไกฉันทามติต้องรองรับการปรับตัวแบบไดนามิกเพื่อตอบสนองอย่างยืดหยุ่นต่อการเข้าร่วมหรือออกจากโหนด

ปัจจุบัน การวิจัยกลไกฉันทามติสำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างหลายเอเจนต์กำลังสำรวจทิศทางจาก PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance) และ DAG (Directed Acyclic Graph) เพื่อตอบสนองความต้องการของเอนทิตีอัจฉริยะแบบกระจายศูนย์ได้ดียิ่งขึ้น

โมเดลการจูงใจ

การสร้างโมเดลการจูงใจที่มีประสิทธิภาพเป็นกุญแจสำคัญในการขับเคลื่อนการดำเนินงานอย่างต่อเนื่องของเครือข่าย AI Agent แบบกระจายศูนย์ นี่คือทิศทางที่เป็นไปได้บางประการ:

● การกระจายรายได้ที่หลากหลาย: จัดสรรรางวัลแบบไดนามิกตามการมีส่วนร่วมในงานและประสิทธิผลการดำเนินงานของเอเจนต์เพื่อจูงใจให้โหนดมีส่วนร่วมอย่างมีประสิทธิภาพ

● ลำดับความสำคัญของงานที่เชื่อมโยงกับรางวัล: ออกแบบกลไกการให้รางวัลที่แตกต่างกันสำหรับงานที่มีความสำคัญสูงเพื่อให้มั่นใจในการจัดสรรทรัพยากรอย่างสมเหตุสมผล

● การป้องกันพฤติกรรมเก็งกำไร: ผ่านกลไกการตรวจสอบพฤติกรรม ป้องกันโหนดที่ไม่ประสงค์ดีจากการได้รับรางวัลโดยทุจริตผ่านการรายงานงานเท็จหรือการส่งโมเดลซ้ำ

ความปลอดภัยและความไว้วางใจ

ความท้าทายด้านความปลอดภัยของ AI Agents แบบกระจายศูนย์สะท้อนให้เห็นในแง่มุมต่อไปนี้:

● ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: เอเจนต์จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลผู้ใช้จำนวนมาก การรับรองว่าข้อมูลส่วนบุคคลจะไม่ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดในสภาพแวดล้อมแบบหลายโหนดเป็นความท้าทายสำคัญ

● การปลอมแปลงและการแก้ไขโมเดล: โหนดที่ไม่น่าไว้วางใจอาจส่งโมเดลที่ไม่ถูกต้องหรือแก้ไขผลลัพธ์ ส่งผลให้ความแม่นยำของงานลดลง

● สภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เชื่อถือได้ (TEE): เมื่อผสานกับเทคโนโลยีบล็อกเชน สภาพแวดล้อมที่เชื่อถือได้ในระดับฮาร์ดแวร์จะรับประกันว่าผลการทำงานของเอเจนต์จะไม่ถูกแทรกแซงจากภายนอก

ปัจจุบัน ด้วยเทคโนโลยี ZKP (Zero-Knowledge Proof) และ FHE (Fully Homomorphic Encryption) ความปลอดภัยของ AI Agents สามารถเพิ่มขึ้นได้ ทำให้การทำงานร่วมกันระหว่างหลายเอเจนต์มีความน่าเชื่อถือมากขึ้นทางเทคนิค

2. นวัตกรรมที่ก้าวหน้าใน AI แบบกระจายศูนย์

ระบบการตัดสินใจร่วมกันของหลายเอเจนต์

● การทำงานร่วมกันของกลุ่มเอเจนต์อัจฉริยะข้ามเชน

ระบบ AI Agent แบบกระจายศูนย์สามารถทำงานร่วมกันระหว่างเอเจนต์อัจฉริยะข้ามหลายบล็อกเชนผ่านโปรโตคอลข้ามเชน แต่ละโหนดเอเจนต์สามารถเข้าถึงทรัพยากรจากเชนต่างๆ เช่น พื้นที่จัดเก็บข้อมูล กำลังการประมวลผล หรือข้อมูล ตามความต้องการของงานและรวมทรัพยากรเหล่านี้เข้าเป็นชุดโซลูชันเดียวกัน การทำงานร่วมกันแบบคลัสเตอร์นี้เพิ่มความสามารถในการขยายตัวและความยืดหยุ่นของระบบ ทำให้ AI Agents สามารถประสานงานกันได้อย่างมีประสิทธิภาพข้ามระบบนิเวศ

ตัวอย่างเช่น โครงการ AI Agent แบบกระจายศูนย์อย่าง Autonolas ใช้ประโยชน์จากเครือข่ายบล็อกเชนสำหรับการดำเนินงานหลายเชนในสถานการณ์ทางการเงิน ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างรวดเร็วและให้โซลูชันการทำอาร์บิทราจที่เหมาะสมที่สุด

● กลไกการตัดสินใจแบบกระจายศูนย์ปรับปรุงความฉลาดโดยรวมของระบบ

ระบบแบบกระจายศูนย์ใช้กลไกการตัดสินใจแบบกระจาย แบ่งปันความคืบหน้าของงานและข้อมูลการตัดสินใจระหว่างเอเจนต์อัจฉริยะเพื่อค่อยๆ ปรับปรุงความฉลาดโดยรวมของระบบ แต่ละเอเจนต์ปรับปรุงความสามารถของตนผ่านการฝึกฝนโมเดลและการตอบกลับจากการโต้ตอบกับเอเจนต์อื่น

กลไกนี้ทำงานได้ดีเยี่ยมเมื่อนำไปใช้ใน GameFi ที่เอเจนต์หลายตัวทำงานร่วมกันผ่านการแบ่งงานเพื่อทำภารกิจที่ซับซ้อน เช่น การเก็บและจัดสรรทรัพยากรเสมือน สร้างประสบการณ์การโต้ตอบที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นสำหรับผู้เล่นพร้อมกับปรับปรุงประสิทธิภาพ

ตลาดข้อมูลแบบกระจายศูนย์

● AI Agents สามารถซื้อขายและเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่มีมูลค่าสูงได้โดยตรง

AI Agents แบบกระจายศูนย์มีบทบาทสำคัญในตลาดข้อมูล สามารถซื้อขายโดยตรงกับผู้ให้บริการข้อมูลอื่นๆ ผ่านสมาร์ทคอนแทรกต์ การเชื่อมต่อโดยตรงนี้ลดต้นทุนตัวกลางและรับประกันความถูกต้องและความทันสมัยของข้อมูล

ตัวอย่างเช่น AI Agent ที่ซื้อข้อมูลผู้ป่วยที่เข้ารหัสในตลาดข้อมูลทางการแพทย์แบบกระจายศูนย์เพื่อฝึกฝนโมเดลการทำนายโรคที่แม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้คุณภาพการบริการด้านสุขภาพดีขึ้น

● กลไกการตรวจสอบคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลแบบกระจายศูนย์

กลไกการตรวจสอบแบบกระจายศูนย์ตรวจสอบคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลผ่านโหนดที่กระจายตัว โหนดทำการติดป้ายและให้คะแนนข้อมูลผ่านอัลกอริธึมฉันทามติ รับประกันความน่าเชื่อถือของธุรกรรมในตลาดข้อมูล

แพลตฟอร์ม Syntax ของ Spectral ใช้กลไกนี้เพื่อปรับปรุงการตรวจสอบและจัดหมวดหมู่ข้อมูลบนเชน ให้แหล่งข้อมูลที่มีมูลค่าสูงและน่าเชื่อถือสำหรับเอเจนต์

● การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลด้วยการเข้ารหัส

ด้วยการผสานเทคโนโลยี MPC (Multi-Party Computation) และ FHE (Fully Homomorphic Encryption) ตลาดข้อมูลสามารถแบ่งปันข้อมูลพร้อมปกป้องความเป็นส่วนตัว AI Agents สามารถทำการคำนวณโดยไม่ต้องเข้าถึงข้อมูลดิบโดยตรง ขจัดความเสี่ยงในการรั่วไหลของข้อมูล

การประเมินความเสี่ยงแบบไดนามิกอัจฉริยะ

● กลไกเบรกเกอร์อัตโนมัติและการป้องกันความเสี่ยง

ระบบ AI Agent แบบกระจายศูนย์นำเสนอกลไกเบรกเกอร์อัตโนมัติเพื่อติดตามธุรกรรมบนเชนและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลภายนอกแบบเรียลไทม์ เมื่อตรวจพบความผันผวนผิดปกติ ระบบจะทริกเกอร์การป้องกันแบบเบรกเกอร์เพื่อป้องกันการสูญเสียเพิ่มเติม

ตัวอย่างเช่น ในสถานการณ์ DeFi เมื่อพูลสภาพคล่องมีความผันผวนของราคาอย่างมีนัยสำคัญ เอเจนต์สามารถดำเนินกลยุทธ์การป้องกันความเสี่ยงโดยอัตโนมัติด้วยการปรับตำแหน่งแบบไดนามิกเพื่อปกป้องสินทรัพย์ของผู้ใช้

● การทำนายความเสี่ยงบนพื้นฐานข้อมูลบนเชนและนอกเชน

AI Agents ใช้บันทึกธุรกรรมบนเชน กิจกรรมสมาร์ทคอนแทรกต์ และข้อมูลตลาดนอกเชน (เช่น ตัวชี้วัดเศรษฐกิจมหภาคและความรู้สึกจากข่าว) เพื่อสร้างโมเดลการทำนายความเสี่ยงหลายมิติ โมเดลเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้ระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ทันเวลาและพัฒนามาตรการป้องกัน

ระบบ AIpp ของ MyShell ได้สร้างเครื่องมือประเมินความเสี่ยงแบบเรียลไทม์โดยการรวมแหล่งข้อมูลหลายมิติ ให้คำแนะนำการลงทุนที่เหมาะสมกับแต่ละบุคคลแก่ผู้ใช้

V. มุมมองในอนาคต

1. แนวโน้มการพัฒนา

● การเพิ่มขึ้นของการนำ AI Agent มาใช้งาน

ตามรายงานของ Capgemini ภายในปี 2026 องค์กรส่วนใหญ่ (82%) มีแผนที่จะผสานรวม AI Agent สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างอีเมล การเขียนโค้ด และการวิเคราะห์ข้อมูล Deloitte คาดการณ์ว่า 25% ของบริษัทที่ใช้ GenAI จะนำ AI Agent มาใช้ภายในปี 2025 และเพิ่มขึ้นเป็น 50% ภายในปี 2027 Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2028 อย่างน้อย 15% ของการตัดสินใจในการทำงานประจำวันจะดำเนินการโดย AI Agent โดยอัตโนมัติ ในขณะที่ 33% ของแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์องค์กรจะรวม AI Agent ไว้ด้วย

● จาก AI Agent แบบตอบสนองสู่แบบเชิงรุก

ภายในปี 2025 AI Agent จะเปลี่ยนจากผู้ช่วยที่คอยตอบสนองเป็นผู้แก้ปัญหาเชิงรุก พวกมันจะไม่เพียงแค่รอรับคำสั่ง แต่จะคาดการณ์ความต้องการ เสนอทางแก้ไข และดำเนินการโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น AI Agent สามารถแนะนำเวลาที่เหมาะสมสำหรับการประชุม การพัก หรืองานต่างๆ โดยอิงจากระดับพลังงานและรูปแบบผลิตภาพของผู้ใช้

● AI Agent และการปรับแต่งเฉพาะบุคคลระดับสูง

ผ่านการผสานรวมเทคโนโลยี AI แบบสร้างสรรค์ AI Agent สามารถสร้างการตอบสนองที่ปรับแต่งตามความชอบ พื้นฐาน ฯลฯ ของผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น AI Agent ในสภาพแวดล้อมการค้าปลีกอาจคาดการณ์ความสนใจของผู้ใช้ในผลิตภัณฑ์ใหม่โดยอิงจากประวัติการเรียกดู รูปแบบการซื้อ และกิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย

● ความฉลาดทางอารมณ์ใน AI Agent

AI Agent จะพัฒนาความฉลาดทางอารมณ์ที่สูงขึ้น เข้าใจและตอบสนองต่ออารมณ์ของมนุษย์ได้ดีขึ้น มอบประสบการณ์การโต้ตอบที่เป็นมนุษย์มากขึ้น

● ความสามารถแบบหลายรูปแบบใน AI Agent

AI Agent จะพัฒนาความสามารถแบบหลายรูปแบบ ผสานรวมข้อมูลภาพ เสียง และข้อความเพื่อมอบประสบการณ์การโต้ตอบที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

● ระบบ Multi-Agent ที่ก้าวหน้ามากขึ้น

เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าขึ้น คาดว่าจะมีระบบ Multi-Agent (MAS) ที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งสามารถจัดสรรงานและแก้ปัญหาร่วมกันได้

● เฟรมเวิร์กสำหรับสร้าง AI Agent

คาดว่าจะมีเฟรมเวิร์กสำหรับสร้าง AI Agent เพิ่มมากขึ้น ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับใช้ AI Agent ได้ง่ายขึ้น

● การผสานรวมกับ IoT และอุปกรณ์ส่วนบุคคลที่เพิ่มขึ้น

คาดว่า AI Agent จะผสานรวมกับอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) และอุปกรณ์ส่วนบุคคลอย่างใกล้ชิดมากขึ้น มอบบริการที่ชาญฉลาดและเป็นส่วนตัวมากขึ้น

● AI เชิงจริยธรรมและความโปร่งใสในการตัดสินใจของ Agent

เมื่อความต้องการ AI เชิงจริยธรรมเพิ่มขึ้น กระบวนการตัดสินใจของ AI Agent จะมีความโปร่งใสมากขึ้นเพื่อสร้างความไว้วางใจจากผู้ใช้

● เครื่องมือการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่พัฒนาขึ้น

คาดว่า AI Agent จะมอบเครื่องมือการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่ก้าวหน้ามากขึ้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและการทำงานร่วมกันเป็นทีม

2. ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น

● ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม

เมื่อระบบ AI ได้รับอำนาจในการตัดสินใจในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และการบังคับใช้กฎหมาย การทำให้มั่นใจว่าระบบเหล่านี้ทำงานอย่างเป็นธรรม โปร่งใส และปลอดภัยกลายเป็นสิ่งสำคัญ การใช้ AI โดยไม่มีข้อจำกัดอาจทำให้อคติทางสังคมรุนแรงขึ้น ละเมิดความเป็นส่วนตัว และก่อให้เกิดอันตรายที่ไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งบั่นทอนความก้าวหน้าที่มุ่งหวัง ดังนั้น การพัฒนาและการใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบจึงไม่ใช่เพียงแค่การปฏิบัติตามกฎระเบียบ แต่เป็นการสร้างวัฒนธรรมแห่งความรับผิดชอบ ความรับผิดชอบ และความไว้วางใจ

● ประเด็นด้านกฎระเบียบ

ความหลากหลายของการใช้งาน AI และฐานผู้ใช้ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วต้องการให้หน่วยงานกำกับดูแลให้แนวทางสำหรับเทคโนโลยีนี้ ความปลอดภัยของ AI การกำกับดูแล และการใช้ในทางที่ผิดเป็นประเด็นสำคัญที่ผู้กำหนดนโยบายต้องเผชิญ ความแม่นยำ อคติ ความเป็นส่วนตัว ทรัพย์สินทางปัญญา และความโปร่งใสเป็นข้อกังวลสำคัญอื่นๆ ตัวอย่างเช่น การแพร่หลายของอคติเป็นที่น่ากังวลเมื่อใช้ AI สำหรับการตัดสินใจที่ละเอียดอ่อน เช่น การสรรหาบุคลากรหรือการให้สินเชื่อ และความโปร่งใสเผชิญกับความท้าทายในการตัดสินใจ การกำกับดูแลต้องจัดการกับประเด็นต่างๆ เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการกระจุกตัวของอำนาจตลาด

● ข้อจำกัดทางเทคนิค

ความเสี่ยงทางเทคนิครวมถึงข้อผิดพลาดและความล้มเหลว รวมถึงปัญหาด้านความปลอดภัย รวมถึงความเป็นไปได้ของการโจมตีทางไซเบอร์แบบอัตโนมัติ ความเป็นอิสระของ AI Agent ยังก่อให้เกิดคำถามทางจริยธรรมเกี่ยวกับการตัดสินใจและความรับผิดชอบ รวมถึงความเสี่ยงทางเศรษฐกิจและสังคมเกี่ยวกับการย้ายงานที่อาจเกิดขึ้น การพึ่งพามากเกินไป และการลดทอนอำนาจ

การพัฒนา AI Agent ในอนาคตจะแสดงให้เห็นความก้าวหน้าในหลายด้าน แต่จะมาพร้อมกับความท้าทายด้านจริยธรรม กฎระเบียบ และเทคนิค การจัดการกับปัญหาเหล่านี้ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างผู้กำหนดนโยบาย ผู้นำอุตสาหกรรม นักวิจัย และภาคประชาสังคม เพื่อให้มั่นใจว่าการพัฒนา AI ทั้งยึดมั่นในหลักจริยธรรมและส่งเสริมศักยภาพของมนุษย์

บทสรุป

ในวงการคริปโท การเกิดขึ้นของ AI Agents ไม่ได้เป็นเพียงแค่การพัฒนาทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นความพยายามที่ปฏิวัติวงการในการผสมผสานปัญญาประดิษฐ์เข้ากับการกระจายศูนย์ แม้ว่าโครงการส่วนใหญ่ในปัจจุบันจะอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ก็ได้จุดประกายให้เกิดคลื่นแห่งการทดลองและนวัตกรรมในตลาดคริปโท เปรียบเสมือนสายลมที่พัดขึ้นจากพื้นดิน เริ่มต้นจากจุดเล็กๆ ในอนาคต AI Agents จะมีความเป็นไปได้ที่ไร้ขีดจำกัด