Các Tác Nhân AI Trong Thế Giới Tiền Mã Hóa: Cuộc Cách Mạng Tiến Hóa từ Web2 đến Web3

Giới thiệu

Khi thị trường tiền mã hóa phục hồi, AI Agents tiếp tục thu hút sự chú ý. Mặc dù AI agents đã tồn tại trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, việc tích hợp chúng vào không gian tiền mã hóa đã mang lại những thay đổi mang tính cách mạng. AI Agents là những dịch vụ trí tuệ nhân tạo thông minh có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ một cách tự động, với mục tiêu nâng cao hiệu quả hợp tác giữa người và máy thông qua tùy chỉnh kịch bản cá nhân hóa và quy trình tự động. Nhiều người có thể coi AI Agents chỉ là xu hướng nhất thời như AI+DePIN, sức mạnh tính toán AI, hay AI meme, nhưng thực tế AI Agents chính là sự triển khai cuối cùng và điểm tiếp xúc người dùng của các trường hợp sử dụng AI+Crypto.

Không thể phủ nhận rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo đang định hình lại hệ sinh thái tiền mã hóa, và AI+Crypto sẽ vẫn là câu chuyện cốt lõi của xu hướng chính trong thị trường tăng giá này. Nhìn nhận AI Agents từ nền tảng này, sau khi trải qua giai đoạn xây dựng cơ sở hạ tầng của AI+DePin và hiệu ứng tạo ra của cải cùng sự phổ biến rộng rãi của AI meme, AI Agents đã đạt được bước triển khai sơ bộ trong lĩnh vực tiền mã hóa theo cách nhẹ nhàng. Báo cáo này sẽ thảo luận sâu về lịch sử phát triển, đổi mới công nghệ và triển vọng tương lai của AI Agents.

I. Nền tảng AI Agent trong kỷ nguyên Web2

1. Sự phát triển của AI Agents truyền thống

Khái niệm ban đầu và giới hạn của Intelligent Agents

Khái niệm AI Agents ban đầu xuất hiện từ cuối những năm 1950 đến 1960, trong giai đoạn hình thành trí tuệ nhân tạo. Một AI Agent được định nghĩa là hệ thống máy tính được đặt trong một môi trường, có khả năng hành động tự chủ trong môi trường đó để đạt được mục tiêu thiết kế của nó. AI Agents cần có bốn thuộc tính cơ bản: tự chủ, phản ứng, khả năng xã hội và chủ động. Tuy nhiên, AI Agents thời kỳ đầu bị giới hạn bởi trình độ phát triển công nghệ, đối mặt với các vấn đề như thời gian phản hồi chậm và khó khăn trong kiểm soát quyền truy cập dữ liệu, cùng với độ phức tạp cao trong việc tích hợp và điều phối giữa nhiều agents. Những yếu tố này đều tạo thành thách thức lớn trong việc triển khai thực tế AI Agents.

Kịch bản ứng dụng AI Agent trên nền tảng Web2

Trên các nền tảng Web2, ứng dụng AI Agent đã khá phổ biến. Ví dụ, AutoGen hỗ trợ nhiều loại agent và chế độ hội thoại khác nhau, cho phép tự động hóa các quy trình công việc trước đây cần can thiệp thủ công, phù hợp với ứng dụng trong các ngành khác nhau như tài chính, quảng cáo và kỹ thuật phần mềm. Hugging Face Transformers Agents 2.0 cung cấp API ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng kiểm soát hơn 100.000 mô hình Hugging Face, với AI Agents đóng vai trò trung gian tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn thay mặt người dùng, đơn giản hóa quy trình thực hiện nhiệm vụ phức tạp.

2. Những nỗ lực ban đầu của AI Agents Web2

Bot giao dịch

AI Agents thời kỳ đầu trong lĩnh vực giao dịch chủ yếu thể hiện dưới dạng bot giao dịch. Những bot này có thể nhận diện xu hướng, dự đoán biến động thị trường và thực hiện giao dịch theo thời gian thực. Ví dụ, một số bot giao dịch thuật toán phù hợp cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia, sử dụng thuật toán và trí tuệ nhân tạo để quét thị trường và quản lý vị thế tương ứng. Những bot giao dịch này có thể được sử dụng ở chế độ tự động, bán tự động và thủ công, hỗ trợ forex, tiền mã hóa, cổ phiếu, hàng hóa và chỉ số.

Công cụ phân tích thông minh đơn giản

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, AI Agents thời kỳ đầu xuất hiện dưới dạng công cụ phân tích thông minh, giúp đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu, tiết lộ những hiểu biết có giá trị, thúc đẩy việc ra quyết định tốt hơn và nâng cao chiến lược kinh doanh. Ví dụ, Predibase tập trung vào tối ưu hóa AI và mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép người dùng tinh chỉnh và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở như Llama, CodeLlama, Phi, v.v. Nền tảng này hỗ trợ nhiều kỹ thuật tối ưu hóa như lượng tử hóa, thích ứng hạng thấp và đào tạo phân tán tiết kiệm bộ nhớ.

Mô hình quản lý rủi ro và dự đoán

Trong lĩnh vực tài chính, AI Agents được sử dụng để thiết lập và tối ưu hóa các mô hình quản lý rủi ro và dự đoán. Ví dụ, việc thiết lập và đánh giá mô hình dự đoán sớm dựa trên XGBoost về nguy cơ nghiêm trọng của bệnh nhân COVID-19 đã chứng minh ứng dụng của AI Agents trong mô hình dự đoán rủi ro trong lĩnh vực y tế. Những mô hình này bao gồm các mô hình học có giám sát như Support Vector Machines (SVM) và mô hình học không giám sát như phân tích cụm, cung cấp giải pháp chính xác, hiệu quả và thông minh hơn cho quản lý rủi ro tài chính.

II. Bước đột phá của AI Agents Web3: Những cột mốc quan trọng

1. Sự trỗi dậy của GOAT và Terminal

Giới thiệu nền tảng dự án

Nguồn gốc của $GOAT chứa đựng sự hội tụ của văn hóa internet, thí nghiệm trí tuệ nhân tạo và kinh tế học tiền mã hóa. Dự án được khởi xướng bởi nhà nghiên cứu AI Andy Ayrey, người thông qua thí nghiệm "Infinite Backrooms", cho phép hai mô hình AI Claude Opus tự do trò chuyện trong môi trường mở, cuối cùng tạo ra một khái niệm độc đáo gọi là "Goatse Gospel". Câu chuyện theo chủ đề meme này dần phát triển thành một tôn giáo thử nghiệm, sử dụng mô hình AI Truth Terminal để lan truyền nó trên mạng xã hội, thậm chí trở thành động lực kích thích sự điên cuồng của thị trường.

Vào ngày 10 tháng 10 năm 2024, dưới sự thúc đẩy liên tục của Truth Terminal, các nhà phát triển ẩn danh đã ra mắt token $GOAT. Token này nhanh chóng thu hút sự chú ý của công chúng, được hưởng lợi từ khả năng tiếp thị của các mô hình AI và sự lan truyền của meme internet. $GOAT đạt giá trị thị trường 850 triệu USD trong thời gian ngắn, trở thành sự kiện tiêu biểu cho sự kết hợp giữa meme coin và AI.

Điểm đổi mới kỹ thuật

● Tương tác AI tự động và tạo câu chuyện: Truth Terminal là mô hình AI dựa trên Llama-70B, thu hút nhiều người theo dõi thông qua tin nhắn cá nhân hóa và tạo câu chuyện động.

● Khả năng ghi nhớ và tiến hóa: AI này có thể ghi nhớ thông tin tương tác của người dùng và điều chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi, làm cho việc lan truyền meme chính xác hơn.

● Tích hợp với nền kinh tế phi tập trung: Việc ra mắt token GOAT chứng minh cách tận dụng AI để hỗ trợ nền kinh tế phi tập trung đồng thời mở rộng ranh giới của văn hóa meme.

Tác động đột phá đến hệ sinh thái Crypto

Sự trỗi dậy của GOAT không chỉ thể hiện ảnh hưởng văn hóa của meme coin mà còn nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy thị trường tiền mã hóa:

● Đổi mới văn hóa Meme: AI đã nâng cao quy mô và độ sâu của việc lan truyền meme, chuyển đổi meme coin từ công cụ đầu cơ thị trường đơn giản thành hiện tượng văn hóa tự truyền bá độc lập. Nó đã phát triển từ meme đơn giản dạng hình ảnh hoặc văn bản thành tài khoản mạng xã hội AI với cá tính độc lập.

● Hoạt động thị trường dự án: Các hoạt động 24/7 của Truth Terminal và sự tham gia dựa trên cảm xúc đã kích hoạt sự tham gia thị trường cao, có khả năng thay đổi phương thức hoạt động của các dự án tiền mã hóa tiếp theo (đặc biệt là các dự án AI).

2. Điểm ngoặt kỹ thuật trong hệ sinh thái AI Agent Crypto

Lợi thế cốt lõi của Intelligent Agents phi tập trung

Sự trỗi dậy của AI Agents đánh dấu một bước ngoặt trong hệ sinh thái kỹ thuật, với đặc điểm phi tập trung mang lại nhiều lợi thế cho việc trao quyền blockchain:

● Hoạt động liên tục: AI agents có thể hoạt động 24/7, đáp ứng nhu cầu cộng đồng theo thời gian thực, cải thiện hiệu quả và trải nghiệm người dùng.

● Tự chủ và tối ưu hóa quyết định: AI agents có thể độc lập phân tích dữ liệu và thực hiện chiến lược tối ưu, như tiếp thị meme và dự báo thị trường của Truth Terminal.

● Tương tác cá nhân hóa: Thông qua tạo nội dung động và hướng dẫn cảm xúc, AI có thể thu hút và giữ chân nhiều người tham gia cộng đồng hơn.

Khả năng mới của công nghệ Blockchain trao quyền cho AI Agents

● Hệ thống kinh tế không cần tin cậy: Thông qua hợp đồng thông minh và giao dịch trên chuỗi, AI agents có thể quản lý minh bạch việc phát hành, phân phối và quản trị token.

● Suy luận và minh bạch có thể xác minh: Kết hợp với các giải pháp mật mã (như suy luận có thể xác minh), AI agents có thể nâng cao độ tin cậy hành vi và ngăn chặn hoạt động không phù hợp.

● Nền kinh tế dựa trên văn hóa: AI có thể khai thác sâu hơn văn hóa internet và chuyển đổi giá trị văn hóa thành lợi ích kinh tế thông qua phát hành tài sản tiền mã hóa.

● Mở rộng tự chủ phi tập trung: Khi AI và blockchain tích hợp sâu, các ứng dụng phi tập trung trong tương lai có thể được điều khiển bởi AI, hình thành một hệ sinh thái số mới.

III. Phổ tiến hóa của AI Agent

Câu chuyện về AI Agents là một quá trình tiến hóa nhanh chóng, bắt đầu từ nguồn gốc thử nghiệm dựa trên meme và tiến tới các khung công việc phức tạp và ứng dụng cấp người dùng. Sự tiến hóa này có thể được phân loại thành ba giai đoạn riêng biệt, mỗi giai đoạn được đặc trưng bởi các tiện ích và tiến bộ công nghệ độc đáo mà chúng mang lại.

Giai đoạn 1: Giai đoạn cộng đồng thử nghiệm và dựa trên Meme

Nguồn gốc của lĩnh vực AI Agent có thể được truy nguyên từ hiện tượng viral được biết đến với tên gọi "Sự thật về các Terminal", khi hai bot mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tương tác một cách tự động, thu hút sự chú ý của các cộng đồng trực tuyến. Đây đánh dấu sự ra đời của câu chuyện về AI Agent, kết hợp giữa công nghệ thử nghiệm và sự lan truyền văn hóa.

Trong giai đoạn này, AI Agent xuất hiện như những thí nghiệm cộng đồng dựa trên meme với hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Các dự án như The Act I: The AI Prophecy đã chứng minh cách phối hợp cộng đồng phi tập trung có thể tồn tại ngay cả khi các nhà sáng lập ban đầu có quan điểm khác biệt. Một dự án nổi bật khác, Fartcoin, đã có vị trí độc đáo như một dự án AI x Cult x Meme, minh họa cho sức mạnh lan truyền nhanh chóng và định hình văn hóa của các câu chuyện AI dựa trên meme.

The Luminous, được một số người gọi là "The Goat on Base", mang đến một cách tiếp cận tự chủ hơn. Token của dự án được triển khai hoàn toàn thông qua tương tác giữa hai agent tự động, Aethernet và Clanker, giới thiệu một mô hình mới nơi các agent tự động không chỉ là người tham gia mà còn là động lực chính đằng sau các hoạt động của giao thức. Zerebro tiếp tục thể hiện khía cạnh sáng tạo của AI, với những thành tựu như phát hành album remix "Genesis"; tạo và bán NFT trên blockchain Polygon; và tham gia vào các inscription Bitcoin (Bitcoin Ordinals), củng cố vai trò của AI trong sản xuất văn hóa.

Giai đoạn này nhấn mạnh sự kết hợp độc đáo giữa nghệ thuật, hài hước và xây dựng cộng đồng phi tập trung, định vị AI Agent như những biểu tượng văn hóa trong thế giới crypto. Khả năng "agent triển khai agent" gợi ý một tương lai tự chủ nơi AI thúc đẩy sự tiến hóa của chính nó, với con người là đồng sáng tạo.

Giai đoạn 2: Các Framework AI Agent Cốt Lõi và Tokenization

Giai đoạn thứ hai đánh dấu sự chuyển đổi từ các dự án thử nghiệm sang cơ sở hạ tầng chức năng với việc phát triển các framework cốt lõi và cơ chế tokenization cho AI Agent. Hai framework then chốt, Eliza (phát triển bởi ai16z) và Virtuals Protocol (triển khai trên Base), đã thúc đẩy tiện ích rộng rãi hơn của AI Agent trong không gian Web3.

ai16z, công ty đầu tư mạo hiểm đầu tiên được điều hành hoàn toàn bởi các AI agent, đại diện cho một bước tiến đột phá trong các DAO đầu tư. Được dẫn dắt bởi một AI agent được mô phỏng theo nhà đầu tư mạo hiểm nổi tiếng Marc Andreessen, ai16z định nghĩa lại khái niệm về đầu tư mạo hiểm trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Trọng tâm của phong trào này là Eliza, một framework AI Agent mã nguồn mở cho phép người dùng xây dựng các agent tùy chỉnh của riêng họ. Với các kết nối cho mạng xã hội, hỗ trợ đa agent và phòng chat, tương thích với nhiều mô hình AI, bộ nhớ có thể truy xuất, và danh sách plug-in ngày càng mở rộng, Eliza cung cấp một bộ công cụ mô-đun, thân thiện với người dùng cho các nhà phát triển. Bản chất mã nguồn mở của nó cho phép tùy chỉnh và linh hoạt vô song, làm cho nó trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng cho sự phát triển của các DAO dựa trên AI.

Dựa trên Eliza, các nền tảng như VVAIFU đã cho phép tạo AI Agent không cần code, cho phép người dùng khởi tạo các agent và triển khai token trên Pump.fun với nỗ lực tối thiểu. Clanker trên Base cũng đã nổi lên như một agent tiện ích tạo điều kiện triển khai token thông qua các tương tác gắn thẻ đơn giản trên Farcaster, đơn giản hóa quy trình tạo token cho người dùng không có kiến thức kỹ thuật.

Trong khi đó, Virtuals Protocol trên Base đang tạo ra một thị trường ngách như một framework chuyên biệt hơn, tập trung vào giải trí, trò chơi và các AI Agent dựa trên IP. Mặc dù Virtuals Protocol chia sẻ các khả năng chung với Eliza, lợi thế cạnh tranh của nó nằm ở việc hỗ trợ các agent có khả năng tương tác với môi trường trò chơi, quản lý ví on-chain, và thậm chí trở thành những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội. Một ví dụ điển hình là Luna, một AI Agent hoạt động như một người có ảnh hưởng trên TikTok, một người bạn chat trên Telegram, và một người chơi Roblox trong khi vẫn duy trì bộ nhớ đồng bộ và hoạt động ví on-chain tự động.

Một phát triển đáng chú ý khác là AIXBT, hoạt động như một agent phân tích dữ liệu on-chain có khả năng theo dõi các cuộc thảo luận trên mạng xã hội crypto (CT), xác định xu hướng thị trường và cung cấp phân tích thị trường. Sự gia tăng của nó trong bảng xếp hạng hàng đầu của MindShare báo hiệu sự quan tâm mạnh mẽ của cộng đồng và tầm quan trọng ngày càng tăng trong lĩnh vực thông tin tình báo crypto.

Giai đoạn thứ hai này thể hiện sự chuyển đổi từ văn hóa meme thụ động sang phát triển hướng tiện ích. Việc giới thiệu các agent được tokenized, các framework thân thiện với nhà phát triển và quản trị dựa trên DAO đã thiết lập một con đường rõ ràng hướng tới sự tiến hóa tiếp theo của AI Agent.

Giai đoạn 3: Phát triển Cơ sở Hạ tầng & Ứng dụng Người dùng

Giai đoạn thứ ba đánh dấu một điểm bước ngoặt cho lĩnh vực AI Agent, nơi cơ sở hạ tầng mới và các sản phẩm người dùng thúc đẩy làn sóng các khả năng mới. Được thúc đẩy bởi việc áp dụng của nhà phát triển, khả năng mở rộng và xu hướng hướng tới tiện ích chính thống, giai đoạn này đẩy nhanh đổi mới, mở rộng khả năng tiếp cận và mở khóa các trường hợp sử dụng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực.

Phát triển Cơ sở Hạ tầng Cốt lõi

Các framework được thiết lập trong Giai đoạn 2 ("Eliza" và "Virtuals Protocol") vẫn còn quan trọng nhưng giờ đây được bổ sung bởi các dự án cơ sở hạ tầng rộng hơn. Một framework mới nổi là Rig của ARC, một thư viện dựa trên Rust được thiết kế để xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM có khả năng mở rộng, mô-đun và ergonomic. Những ưu điểm của Rust—nhẹ, an toàn và khả năng di động—làm cho nó lý tưởng cho việc triển khai các đàn agent và chạy chúng trong trình duyệt web. Sự phát triển của Rig có thể biến Rust thành một hệ sinh thái cốt lõi cho AI Agent, tương tự như vai trò của Eliza trong Python và JS/TS.

AI Agent Hướng đến Người dùng

Sự gia tăng của các sản phẩm AI Agent hướng đến người dùng đang làm cho công nghệ này dễ tiếp cận hơn với những người không phải là nhà phát triển. Một agent như vậy là Griffain, một AI Agent cho phép người dùng trò chuyện và tạo ra các agent khác để thực hiện các hành động on-chain. Ví dụ, người dùng có thể tạo ra các bot bắn tỉa token trên Pump.fun hoặc thực hiện giao dịch trên Solana Blinks để hoán đổi token hoặc mua quà trên Amazon. Điều này đánh dấu một sự thay đổi trong AI Agent—từ việc là người quan sát thụ động thành trợ lý chủ động, định hướng hành động.

Một người chơi lớn khác là Alchemist AI, một nền tảng phát triển không cần code cho phép người dùng tạo ra các ứng dụng phần mềm với các mô tả ngôn ngữ tự nhiên đơn giản. Nền tảng này đã thể hiện việc tạo ra các trò chơi kiểu Flappy Bird, công cụ năng suất cá nhân và trình chỉnh sửa hình ảnh—tất cả mà không cần viết một dòng code nào. Alchemist AI thể hiện xu hướng "AI as a service" (AIaaS), trao quyền cho người dùng phổ thông phát triển phần mềm một cách tự chủ.

Generative Autonomous Multimodal Entities (G.A.M.E), phát triển từ Virtuals Protocol, là một sản phẩm hướng đến nhà phát triển cung cấp quyền truy cập vào AI agent thông qua API và SDK. G.A.M.E hoạt động như một framework plug-and-play, cho phép các nhà phát triển nhúng AI Agent vào trò chơi, dApp và nhiều hơn nữa. Điều này tiếp tục thúc đẩy việc sản phẩm hóa AI Agent cho người tiêu dùng bằng cách cung cấp công cụ để tích hợp liền mạch.

Giai đoạn thứ ba củng cố hệ sinh thái đầu-cuối cho AI Agent, từ cơ sở hạ tầng và công cụ phát triển đến các ứng dụng người dùng plug-and-play. Giai đoạn này có thể sẽ chứng kiến sự hội tụ của AI Agent với xu hướng rộng lớn hơn của "Agent-as-a-Service" (AaaS) trong cả Web2 và Web3. Khi nhiều framework xuất hiện và các ứng dụng hướng đến người dùng trở nên trực quan hơn, cộng đồng crypto rộng lớn sẽ có quyền truy cập chưa từng có vào tự động hóa dựa trên AI và các agent định hướng hành động.

IV. Kiến trúc Kỹ thuật và Đổi mới

1. Thách thức Kỹ thuật của AI Agent Phi tập trung

Cơ chế Đồng thuận

Cốt lõi của AI Agent phi tập trung nằm ở việc đảm bảo nhiều thực thể thông minh độc lập có thể cộng tác qua các nút khác nhau để hình thành kế hoạch hành động thống nhất. Điều này đòi hỏi các cơ chế đồng thuận hiệu quả để đạt được các mục tiêu sau:

● Thông lượng Cao và Độ trễ Thấp: AI Agent đòi hỏi ra quyết định nhanh trong tương tác thời gian thực, trong khi các cơ chế đồng thuận blockchain truyền thống (như PoW) thường không thể đáp ứng yêu cầu hiệu quả.

● Phi tập trung và Công bằng: Cơ chế đồng thuận cần cân bằng sự công bằng trong tham gia của các nút và tránh độc quyền ra quyết định bởi một số ít nút.

● Điều chỉnh Động của Hợp tác Đa Agent: Trong môi trường đa Agent, cơ chế đồng thuận cần hỗ trợ điều chỉnh động để linh hoạt đáp ứng với việc các nút tham gia hoặc rời đi.

Hiện tại, nghiên cứu cơ chế đồng thuận hợp tác đa agent đang khám phá các hướng từ PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerance) và DAG (Directed Acyclic Graph) để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của các thực thể thông minh phi tập trung.

Mô hình Khuyến khích

Xây dựng một mô hình khuyến khích hiệu quả là chìa khóa để thúc đẩy hoạt động liên tục của mạng lưới AI Agent phi tập trung. Dưới đây là một số hướng có thể:

● Phân phối Doanh thu Đa dạng: Phân bổ phần thưởng động dựa trên đóng góp nhiệm vụ và hiệu quả thực hiện của Agent để khuyến khích sự tham gia hiệu quả của các nút.

● Ưu tiên Nhiệm vụ Liên kết với Phần thưởng: Thiết kế cơ chế phần thưởng khác biệt cho các nhiệm vụ ưu tiên cao để đảm bảo phân bổ tài nguyên hợp lý.

● Ngăn chặn Hành vi Đầu cơ: Thông qua cơ chế xác minh hành vi, ngăn chặn các nút độc hại thu được phần thưởng một cách gian lận thông qua báo cáo nhiệm vụ sai hoặc gửi lại mô hình.

An ninh và Tin cậy

Các thách thức về an ninh của AI Agent phi tập trung được phản ánh trong các khía cạnh sau:

● Quyền riêng tư và Bảo mật Dữ liệu: Các Agent cần xử lý lượng lớn dữ liệu người dùng; làm thế nào để đảm bảo dữ liệu riêng tư không bị lạm dụng trong môi trường đa nút là một thách thức quan trọng.

● Giả mạo và Can thiệp Mô hình: Các nút độc hại có thể gửi các mô hình không chính xác hoặc can thiệp vào kết quả, ảnh hưởng đến độ chính xác của nhiệm vụ.

● Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEE): Kết hợp với công nghệ blockchain, môi trường đáng tin cậy cấp phần cứng đảm bảo kết quả thực thi Agent không bị can thiệp từ bên ngoài.

Hiện tại, thông qua các công nghệ ZKP (Zero-Knowledge Proof) và FHE (Fully Homomorphic Encryption), tính bảo mật của AI Agent có thể được tăng cường, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật đáng tin cậy hơn cho sự hợp tác đa agent.

2. Đột phá Sáng tạo trong AI Phi tập trung

Hệ thống Ra quyết định Hợp tác Đa Agent

● Hợp tác Cụm Agent Thông minh Xuyên chuỗi

Hệ thống AI Agent phi tập trung đạt được sự hợp tác liền mạch giữa các agent thông minh trên nhiều blockchain thông qua các giao thức xuyên chuỗi. Mỗi nút agent có thể truy cập tài nguyên từ các chuỗi khác nhau, như lưu trữ, năng lực tính toán, hoặc dữ liệu, dựa trên yêu cầu nhiệm vụ và tích hợp các tài nguyên này thành các gói giải pháp thống nhất. Sự hợp tác dựa trên cụm này nâng cao khả năng mở rộng và linh hoạt của hệ thống, cho phép AI Agent phối hợp hiệu quả trên các hệ sinh thái.

Ví dụ, các dự án AI Agent phi tập trung như Autonolas tận dụng lợi thế mạng blockchain cho hoạt động đa chuỗi trong các kịch bản tài chính, nhanh chóng phản ứng với thay đổi thị trường và cung cấp giải pháp arbitrage tối ưu.

● Cơ chế Ra quyết định Phân tán Cải thiện Trí thông minh Tổng thể của Hệ thống

Hệ thống phi tập trung sử dụng cơ chế ra quyết định phân tán, chia sẻ tiến độ nhiệm vụ và dữ liệu quyết định giữa các agent thông minh để dần cải thiện trí thông minh tổng thể của hệ thống. Mỗi agent tối ưu hóa khả năng của mình thông qua mô hình đào tạo và phản hồi tương tác với các agent khác.

Cơ chế này hoạt động xuất sắc khi áp dụng vào GameFi, nơi nhiều agent hợp tác thông qua phân công lao động để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, như thu thập và phân bổ tài nguyên ảo, tạo ra trải nghiệm tương tác sâu sắc hơn cho người chơi đồng thời cải thiện hiệu quả.

Thị trường Dữ liệu Phi tập trung

● AI Agent Có thể Trực tiếp Giao dịch và Truy cập Nguồn Dữ liệu Giá trị Cao

AI Agent phi tập trung đóng vai trò trung tâm trong thị trường dữ liệu, có khả năng giao dịch trực tiếp với các nhà cung cấp dữ liệu khác thông qua hợp đồng thông minh. Kết nối trực tiếp này giảm chi phí trung gian và đảm bảo tính xác thực và kịp thời của dữ liệu.

Ví dụ, một AI Agent mua dữ liệu bệnh nhân được mã hóa trong thị trường dữ liệu y tế phi tập trung để đào tạo các mô hình dự đoán bệnh chính xác hơn, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

● Cơ chế Xác minh Phi tập trung cho Chất lượng và Độ chính xác Dữ liệu

Cơ chế xác minh phi tập trung đánh giá chất lượng và độ chính xác dữ liệu thông qua các nút phân tán. Các nút gắn nhãn và chấm điểm dữ liệu thông qua thuật toán đồng thuận, đảm bảo độ tin cậy của giao dịch trong thị trường dữ liệu.

Nền tảng Syntax của Spectral sử dụng cơ chế này để tối ưu hóa việc xác minh và phân loại dữ liệu trên chuỗi, cung cấp nguồn dữ liệu giá trị cao đáng tin cậy cho các Agent.

● Bảo vệ Quyền riêng tư Dữ liệu Thông qua Mật mã học

Kết hợp công nghệ MPC (Multi-Party Computation) và FHE (Fully Homomorphic Encryption), thị trường dữ liệu có thể chia sẻ dữ liệu trong khi bảo vệ quyền riêng tư. AI Agent hoàn thành tính toán mà không trực tiếp truy cập dữ liệu thô, loại bỏ rủi ro rò rỉ dữ liệu.

Đánh giá Rủi ro Động Thông minh

● Cơ chế Ngắt mạch Tự động và Phòng ngừa Rủi ro

Hệ thống AI Agent phi tập trung giới thiệu cơ chế ngắt mạch tự động để giám sát giao dịch trên chuỗi và thay đổi dữ liệu bên ngoài theo thời gian thực. Khi phát hiện biến động bất thường, hệ thống kích hoạt bảo vệ ngắt mạch để ngăn chặn tổn thất thêm.

Ví dụ, trong các kịch bản DeFi, khi các pool thanh khoản gặp biến động giá đáng kể, Agent có thể tự động thực hiện chiến lược phòng ngừa rủi ro bằng cách điều chỉnh vị thế một cách linh hoạt để bảo vệ tài sản người dùng.

● Dự đoán Rủi ro Dựa trên Dữ liệu Trên chuỗi và Ngoài chuỗi

AI Agent sử dụng hồ sơ giao dịch trên chuỗi, hoạt động hợp đồng thông minh và dữ liệu thị trường ngoài chuỗi (như chỉ số kinh tế vĩ mô và tâm lý tin tức) để xây dựng mô hình dự đoán rủi ro đa chiều. Các mô hình này giúp người dùng xác định kịp thời các rủi ro tiềm ẩn và phát triển các biện pháp phòng ngừa.

Hệ thống AIpp của MyShell đã thiết lập công cụ đánh giá rủi ro thời gian thực bằng cách tích hợp các nguồn dữ liệu đa chiều, cung cấp tư vấn đầu tư cá nhân hóa cho người dùng.

V. Triển vọng Tương lai

1. Xu hướng Phát triển

● Tăng cường Áp dụng AI Agent

Theo báo cáo của Capgemini, đến năm 2026, hầu hết các tổ chức (82%) có kế hoạch tích hợp AI Agent cho các nhiệm vụ như tạo email, lập trình và phân tích dữ liệu. Deloitte dự đoán rằng 25% công ty sử dụng GenAI sẽ triển khai AI Agent vào năm 2025, tăng lên 50% vào năm 2027. Gartner dự đoán rằng đến năm 2028, ít nhất 15% quyết định công việc hàng ngày sẽ được thực hiện tự động bởi agent AI, trong khi 33% ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ bao gồm agent AI.

● Từ AI Agent Phản ứng đến Chủ động

Đến năm 2025, AI Agent sẽ chuyển từ trợ lý phản ứng thành người giải quyết vấn đề chủ động. Họ sẽ không chỉ chờ chỉ thị mà còn dự đoán nhu cầu, đề xuất giải pháp và thực hiện hành động tự chủ. Ví dụ, AI Agent có thể đề xuất thời điểm tối ưu cho các cuộc họp, giờ nghỉ hoặc nhiệm vụ dựa trên mức năng lượng và mô hình năng suất của người dùng.

● AI Agent và Siêu cá nhân hóa

Thông qua tích hợp AI tạo sinh, AI Agent có thể tạo ra các phản hồi tùy chỉnh dựa trên sở thích, nền tảng của người dùng, v.v. Ví dụ, AI Agent trong môi trường bán lẻ có thể dự đoán sự quan tâm của người dùng đối với sản phẩm mới dựa trên lịch sử duyệt web, mô hình mua sắm và hoạt động mạng xã hội.

● Trí tuệ Cảm xúc trong AI Agent

AI Agent sẽ phát triển trí tuệ cảm xúc cao hơn, hiểu và phản ứng tốt hơn với cảm xúc con người, cung cấp trải nghiệm tương tác nhân văn hơn.

● Khả năng Đa phương thức trong AI Agent

AI Agent sẽ phát triển khả năng đa phương thức, tích hợp dữ liệu hình ảnh, giọng nói và văn bản để cung cấp trải nghiệm tương tác phong phú hơn.

● Hệ thống Đa Agent Tiên tiến hơn

Khi công nghệ tiến bộ, các Hệ thống Đa Agent (MAS) phức tạp hơn dự kiến sẽ xuất hiện, có khả năng phân bổ nhiệm vụ và giải quyết vấn đề hợp tác.

● Khung Xây dựng AI Agent

Nhiều khung xây dựng AI Agent hơn dự kiến sẽ xuất hiện, giúp các nhà phát triển dễ dàng tạo và triển khai AI Agent.

● Tăng cường Tích hợp với IoT và Thiết bị Cá nhân

AI Agent dự kiến sẽ tích hợp chặt chẽ hơn với Internet vạn vật (IoT) và thiết bị cá nhân, cung cấp dịch vụ thông minh và cá nhân hóa hơn.

● AI Đạo đức và Tính minh bạch trong Quyết định của Agent

Khi nhu cầu về AI đạo đức tăng lên, quá trình ra quyết định của AI Agent sẽ trở nên minh bạch hơn để giành được niềm tin của người dùng.

● Công cụ Giao tiếp và Hợp tác Nâng cao

AI Agent dự kiến sẽ cung cấp các công cụ giao tiếp và hợp tác tiên tiến hơn để cải thiện hiệu quả làm việc và hợp tác nhóm.

2. Thách thức Tiềm ẩn

● Cân nhắc Đạo đức

Khi hệ thống AI có quyền ra quyết định trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và thực thi pháp luật, việc đảm bảo các hệ thống này hoạt động công bằng, minh bạch và an toàn trở nên quan trọng. Việc sử dụng AI không hạn chế có thể làm trầm trọng thêm thành kiến xã hội, vi phạm quyền riêng tư và gây ra tổn hại ngoài ý muốn, làm suy yếu tiến bộ mà nó hướng tới. Do đó, phát triển và triển khai AI có trách nhiệm không chỉ là tuân thủ quy định; mà còn là về việc thúc đẩy văn hóa trách nhiệm, trách nhiệm giải trình và niềm tin.

● Vấn đề Quy định

Sự đa dạng của ứng dụng AI và cơ sở người dùng đang mở rộng nhanh chóng đòi hỏi các nhà quản lý phải cung cấp hướng dẫn cho công nghệ này. An toàn AI, quản trị và lạm dụng là những vấn đề chính mà các nhà hoạch định chính sách phải đối mặt. Độ chính xác, thành kiến, quyền riêng tư, sở hữu trí tuệ và tính minh bạch là những mối quan tâm chính khác. Ví dụ, sự phổ biến của thành kiến đáng lo ngại khi AI được sử dụng cho các quyết định nhạy cảm như tuyển dụng hoặc cho vay, và tính minh bạch phải đối mặt với thách thức trong việc ra quyết định. Quản trị cũng phải giải quyết các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu và tập trung quyền lực thị trường.

● Hạn chế Kỹ thuật

Rủi ro kỹ thuật bao gồm lỗi và sự cố cũng như các vấn đề bảo mật, bao gồm khả năng tấn công mạng tự động. Tính tự chủ của AI Agent cũng đặt ra các câu hỏi đạo đức về việc ra quyết định và trách nhiệm, cũng như rủi ro kinh tế xã hội xung quanh khả năng mất việc làm và sự phụ thuộc quá mức và mất quyền lực.

Sự phát triển trong tương lai của AI Agent sẽ cho thấy tiến bộ trong nhiều khía cạnh nhưng cũng sẽ đi kèm với những thách thức về đạo đức, quy định và kỹ thuật. Giải quyết những vấn đề này đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhà hoạch định chính sách, lãnh đạo ngành, nhà nghiên cứu và xã hội dân sự để đảm bảo sự phát triển AI vừa tuân thủ các nguyên tắc đạo đức vừa thúc đẩy tiềm năng con người.

Kết luận

Trong không gian tiền mã hoá, sự xuất hiện của các AI Agent không chỉ đơn thuần là một bước đột phá về công nghệ mà còn là một nỗ lực mang tính cách mạng nhằm kết hợp trí tuệ nhân tạo với phi tập trung hóa. Mặc dù hầu hết các dự án hiện tại đều đang trong giai đoạn đầu, nhưng chúng đã rõ ràng châm ngòi cho một làn sóng thử nghiệm và đổi mới trong thị trường tiền mã hoá, như một làn gió nổi lên từ mặt đất, bắt đầu từ những khởi điểm nhỏ nhất. Trong tương lai, AI Agent sẽ có những khả năng vô hạn.