AI Agent：未来的金融革命引擎

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AI Agent：未来的金融革命引擎

哈希教授研究院2024/12/20 07:31

作者:哈希教授研究院

AI Agent 人工智能代理（Artificial Intelligence Agent）是一种能够感知环境进行自主理解，进行决策和执行动作的智能程序，其主要目标是通过个性化场景定制和自动化流程提高人机协作效率。与传统的大语言模型（LLM）相比，它能提供更细致的场景适用性。

现实例子：

你正在计划一次旅行。希望能找到最便宜的机票、住得舒服的酒店，还要安排好地道的美食和景点行程。但搜罗各种信息，既费时间又容易漏掉好选择。

而“旅行助理 AI Agent”即可解决上述提到的问题，他可以做的事情包括：

分析需求：根据提供的预算、偏好（比如喜欢的餐厅类型、是否需要无障碍设施）和旅行日期，迅速了解你需要什么。
数据搜集：从机票网站、酒店平台、餐厅点评和地图数据中获取最相关的信息。
自动化处理：它自动对比价格、筛选评价，优化你的行程路线，还能抢到特价票！
实时决策：如果航班临时取消，它会立即为你推荐替代航班或交通方式，让你的旅行不中断。

传统的 LLM 只会给出购买机票、酒店的基本步骤，但 AI Agent 则可以自动为用户进行比价甚至直接下单，像一个全自动化的生活助手

AI Agent 应用场景

AI Agent 具备通过独立思考、调用工具逐步完成给定目标的能力。AI Agent 当前在 web2 领域已经规模化发展了一段时间。当然 AI Agent 在区块链网络、加密货币领域中也发挥着举足轻重的作用，他不仅可以执行智能合约、优化交易策略、分析市场数据等复杂的任务，还能够访问推文、拥有加密钱包来进行链上交易等操作。

如：原本链上发交易需要根据意图选钱包、充资产、跨链、签名、Swap 等一系列复杂操作，有了训练后的 Ai Agent，只需要签个名，其他步骤 AI 自动化执行完成并交付结果——交易助手 Agent

AI Agent 通常由机器学习模型驱动，能通过不断学习适应市场变化。

DeFi 投资管理：AI Agent 可以动态优化用户在 DeFi 协议中的资产配置。例如，在质押借贷平台中，它可以监控质押率和市场价格，自动调整借贷参数，避免清算风险。还可以根据用户的风险偏好推荐最佳收益率的流动性池。
自动交易与套利：在高频交易和跨平台套利方面，AI Agent 表现尤为出色。它能够实时分析价格差异，迅速执行低买高卖策略，同时降低人工操作中的延迟和失误。
NFT 市场分析与预测：通过解析 NFT 的历史交易数据、社交媒体讨论和项目热度，AI Agent 能预测某些 NFT 的未来价值，帮助用户抓住下一个爆款项目。
风险控制与信用评分：在去中心化借贷平台中，AI Agent 可以评估用户的信用风险，通过链上行为和过往记录生成精准的信用评分。这些评分为动态调整利率和 LTV（贷款价值比）提供了可靠依据。
链上数据洞察：区块链数据公开透明，但同时也极其庞大复杂。AI Agent 能够高效解析这些数据，生成可操作的洞察。例如，它可以分析钱包地址的行为模式，识别潜在的鲸鱼交易或市场操纵行为。

AI Agent 主要特征

它们的核心任务包括资产管理、交易策略优化、风险控制、数据分析等，涵盖了区块链技术的各个方面。

AI Agent 通常具备以下特性：

自适应能力：能够根据实时数据和市场变化调整策略，优化收益。
去中心化：结合区块链的透明性与抗篡改性，AI Agent 在无需信任的环境中运行。
高度智能化：集成了机器学习和自然语言处理等技术，能够从复杂的链上数据中提取洞察。
定制化能力：可以根据用户需求调整策略，实现个性化服务

AI Agent 数据

AI Agent 并不是才出现的赛道，Myshell、FLock.io 等项目都曾推出了定制 AI Agent 的功能。

应用型项目：AI Agent 应用

Bully ：说话毒舌的 BOT（通过对话来模拟智能和模仿人类行为。它们的工作不是解决问题，而是让人感觉自己足够个性化，人性化）

Simmi AI：帮忙发币

平台型项目：提供开发工具 / 环境

Myshell：提供了一个全面的 AI Agent 平台，用户能够创建、分享、个性化的 AI 代理。这些 Agent 能够提供陪伴，也能辅助工作提高效率。平台涵盖了多样化的 AI 代理风格，包括二次元和传统风格，交互形式涵盖音频、视频和文字。MyShell 特别之处在于聚合了包括 GPT 4 o、GPT 4、Claude 在内的多种现有模型，为用户提供了传统付费 AI Agent 的高级体验。此外，平台引入了类似 FT bonding curve 的交易系统，激励创作者开发高价值的 AI 模型，同时让用户有机会投资并共享收益。

FLock.io：FLock.io 是一个基于联邦学习技术（强调数据隐私的去中心化机器学习方法）的 AI 共创平台，它致力于解决 AI 赛道中的痛点，如公众参与度低、隐私保护不足，以及大公司对 AI 技术的垄断。该平台允许用户在保护隐私的同时贡献数据，推动 AI 技术的民主化和去中心化。

Virtuals Protocol（启动台）：Virtuals 是一个允许用户创建、部署和变现 AI 代理的平台，主要专注于游戏和娱乐领域的代理；提供类似 Shopify 的即插即用解决方案，让游戏和消费应用能轻松部署 AI 代理

Eliza（制作框架）：ELIZA 的核心是一个模块化架构，用于创建能够与用户和区块链系统无缝交互的 AI 智能体。

当前 AI Agent 市值达到 109.5 亿美元，占 AI 赛道项目总市值（441.8 亿美元）的 24.8%

AI Agent 面临挑战

根据前文的分析，AI Agent 的应用目前仍主要停留在“Demo”阶段，尚未广泛扩展到真实世界的应用场景中。现阶段，AI Agent 在加密领域的主要应用集中于以下几个方面：

AI 对话：如聊天机器人，用于与用户进行交互和提供信息服务。
构建个人知识库：用于学习和复现交易员的交易行为和策略。
资产发行：通过搭建工作流，利用 AI 技术实现相关资产的发行。

尽管这些应用展现了一定的潜力，但在实际应用中，AI Agent 仍存在明显的局限性。此外，市场讨论更多集中于 AI Agent Coin 和 AI Coin。观察这些市场中的 Agent 代币，可以发现其发展存在以下问题：

缺乏链上基础设施的深度利用：大多数 AI Agent 并未真正使用区块链的基础设施。
数据处理主要发生在链下：投喂数据、模型训练等关键过程均在链下完成，且结果输出未能上链。
实际用例匮乏：当前 AI Agent 代币的实际应用场景较少，仅停留在概念和投机阶段。

虽然如此，但这并不意味着 AI Agent 的发展前景不佳。相反，目前的情况可能是 AI Agent 技术和市场的早期“泡沫阶段”，随着技术成熟，其潜力将逐步释放。

当然 AI Agent 发展过程中所面临的有关技术和应用上的挑战也值得被关注：

数据隐私与安全：区块链的透明性它可以公开验证交易，增强系统的信任度。然而，这种透明性也会导致用户隐私的泄露，尤其是在链上存储和分析交易数据的场景中。例如，通过观察链上某个地址的交易行为，可以结合外部信息（如交易对手地址、交易时间等）推测出用户的真实身份。
模型偏差与准确性：AI 模型的预测能力依赖于高质量的数据，但区块链数据并不总是完整且可靠。例如，链上交易数据可能受到异常值或恶意操控的干扰，进而影响模型的判断。
智能合约漏洞：AI Agent 的高度自动化使得它对智能合约的安全性依赖极高。若存在漏洞的智能合约被部署后一旦被恶意利用，可能导致资产损失、数据篡改甚至平台信誉崩塌。
算力与成本问题：AI Agent 在区块链上的运行需要处理复杂的计算任务，特别是在零知识机器学习（ZKML）等场景中。随着隐私保护要求的增加，AI 的算力需求和成本问题也变得愈加突出。

AI Agent 叙事热潮

在探讨了当前 AI Agent 的挑战后，不难看出，尽管技术与应用还处于初级阶段，但其背后的叙事热潮却在逐步引导区块链生态向新的方向演进，带动着其他板块的热度，如：

Chain Abstraction（链抽象）：AI Agent 之间的交互天然会适应“多链”环境，链抽象这种统一同 / 异构链交互环境，构建统一账户余额，任意 Gas，无桥接等抽象层会成为 AI Agent 无缝衔接交互的重要“中间件”协议标准
zkVM（ZK 虚拟机）：AI Agent 在处理敏感数据或增强链间信任时，需要构建一套可验证性和隐私性执行环境，以确保低运算损耗下实现通信可信性，zkVM 这种轻量化、通用性、模块化的虚拟机底层会成为必选项
intent-Centric（意图为中心）：AI Agent 作为输入或输出端，中间需要一个复杂且可编程的复杂 Solver 执行网络作为支撑，理解用户的复杂意图并转化为具体的执行操作，进而推动新型智能交易范式的升级，为 Mass Adoption 的到来做铺垫；

AI Agent 未来愿景

随着技术的成熟和生态的完善，AI Agent 将不再局限于概念性探索，而是逐渐向更实际、更开放的方向迈进。

去中心化与开放协作：AI Agent 将进一步集成更多链上和链下数据，打破数据孤岛，实现跨链互操作性。在开放标准的前提下，构建一个能够跨越协议和链的去中心化协作网络，让各类智能体在无边界的环境中自由运作。
Web3 与 AI 的深度融合：通过结合去中心化身份（DID）、隐私计算，AI Agent 可提供更加个性化和隐私友好的服务。
金融扩展应用：AI Agent 落地应用，如财务预测、供应链优化，将为区块链技术拓展更多商业场景。

总结

AI Agent 的出现，不仅推动了区块链技术的智能化，还赋予了加密生态更多的可能性。但当前阶段，AI Agent 在加密领域的应用尚未完全落地，代币应用场景较为有限，更多停留在市场概念层面。

然而，随着技术的进一步发展和生态的逐步完善，它让普通用户能够更轻松地参与到复杂的 DeFi 和 NFT 市场，同时推动整个行业走向高效、安全、透明的新高度，有望在隐私保护、智能化交易和去中心化应用等领域释放更大的潜能

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