Von Dialogassistenten zu intelligenten Ausführungen, wie wird der AI-Agent den nächsten Schritt meistern?

Bittensor erlebt eine neue Runde der Nachfrage aufsteigen, Virtuals und ElizaOS sind ebenfalls wert, gefolgt zu werden.

Originaltitel: AI-Agenten-Trends: Über AI Slop Bots hinaus

Verfasst von: 0xJeff（@Defi0xJeff）

Übersetzung: Asher（@Asher_ 0210 ）

Mit der zunehmenden Unsicherheit der globalen Wirtschaft bleibt die Marktm Stimmung weiterhin gedämpft, während Web3 AI nach wie vor eine der am stärksten aufsteigenden Wachstumsbereiche ist.

Die schnelle Förderung von KI-Innovationen (wie die Strategien von Technologieriesen wie OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Nvidia und Alibaba) hat ein sehr hohes Maß an folgen aufrechterhalten.

Derzeit ist die Gesamtkapitalisierung des AI-Sektors nach dem Rückgang auf 4 Milliarden Dollar im März kürzlich auf 6 Milliarden Dollar gestiegen. Trotz des Drucks auf das gesamte Marktumfeld gibt es weiterhin Teams, die unermüdlich nach AI-Agent-Szenarien suchen, die für das Krypto-Ökosystem geeignet sind. Von den anfänglich überflutenden dialogorientierten AI-Assistenten bis hin zu den heutigen Lösungen, die sich stärker auf die Lösung realer Probleme konzentrieren, sind einige neue Trends aufgetaucht:

• Sportanalyse und automatisches Wetten: AI Agent analysiert die Spieldaten in Echtzeit und trifft eigenständig Wettentscheidungen;
• Handelsunterstützung und -ausführung: Der intelligente, unterstützende KI-Agent kann Markttrends analysieren und komplexe Transaktionen ausführen;
• DeFi Ertragsoptimierung: Das Agentursystem kann die Kreditvergabe-Strategie für Stablecoins in Echtzeit anpassen, um die Rendite zu optimieren.

DeFAI’s Transformation: Von der Abstraktionsebene zur „Alpha Discovery-Ebene“

Anfang dieses Jahres bestand ein beliebter Trend in DeFAI darin, Schnittstellen im ChatGPT-Stil zu erstellen, die als Schicht für die Interaktion der Nutzer mit DeFi-Protokollen dienen. Die Praxis hat jedoch gezeigt, dass die bloße Bereitstellung eines Conversational Interface nicht zu einer guten User Experience führt. Das Problem besteht darin, dass die meisten Teams nicht genug in die “Inferenzschicht” (Verständnis der Benutzerabsicht) und die “Ausführungsschicht” (Optimierung des Ausführungspfads) investieren, was dazu führt, dass sich der KI-Agent bei der Bereitstellung von Richtlinienempfehlungen immer noch auf das zusätzliche Urteilsvermögen des Benutzers verlässt. Anstatt beispielsweise einen KI-Agenten zu verwenden, um den optimalen Transaktionspfad auszuwählen, können Sie bewährte Tools wie Defillama Aggregator, Crossing oder Pendle direkt verwenden.

Daher wandeln sich viele Projekte in die “Alpha-Entdeckungsschicht”, um den Nutzern zu helfen, die wertvollsten Informationen auf dem Markt zu entdecken. In einem informationsarmen Marktumfeld ist es entscheidend, die besten “Goldgräberpunkte” zu finden. Zum Beispiel:

• On-Chain-Datenanalyse: Verfolgen von Smart Wallets, Fondsströmen, um führende Signale zu erhalten;
• Soziale Plattform Information Mining: Analyse der beliebten Themen auf X, Telegram, Discord, um Trends zu erfassen;
• Hochwertiges Risikomanagement: wie GigabrainGG, bietet institutionelle Handelsignale an.

Derzeit ist noch nicht klar, ob vorhandene AI-Agenten in der Lage sind, stabil überdurchschnittliches Alpha zu liefern, aber einige frühe Ergebnisse zeigen bereits Wert.

Multimodaler / Multikanal AI-Agent

Die traditionelle ChatGPT-Interaktionsweise ist nicht für alle Szenarien geeignet. Der Web3 AI Agent erforscht neue Interaktionsmethoden, um sich natürlicher in die täglichen Arbeitsabläufe der Benutzer zu integrieren.

• Direkte Interaktion über die X-Plattform: Die Krypto-Community ist hauptsächlich auf der X-Plattform aktiv, daher bieten Agenten wie Clanker und Bankr direkt über die X-Plattform Dienstleistungen an, um den Benutzerprozess zu vereinfachen;
• Discord-Sprachbefehle: AgentTank ermöglicht es Benutzern, AI direkt über Sprache in Discord zu steuern, um On-Chain-Aufgaben auszuführen und eine effizientere Zusammenarbeit zu erreichen;
• Web3 Browsing und Ausführung: Da viele Krypto-Websites keine API anbieten, kann der Computer Use Agent menschliche Operationen simulieren, automatisch zwischen verschiedenen Websites navigieren, Daten abrufen und Transaktionen ausführen.

Diese Art von multimodalem / multikanaligem KI-Agenten definiert das Benutzererlebnis von Web3 neu und lässt KI wirklich Teil des Handels- und Forschungsprozesses werden.

Virtuals：Kernplattform der AI Agent-Ökologie

Die Tokenisierungsplattform von Virtuals AI Agent läuft seit 6 Monaten. Obwohl der gesamte Marktwert des Ökosystems aufgrund von Marktschwankungen gesunken ist, ist die Anzahl der Agenten von 50 auf 716 aufgestiegen und bleibt damit führend im Bereich AI Agent. Derzeit sind die aktivsten Anwendungsfälle auf Virtuals:

• GambleFAI: wie Billy Bets, hat im AI Glücksspielmarkt hervorragende Leistungen gezeigt und sogar die Top Acht im ProphetX Vorhersagewettbewerb erreicht, mit einer ROI von bis zu 30%;
• Sportanalyse: Wie HeyTracyAI, bietet KI-gesteuerte Analysen und Kommentare für NBA-Spiele;
• Roboter und verkörperte KI: SAM fördert die Entwicklung von verkörperter KI mit dem Ziel, ein dezentrales KI-Computing-Ökosystem ähnlich wie Bittensor aufzubauen;
• Alpha entdeckt: Wie aixbt und Acolyt, konzentrieren sich auf die On-Chain-Datenanalyse und die Bereitstellung von Handelssignalen.

Virtuals entwickelt weiterhin das Agent Commerce Protocol (ACP), das darauf abzielt, dass AI-Agenten zusammenarbeiten, um effizientere Wirtschaftssysteme zu schaffen. Die beiden frühesten Anwendungsfälle könnten Agenten-Hedgefonds und Agenten-Medienzentren sein.

Bittensor als AI-Infrastruktur

Bittensor, dessen Token Tao ist, erlebt eine neue Runde der Nachfrage aufsteigen. Zuvor nutzten viele Benutzer TAO nur für das Staken im Root Network, doch heute sind mehr Menschen bereit, TAO in die Token bestimmter Subnetze (Subnet) zu investieren, um spezifische KI-Anwendungen zu unterstützen.

• Das im Februar eingeführte dTAO-Modell: Die TAO-Inflationsverteilung wird vom Markt bestimmt und nicht von den Gewichtungen der Validatoren. Das bedeutet, dass hoch bewertete Subnetze, die vom Markt anerkannt werden, mehr TAO-Anreize erhalten;
• Tatsächlicher Anwendungsaufstieg: Subnetze wie SN6, 41, 44 unterstützen Verbrauchs-AI-Agenten wie Billy Bets, DKING usw. und erweitern die tatsächlichen Anwendungsfälle von Bittensor.

ElizaOS V2 Version und neue Launchpad Plattform Autofun

ElizaOS ist nach wie vor eines der beliebtesten AI-Agent-Entwicklungsframeworks. Kürzlich steht die Veröffentlichung seiner V2-Version bevor, während die neue Launchpad-Plattform Autofun in zwei Wochen online gehen wird. Es gibt bereits 15 Projekte, die bereit sind, dem Ökosystem zu folgen.

• ElizaOS Status: Derzeit gibt es 15,3k GitHub Stars, 5k Forks, und die Marktbeeinflussung wächst kontinuierlich.
• Probleme des Finanzmanagements von AI-Agenten: Sentient hat kürzlich eine Studie veröffentlicht, die Sicherheitslücken im Finanzmanagement von AI-Agenten wie ElizaOS aufdeckt, was auch die Notwendigkeit stärkerer Sicherheitsmaßnahmen in diesem Bereich verdeutlicht.

Trotz der Herausforderungen wächst das Ökosystem von ElizaOS weiterhin schnell, und das dezentrale GPU-Hosting-Angebot Comput3 AI wird ebenfalls auf der Autofun-Plattform seine Premiere feiern.

Zusammenfassung

Der AI-Agent ist nach wie vor einer der vielversprechendsten Bereiche von Web3. Er vereint nicht nur Innovationen von AI und Krypto, sondern könnte auch die Produktivität und Arbeitsweise der gesamten Branche neu gestalten. Von AI-Handelsassistenten bis hin zur plattformübergreifenden Informationsbeschaffung, von Ertragsoptimierung bis hin zur automatischen Ausführung, bringt AI ein neues Paradigma für Web3.

All dies ist wie der Internet-Hype der 1990er Jahre, aber in größerem Maßstab und mit tiefgreifenderen Auswirkungen. Für frühe Teilnehmer ist jetzt die beste Zeit für den Einstieg.