Wie wird der AI-Agent den nächsten Schritt vom Dialogassistenten zur intelligenten Ausführung meistern?

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

Originalautor: 0xJeff (@Defi0xJeff)

Übersetzung: Asher (**@Asher_ 0210 ）

Mit der zunehmenden Unsicherheit der globalen Wirtschaft bleibt die Marktentwicklung weiterhin schwach, während Web3 AI nach wie vor eines der am stärksten reflektierenden Wachstumsfelder ist. Der rasante Fortschritt in der KI-Innovation (wie die Strategien von Technologie-Giganten wie OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Nvidia, Alibaba usw.) sorgt für anhaltend hohe Aufmerksamkeit.

Derzeit ist die Gesamtmarktkapitalisierung des AI-Sektors nach einem Rückgang auf 4 Milliarden USD im März kürzlich auf 6 Milliarden USD gestiegen. Trotz des angespannten Gesamtmarktumfelds gibt es weiterhin Teams, die die Erkundung von AI-Agent-Szenarien für das Krypto-Ökosystem vorantreiben. Von den frühzeitig überflutenden dialogorientierten AI-Assistenten bis hin zu den heutigen, die sich stärker auf die Lösung praktischer Probleme konzentrieren, sind einige neue Trends aufgetaucht:

• Sportanalyse und automatisches Wetten: Der AI-Agent analysiert Echtzeit-Daten zu Veranstaltungen und trifft autonome Wettentscheidungen;
• Handelsassistenz und -ausführung: Ein intelligenter, unterstützender 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: From Abstract Layer to “Alpha Discovery Layer”

In diesem Jahr war ein heißer Trend bei DeFAI der Aufbau von ChatGPT-ähnlichen Schnittstellen als Interaktionsschicht zwischen Nutzern und DeFi-Protokollen. Praktische Erfahrungen haben jedoch gezeigt, dass es nicht ausreicht, nur eine Gesprächsschnittstelle anzubieten, um ein gutes Benutzererlebnis zu gewährleisten. Das Problem liegt darin, dass die meisten Teams nicht genügend in die „Schicht der Schlussfolgerung“ (Verstehen der Nutzerabsichten) und die „Ausführungsschicht“ (Optimierung der Ausführungswege) investieren, was dazu führt, dass der KI-Agent bei der Bereitstellung von Strategieempfehlungen weiterhin auf zusätzliche Urteile der Nutzer angewiesen ist. Zum Beispiel ist es besser, auf etablierte Werkzeuge wie Defillama Aggregator, Across oder Pendle zurückzugreifen, anstatt den KI-Agenten zur Auswahl des optimalen Handelswegs zu verwenden.

Daher wandeln sich viele Projekte hin zur “Alpha Discovery Layer”, die den Nutzern hilft, die wertvollsten Informationen auf dem Markt zu entdecken. In einem informationsknappen Marktumfeld ist es entscheidend, die besten “Goldgräber-Punkte” zu finden. Zum Beispiel:

• On-Chain-Datenanalyse: Verfolgen von Smart Wallets, Fondsströmen, erhalten von führenden Signalen;
• Informationsabbau auf sozialen Plattformen: Analyse der beliebten Themen auf X, Telegram und Discord, um Trends zu erfassen;
• High-End-Risikomanagement: wie GigabrainGG, bietet institutionelle Handelsignale.

Derzeit ist noch nicht sicher, ob bestehende KI-Agenten stabil übermäßigen Alpha liefern können, aber einige frühe Ergebnisse beginnen, Wert zu zeigen.

Multimodale/Multikanal KI-Agent

Traditionelle ChatGPT-Stil-Interaktionsmethoden sind nicht für alle Szenarien geeignet. Der Web3 AI-Agent untersucht neue Interaktionsmethoden, um sich natürlicher in den Arbeitsablauf der Benutzer zu integrieren.

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

Diese Art von multimodalen/multikanal AI-Agenten definiert die Benutzererfahrung von Web3 neu und lässt KI wirklich Teil des Handels- und Forschungsprozesses werden.

Virtuelle: Die Kernplattform des AI-Agent-Ökosystems

Die Tokenisierungsplattform von Virtuals für AI-Agenten läuft seit 6 Monaten. Obwohl der Gesamtmarktwert des Ökosystems aufgrund von Marktschwankungen gesunken ist, ist die Anzahl der Agenten von 50 auf 716 gestiegen und bleibt damit der führende Anbieter im Bereich der AI-Agenten. Derzeit gehören die aktivsten Anwendungsfälle auf Virtuals dazu:

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

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

Bittensor als KI-Infrastruktur

Bittensor, dessen Token Tao ist, erlebt eine neue Welle der Nachfrage. Zuvor haben viele Benutzer TAO nur für das Staking im Root Network verwendet, während heute immer mehr bereit sind, TAO in die Token bestimmter Subnetze (Subnetz) zu investieren, um spezifische KI-Anwendungen zu unterstützen.

• Das im Februar eingeführte dTAO-Modell: Die TAO-Inflationsverteilung wird vom Markt und nicht von der Gewichtung der Validatoren bestimmt. Das bedeutet, dass hochbewertete Subnetze, die vom Markt anerkannt werden, mehr TAO-Anreize erhalten;
• Wachstum der praktischen Anwendungen: Subnetze wie SN6, 41, 44 unterstützen Verbrauchs-KI-Agenten wie Billy Bets, DKING usw. und erweitern die praktischen Anwendungsszenarien von Bittensor.

ElizaOS V2 Version und neue Launchpad Plattform Autofun

ElizaOS war schon immer eines der beliebtesten Frameworks für die Entwicklung von KI-Agenten, mit seiner jüngsten V2-Version und der neuen Launchpad-Plattform Autofun, die in zwei Wochen live geht, mit 15 Projekten, die bereit sind, dem Ökosystem beizutreten. **

• ElizaOS Status: Aktuell gibt es 15,3k GitHub Stars, 5k Forks, und der Einfluss auf dem Markt wächst stetig.
• Finanzmanagementprobleme von AI-Agenten: Sentient hat kürzlich eine Studie veröffentlicht, die Sicherheitsanfälligkeiten bei AI-Agenten wie ElizaOS im Bereich des Finanzmanagements aufdeckt, was auch die Notwendigkeit stärkeren Sicherheitsmaßnahmen in diesem Bereich verdeutlicht.

Trotz der Herausforderungen wächst das Ökosystem von ElizaOS weiterhin schnell, und die dezentrale GPU-Hosting-Lösung Comput3 AI wird ebenfalls auf der Autofun-Plattform erstmals vorgestellt.

Zusammenfassung

AI-Agent ist nach wie vor eines der vielversprechendsten Felder im Web3. Es vereint nicht nur Innovationen aus der KI und der Kryptowährung, sondern könnte auch die Produktivität und Arbeitsweise der gesamten Branche neu gestalten. Von KI-Handelsassistenten über plattformübergreifende Informationsbeschaffung bis hin zu Ertragsoptimierung und automatischer Ausführung bringt KI ein neues Paradigma in das Web3.

All dies ist wie die Internetwelle der 1990er Jahre, aber in größerem Maßstab und mit weitreichenderen Auswirkungen. Für Frühinvestoren ist jetzt der beste Zeitpunkt, um einzusteigen.