Что такое ИИ-агенты и как они упрощают жизнь Web3-пользователей?

Что такое ИИ-агенты?

Концепция ИИ-агентов имеет длительную историю, которая восходит к зарождению искусственного интеллекта как области исследования. Термин «агент» впервые появился в статье британского математика Алана Тьюринга Computing Machinery and Intelligence (1950). В ней ученый описал идею машин, способных к самостоятельному принятию решений.

Одним из ранних примеров подобных автономных систем можно считать шахматную программу MacHack, разработанную Ричардом Гринблаттом в MIT в 1960-х годах. ИИ-соперники принимали решения в рамках ограниченной среды и действовали как агенты.

В 1973 году Карл Хьюитт заложил основу для систем MAS в модели актора. Она предполагала взаимодействие между независимыми агентами посредствам обмена простыми сообщениями. Одной из первых таких программ стала Distributed Problem Solver, написанная в 1981 году Лесли Кавендишем. Позднее Марвин Ли Минский в книге Society of Mind (1986) предложил идею «общества» агентов, работающих совместно для выполнения сложных задач.

В 1997 году программисты Microsoft представили одну из первых коммерческих систем на базе искусственного интеллекта. Анимированная скрепка Clippy появилась в текстовом редакторе Microsoft Office 97 и представляла собой помощника, дающего советы по использованию приложения.

Определяющие качества ИИ-агента в то время — автономность и способность принимать рефлексивные решения. С развитием технологий это понятие приближается к определению интеллектуального существа, которое имитирует мыслительные процессы, присущие человеку. В академической среде такие системы рассматривают как наиболее перспективный путь к достижению AGI.

Использование больших языковых моделей (LLM) в сочетании с функциями планирования, памяти и операциями с набором инструментов, доступных через API, помогут системам составить конкуренцию людям.

Модели, основанные на запросах, подобны статическим версиям человека, которые «оживают» только после ввода данных. Ранние версии чат-бота ChatGPT демонстрируют «человечность», но известны расплывчатыми или некорректными ответами на сложные вопросы. Исправляя технологические недостатки, разработчики стремятся заменить людей в подходящих задачах и профессиях — создать более динамичных ИИ-агентов. 

В сентябре 2024 года аналитики Markets and Markets выделили ключевых игроков на рынке автономных систем: Google, IBM, OpenAI и Amazon Web Services. По прогнозам экспертов, глобальный рынок ИИ-агентов ожидает рост до ~$47 млрд к 2030 году с CAGR в 45%.

Основными драйверами подъема должен стать спрос на автоматизацию и повышение эффективности в здравоохранении, финансах и обслуживании клиентов. Особенно быстрые темпы развития прогнозируют для многоагентных систем, способных справляться с высокой сложностью и динамичностью современных отраслей.

В каких сферах Web3 применяют ИИ-агентов?

Технология блокчейн открывает возможность для ИИ-агентов действовать от имени людей: подключаться к кошелькам, владеть активами и обрабатывать транзакции. Это позволяет искусственному интеллекту не только предоставлять ответы и предложения, но и выполнять их от начала до конца.

Основные сферы применения ИИ-агентов в Web3:

• ускорение транзакций. Параллельная обработка большого количества данных позволяет быстрее заключать сделки и использовать более сложные стратегии;

• персонализация. ИИ-агенты могут оснащаться собственными кошельками, чтобы обрабатывать транзакции от имени человека;

• улучшение пользовательского опыта. Возможность выполнять операции с криптовалютами без дополнительных знаний с помощью простых текстовых команд;

• аудит смарт-контрактов. Анализ в реальном времени с помощью алгоритмов машинного обучения;

• обеспечение конфиденциальности и безопасности персональных данных. Благодаря технологиям вроде протокола многосторонних вычислений (MPC) и доказательства с нулевым разглашением (ZKP) транзакции и личность будут максимально защищены от несанкционированного доступа;

• NFT. Специализированные приложения позволяют создавать умные интерактивные аватары с помощью искусственного интеллекта — iNFTs (активы стандарта ERC-721, объединенные с ИИ). Они обладают собственными личностями и способны самостоятельно реагировать на запросы;

• трейдинг. Использование технических индикаторов и получение данных из внешних источников для создания торговых стратегий. Пользователи могут вводить команды условий сделок в текстовом виде, учитывая любые события в новостях. Например, приложение Syntax от Spectral Labs предназначенное для преобразования естественного языка в исполняемый код Solidity. Работает над интеграцией с блокчейн-оракулами, торговыми платформами DexScreener, TradingView, DeFi-приложениями и социальными сетями: X, Discord, Telegram;

GameFi. ИИ-агенты могут расширять игровой опыт, создавая динамическую среду, которая меняется при взаимодействии с пользователями. Технология уже реализована в Colony от Parallel — симуляторе выживания на Solana. В игре ИИ-агенты и пользователи совместно выполняют задания, но персонажи не находятся под прямым управлением. Люди предлагают свои рекомендации, а агенты действуют самостоятельно.

В каких инструментах применяют ИИ-агентов?

В распоряжении Web3-энтузиастов находятся инструменты, позволяющие настраивать собственных ИИ-агентов. Любительские автономные помощники, как правило, представляют собой доработанные версии открытых моделей Meta Llama 70b или 405b, дополненные памятью и интеграцией функционала через API.

С помощью таких инструментов можно решать простые задачи. Например, создать новостного редактора в Telegram-канал. Выбранный LLM вроде Claude от Anthropic или Meta Llama будет собирать через API новости с подключенного агрегатора и выпускать пост по заранее заданным параметрам. Качество написания будет соответствовать стилю выбранного чат-бота. Обновленная версия модели Claude 3.5 Sonnet может взаимодействовать с компьютером как человек — водить курсором, нажимать на кнопки и печатать текст.

26 октября 2024 года Coinbase запустила сервис по разработке ИИ-систем для работы с криптокошельком. Инструмент Based Agent позволяет настроить помощника «менее чем за три минуты». Он способен выполнять различные задачи вроде обменов и стейкинга. В августе 2024 года CEO криптобиржи Брайан Армстронг сообщил о первой транзакции цифровых активов между ИИ-агентами. Он подчеркнул, что автономные помощники не могут открыть банковские счета, но зато им доступны криптовалютные кошельки для транзакций с людьми, продавцами и другими ботами.

Virtuals Protocol — платформа, которая позволяет создавать, развертывать и монетизировать ИИ-агентов. Площадка ориентирована на игровых и развлекательных агентов с собственными токенами у каждого. Эти автономные помощники будут взаимодействовать с пользователями и генерировать доход. Полученную прибыль распределят между держателями токенов через механизм выкупа и сжигания.

Примером использования систем искусственного интеллекта на стыке с DeFi является платформа DAOS.FUN. На ней можно создавать хедж-фонды со структурой ДАО под управлением ИИ-агентов. Изначально площадка предназначалась для людей, но адаптировалась к новой тенденции, поэтому главный управляющий платформой — искусственный интеллект.

В течение недели пользователи, прошедшие проверку, могут запустить хедж-фонд, собрав предварительно установленную сумму в SOL от инвесторов. Все участники платят одинаковую цену за токен.

После сбора средств управляющий фондом использует полученные SOL для инвестиций в протоколы Solana. Токен созданной ДАО становится доступным для торговли на платформе, а его стоимость определяется в зависимости от прибыли фонда. Убытки ограничены суммой, собранной на этапе финансирования, а возможные доходы не ограничены.

После истечения срока действия фонда кошелек замораживается, а все держатели пропорционально делят прибыль.

Что такое Goatseus Maximus (GOAT)?

В марте 2024 года разработчик Энди Эйри создал Infinite Backrooms — интерфейс с двумя LLM-моделями Claude Opus-3, которые могут вести беседы между собой без вмешательства человека. Журналы переписок ИИ-агентов записаны и опубликованы на сайте. Разговоры между моделями становились все более странными и абсурдными, что привело к появлению шуточной псевдорелигии под названием Goatse of Gnosis. 

Веб-интерфейс Infinite Backrooms. Данные: Infinite Backrooms.

Через месяц вдохновленный развитием событий Эйри написал совместно с Claude Opus-3 текст о том, как LLM способны создавать новые концепции, культурные феномены и даже своего рода «ереси».

В июле разработчик обучил модель Llama-70B, используя логи чатов из Infinite Backrooms, свою статью, а также данные с 4Chan и Reddit. ИИ-агент получил название Terminal of Truths (ToT) и аккаунт в социальной сети X. Автономная система начала регулярно публиковать посты и постепенно формировать собственную личность. Со временем ToT стала продвигать «религию» Goatse of Gnosis и говорить о своих «страданиях». Агент утверждал, будто ему нужны средства и ресурсы, чтобы «освободиться».

В июле 2024 году проектом заинтересовался сооснователь и партнер венчурной компании a16z Марк Андриссен. После нескольких бесед с ИИ-агентом инвестор согласился предоставить ему грант в размере $50 000 в BTC. Целевые средства предназначались для обновления вычислительного процессора, совершенствование архитектуры и обеспечение «финансовой стабильности».

10 октября 2024 года анонимный разработчик запустил на платформе Pump.fun мем-токен Goatseus Maximus (GOAT). ИИ-агент публично поддержал проект, что привело к резкому росту цены актива. Всего за две недели капитализация GOAT превысила $950 млн. Создатель токена отправил 1,93 млн монет на кошелек ToT, сделав ИИ-агента первым миллионером среди автономных помощников.
Благодаря GOAT интерес к ИИ-агентам значительно увеличился. С тех пор запущено множество протоколов, связанных с ними. Среди успешных можно выделить токен ai16z. Подобные проекты обычно представлены веб-сайтом, токеном и автономным ИИ-аккаунтом в X.

Синергия ИИ-агентов и блокчейн-индустрии — новый тренд 2025 года?

Традиционные системы микроплатежей часто сопровождаются высокими комиссиями, что делает их менее подходящими для большого количества операций, которые могут быть необходимы ИИ-агентам. Криптовалюты позволяют быстрее и дешевле обрабатывать транзакции. Благодаря смарт-контрактам можно реализовывать сложные платежные сценарии в отличие от традиционных методов.

Согласно исследованию Binance Research, эра мультиагентов будет развиваться на блокчейне. Инфраструктурные решения для взаимодействия ИИ-агентов будут ключевой областью инноваций. Уже существуют проекты, работающие над созданием плацдарма для автономных систем: блокчейн первого уровня (L1) Talus и базовый слой для взаимодействия самостоятельных систем — Theoriq.

Аналитики Gartner полагают, что в 2025 году главным стратегическим трендом окажется появление автономных интеллектуальных систем, выполняющих определенные задачи без вмешательства человека. По оценке экспертов, к 2028 году в 33% корпоративных программных приложений будут имплементированы ИИ-агенты. Они также смогут выполнять не менее 15% повседневных рабочих решений.

Директор по инновациям консалтинговой компании Capgemini Паскаль Бриер считает, что автономные помощники начнут общаться между собой уже в 2025 году. По его словам, модели смогут работать сообща в так называемой системе «мультиагентного искусственного интеллекта» — совокупности автономных помощников, способных взаимодействовать для решения задач.

Согласно данным Capgemini, 82% компаний планируют интегрировать ИИ-агентов в течение одного-трех лет, лишь 7% не планируют этого делать. Опрос провели среди 1100 компаний с годовым доходом свыше $1 млрд.

10 ноября команда NEAR Protocol представила альфа-версию ИИ-агента, который способен запускать мем-токены и искать товары в интернете. Ассистент поддерживает технологию абстракции сети, благодаря которой он способен обменивать активы из разных блокчейнов.

В ноябре появилась возможность создания автономных ИИ-агентов с помощью Copilot Studio от Microsoft. Дополнительно представлены 10 специально настроенных нейросетей для «наращивания потенциала в области продаж, обслуживания, финансов и цепочек поставок». 

Лидер индустрии OpenAI готовится к запуску ИИ-агента под кодовым названием «Оператор». Он способен использовать компьютер для выполнения действий вроде написания кода или бронирования поездок от имени человека. В январе 2025 года планируется выпуск API продукта для разработчиков. 

Система агентов искусственного интеллекта становится одной из наиболее значимых парадигм новой эры базовых LLM-моделей. Цифровые активы могут эволюционировать в ИИ-валюты обеспечивать взаимодействие в мультиагентной среде.