Hướng dẫn nhập môn lĩnh vực AI Agent: Phân tích sự kết hợp giữa AI và mã hóa

Tốc độ phát triển của AI đang gia tăng, tương lai rất có thể là một thế giới do AI dẫn dắt. Nếu thêm một yếu tố cốt lõi nữa, thì không nghi ngờ gì đó là một thế giới kết hợp giữa AI và mã hóa.

Hiện tại, AI đã bước vào một giai đoạn mới: AI Agent. Dù từ không gian tưởng tượng hay các tình huống ứng dụng thực tế, AI Agent đều xứng đáng để chúng ta mong đợi.

Chiếc xe lửa của thời đại đang tiến về phía trước với tốc độ nhanh chóng, chúng ta cần tận dụng thời gian để theo kịp chuyến tàu này.

Gần đây, tôi cũng đang không ngừng học hỏi kiến thức liên quan đến AI Agent. Bài viết này ghi lại con đường học tập của tôi, hy vọng có thể giúp mọi người dễ dàng hơn khi bước vào lĩnh vực AI Agent.

Đây là bài viết đầu tiên trong loạt hướng dẫn nhập môn về đường đua AI Agent, nhằm giúp mọi người xây dựng nhận thức tổng thể và hiểu biết theo khung. Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ tiếp tục khám phá sâu hơn lĩnh vực này, không ngừng nâng cao bản thân, nắm bắt cơ hội do làn sóng AI mang lại.

AI Agent là gì?

Hãy để chúng ta gác lại những khái niệm phức tạp và so sánh trực tiếp sự khác biệt giữa AI Agent và các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có (như ChatGPT).

Hiện nay, các mô hình ngôn ngữ lớn hơn giống như một "công cụ tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên" mạnh mẽ, có khả năng trả lời câu hỏi, cung cấp gợi ý nhưng không thể thực sự chủ động đưa ra quyết định và thực hiện hành động.

Khả năng của AI Agent vượt xa phạm vi của các mô hình lớn hiện có, không còn bị giới hạn trong "xử lý dữ liệu", mà có thể hoàn thành vòng khép kín đầy đủ từ "nhận thức" đến "hành động".

Một ví dụ trực quan: Nếu bạn hỏi ChatGPT cách đầu tư mã hóa, nó sẽ đưa ra cho bạn một loạt các gợi ý. Nhưng AI Agent có khả năng theo dõi thông tin thị trường toàn cầu theo thời gian thực, điều chỉnh danh mục đầu tư một cách linh hoạt để tối đa hóa lợi nhuận.

Từ đó, chúng ta có thể đưa ra một định nghĩa cho AI Agent: AI Agent là một thực thể phần mềm dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, có khả năng thực hiện nhiệm vụ một cách tự chủ hoặc bán tự chủ, đưa ra quyết định và tương tác với con người hoặc các hệ thống khác.

Điểm khác biệt cốt lõi ở đây chính là: hành động tự chủ.

AI Agent cụ thể là làm thế nào để thực hiện hành động tự chủ?

Thông qua AI, có thể chuyển đổi các logic phức tạp thành các điều kiện chính xác (trả về True hoặc False theo ngữ cảnh), sau đó có thể tích hợp liền mạch vào các tình huống kinh doanh.

Đầu tiên là phân tích ý định: AI sẽ thông qua việc phân tích các từ gợi ý và ngữ cảnh của người dùng để hiểu người dùng muốn làm gì. Nó không chỉ xem người dùng đã nói gì mà còn xem xét lịch sử sử dụng trước đó và tình huống cụ thể, sau đó chuyển những nhu cầu này thành các lệnh chương trình cụ thể.

Thứ hai là hỗ trợ đánh giá: AI giống như một trợ lý thông minh, có thể biến những vấn đề phức tạp mà con người khó xử lý thành những câu trả lời đơn giản có hoặc không, hoặc một vài lựa chọn cố định sau khi phân tích. Điều này không chỉ giúp quyết định trở nên chính xác và hiệu quả hơn, mà còn có thể phối hợp tốt với các hệ thống kinh doanh hiện có.

Theo mức độ tự hành động, AI Agent có thể được chia thành hai loại:

Một loại là AI Agent tương đương với trợ lý cá nhân, có thể hỗ trợ người dùng xử lý một số công việc.

Một loại khác tiến xa hơn, AI Agent tự nó là một cá thể độc lập, có danh tính hoặc thương hiệu riêng, cung cấp dịch vụ cho nhiều người dùng.

Nói tóm lại, AI Agent có thể được coi là giai đoạn phát triển tiếp theo của mô hình lớn và là một hình thức sản phẩm mới, AI Agent có không gian tưởng tượng rất lớn.

Mối quan hệ giữa AI Agent và mã hóa

AI và mã hóa không hoàn toàn tách rời, hai lĩnh vực này có thể hòa nhập với nhau.

Điều quan trọng hơn là AI Agent của Web2 và AI Agent của Web3 không giống nhau.

AI Agent Web3 là một AI Agent cao cấp hơn và hoàn thiện hơn, có thể được gọi bằng một cái tên khác: Crypto AI Agent.

Nhờ vào khả năng của công nghệ mã hóa, AI Agent đã có thêm nhiều tính năng:

phi tập trung

Kết hợp với công nghệ mã hóa, hoạt động, lưu trữ dữ liệu và quá trình ra quyết định của AI Agent trở nên minh bạch hơn và không bị kiểm soát bởi một thực thể duy nhất.

Các đại lý Web2 AI này thường được kiểm soát bởi các công ty hoặc nền tảng tập trung, dữ liệu và quy trình ra quyết định đều tập trung trong tay một hoặc một vài thực thể.

Một khi một AI Agent cung cấp dịch vụ ra bên ngoài, sẽ có vấn đề về niềm tin, vì vậy AI Agent cần một môi trường vận hành hoặc xác minh được cung cấp bởi blockchain.

AI Agent cũng cần có cách sử dụng không rào cản, dữ liệu công khai minh bạch, kết nối lẫn nhau và phi tập trung.

cơ chế khuyến khích

Đây là sức mạnh nhất của công nghệ mã hóa, thông qua mô hình kinh tế token, cung cấp một cơ chế khuyến khích trực tiếp cho các nhà phát triển và người dùng tham gia và đóng góp.

Web2 AI Agent chủ yếu dựa vào các mô hình kinh doanh truyền thống, chẳng hạn như doanh thu quảng cáo hoặc dịch vụ đăng ký để duy trì hoạt động.

Các nhóm khởi nghiệp hoặc công ty Web2, làm rất lâu cũng không thể có lợi nhuận, và cũng rất khó để huy động vốn; nhưng khi đến Web3, thông qua việc phát hành coin, có thể trực tiếp nhận được dòng tiền, hỗ trợ cho sự phát triển của dự án, chẳng hạn như việc sử dụng AI Agent cần phải thanh toán bằng mã hóa.

Nền kinh tế thị trường tự do có thể tạo ra nhiều đổi mới hơn.

sự sống vĩnh cửu thật sự

Có được hợp đồng thông minh, AI Agent thực sự đã đạt được "sự bất tử".

Chỉ cần hợp đồng thông minh được triển khai trên blockchain, AI Agent có thể tự động hoạt động theo các quy tắc của nó, lý thuyết có thể chạy vô thời hạn.

Hợp đồng thông minh có thể đảm bảo rằng mã và cơ chế quyết định của AI Agent sẽ tồn tại vĩnh viễn trên blockchain, trừ khi có logic rõ ràng để ngừng hoặc thay đổi hành vi của nó.

Nhưng dữ liệu mà nó phụ thuộc có thể cần được cập nhật hoặc bảo trì liên tục. Nếu không có sự nhập dữ liệu liên tục hoặc tương tác từ bên ngoài, "sự bất tử" của AI Agent có thể chỉ giới hạn trong logic chương trình của nó, mà không có tính năng động.

Tóm lại, so với việc công nghệ mã hóa cần AI Agent, AI Agent lại cần công nghệ mã hóa hơn.

AI+mã hóa công nghệ của sự tiến hóa kể chuyện

AI từ mô hình lớn đến AI Agent là hai giai đoạn, sự kết hợp giữa AI và mã hóa cũng có thể được chia thành hai giai đoạn:

Giai đoạn mô hình lớn: Cơ sở hạ tầng

Dự án AI chủ yếu có ba tiêu chí đánh giá: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Trên thực tế, vai trò của Web3 là tạo ra một hệ thống khuyến khích cho AI, biến sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu thành mã hóa.

Do đó, điểm kết hợp giữa AI và Web3 cũng có thể được thảo luận từ ba chiều: sức mạnh tính toán, thuật toán, và dữ liệu.

sức mạnh tính toán

Mạng tính toán phân tán: Blockchain vốn có đặc tính phân tán. AI có thể tận dụng mạng phân tán của Web3 để thu thập nhiều tài nguyên tính toán hơn. Bằng cách phân tán các nhiệm vụ tính toán của AI đến các nút khác nhau trong mạng Web3, có thể đạt được khả năng tính toán song song mạnh mẽ hơn, điều này đặc biệt hữu ích cho việc đào tạo các mô hình AI lớn.

Cơ chế khuyến khích: Web3 đã giới thiệu các cơ chế khuyến khích kinh tế, chẳng hạn như kinh tế token, có thể khuyến khích những người tham gia trong mạng lưới đóng góp tài nguyên tính toán của họ. Các cơ chế như vậy có thể được sử dụng để tạo ra một thị trường, nơi các nhà phát triển AI có thể mua sức mạnh tính toán để thực hiện các nhiệm vụ học máy, trong khi những người cung cấp sẽ nhận được phần thưởng bằng token.

Thuật toán

Hợp đồng thông minh: Hợp đồng thông minh trong Web3 có thể tự động thực hiện các thuật toán AI. AI có thể thiết kế thuật toán để chúng hoạt động dưới dạng hợp đồng thông minh trên blockchain, điều này không chỉ tăng cường tính minh bạch và niềm tin mà còn có thể thực hiện quy trình ra quyết định tự động, chẳng hạn như dự đoán thị trường tự động hoặc kiểm duyệt nội dung.

Thực thi thuật toán phi tập trung: Trong môi trường Web3, các thuật toán AI có thể không phụ thuộc vào một máy chủ trung tâm duy nhất, mà thay vào đó thông qua nhiều nút cùng xác thực và thực hiện. Điều này tăng cường khả năng chống nhiễu và an toàn của thuật toán, ngăn chặn sự cố điểm đơn.

Dữ liệu

Quyền riêng tư dữ liệu và quyền sở hữu: Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung của dữ liệu và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng. AI kết hợp với Web3 có thể sử dụng công nghệ blockchain để quản lý quyền truy cập dữ liệu, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, trong khi người dùng có thể chia sẻ dữ liệu một cách chọn lọc để đổi lấy phần thưởng, điều này cung cấp cho AI một nguồn dữ liệu phong phú hơn, nhưng vẫn được kiểm soát.

Xác minh và chất lượng dữ liệu: Công nghệ blockchain có thể được sử dụng để xác minh dữ liệu, đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu, điều này rất quan trọng cho việc đào tạo mô hình AI. Thông qua Web3, dữ liệu có thể được xác minh trước khi được sử dụng, nâng cao chất lượng và độ tin cậy của đầu ra thuật toán AI.

Thị trường dữ liệu: Web3 có thể thúc đẩy sự phát triển của thị trường dữ liệu, người dùng có thể trực tiếp bán hoặc chia sẻ dữ liệu cho các hệ thống AI cần thiết. Điều này không chỉ cung cấp cho AI các tập dữ liệu đa dạng mà còn đảm bảo tính thanh khoản và giá trị của dữ liệu thông qua cơ chế thị trường.

Thông qua những điểm kết hợp này, AI và Web3 có thể phát triển hợp tác lẫn nhau:

AI có thể thông qua Web3 để có được sức mạnh tính toán phân tán và dữ liệu chất lượng cao, đồng thời sử dụng hợp đồng thông minh để nâng cao hiệu suất và tính minh bạch của thuật toán;

Web3 có thể sử dụng AI để nâng cao mức độ thông minh của hệ thống, chẳng hạn như quản lý tài nguyên thông minh, thực thi hợp đồng tự động, v.v.

Đối với ba chiều này, trên thị trường đã xuất hiện nhiều dự án nổi tiếng:

Dự án loại sức mạnh tính toán:

• Render Network: Mặc dù chủ yếu tập trung vào việc render, nhưng cũng có thể cung cấp sức mạnh tính toán AI.
• Akash Network: Cung cấp tài nguyên điện toán đám mây phi tập trung, có thể được sử dụng cho nhu cầu AI.
• Aethir: Tập trung vào điện toán đám mây phi tập trung, có thể liên quan đến việc cung cấp sức mạnh tính toán AI.
• ionet: Nền tảng tính toán phi tập trung hỗ trợ suy luận và đào tạo AI.

Dự án thuộc loại thuật toán:

• Cortex: Một máy tính thế giới phi tập trung có khả năng chạy AI và DApp được điều khiển bởi AI trên blockchain, tập trung vào việc tích hợp AI vào hợp đồng thông minh.
• Fetchai: Nền tảng học máy dựa trên blockchain, đã ra mắt dịch vụ quản lý không mã Agentverse, đơn giản hóa việc triển khai đại lý AI cho các dự án Web3.
• iExec RLC: Cung cấp thị trường mô hình AI dựa trên blockchain, hỗ trợ tính toán bí mật và oracle phi tập trung.

Dự án loại dữ liệu:

• Vana: Vana đang xây dựng một DAO cho dữ liệu gen cá nhân, cho phép người dùng kiểm soát và có thể thu lợi từ thị trường dữ liệu.
• RSS3: Đã ra mắt một kiến trúc AI mã nguồn mở, cho phép bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào có thể trở thành đại lý AI của Web3, liên quan đến việc sử dụng và quản lý dữ liệu.

Dự án toàn diện:

• Myshell: Một lớp tiêu dùng AI phi tập trung, nhằm kết nối người tiêu dùng, người sáng tạo và các nhà nghiên cứu mã nguồn mở. Nó mở ra một nền tảng mà bất kỳ ai cũng có thể tạo ra, chia sẻ và kiếm tiền từ các ứng dụng gốc AI của họ.

Tổng thể mà nói, trong giai đoạn mô hình lớn, sự kết hợp giữa mã hóa và AI chủ yếu ở tầng cơ sở hạ tầng, đặt nền tảng cho sự phát triển lâu dài của AI.

Giai đoạn AI Agent: Ứng dụng thực tiễn

Sự xuất hiện của Đại lý AI đánh dấu giai đoạn triển khai ứng dụng của AI.

AI Agent cũng có thể được chia thành ba giai đoạn phát triển: giai đoạn Meme coin, giai đoạn ứng dụng AI đơn lẻ và giai đoạn tiêu chuẩn khung AI Agent.

AI Agent Meme币

AI Agent Meme币 là một thực thể rất đặc biệt, Meme币 bản thân nó là sản phẩm của tâm trạng cộng đồng.

Sự phát triển của AI quá nhanh, và công nghệ này trông cũng rất phức tạp, khiến người bình thường rất lo lắng. AI Meme coin đã mang đến cho người bình thường cơ hội tham gia.

Do đó, đồng AI Meme mang lại cho người nắm giữ một giá trị cảm xúc trong việc tham gia vào cuộc cách mạng AI, cho phép người bình thường cũng có thể tham gia vào làn sóng AI.

Cuối cùng, kết quả là: AI +MEME đã sử dụng hiệu ứng tài sản để tăng tốc giáo dục và truyền bá thị trường AI.

Thay đổi góc nhìn, tại sao AI Agent lại phải phát hành đồng tiền?

Một mặt, thông qua hiệu ứng tài sản thu hút vốn và người dùng, tạo động lực cho sự phát triển tiếp theo của ngành; mặt khác, phương thức phát hành MEME hóa bản thân nó là một phương tiện huy động vốn cộng đồng, cung cấp dòng tiền cho sự phát triển của dự án.

Chúng ta có thể xem các tài sản hàng đầu:

• $GOAT：Đồng Meme AI Agent đầu tiên nổi lên.
• $Fartcoin: Thu hút sự chú ý của người dùng thông qua việc tạo ra nội dung hài hước (như "truyện cười về hơi thở") ;
• $ACT: nhằm tạo ra một hệ sinh thái kỹ thuật số cho phép sự tương tác bình đẳng giữa người dùng và AI;
• $WORM: Nhằm kết hợp sinh học số và công nghệ blockchain, tạo ra một tài sản số độc đáo mô phỏng hệ thần kinh của giun sinh học;

Ứng dụng AI đơn thể

AI Agent đang hợp nhất với các phân khúc công nghệ mã hóa, cho thấy một sự phát triển đa dạng.

Với sự phát triển của AI Agent, token do AI Agent phát hành không còn đơn thuần là Meme coin, mà đã có sự hỗ trợ từ các trường hợp sử dụng thực tế, dần dần có thuộc tính của đồng tiền có giá trị.

Dự án Sáng thế

• ai16z: AI Agent đầu tiên ra khỏi vòng tròn, và đã thiết lập tiêu chuẩn khung đầu tiên Eliza.

Đại lý trò chơi

• ARC: Đã phát triển một khung AI có tên là RIG dựa trên ngôn ngữ Rust, hỗ trợ ứng dụng phi tập trung (dApp) và hợp đồng thông minh.
• FARM：Tập trung vào việc sử dụng AI để nâng cao tính chân thực và độ sâu chiến lược của trò chơi nông nghiệp.
• GAME：$GAME trao quyền cho các đại lý AI tự vận hành và thông minh hóa, sự hòa nhập sâu sắc giữa AI và trò chơi.

Đại lý DeFi

• $NEUR: Tập trung vào phân tích mã hóa và tương tác DeFi, cung cấp hỗ trợ quyết định tài chính thông minh.
• $BUZZ: Cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người dùng thực hiện giao dịch và quản lý DeFi một cách trực quan hơn.

Kiểm toán mã

• AgentAUDIT：Sử dụng công nghệ AI để tự động hóa việc thực hiện kiểm toán mã, nâng cao tính an toàn và chất lượng mã.

Phân tích dữ liệu Agent

• REI: Thực hiện phân tích dữ liệu quy mô lớn thông qua công nghệ AI, cung cấp