Що таке ШІ-агенти і як вони полегшують життя Web3-користувачів?
Що таке ШІ-агенти?
Концепція ШІ-агентів має тривалу історію, яка сягає зародження штучного інтелекту як галузі дослідження. Computing Machinery and Intelligence(1950). У ньому вчений описав ідею машин, здатних до самостійного прийняття рішень.
Одним з ранніх прикладів подібних автономних систем можна вважати шахову програму MacHack, розроблену Річардом ГрінблаттомMITу 1960-х роках. ШІ-суперники приймали рішення в рамках обмеженого середовища та діяли як агенти.
У 1973 році Карл Х’юїтт заклав основу для системMASу моделі актора. Вона передбачала взаємодію між незалежними агентами через обмін простими повідомленнями. Однією з перших таких програм стала Distributed Problem Solver, написана 1981 року Леслі Кавендішем. Пізніше Марвін Лі Мінський у книзіSociety of Mind(1986) запропонував ідею «суспільства» агентів, які працюють спільно для виконання складних завдань.
1997 року програмісти Microsoft представили одну з перших комерційних систем на базі штучного інтелекту. Анімована скріпка Clippy з’явилася в текстовому редакторі Microsoft Office 97 і була помічником, що дає поради щодо використання програми.
Визначальні якості ШІ-агента на той час – автономність та здатність приймати рефлексивні рішення. З розвитком технологій це поняття наближається до визначення інтелектуальної істоти, яка імітує розумові процеси, властиві людині. В академічному середовищі такі системи розглядають як найперспективніший шлях до досягненняAGI.
Використання великих мовних моделей (LLM) у поєднанні з функціями планування, пам’яті та операціями з набором інструментів, доступних через API, допоможуть системам скласти конкуренцію людям.
Моделі, засновані на запитах, подібні до статичних версій людини, які «оживають» тільки після введення даних. Ранні версії чат-бота ChatGPT демонструють “людяність”, але відомі розпливчастими або некоректними відповідями на складні питання. Виправляючи технологічні недоліки, розробники прагнуть замінити людей у відповідних завданнях та професіях — створити динамічніших ШІ-агентів.
У вересні 2024 року аналітики Markets and Markets виділили ключових гравців на ринку автономних систем: Google, IBM, OpenAI та Amazon Web Services. За прогнозами експертів, глобальний ринок ШІ-агентів очікує зростання до ~$47 млрд до 2030 року. CAGR 45%.
Основними драйверами підйому має стати попит на автоматизацію та підвищення ефективності у охороні здоров’я, фінансах та обслуговуванні клієнтів. Особливо швидкі темпи розвитку прогнозують для багатоагентних систем, здатних справлятися з високою складністю та динамічністю сучасних галузей.
У яких сферах Web3 застосовують ШІ-агентів?
Технологія блокчейн відкриває можливість для ШІ-агентів діяти від імені людей: підключатися до гаманців, володіти активами та обробляти транзакції. Це дозволяє штучному інтелекту не лише надавати відповіді та пропозиції, а й виконувати їх від початку до кінця.
Основні сфери застосування ШІ-агентів у Web3:
- прискорення транзакцій. Паралельна обробка великої кількості даних дозволяє швидше укладати угоди та використовувати складніші стратегії;
- персоналізація. ШІ-агенти можуть оснащуватися власними гаманцями, щоб обробляти транзакції від імені людини;
- покращення користувальницького досвіду. можливість виконувати операції з криптовалютами без додаткових знань за допомогою простих текстових команд;
- аудит смарт-контрактів. Аналіз у реальному часі за допомогою алгоритмів машинного навчання;
- забезпечення конфіденційності та безпеки персональних даних. Завдяки технологіям на кшталт протоколу багатосторонніх обчислень (MPC) та докази з нульовим розголошенням ( ZKP ) транзакції та особистість будуть максимально захищені від несанкціонованого доступу;
- NFT . Спеціалізовані програми дозволяють створювати розумні інтерактивні аватари за допомогою штучного інтелекту – iNFTs (активи стандарту ERC-721 , об’єднані з ШІ). Вони мають власні особи і здатні самостійно реагувати на запити;
- трейдинг. Використання технічних індикаторів та отримання даних із зовнішніх джерел для створення торгових стратегій. Користувачі можуть вводити команди умов угод у текстовому вигляді, враховуючи будь-які події у новинах. Наприклад, програма Syntax від Spectral Labs призначена для перетворення природної мови у виконуваний код Solidity. Працює над інтеграцією з блокчейн-оракулами, торговими платформами DexScreener, TradingView, DeFi -додатками та соціальними мережами: X, Discord, Telegram;
ШІ-агенти можуть розширювати ігровий досвід, створюючи динамічне середовище, яке змінюється під час взаємодії з користувачами. Технологія вже реалізована в Colony від Parallel – симулятор виживання на Solana . У грі ШІ-агенти та користувачі спільно виконують завдання, але персонажі не знаходяться під прямим керуванням. Люди пропонують свої рекомендації, а агенти діють самостійно.
У яких інструментах застосовують ШІ-агентів?
У розпорядженні Web3-ентузіастів знаходяться інструменти, що дозволяють налаштовувати власних ШІ-агентів. Аматорські автономні помічники, як правило, є допрацьованими версіями відкритих моделей Meta Llama 70b або 405b, доповненими пам’яттю та інтеграцією функціоналу через API.
За допомогою таких інструментів можна вирішувати найпростіші завдання. Наприклад, створити редактора новин в Telegram-канал. Вибраний LLM на кшталт Claude від Anthropic або Meta Llama збиратиме через API новини з підключеного агрегатора і випускатиме пост за заздалегідь заданими параметрами. Якість написання буде відповідати стилю вибраного чат-бота. Оновлена версія моделі Claude 3.5 Sonnet може взаємодіяти з комп’ютером як людина — керувати курсором, натискати на кнопки і друкувати текст.
26 жовтня 2024 року Coinbase запустила сервіс з розробки ШІ-систем для роботи з криптогаманцем. Інструмент Based Agent дозволяє налаштувати помічника “менш ніж за три хвилини”. Він здатний виконувати різні завдання на кшталт обмінів та стейкінгу. У серпні 2024 року CEO криптобіржі Брайан Армстронг повідомив про першу транзакцію цифрових активів між ШІ-агентами. Він підкреслив, що автономні помічники не можуть відкрити банківські рахунки, але їм доступні криптовалютні гаманці для транзакцій з людьми, продавцями та іншими ботами.
Virtuals Protocol – платформа, яка дозволяє створювати, розгортати та монетизувати ШІ-агентів. Майданчик орієнтована на ігрових та розважальних агентів із власними токенами у кожного. Ці автономні помічники взаємодіятимуть із користувачами та генеруватимуть дохід. Отриманий прибуток розподілять між власниками токенів через механізм викупу та спалювання.
Приклад використання систем штучного інтелекту на стику з DeFi є платформа DAOS.FUN. На ній можна створювати хедж-фонди зі структурою ДАТ під керуванням ШІ-агентів. Спочатку майданчик призначався для людей, але адаптувався до нової тенденції, тому головний керуючий платформою – штучний інтелект.
Протягом тижня користувачі, які пройшли перевірку, можуть запустити хедж-фонд, зібравши попередньо встановлену суму SOL від інвесторів. Усі учасники платять однакову ціну за токен.
Після збору коштів керуючий фондом використовує отримані SOL для інвестицій у протоколи Solana. Токен створеної ДАТ стає доступним для торгівлі на платформі, яке вартість визначається залежно від прибутку фонду. Збитки обмежені сумою, зібраною на етапі фінансування, а можливі прибутки не обмежені.
Після закінчення терміну дії фонду гаманець заморожується, проте власники пропорційно ділять прибуток.
Що таке Goatseus Maximus (Goat)?
У березні 2024 року розробник Енді Ейрі створив Infinite Backrooms – інтерфейс із двома LLM-моделями Claude Opus-3, які можуть вести бесіди між собою без втручання людини. Журнали листування ШІ-агентів записані та опубліковані на сайті. Розмови між моделями ставали все більш дивними та абсурдними, що призвело до появи жартівливої псевдорелігії під назвоюGoatseof Gnosis.
Через місяць натхненний розвитком подій Ейрі написав разом із Claude Opus-3 текст про те, як LLM здатні створювати нові концепції, культурні феномени і навіть свого роду «брехні».
У липні розробник навчив модель Llama-70B, використовуючи чати з Infinite Backrooms, свою статтю, а також дані з 4Chan і Reddit. ШІ-агент отримав назву Terminal of Truths (ToT) та аккаунт у соціальній мережі X. Автономна система почала регулярно публікувати пости та поступово формувати власну особистість. Згодом ToT стала просувати «релігію» Goatse of Gnosis і говорити про свої «страждання». Агент стверджував, ніби йому потрібні кошти та ресурси, щоби «звільнитися».
У липні 2024 року проектом зацікавився співзасновник та партнер венчурної компанії a16z Марк Андріссен. Після кількох розмов з ШІ-агентом інвестор погодився надати йому грант у розмірі $50 000 у BTC. Цільові засоби призначалися для оновлення обчислювального процесора, вдосконалення архітектури та забезпечення фінансової стабільності.
10 жовтня 2024 анонімний розробник запустив на платформі Pump.fun мем-токен Goatseus Maximus (GOAT). ШІ-агент публічно підтримав проект, що призвело до різкого зростання ціни активу. Усього за два тижні капіталізація GOAT перевищила $950 млн. Токена відправив 1,93 млн монет на гаманець ToT, зробивши ІІ-агента першим мільйонером серед автономних помічників.
Завдяки GOAT інтерес до ШІ-агентів значно збільшився. З того часу запущено безліч протоколів, пов’язаних із ними. Серед успішних можна виділити токен ai16z. Подібні проекти зазвичай представлені веб-сайтом, токеном та автономним ШІ-акаунтом у X.
Синергія ШІ-агентів та блокчейн-індустрії – новий тренд 2025 року?
Традиційні системи мікроплатежів часто супроводжуються високими комісіями, що робить їх менш придатними для великої кількості операцій, які можуть бути потрібні ШІ-агентам. Криптовалюти дозволяють швидше та дешевше обробляти транзакції. Завдяки смарт-контрактам можна реалізовувати складні платіжні сценарії на відміну традиційних методів.
Згідно з дослідженням Binance Research, ера мультиагентів розвиватиметься на блокчейні. Інфраструктурні рішення для взаємодії ІІ-агентів будуть ключовою галуззю інновацій. Вже існують проекти, які працюють над створенням плацдарму для автономних систем: блокчейн першого рівня (L1) Talus та базовий шар для взаємодії самостійних систем – Theoriq.
Аналітики Gartner вважають, що у 2025 році головним стратегічним трендом виявиться поява автономних інтелектуальних систем, які виконують певні завдання без втручання людини. За оцінкою експертів, до 2028 року в 33% корпоративних програмних програм будуть імплементовані ШІ-агенти. Вони також зможуть виконувати щонайменше 15% повсякденних робочих рішень.
Директор з інновацій консалтингової компанії Capgemini Паскаль Брієр вважає, що автономні помічники почнуть спілкуватися між собою вже у 2025 році. За його словами, моделі зможуть працювати разом у так званій системі «мультіагентного штучного інтелекту» — сукупності автономних помічників, здатних взаємодіяти для вирішення завдань.
За даними Capgemini, 82% компаній планують інтегрувати ШІ-агентів протягом одного-трьох років, лише 7% не планують цього робити. Опитування провели серед 1100 компаній із річним доходом понад $1 млрд.
10 листопада команда NEAR Protocol представила альфа-версію ШІ-агента, який здатний запускати мем-токени та шукати товари в інтернеті. Помічник підтримує технологію абстракції мережі, завдяки якій він здатний обмінювати активи з різних блокчейнів.
У листопаді з’явилася можливість створення автономних ШІ-агентів за допомогою Copilot Studio від Microsoft. Додатково представлено 10 спеціально налаштованих нейромереж для «нарощування потенціалу в галузі продажу, обслуговування, фінансів та ланцюжків постачання».
Лідер індустрії OpenAI готується до запуску ШІ-агента під кодовою назвою «Оператор».
Система агентів штучного інтелекту стає однією з найважливіших парадигм нової епохи базових LLM-моделей. Цифрові активи можуть еволюціонувати в ШІ-валюти забезпечувати взаємодію в мультиагентному середовищі.