الذكاء الاصطناعي هو وكيل Crypto —— تطور وكيل الذكاء الاصطناعي

المصدر: جبل Zuoye Waibo

عمل من أعمال الفن لا يكتمل أبدًا، بل يتم التخلي عنه.

يتحدث الجميع عن عميل الذكاء الاصطناعي، لكنهم لا يتحدثون عن نفس الشيء، مما يؤدي إلى ما نحن عليه في الذكاء الاصطناعي. ​​العامل الذي يهتم به يختلف عن المنظور العام، وكذلك عن وجهة نظر ممارسي الذكاء الاصطناعي.

منذ زمن طويل كتبتالتشفير هو وهم الذكاء الاصطناعي، ومن ذلك الوقت وحتى الآن، التشفير والذكاء الاصطناعي لقد كان هذا المزيج دائمًا بمثابة حب غير متبادل. نادرًا ما يذكر ممارسو الذكاء الاصطناعي مصطلحات Web3/blockchain، لكن ممارسي التشفير متحمسون للذكاء الاصطناعي بعد رؤية عجب إطار عمل AI Agent، لا أعرف ما إذا كان بإمكاننا حقًا تقديم الذكاء الاصطناعي الممارسين في عالمنا.

الذكاء الاصطناعي هو وكيل Crypto. وهذا هو أفضل تفسير للنظر إلى هذه الجولة من طفرة الذكاء الاصطناعي من منظور التشفير. يختلف حماس شركة Crypto للذكاء الاصطناعي عن الآخرين. الصناعة، نأمل بشكل خاص في دمج إصدار وتشغيل الأصول المالية معها.

تطور الوكيل، الأصل في ظل التسويق الفني

بالنظر إلى جذوره، الذكاء الاصطناعي هناك ثلاثة مصادر على الأقل، ويدرجها AGI (الذكاء العام الاصطناعي) في OpenAI كخطوة مهمة، مما يجعل المصطلح كلمة طنانة تتجاوز المستوى التقني. ومع ذلك، في جوهره، لا يعد Agent مفهومًا جديدًا حتى مع تمكين الذكاء الاصطناعي. إنه أمر لا يكاد يكون اتجاهًا تكنولوجيًا ثوريًا.

أحدهم هو وكيل الذكاء الاصطناعي في نظر OpenAI. وعلى غرار L3 في تصنيف القيادة الذاتية، يمكن اعتبار وكيل الذكاء الاصطناعي باعتبارها تتمتع بقدرات مساعدة عالية المستوى في القيادة، لكنها لا تستطيع أن تحل محل الأشخاص بشكل كامل.

ثانيًا، كما يوحي الاسم، وكيل الذكاء الاصطناعي هو وكيل تحت المباركة آليات وأنماط الذكاء الاصطناعي ليست غير شائعة في مجال الكمبيوتر، ولكن في ظل تخطيط OpenAI، سيصبح العميل هو مرحلة L3 بعد نموذج الحوار (ChatGPT) ونموذج الاستدلال (أنواع مختلفة من الروبوتات)، والذي يتميز بـ "تنفيذ سلوكيات معينة". بشكل مستقل "، أو الاستخدام تعريف مؤسس LangChain هاريسون تشيس: "AI Agent هو نظام يستخدم LLM لاتخاذ قرارات التحكم في تدفق البرنامج."

هذا هو اللغز. قبل ظهور LLM، كان Agent ينفذ بشكل أساسي عمليات آلية مصطنعة. ولإعطاء مثال واحد فقط، عندما يقوم المبرمجون بتصميم برامج الزاحف ، سوف يحددون يتم استخدام وكيل المستخدم (User Agent) لتقليد إصدار المتصفح ونظام التشغيل والتفاصيل الأخرى التي يستخدمها المستخدمون الحقيقيون. وبطبيعة الحال، إذا تم استخدام AI Agent لتقليد السلوك البشري بمزيد من التفاصيل، فسيتم استخدام إطار عمل زاحف AI Agent. تظهر، وهذه العملية سوف تجعل الزواحف "أكثر شبهاً بالإنسان".

في مثل هذه التغييرات، يجب دمج إضافة وكيل الذكاء الاصطناعي مع السيناريوهات الحالية. الحقول الأصلية تمامًا غير موجودة تقريبًا، حتى في Curosr، إكمال كود الطيار المساعد في Github وتعد إمكانات التوليد أيضًا تحسينات وظيفية إضافية في إطار تفكير LSP (بروتوكول خادم اللغة). وهناك العديد من هذه الأمثلة:

• Apple: AppleScript (محرر البرامج النصية)--Alfred--Siri--Shortcuts--Apple Intelligence< /p>

• المحطة الطرفية: الوحدة الطرفية (macOS)/Power shell (Windows)--iTerm 2--Warp(AI) أصلي)

• التفاعل بين الإنسان والحاسوب: Web 1.0 CLI TCP/IP Netscape Browser--Web 2.0 GUI/RestAPI/محرك البحث /Google/Super App --Web 3.0 AI Agent + dapp ?

اشرح قليلاً، في عملية الإنسان- التفاعل مع الكمبيوتر، واجهة المستخدم الرسومية للويب 1.0 يتيح الجمع مع المتصفح حقًا للجمهور استخدام أجهزة الكمبيوتر دون أي عوائق، وهو ما يمثله مزيج من Windows + IE، وواجهة برمجة التطبيقات (API) هي معيار تجريد البيانات ونقلها وراء الإنترنت. إن المتصفحات في عصر الويب 2.0 هي بالفعل عصر Chrome، ويتجهون نحو المحطات الطرفية المحمولة، وقد أدى هذا التحول إلى تغيير عادات الأشخاص في استخدام الإنترنت، حيث تغطي التطبيقات من الأنظمة الأساسية الفائقة مثل WeChat وMeta جميع جوانب حياة الأشخاص.

ثالثًا، يعد مفهوم النية (Intent) في مجال التشفير بمثابة مقدمة لانفجار دوائر عملاء الذكاء الاصطناعي، ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن هذا صالحة فقط داخل Crypto، بدءًا من نص Bitcoin غير المكتمل وحتى عقد Ethereum الذكي، وهو تطبيق عام لمفهوم الوكيل، ثم الجسر عبر السلسلة - تجريد السلسلة، ومحفظة EOA - AA كلها امتدادات طبيعية لهذا النوع من. التفكير، وذلك في وكيل منظمة العفو الدولية بعد "غزو" العملات المشفرة، ليس من المستغرب أن يؤدي ذلك إلى مشهد التمويل اللامركزي.

هذا هو الالتباس حول مفهوم وكيل الذكاء الاصطناعي في سياق العملات المشفرة، ما نريد تحقيقه بالفعل هو "الإدارة المالية التلقائية والتوليد التلقائي لـ الميمات الجديدة" "Agent، ولكن وفقًا لتعريف OpenAI، يتطلب مثل هذا السيناريو الخطير تحقيق L4/L5 حقًا، ثم يلعب الجمهور بوظائف مثل إنشاء التعليمات البرمجية تلقائيًا أو ملخص الذكاء الاصطناعي بنقرة واحدة، والكتابة الخفية، وما إلى ذلك. التواصل بين الطرفين ليس في نفس البعد.

لفهم ما نريده حقًا، دعونا نركز على المنطق التنظيمي لـ AI Agent، حيث سيتم إخفاء التفاصيل الفنية وراءه Agent هو إزالة التكنولوجيا من عقبات النشر على نطاق واسع، تمامًا كما حول المتصفح الذهب إلى صناعة أجهزة الكمبيوتر الشخصية، لذلك سيكون تركيزنا على نقطتين: النظر إلى AI Agent من منظور التفاعل بين الإنسان والحاسوب، و وكيل الذكاء الاصطناعي و LLM تؤدي الاختلافات والروابط إلى الجزء الثالث: ما الذي سيتركه في النهاية الجمع بين Crypto وAI Agent.

let AI_Agent = LLM+API;

هذا النوع من الدردشة في ChatGPT من قبل نموذج التفاعل بين الإنسان والحاسوب، كان التفاعل بين البشر وأجهزة الكمبيوتر بشكل أساسي في شكل واجهة رسومية (GUI) وCLI (واجهة سطر الأوامر) ويستمر التفكير في استخلاص أشكال محددة مختلفة مثل المتصفحات والتطبيقات نادرا ما يتغير المزيج.

لكن هذا مجرد تفاعل بين الإنسان والحاسوب على سطح "الواجهة الأمامية" مع تطور الإنترنت وزيادة كمية البيانات ونوعها أدى إلى العلاقة بين البيانات والبيانات والتطبيق والتطبيق كما تتزايد التفاعلات "الخلفية" بينهما. ويعتمد الاثنان على بعضهما البعض. وحتى تصفح الويب البسيط يتطلب في الواقع تعاونًا وتعاونًا بين الاثنين.

إذا تحدثنا عن التفاعل بين الأشخاص والمتصفحات والتطبيقات، فإن الروابط والانتقالات بين واجهات برمجة التطبيقات تدعم التشغيل الفعلي للإنترنت هو أيضًا جزء من الوكيل. يمكن للمستخدمين العاديين تحقيق أهدافهم الخاصة دون معرفة مصطلحات مثل سطر الأوامر وواجهة برمجة التطبيقات.

وينطبق الشيء نفسه على LLM الآن، ويمكن للمستخدمين المضي قدمًا خطوة أخرى ولا يحتاجون حتى إلى البحث. ويمكن وصف العملية برمتها بالخطوات التالية :< /p>

1. يفتح المستخدم نافذة الدردشة;

<لي>

يستخدم المستخدمون اللغة الطبيعية، أي النص أو الكلام، لوصف احتياجاتهم؛

2. تقوم LLM بتحليلها في العمليات

3. يُرجع LLM نتائجه إلى المستخدم.

ويمكن أن نجد أن التحدي الأكبر في هذه العملية هو Google، لأن المستخدمين لا يحتاجون إلى فتح البحث بدلاً من ذلك، تتغير بوابات المرور الخاصة بنوافذ الحوار المشابهة لـ GPT بهدوء، ولهذا السبب يعتقد بعض الأشخاص أن هذه الجولة من LLM تُحدث ثورة في حياة محركات البحث.

إذن ما هو الدور الذي يلعبه وكيل الذكاء الاصطناعي في هذا؟

باختصار، عامل الذكاء الاصطناعي هو أحد تخصصات LLM.

إن LLM الحالي ليس AGI، أي أنه ليس منظم L5 المثالي لـ OpenAI، وقدراته محدودة إلى حد كبير، مثل من السهل إحداث هلوسة عند إدخال المعلومات، وأحد الأسباب المهمة هو آلية التدريب، على سبيل المثال، إذا أخبرت GPT بشكل متكرر 1+1=3، فهناك احتمال معين أن تسأل 1 +1+1= في التفاعل القادم؟ يعطي احتمال أن الإجابة هي 4.

نظرًا لأن تعليقات GPT في الوقت الحالي تأتي بالكامل من مستخدمين فرديين، إذا لم يكن النموذج متصلاً بالإنترنت، فمن الممكن تمامًا أن تصل معلوماتك في المستقبل، سيتم تغيير آلية التشغيل إلى GPT متخلف يعرف فقط 1 + 1 = 3، ولكن إذا تم السماح للنموذج بالاتصال بالإنترنت، فإن آلية ردود الفعل لـ GPT ستكون أكثر تنوعًا الغالبية العظمى من مستخدمي الإنترنت يعتقدون أن 1+1=2.

الاستمرار في زيادة الصعوبة، إذا كان علينا استخدام LLM محليًا، فكيف يمكننا تجنب مثل هذه المشكلات؟

الطريقة البسيطة والبسيطة هي استخدام درجتي ماجستير في القانون في نفس الوقت، وتنص على أنه في كل مرة تجيب فيها على سؤال، يجب على درجتي الماجستير في القانون التحقق من بعضهما البعض. ، وبالتالي تقليل احتمالية الأخطاء، إذا لم ينجح ذلك، فهناك بعض الطرق، مثل السماح لمستخدمين بالتعامل مع عملية واحدة في كل مرة، أحدهما مسؤول عن طرح الأسئلة، والآخر مسؤول عن ضبط الأسئلة. ومحاولة جعل اللغة أكثر توحيدًا وعقلانية.

بالطبع، في بعض الأحيان لا يستطيع الإنترنت تجنب المشكلات بشكل كامل. على سبيل المثال، إذا استرجع LLM الإجابات من شريط المتخلفين عقليًا، فقد يكون الأمر أسوأ، ولكن يمكن تجنبه إذا تم تقليل كمية البيانات المتاحة، يمكنك تقسيم البيانات الموجودة وإعادة تنظيمها، أو حتى إنتاج بعض البيانات الجديدة بناءً على البيانات القديمة لجعل الإجابة أكثر موثوقية في الواقع، هذا هو RAG (الاسترجاع المعزز الجيل، الجيل المعزز للاسترجاع) فهم اللغة الطبيعية.

يحتاج البشر والآلات إلى فهم بعضهم البعض إذا سمحنا للعديد من الحاصلين على ماجستير إدارة الأعمال بفهم بعضهم البعض والتعاون مع بعضهم البعض، فإننا نلمس بشكل أساسي وضع تشغيل الذكاء الاصطناعي ​​الوكيل، أي البشر. يقوم الوكيل باستدعاء الموارد الأخرى، والتي يمكن أن تشمل حتى نماذج كبيرة ووكلاء آخرين.

وهكذا أدركنا العلاقة بين LLM وAI Agent: LLM عبارة عن مجموعة من سلسلة من المعارف التي يمكن للإنسان التواصل معها من خلال نافذة الحوار، ولكن من الناحية العملية، وجدنا أنه يمكن تلخيص بعض تدفقات المهام المحددة في برامج صغيرة محددة، وروبوتات، ومجموعات تعليمات، وقمنا بتعريفها على أنها وكلاء.

لا يزال AI Agent جزءًا من LLM، ولا يمكن اعتبار الاثنين متماثلين. تعتمد طريقة استدعاء AI Agent على LLM، مع خاص التركيز على البرامج الخارجية، يتعاون LLM والوكلاء الآخرون، لذلك هناك شعور بـ AI Agent = LLM+API.

بعد ذلك، في سير عمل LLM، يمكنك إضافة تعليمات لوكيل AI لنأخذ بيانات استدعاء X API كمثال:

1. يفتح المستخدم البشري نافذة الدردشة;

2. يستخدم المستخدمون اللغة الطبيعية، أي النص أو الصوت لوصف احتياجاتهم؛

3. تقوم LLM بتحليلها إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) اتصل بالمهمة الشبيهة بـ AI Agent وانقل إذن الحوار إلى الوكيل؛

4. يطلب وكيل AI من المستخدم حساب X وكلمة مرور API، واستنادًا إلى وصف المستخدم مع X الاتصال الشبكي؛

5. يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بإرجاع النتيجة النهائية للمستخدم.

هل مازلت تتذكر التاريخ التطوري للتفاعل بين الإنسان والحاسوب؟ المتصفحات وواجهات برمجة التطبيقات وما إلى ذلك التي كانت موجودة في الويب 1.0 وWeb 2.0 لا يزالان موجودين، ولكن يمكن للمستخدمين تجاهل وجودهما تمامًا ويحتاجون فقط إلى التفاعل مع استدعاءات AI Agent والعمليات الأخرى التي يمكن استخدامها بطريقة محادثة، ويمكن أن تكون خدمات API هذه من أي نوع ، بما في ذلك البيانات المحلية ومعلومات الشبكة والتطبيقات الخارجية البيانات، طالما أن الطرف الآخر يفتح الواجهة ويملك المستخدم الإذن باستخدامها.

تظهر عملية استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي الكاملة كما هو موضح أعلاه، حيث يمكن اعتبار LLM مثل وكيل الذكاء الاصطناعي يمكن أيضًا اعتبار الأجزاء المنفصلة بمثابة رابطين فرعيين للعملية، ولكن بغض النظر عن مدى تقسيمها، فإنها جميعها تخدم احتياجات المستخدمين.

من منظور عملية التفاعل بين الإنسان والحاسوب، حتى المستخدم نفسه يتحدث إلى نفسه، ما عليك سوى التعبير عما تفكر فيه، AI/ سوف يخمن وكيل LLM/AI احتياجاتك مرارًا وتكرارًا، كما أن إضافة آلية التعليقات ومطالبة LLM بتذكر سياق الوضع الحالي (السياق) يمكن أن تضمن أن وكيل الذكاء الاصطناعي لن ينسى فجأة ما يفعله.

باختصار، يعد AI Agent منتجًا أكثر تخصيصًا، وهذا هو الفرق الأساسي بينه وبين البرامج النصية التقليدية وأدوات التشغيل الآلي. ضع في اعتبارك الاحتياجات الحقيقية للمستخدمين، ولكن يجب الإشارة إلى أن هذا النوع من الشخصية لا يزال نتيجة للتكهنات الاحتمالية. لا يتمتع وكيل الذكاء الاصطناعي من المستوى الثالث بقدرات الفهم والتعبير البشري، لذا فإن ربطه بواجهات برمجة التطبيقات الخارجية مليء بالمخاطر .

بعد تحقيق الدخل من إطار عمل الذكاء الاصطناعي

أنا مندهش من أن الذكاء الاصطناعي ​​يمكن تحقيق الدخل من إطار العمل أحد الأسباب المهمة للحفاظ على الاهتمام بـ Crypto هو أنه في مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي التقليدية، لا تعد الأطر مهمة جدًا، على الأقل ليست بنفس أهمية البيانات وقوة الحوسبة، ومن الصعب أيضًا تحقيق الدخل من منتجات الذكاء الاصطناعي بدءًا من ذلك بعد كل شيء، معظم الذكاء الاصطناعي تعد الخوارزميات وأطر العمل منتجات مفتوحة المصدر، والمصدر المغلق حقًا هو المعلومات الحساسة مثل البيانات.

في الأساس، إطار عمل أو نموذج الذكاء الاصطناعي عبارة عن حاوية ومجموعة من سلسلة من الخوارزميات، وهو ما يعادل وعاء حديدي لطهي أوزة، لكنه إن نوع الإوزة والتحكم في درجة حرارة الطهي هما المفتاح لتمييز الطعم، وكان من المفترض أن يكون المنتج المباع إوزًا كبيرًا، ولكن الآن جاء عملاء Web3، ويريدون شراء النعش من أجل اللؤلؤة والتخلي عن الإوزة. للوعاء.

السبب ليس معقدًا. تعتمد منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Web3 بشكل أساسي على حكمة الآخرين، ويتم تخصيصها جميعًا بناءً على أطر عمل الذكاء الاصطناعي والخوارزميات والمنتجات الحالية. المنتجات، وحتى المبادئ التقنية وراء أطر عمل Crypto AI المختلفة لا تختلف كثيرًا نظرًا لأنه لا يمكن تمييزها من الناحية الفنية، فإنها تحتاج إلى إثارة ضجة حول الأسماء وسيناريوهات التطبيق وما إلى ذلك. لذلك، تم إجراء بعض التعديلات الطفيفة على إطار عمل الذكاء الاصطناعي نفسه. تصبح أجيال مختلفة دعم العملة، مما أدى إلى فقاعة إطارية لعامل Crypto AI.

نظرًا لأنك لا تحتاج إلى الاستثمار بكثافة في بيانات التدريب والخوارزميات، فإن طريقة تمييز الأسماء مهمة بشكل خاص، بغض النظر عن مدى رخص سعر DeepSeek V3، فهي كذلك لا يزال يتطلب شعر الدكتوراه، ووحدة معالجة الرسومات، والكهرباء.

بمعنى ما، هذا هو أيضًا النمط الثابت لـ Web3 مؤخرًا، وهو الرموز المميزة تعد منصة الإصدار أكثر قيمة من الرمز المميز، وهذا ينطبق على Pump.Fun/Hyperliquid في الأصل، يجب أن يكون الوكيل تطبيقًا وأصلًا، لكن إطار إصدار الوكيل أصبح المنتج الأكثر شيوعًا.

في الواقع، هذه أيضًا فكرة تثبيت القيمة نظرًا لعدم وجود تمييز بين الأنواع المختلفة للوكلاء، فإن إطار عمل الوكيل أكثر استقرارًا ويمكنه إنتاج الأصول إصدار تأثير سيفون القيمة، هذا هو الإصدار 1.0 الحالي من مجموعة Crypto وAI Agent.

الإصدار 2.0 آخذ في الظهور، وعادةً ما يكون مزيجًا من DeFi وAI Agent. إن مفهوم DeFAI هو بالطبع سلوك سوق تحفزه الحرارة، ولكن إذا نحن نأخذ الأمر على محمل الجد عندما تأخذ في الاعتبار المواقف التالية:

• يتحدى Morpho Aave في انتظار منتجات الإقراض القديمة؛

• يحل Hyperliquid محل مشتقات dYdX الموجودة على السلسلة، ويتحدى أيضًا تأثير إدراج عملة CEX في Binance؛< /span>

• أصبحت العملات المستقرة أداة دفع في سيناريوهات خارج السلسلة.

في سياق تطور DeFi، يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين المنطق الأساسي لـ DeFi إذا كان المنطق الأكبر DeFi قبل ذلك هو التحقق من جدوى العقود الذكية، ويقوم AI Agent بتغيير منطق التصنيع الخاص بـ DeFi، ولا تحتاج إلى فهم DeFi لتصنيع منتجات DeFi. هذا هو التمكين ذو المستوى الأدنى الذي يتجاوز مجرد تجريد السلسلة.

سيأتي العصر الذي يصبح فيه الجميع مبرمجين. ويمكن الاستعانة بمصادر خارجية للحسابات المعقدة إلى LLM وAPI خلف وكيل الذكاء الاصطناعي، ولا يحتاج الأفراد إلا إلى ذلك التركيز على أنفسهم فكرة أن اللغة الطبيعية يمكن تحويلها بكفاءة إلى منطق البرمجة.

الاستنتاج

لا تذكر هذه المقالة أي رموز وأطر عمل لعامل Crypto AI، نظرًا لأن Cookie.Fun قام بعمل جيد بما فيه الكفاية، فإن منصة تجميع معلومات AI Agent واكتشاف الرمز المميز، ثم إطار عمل AI Agent، وأخيرًا رمز الوكيل الذي يأتي ويذهب، لم يعد من المفيد الاستمرار في ذلك قائمة المعلومات في المادة.

ومع ذلك، خلال فترة المراقبة هذه، لا يزال هناك نقص في المناقشة الحقيقية حول ما يشير إليه Crypto AI Agent في السوق. لا يمكننا دائمًا مناقشة المؤشرات تغيير الذاكرة هو الجوهر.

إنها أيضًا القدرة على الاستفادة بشكل مستمر من الأصول الأساسية المختلفة التي هي سحر Crypto.