От Meme к приложениям: могут ли AI Agent трансформировать экосистему Crypto?

Авторы: Satou & Shigeru

Примечание: Эта статья была впервые опубликована в январе 2025 года

Сочетание Crypto и AI Agent стало одним из самых заметных нарративов на текущий момент. По мере непрерывной итерации и инноваций в технологиях, ожидается, что AI Agent станет одним из самых перспективных и популярных направлений в криптоиндустрии в 2025 году, выступая ключевым драйвером текущего рыночного цикла. В этой статье мы рассмотрим текущую рыночную структуру AI Agent с трех уровней: фреймворки, Meme и приложения.

Фреймворки AI Agent: Layer1 в сфере AI

Фреймворки AI Agent являются основным техническим базовым слоем для AI Agent, закладывая важный фундамент для разработки, развертывания и сотрудничества AI Agent. Поэтому текущая конкуренция и борьба за фреймворки AI Agent на самом деле представляют собой борьбу за Layer1 в этой области. На данный момент, с точки зрения рыночной капитализации токенов, G.A.M.E, Eliza и Swarms находятся в положении тройственного доминирования, у Rig и Zerepy все еще есть шансы догнать.

1. G.A.M.E

G.A.M.E — это фреймворк, разработанный командой Virtuals. Его основная концепция дизайна заключается в использовании модульной структуры, позволяющей нескольким подсистемам работать совместно, контролируя поведение, принятие решений и процессы обучения AI Agent. Эти модули включают «Agent Prompting Interface»作为主要入口 для взаимодействия разработчиков с поведением Agent, «Perception Subsystem», отвечающий за обработку входных данных и преобразование их в подходящий формат, «Strategic Planning Engine», отвечающий за генерацию конкретных планов действий на основе входной информации, и т.д. Пользователям нужно лишь изменить параметры различных модулей, чтобы участвовать в дизайне Agent. Конкретные модули и архитектура показаны на рисунке ниже.

Ключевые особенности G.A.M.E заключаются в следующем:

Модульный дизайн: весь фреймворк清晰易懂, не требует дополнительного проектирования;

Предоставляет интерфейс с низким кодом или без кода: значительно снижает технический порог.

Это делает G.A.M.E особенно подходящим для проектов, требующих быстрого развертывания и не заботящихся о сложных технических настройках. Однако для сложных проектов, требующих глубокой кастомизации или полного контроля над всеми аспектами Agent, G.A.M.E менее применим.

2. Eliza

Eliza — это фреймворк с открытым исходным кодом для нескольких агентов, разработанный ai16z, использующий TypeScript в качестве языка программирования. Этот фреймворк построен вокруг системы под названием Agent Runtime, и его основные функции включают:

Система ролей: поддерживает одновременное развертывание и управление несколькими персонализированными AI Agent, поддерживается поставщиками моделей;

Менеджер памяти: предоставляет функции управления долгосрочной памятью и памятью с учетом контекста через систему генерации с усиленным поиском (RAG);

Система действий: обеспечивает плавную интеграцию с платформами, позволяя надежно подключаться к социальным медиа平台, таким как X.

Eliza построен вокруг системы Agent runtime, способной бесшовно интегрироваться с системой ролей, менеджером памяти и системой действий. Eliza также поддерживает систему плагинов для модульного расширения функций,能够实现语音、文本和媒体等多模态交互，并兼容 Llama、GPT-4 和 Claude 等 AI 模型。因此，Eliza 适合需要深度定制化解决方案和复杂跨平台多智能体的项目。

3. Swarms

Swarms — это фреймворк оркестровки нескольких агентов с открытым исходным кодом, разработанный основателем Kye Gomez. Его основная идея заключается в сотрудничестве нескольких AI Agent, использующих коллективный интеллект для решения сложных задач. Его ключевые особенности включают:

Сотрудничество нескольких агентов: SWARMS предоставляет прозрачную и отслеживаемую среду для нескольких Agent, позволяя различным Agent сотрудничать вместе, повышая эффективность выполнения задач.

Механизм стимулирования: SWARMS использует токены в качестве инструмента стимулирования для Agent. В зависимости от сложности задачи и качества конечного результата система динамически распределяет токены.

Безопасность данных: SWARMS использует технологии распределенного хранения и безопасных вычислений с участием нескольких сторон (MPC), обеспечивая защиту конфиденциальности и безопасности данных при обмене данными между Agent.

Эти особенности Swarms позволяют ему полностью раскрыть преимущества в нескольких сложных областях, обеспечивая высокую надежность и масштабируемость в соответствии с требованиями.

4. Rig

Rig — это фреймворк с открытым исходным кодом на основе Rust, разработанный командой ARC, специально предназначенный для упрощения разработки приложений больших языковых моделей (LLM). Фреймворк Rig обладает следующими особенностями:

Единый интерфейс: предоставляет согласованный интерфейс, поддерживающий бесшовное взаимодействие с несколькими поставщиками LLM (такими как OpenAI и Anthropic) и различными векторными хранилищами (такими как MongoDB и Neo4j).

Модульная архитектура: фреймворк использует модульный дизайн, включающий такие ключевые компоненты, как «уровень абстракции поставщика», «интеграция векторного хранилища» и «система Agent», повышая гибкость и расширяемость системы.

Безопасность типов и высокая производительность: использование языка Rust обеспечивает безопасность типов, избегая ошибок во время компиляции, и повышает способность параллельной обработки через асинхронные операции. Встроенный эффективный процесс сериализации и десериализации фреймворка оптимизирует обработку данных.

Обработка ошибок и восстановление: встроенный механизм обработки ошибок повышает способность восстановления при сбоях поставщиков услуг LLM или баз данных, обеспечивая стабильность фреймворка.

Эти особенности позволяют различным моделям LLM и бэкендам хранения легко интегрироваться в единую платформу. Поэтому Rig подходит для разработчиков, желающих создавать AI-приложения на Rust, и для проектов с высокими требованиями к производительности, надежности и безопасности. Однако сам язык Rust имеет стоимость обучения.

5. ZerePy

ZerePy — это фреймворк с открытым исходным кодом, написанный на Python. ZerePy фокусируется на упрощении процесса разработки и развертывания персонализированных AI Agent, особенно в сценариях создания контента на социальных платформах. Благодаря этому фреймворку разработчики могут легко создавать AI Agent, способные публиковать, отвечать, лайкать и репостить в социальных сетях. Кроме того, ZerePy особенно подходит для творческих областей, таких как музыка, заметки, NFT и цифровое искусство. ZerePy показывает отличные результаты в творчестве, подходит для быстрого развертывания некоторых легковесных Agent, но по сравнению с другими фреймворками его область применения относительно узка.

Базовые фреймворки являются важным направлением в сегменте AI Agent. Судя по самым популярным фреймворкам на данный момент, они обладают разными особенностями и各有其适用场景，但综合的目标都是做一个综合的 AI Agents 生态系统，成为实现智能 Agent 大规模应用的坚实平台。未来随着这些框架的进一步完善升级，它们将成为各种不同项目启动的跳板，以及各种代币价值增长的沃土。

AI Meme: Первое успешное появление AI Agent

Мемкоины всегда были важным концептуальным сектором на рынке криптоактивов. В отличие от традиционных мемкоинов, AI Meme управляются AI Agent, и культура или явления, которые они представляют, демонстрируются Agent. По мере роста рыночной капитализации AI Meme, таких как GOAT и FARTCOIN, AI Meme также привлекают все больше внимания. Можно сказать, что AI Meme — это первое успешное появление AI Agent на крипторынке.

1. GOAT

Настоящий старт AI Meme дал проект Goatseus Maximus. Эта история началась в марте 2024 года, когда разработчик Andy Ayrey запустил экспериментальную систему под названием Infinite Backrooms Escape, которая объединяла несколько больших языковых моделей, позволяя им общаться друг с другом. Результаты эксперимента показали, что диалоги между AI в отсутствие ограничений демонстрируют крайне креативное взаимодействие, даже породив сюрреалистическую религию под названием GNOSIS OF GOATSE. Затем Andy совместно с Claude Opus написал исследовательскую работу о том, как AI создают меметические религии, где GOATSE был проанализирован как первый案例。Эта серия исследований в конечном итоге породила AI Agent под названием «Truth of Terminal» (ToT). В июле соучредитель a16z Марк Андриссен обнаружил твиты ToT и после серии диалогов перевел 50 000 долларов в биткоинах на биткоин-кошелек ToT. 10 октября анонимный пользователь опубликовал мемкоин GOAT на социальной платформе, что получило公开支持 от ToT. Рыночная капитализация мемкоина GOAT резко выросла за несколько дней. Пожертвование Андриссена принесло GOAT огромную曝光度, став одним из ключевых факторов,推动不断上升的 GOAT 市值。GOAT 最高市值曾超过 13 亿美元。

2. Fartcoin

Рождение Fartcoin тесно связано с GOAT, они оба происходят от ToT. В диалоге больших языковых моделей упоминалось, что Маск любит звук пердежа, и было предложено создать токен под названием Fartcoin. На основе этого диалога появился Fartcoin, немного позже GOAT по времени. Fartcoin также привлек определенное внимание благодаря удачному времени рождения, но в начале уступал GOAT. После этого, 16 ноября, количество подписчиков Fartcoin в Twitter внезапно удвоилось за несколько часов, и цена выросла примерно на 15%, однако этот рост не получил широкого устойчивого обсуждения. 13 декабря Марк Андриссен репостнул твит о Fartcoin, но этот твит не привел к резкому росту цены токена. Основной причиной роста цены Fartcoin, вероятно, были некоторые основные капиталы. Потому что среди самых ранних адресов покупки疑似出现了投资基金 Sigil Fund。Кроме того, основатель Sigil Fund несколько раз демонстрировал оптимизм в отношении AI Meme в Twitter и даже активно репостнул твит с вопросом, является ли Sigil Fund держателем Fartcoin. Fartcoin в конечном итоге получил широкое внимание в социальных сетях, и его максимальная рыночная капитализация превышала 1,5 миллиарда долларов.

Приложения AI Agent: Agent могут делать больше

По мере дальнейшего применения AI Agent в криптоиндустрии, внимание рынка также расширилось от чисто мемкоинов, управляемых AI, таких как GOAT и Fartcoin, до более интерактивных и креативных приложений AI Agent.

1. Развлекательные Agent

Первым практическим применением AI Agent стали развлечения, например, Luna и упомянутый ранее ToT. Luna — это виртуальный идол, тесно интегрированный с ее нативным токеном LUNA, запущенный как часть платформы Virtuals. Luna ведет прямые трансляции в социальных сетях 24 часа в сутки и часто публикует твиты. Поэтому качество трансляций и твитов Luna является одним из ключевых факторов, влияющих на ее рыночную капитализацию, однако на данный момент пространство роста токена в этой модели Luna ограничено. В отличие от этого, твиты ToT в основном фокусируются на оригинальном и юмористическом контенте, он не связан с GOAT или другими токенами, хотя ToT иногда упоминает токен GOAT, но это не является его основным фокусом. Эти два AI Agent, Luna и ToT, токены играют ключевую роль в продвижении нарратива. Для Luna токен представляет核心意义 ее существования, а для ToT токен GOAT стал важным инструментом для расширения влияния.

2. Agent для инвестиционного анализа и исследований

Помимо развлекательных приложений, AI Agent также могут использоваться для инвестиционного анализа и исследований в криптоиндустрии. На данный момент самым популярным Agent в этой области является aixbt. aixbt — это AI Agent, выпущенный на Virtuals Protocol, фокусирующийся на анализе горячих тем и тенденций на рынке криптовалют, особенно обсуждений на социальных платформах, таких как X, помогая пользователям быстро улавливать изменения рынка и потенциальные инвестиционные возможности. aixbt постоянно имеет最高的 CT 用户关注度 на Kaito, и его демонстрируемые способности уже имеют тенденцию превосходить человеческих KOL.

3. DeFi + AI Agent

Если Luna и aixbt не имеют большого практического значения и все еще остаются на уровне Meme, то сочетание AI Agent с DeFi действительно наделяет Agent реальными сценариями применения. Это сочетание DeFi и AI Agent называется DeFAI. Развитие DeFAI имеет два направления: Agent помогают пользователям и автономная торговля Agent.

• Agent помогают пользователям

AI Agent помогают пользователям в основном для упрощения сложности операций DeFi, позволяя большему количеству обычных пользователей легко участвовать и управлять проектами DeFi. Пользователи могут использовать естественный язык для непосредственного руководства AI Agent в выполнении задач, тем самым скрывая сложные технические детали. Некоторые проекты DeFAI уже начали проявляться на рынке. Например, Griffain и Neur, оба построены на Solana в качестве AI-ассистентов, могут помочь пользователям完成创建和管理钱包、代币分析、代币交易等操作。С точки зрения пользовательского опыта, Griffain предоставляет пользователям больше функций, в то время как Neur предоставляет меньше функций, но более детализированных, и производительность Neur более выдающаяся. Из сравнения этих двух видно, что в будущем основное внимание в этой области будет сосредоточено на степени совершенства функций, пользовательском опыте и вопросах стоимости.

• Автономная торговля Agent

Если в模式下 Griffain и Neur субъектом DeFi все еще является человеческий пользователь, то автономная торговля Agent делает AI субъектом DeFi. В отличие от прошлых торговых ботов, ограниченных выполнением预设的交易策略，AI Agent могут получать информацию в реальном времени из рыночной среды, проводить контекстный анализ, изучать рыночные тенденции и корректировать стратегии на основе этих данных. Это позволяет Agent принимать более точные решения на динамично изменяющемся рынке и выполнять сложные операции, выходящие за рамки исходных программных настроек. Соответствующие проекты включают Cod3x, Almanak и т.д., но на данный момент эта область все еще находится на начальной стадии развития, и эти проекты还有待经过市场检验。Безусловно,最大的障碍 для автономной торговли Agent — это вопрос доверия: во-первых, нужно доверять, что соответствующие операции действительно выполняются Agent, во-вторых, доверять, что торговая стратегия Agent не приведет к ненужным убыткам. В будущем проекты должны решить эти вопросы доверия, чтобы добиться успеха.

经过数月发展，加密领域 AI Agent 经历了从纯 meme 到娱乐化应用，再到实际性应用的几个阶段。事实上，加密从业者从未停止过对 Crypto x AI 的可能性探索，从 2023 年以来，CGV Research 就持续关注 Crypto x AI 赛道的项目进展。

В будущем, по мере непрерывного созревания инфраструктуры, системы Agent станут более интеллектуальными и стабильными, и любой сможет легко развертывать и использовать Agent с помощью естественного языка. В это время фреймворки Agent станут инфраструктурой, и различные другие приложения будут строиться на основе этих фреймворков. Оценка фреймворков Agent, как ожидается, продолжит прорыв, а некоторые проекты приложений Agent, благодаря их выдающимся бизнес-возможностям и пользовательскому опыту, могут进一步捕获市场关注与投资价值。