Sự trỗi dậy của câu chuyện đại lý AI, những dự án nào đáng chú ý trước thời điểm hiện tại?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Sự trỗi dậy của câu chuyện đại lý AI, những dự án nào đáng chú ý trước thời điểm hiện tại?
Tiền mã hóa giống như tiền mặt, blockchain giống như máy tính tiền, Dapp giống như máy POS, còn đại lý AI giống như nhân viên thu ngân.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: TechFlow
Khái niệm AI luôn có thị trường.
Là một câu chuyện xuyên suốt cả năm, bất kể thị trường tiền mã hóa tăng hay giảm, luôn có những dự án AI thể hiện ấn tượng. Trong các bài viết tổng kết và triển vọng, gần như bạn chỉ thấy sự lạc quan dành cho AI.
Tuy nhiên, AI là một khái niệm rất rộng, vậy nên đặt cược vào phân nhánh nào mới có nhiều cơ hội hơn?
Một lựa chọn tương đối an toàn là coi các sự kiện nổi bật ngắn hạn như chất xúc tác, tìm kiếm các dự án mã hóa liên quan trực tiếp về mặt khái niệm.
Ví dụ như AI Agent (tác nhân AI).
Ngày 11 tháng 1, ChatGPT chính thức ra mắt chức năng cửa hàng. Khác với ứng dụng truyền thống, cửa hàng GPT không yêu cầu người dùng có bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào—chỉ cần nhập bằng ngôn ngữ tự nhiên đơn giản chức năng mà bạn muốn GPT thực hiện, hệ thống sẽ tạo ra một chatbot AI chuyên biệt.
Nói thẳng ra, đây chính là một cửa hàng AI Agent, chứa vô số robot có thể thay bạn xử lý các nhiệm vụ cố định theo một logic nhất định. Nhờ sức hút của GPT, có thể dự đoán các ứng dụng trong cửa hàng sẽ bùng nổ, trong đó thậm chí có thể xuất hiện các robot đại lý liên quan đến Crypto.
Việc các robot này có hiệu quả hay không là một chuyện, nhưng nhìn nhận được xu hướng phổ biến của khái niệm AI Agent lại là chuyện khác.
Cũng gần như cùng thời điểm đó, quỹ đầu tư mã hóa nổi tiếng Pantera đã tuyên bố rõ ràng trong một bài viết dài gần đây rằng họ đặc biệt quan tâm đến sự kết hợp giữa AI Agent và Web3 trong năm 2024.
Nếu coi cửa hàng ứng dụng của GPT như một ngòi nổ, và sự chú ý từ các quỹ đầu tư lớn như một luồng gió, liệu câu chuyện về AI Agent có bùng cháy trong năm nay?
Chúng ta không thể dự đoán tương lai, nhưng có thể chuẩn bị trước.
Vậy thì điều chúng ta cần làm rõ hơn lúc này là:
Nguyên lý của AI Agent rốt cuộc là gì, và những dự án mã hóa nào có khả năng hưởng lợi trực tiếp?
AI Agent liên quan gì đến ngành mã hóa?
Trước tiên, cần hiểu rõ cách vận hành của AI Agent, để từ đó xác định được dự án mã hóa nào thực sự thuộc phạm vi AI Agent, và dự án nào đang "đội lốt" khái niệm.
Robot trong cửa hàng GPT chỉ giúp con người cảm nhận sơ bộ về AI Agent; nhưng xét về nguyên lý, sản phẩm nào mới thực sự được gọi là AI Agent?
Theo tôi, để đánh giá một sản phẩm có phải là AI Agent hay không, có thể tập trung vào cốt lõi vấn đề:
Chương trình hoặc thiết bị sử dụng công nghệ AI có thể tự động thực hiện nhiệm vụ hoặc hỗ trợ người dùng.
Từ các chatbot đơn giản đến các hệ thống tự động phức tạp, đều có thể được xem là AI Agent. Nhưng những thứ này ít nhất phải đáp ứng các điều kiện sau:
-
Năng lực tự động hóa: Có thể thực hiện nhiệm vụ mà không cần hoặc cần rất ít can thiệp của con người.
-
Cảm nhận môi trường: Có thể cảm nhận môi trường hoạt động thông qua cảm biến hoặc đầu vào dữ liệu.
-
Đưa ra quyết định: Có khả năng đưa ra quyết định dựa trên lập trình và dữ liệu nhận được.
-
Học hỏi và thích nghi: Có khả năng học hỏi, cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu mới và kinh nghiệm.
-
Tính tương tác: Có thể tương tác với người dùng hoặc các hệ thống khác, phản hồi yêu cầu hoặc cung cấp thông tin.
Tuy nhiên, nếu ta khái quát các đặc điểm trên, sẽ thấy AI Agent khá giống hợp đồng thông minh — khi điều kiện đã định sẵn, kết quả sẽ tự động thực thi.
Vì vậy, để phân biệt một dự án thật sự dùng AI Agent hay chỉ đang "đội lốt" AI bằng hợp đồng thông minh, ta có thể đơn giản dùng tiêu chí sau:
Có chủ động hay không.
Hợp đồng thông minh không có tính tự chủ; chúng chỉ phản ứng thụ động (Reactive) theo các quy tắc đã được viết sẵn, không có khả năng đưa ra quyết định độc lập khi môi trường thay đổi. Ví dụ: bạn đặt lệnh mua một token khi đạt mức giá nhất định.
Ngược lại, AI Agent thường được xem là chủ động (Active), có thể thu thập dữ liệu, học hỏi, đưa ra quyết định và tự khởi động nhiệm vụ mà không cần lệnh bên ngoài. Ví dụ: theo dõi dữ liệu thị trường, tự mua token khi AI cho rằng giá có lợi nhuận phù hợp.
Hiểu rõ sự khác biệt này rồi, hãy xem mối liên hệ giữa AI Agent và ngành mã hóa.
@chiefbuidl, đồng sáng lập dự án mã hóa nổi tiếng Space and Time, đã đưa ra một phép so sánh cực kỳ điển hình và sinh động:
Mã hóa giống như tiền mặt, blockchain giống như máy tính tiền, Dapp giống như máy POS, còn AI Agent giống như nhân viên thu ngân.
Suy ngẫm câu nói này, khi tiền mã hóa được dùng như tiền mặt để giao dịch, các chuỗi công khai đằng sau chịu trách nhiệm ghi chép và tính toán; Dapp đóng vai trò như giao diện thanh toán giống máy POS, còn AI Agent trở thành nhân viên thu ngân, trực tiếp nói với bạn:
Anh không cần lo tiền dùng thế nào,账 làm sao; anh chỉ cần nói sơ ý định, tôi sẽ tự động giúp anh chi tiêu và cung cấp dịch vụ anh muốn.
Trong chuỗi này, tiền mã hóa, blockchain và Dapp thực ra khá khó hiểu,còn AI Agent lại là khâu có khả năng cao nhất tiếp cận người dùng, đơn giản hóa mọi thứ.
Do đó, AI Agent liên quan đến ngành mã hóa chính là tìm cách cải thiện trải nghiệm sử dụng sản phẩm mã hóa (bao gồm nhưng không giới hạn ở trải nghiệm giao dịch).
Dự án mã hóa nào liên quan đến AI Agent?
Vậy, dự án nào sẽ liên quan đến khái niệm AI Agent?
Có lẽ ta có thể chia các dự án thành hai loại: một loại bản thân dự án cung cấp khả năng AI Agent để người khác sử dụng; loại còn lại là dùng AI Agent để nâng cao trải nghiệm sản phẩm gốc.
Loại 1: Dự án mã hóa trực tiếp làm dịch vụ AI Agent
Autonolas($OLAS): AI Agent nhằm tối ưu hiệu suất cho dự án mã hóa
Autonolas là một dự án liên quan trực tiếp đến AI Agent, lĩnh vực kinh doanh của nó chính là thiết kế AI Agent cho ngành mã hóa để xử lý nhiệm vụ trong các tình huống khác nhau.
Cụ thể, stack công nghệ của Autonolas bao gồm:
-
Dịch vụ tác nhân tự chủ
-
Ứng dụng tự chủ có thể kết hợp
-
Giao thức trên chuỗi bảo vệ dịch vụ tác nhân và khuyến khích phát triển
Điểm then chốt là dịch vụ tác nhân tự chủ.
Các AI Agent cấu thành dịch vụ này có thể trích xuất dữ liệu từ bất kỳ mô hình AI nào trên thế giới. Mỗi GPT, LMM hay subnet đều được bao gồm (có nghĩa là thậm chí có thể phối hợp với $TAO). Thông qua điều phối dịch vụ, các mô hình xử lý nhiệm vụ cụ thể được phân bổ cho các agent nhất định.
Vậy các agent này cụ thể có thể làm gì?
Theo bộ sản phẩm được đưa ra trên website chính thức của Autonolas, các nghiệp vụ liên quan đến ngành mã hóa bao gồm nhưng không giới hạn ở việc dùng AI Agent để dự đoán thị trường, dự đoán lợi suất APY của một số giao thức, đóng vai trò là oracles cung cấp dữ liệu ngoại chuỗi chính xác hơn, hỗ trợ DAO trong quản trị, tự động quản lý vận hành hợp đồng thông minh và tự động thiết lập các nhóm thanh khoản DeFi v.v.
Nhìn chung, mọi thao tác quy trình liên quan đến dự án mã hóa đều có chỗ đứng cho AI Agent.
Hai dịch vụ còn lại của Autonolas được phát triển dựa trên dịch vụ tự chủ. Từ các dịch vụ nền tảng này, các nhà phát triển khác có thể tự do kết hợp chức năng để tạo ứng dụng riêng; đồng thời, Autonolas cũng có thể xây dựng một cửa hàng ứng dụng, cho phép các nhà phát triển đăng ký và thương mại hóa dịch vụ của họ.
Về dữ liệu, lượng sử dụng dịch vụ AI Agent của dự án vẫn đang tăng liên tục. Vì không kén chọn dự án hợp tác, về lý thuyết Autonolas có thể trở thành tiêu chuẩn bắt buộc cho mọi dự án mã hóa, bổ sung khả năng AI Agent cho phần tự động hóa trong dự án của họ.
Token OLAS của dự án lên sàn thanh khoản trên chuỗi vào tháng 7 năm ngoái, giá lúc đó khoảng 0,1 đô la Mỹ, hiện tại khoảng 4,6 đô la Mỹ, vốn hóa đã đạt 200 triệu đô la Mỹ.
Tuy nhiên, xét đến câu chuyện xuyên suốt về AI và tác động dự kiến của dự án trong hoạt động kinh doanh, vốn hóa và giá hiện tại chưa bị đánh giá quá cao. Để so sánh, $TAO - cũng nằm trong câu chuyện AI nhưng hoạt động khác biệt, vốn hóa khoảng 1,5 tỷ đô la Mỹ.
Fetch.ai ($FET): Dự án cũ, cung cấp AI Agent phục vụ toàn ngành
Fetch.AI (FET) cũng chuyên về xây dựng và quảng bá dịch vụ AI Agent. Những agent này được thiết kế như các khối xây dựng mô-đun, có thể lập trình để thực hiện nhiệm vụ cụ thể. Các agent có thể tự kết nối, tìm kiếm và giao dịch, từ đó tạo ra thị trường động, thay đổi hoạt động kinh tế truyền thống.
So với OLAS, Fetch là một dự án lâu đời hơn. Được thành lập năm 2017, lên mainnet tháng 12 năm 2019. Hiện đã tích hợp IBC của Cosmos, cũng là một dự án AI trong hệ sinh thái Cosmos.
Tuy nhiên, Fetch không chỉ phục vụ các dự án mã hóa mà mở rộng dịch vụ sang nhiều ngành khác. Theo ví dụ chính thức, lĩnh vực kinh doanh của họ chạm tới thương mại điện tử, ô tô, pháp lý, IoT và khí tượng.
Ngoài ra, điểm đặc biệt khác của Fetch là thân thiện với nhà phát triển.
Fetch còn ra mắt Agentverse – một dịch vụ quản lý không cần code, đơn giản hóa việc triển khai AI Agent. Giống như các nền tảng không cần code truyền thống (Replit) và Copilot của Github giúp đại chúng viết code, Fetch đang nỗ lực theo cách riêng để dân chủ hóa phát triển Web3 hơn nữa.
Thông qua Agentverse, người dùng có thể dễ dàng khởi chạy agent đầu tiên của mình, giảm đáng kể rào cản tiếp cận công nghệ AI tiên tiến.
Tuy nhiên, với tư cách là một dự án có lịch sử lâu đời, sản phẩm thực tế của Fetch vẫn đang ở giai đoạn danh sách mong muốn, chưa hoàn toàn mở cửa công chúng. Điều này khiến người ta nghi ngờ liệu dự án có thực sự đang làm việc nghiêm túc hay không.
Về token, FET được dùng làm phí gas mạng, đồng thời dùng để stake node duy trì hoạt động mạng. Vốn hóa hiện đã đạt 500 triệu đô la Mỹ. Tôi cho rằng so với OLAS thì tỷ lệ hiệu suất thấp hơn, tiềm năng tăng trưởng tương đối hạn chế. Tuy nhiên, vẫn có thể xem đây là một dự án mang tính beta tương đối, khi câu chuyện AI Agent có chất xúc tác có thể cũng đạt được mức tăng nhất định.
PAAL AI ($PAAL): Tập trung xây dựng trợ lý AI cho người dùng mã hóa
Mục tiêu của PAAL là tạo ra một nền tảng điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo, dễ tiếp cận, thân thiện với người dùng, và có thể cung cấp kiến thức, hỗ trợ và công cụ toàn diện trong thế giới tiền mã hóa và công nghệ blockchain luôn thay đổi.
Dự án hy vọng cung cấp cho người dùng một trợ lý AI cá nhân, nơi họ có thể tin tưởng để nhận thông tin chính xác, đáng tin cậy, hỗ trợ về tùy chỉnh, khả năng mở rộng và hiểu sâu hơn về hệ sinh thái mã hóa.
Cụ thể, thực tế ta có thể hiểu PAAL như một phiên bản mã hóa của GPT và bot giao dịch.
Các công cụ AI chính của PAAL bao gồm:
-
Mypaal: tức robot AI được nhắc đến ở trên, có kiến thức nhất định, trả lời các câu hỏi đa dạng của người dùng về dự án mã hóa;
-
Autopaal: Đóng vai trò chuyên gia mã hóa, cung cấp nghiên cứu, thông tin và phân tích xoay quanh tiền mã hóa, theo dõi xu hướng thị trường và thông báo cho người dùng trong các tình huống cụ thể;
-
Autopaal X (chưa ra mắt): Phiên bản nâng cấp của hai công cụ trên, bổ sung chức năng giao dịch tự động, chia sẻ doanh thu với người stake $PAAL, tạo thêm động lực cho việc stake.
Xét về khái niệm, PAAL thực sự cũng có thể coi là một AI Agent, nhưng phạm vi kinh doanh hẹp hơn hai dự án trước, hiện chỉ phục vụ việc giao dịch và học tập của người dùng mã hóa. Nếu không quá câu nệ sự khác biệt, thậm chí có thể coi đây là một bot giao dịch cao cấp.
Hiện tại, vốn hóa thị trường của token $PAAL khoảng 100 triệu đô la Mỹ, thấp hơn hai dự án trước; nhưng xét đến hoạt động kinh doanh hẹp và phụ thuộc mạnh vào diễn biến thị trường mã hóa, tiềm năng tổng thể theo tôi đánh giá không cao bằng OLAS.
Loại 2: Dự án dùng AI Agent bổ trợ nghiệp vụ gốc
Một vài dự án trên đều trực tiếp làm về AI Agent, còn một số dự án khác thì nghiệp vụ chính không hoàn toàn là AI Agent, mà tích hợp chức năng này vào nghiệp vụ hiện có để nâng cao hiệu suất.
Do giới hạn độ dài, chúng tôi sẽ không đi sâu vào nguyên lý của các loại dự án này, chỉ liệt kê dưới đây: Root Network($ROOT): L1 được tối ưu hóa riêng cho trải nghiệm metaverse, game và Web3, được công ty Futureverse hỗ trợ công nghệ AI và metaverse. Hiện đã có thể tích hợp khả năng AI Agent vào các trò chơi trên mạng, nâng cao trải nghiệm chơi.
Parallel ($PRIME): Trò chơi đấu bài bối cảnh khoa học viễn tưởng được Paradigm đầu tư. Trò chơi hiện dùng nhân vật AI để tạo vật phẩm trong game mới, các vật phẩm này có thể lưu trữ trong ví riêng của nhân vật AI, tương đương một AI Agent tạo tài sản game.
Oraichain ($ORAI): Một công ty cung cấp dịch vụ kinh tế dữ liệu lớp 1 AI và oracle, mục đích xây dựng công cụ AI đáng tin cậy, hỗ trợ Web3, dApp mở rộng và nền kinh tế dữ liệu. Dự án gần đây ra mắt công cụ phân tích token tên DeFi Lens, đồng thời tích hợp khả năng AI Agent để dự đoán và phân tích token.
Do giới hạn thời gian, chúng tôi chưa liệt kê tất cả các dự án liên quan đến AI Agent trên thị trường.
Tuy nhiên, dù là các dự án trực tiếp hay gián tiếp liên quan đến AI Agent, ngoài khái niệm nóng hổi AI, điều quan trọng hơn là xem liệu AI Agent của họ có thực sự triển khai hiệu quả, tức bản thân nghiệp vụ AI Agent có dùng được hay không, chứ không phải chỉ là lời nói suông.
Bong bóng AI rất lớn, bong bóng các dự án mã hóa đội lốt AI có thể còn lớn hơn.
Tập trung vào những dự án có nền tảng cơ bản vững chắc hơn sẽ thuận lợi hơn trong việc nắm bắt giá trị bền vững và thực chất xuyên suốt câu chuyện AI kéo dài cả năm.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
