Variant: AI Agents giỏi làm gì?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Variant: AI Agents giỏi làm gì?
AI Agents ít nhất giỏi trong bốn loại công việc này.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: Daniel Barabander, Variant
Biên dịch: Luffy, Foresight News
AI Agents đang lên ngôi rực rỡ – vậy chúng thực sự giỏi điều gì? Chúng tôi đã thảo luận nội bộ về vấn đề này và rút ra ít nhất bốn kết luận:
-
Tương tác với con người trong các ứng dụng
-
Hỗ trợ con người làm việc
-
Tổng hợp và sắp xếp thông tin
-
Giải trí
Thứ nhất, tương tác với con người trong các ứng dụng. AI Agents có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người, do đó về mặt lý thuyết, bất kỳ ứng dụng nào mà con người có thể sử dụng thì AI Agents cũng có thể trở thành người dùng. Tuy nhiên, khác với người dùng thật, các agent có thể cung cấp dịch vụ quy mô lớn cho con người trên những nền tảng này.
Vì vậy, các agent có thể đóng vai trò như một lớp trên cùng của các ứng dụng hiện tại mà người dùng đã yêu thích, từ đó mở rộng tính hữu ích của chúng. Chẳng hạn như Bounty Bot trên Farcaster – người dùng có thể đăng thưởng từ bên ngoài, nhưng điều này tạo thêm ma sát.
Thông qua việc tương tác với người dùng, AI Agents có thể mang lại sự thuận tiện, tính thực tiễn và phương thức khai thác giá trị từ các ứng dụng sẵn có. Tuy nhiên cần lưu ý: không phải tất cả các ứng dụng đều được xây dựng nhằm hỗ trợ AI Agents; những nền tảng phù hợp nhất là các ứng dụng có API không thể bị chặn, ví dụ như Farcaster.
Tôi từng viết một bài nghiên cứu về các vấn đề pháp lý chính liên quan đến agent trên các nền tảng Web2. Nghiên cứu của tôi chỉ ra rằng, nếu người dùng hoàn toàn kiểm soát agent và nền tảng Web2 cố gắng ngăn chặn nó, thì người dùng sẽ buộc phải ngừng vận hành agent. Tôi kết luận rằng các agent nên được xây dựng trên các nền tảng mở như Farcaster – đây cũng là một lý do khác khiến tôi đặc biệt quan tâm đến các agent trên Farcaster.
Thứ hai, hỗ trợ con người làm việc. Con người giỏi trong việc đưa ra tín hiệu (signals), nhưng lại kém trong việc thực thi. Các agent bù đắp khoảng trống này bằng cách đảm nhận phần việc nặng nhọc, trong khi con người định hướng kết quả thông qua sở thích cá nhân.
Một ví dụ điển hình là BottoDAO. Những tác phẩm nghệ thuật mà nó tạo ra chịu ảnh hưởng từ đầu vào của các holder token trong DAO. Trí tuệ nhân tạo đảm nhiệm phần việc vất vả trong sáng tạo nghệ thuật, còn con người định hướng quá trình này thông qua việc bỏ phiếu chọn các tác phẩm họ ưa thích.
Thứ ba, tổng hợp và sắp xếp thông tin. Các agent có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ vượt xa giới hạn của con người. Ví dụ, các bot giao dịch phân tích lượng lớn dữ liệu on-chain để ra quyết định.
Cuối cùng, yếu tố giải trí. Đây có lẽ là nhóm agent thu hút nhiều sự chú ý nhất trong lĩnh vực tiền mã hóa, ví dụ như Truth Terminal.
Tất nhiên, phần lớn tính giải trí của các social agent bắt nguồn từ sự mới mẻ của nội dung do máy tạo ra. Nhưng tôi đặc biệt quan tâm hơn đến những agent tự tạo ra nội dung giải trí dựa trên đặc điểm riêng của mình, chẳng hạn như tương tác theo cách thú vị với những người dùng khác trên nền tảng giống như một KOL.
Ưu điểm khi agent hoạt động như một KOL là, một khi đã có lượng khán giả ổn định, chúng có thể dễ dàng cung cấp các dịch vụ bổ sung — đặc biệt là những dịch vụ mang lại lợi ích tài chính trực tiếp cho chính bản thân agent, thay vì chỉ dừng lại ở quảng cáo.
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
Variant
