Нещодавно тема крипто x штучного інтелекту (перетин крипто та штучного інтелекту) або крипто + штучний інтелект (криптовалютна інфраструктура, посилена штучним інтелектом) була на слуху. Багато людей у блокчейн-спільноті захоплені цим, деякі сумнівні або ще не переконані, а деякі будують. Живі проекти на перетині блокчейну та штучного інтелекту отримали оновлення, і з'явилося багато нових проектів.

Протягом останнього року я проводив дослідження в цій галузі, зокрема, щодо штучних інтелектуальних агентів, що працюють на блокчейн-інфраструктурі. У нас є дослідницька група разом із деякими колегами в Ethereum Foundation, Flashbots та DeepMind серед інших. Ми продовжуємо розширювати межі застосованого дослідження, щоб зрозуміти та протестувати, який тип штучних інтелектуальних агентів є найбільш підходящим для блокчейнів та яку нову інфраструктуру нам потрібно для їх підтримки.

У цьому пості я висуну тезу, що інтеграція блокчейн-інфраструктури та штучних інтелектуальних агентів є бажаною, і це призведе до виникнення Інтернету агентів:

Оновлення поточного парадигми взаємодії, підсилений інцентивами та сучасною криптографією, яке дозволить нам зібрати плоди економіки, що працює за допомогою штучних інтелекту з небаченим рівнем безпеки, ефективності та потенціалу для співпраці.

Потім я обговорю пошук шляху, щоб туди потрапити. Я зосереджуся на короткострокових випадках використання та застосуваннях, деякі з яких вже розробляються та розвиваються. Я обговорю їх обмеження та потенційні покращення, а також дослідження, необхідні у галузі штучного інтелекту та блокчейну для відкриття нових випадків використання в середньостроковій перспективі.

Блокчейн як основа для Інтернету агентів

Дозвольте мені почати з того, що стиль цього аргументу буде спекулятивним, але практичним. Блокчейн та штучний інтелект - це дві технології, які розвивалися найшвидшим темпом протягом останніх десяти років. Обидві мають далекосяжний вплив на структуру Інтернету та людське суспільство в цілому. Таким чином, для того, щоб намалювати значуще візіонерське уявлення про те, як ці технології розвиватимуться та взаємодіятимуть, потрібно деяку спекуляцію. Однак, навіть колизакони масштабуваннячітко вказує на швидке поліпшення, я утримаюся від довгострокових спекуляцій щодо AGI. (Незважаючи на останнє збудження, я вважаю, що автономні самозростаючі AGI відносно далеко в майбутньому, і ще неясно, у якій формі вони виявляться.)

Я буду фокусуватися на найближчому до середньострокового майбутнього, в якому AI набуває форму людських помічників та агентів. У цій формі штучні інтелекти є інструментами, які обслуговують людей, сприяючи виконанню людських дій або виконуючи нові дії на користь людей.

Рисунок 1. Зліва: концептуальна лінія часу еволюції штучного інтелекту зі зростанням продуктивності. Справа: блок-схема діяльності для людей та різних форм штучного інтелекту.

Асистенти існують протягом кількох десятиліть у різних формах, тоді як останні досягнення в LLMs свідчать про те, що нове покоління штучного інтелекту буде набагато більш здатним та швидко покращуватися, ніж будь-коли раніше. Ось робоча визначення того, що я маю на увазіAI агент:

Програма, яка взаємодіє зі світом. Вона сприймає своє оточення за допомогою сенсорів (вхідні дані), обробляє дані автономно (прогнозування та планування) і вживає дії для досягнення цілей (діє).

Агенти можуть бути піддані обмеженням і також можуть вчитися від середовища. Сьогодні агенти зазвичай спеціалізуються на певний тип введення й певний тип дій. Наприклад, чат-боти, такі як ChatGPT, приймають текстовий запит у вигляді введення, можуть використовувати деякі інструменти для надання відповідей та реагування текстовим виведенням. З іншого боку, торговий бот приймає минулі ринкові стани у вигляді введення, передбачає майбутні ринкові стани та оптимальні дії, і виконує угоду. Агенти можуть бути різних типів (наприклад, чат-бот - це LLM, тоді як торговий бот - це невеликий RL-агент) і вони також можутьскладати для виконання завданняУ майбутньому ми можемо виявити загальну архітектуру, яку можна навчити вирішувати більшість випадків використання.

Блокчейни мають унікальні та бажані функції

Громадські блокчейни мають унікальний набір функцій, які роблять їх дуже хорошою інфраструктурою для комунікації та взаємодії штучних інтелектуальних агентів. Пізніше ми стверджуємо, що вони складають найкращу інфраструктуру для підтримки агентного штучного інтелекту, але спочатку ось функції на високому рівні.

Децентралізація: добре розроблені протоколи блокчейну є децентралізованими. Крім того, децентралізація є частиною етосу спільнот, які спочатку їх побудували та оновлювали. Вона вбудована в протоколи та захищена управлінням.

Стимули: добре розроблені блокчейни мають надійні механізми стимулювання, які забезпечують економічну безпеку за допомогою власного активу (наприклад, ETH у випадку Ethereum). Крім того, програмовані смарт-контракти дозволяють створювати додатки, які можуть (1) використовувати власний актив, (2) видавати нові цифрові активи з бажаними властивостями та (3) визначати свій власний актив та механізми стимулювання для їх учасників.

Відкритість та композабельність: блокчейн-платформи є відкритими для користувачів, а також розробників додатків. Крім того, додатки, які базуються на смарт-контрактах, розгорнутих на блокчейнах, успадковують ті ж властивості відкритості та безперешкодної композабельності.

Криптографічні гарантії: блокчейни використовують сучасну криптографію, щоб забезпечити унікальний рівень безпеки, перевірки та програмованої конфіденційності. У результаті вони є мінімізованими у відношенні до довіри значно безпечнішими, ніж системи минулого. Зверніть увагу, що взломи блокчейнів відбуваються через помилки в смарт-контрактах, які є неодмінними на ранніх етапах технології. По мірі того, як стек стає більш зрілим, він стає більш надійним і безпечним, тоді як традиційні системи, що ґрунтуються на людській довірі, не мають цієї властивості.

Ми можемо порівняти це з спадщиною Інтернету, яка має лише децентралізацію. Протоколи базового рівня, такі як TCP/IP або SMTP, є відкритими, але практично всі застосунки, побудовані поверх них, є власністю. Це призводить до поганої комбінаторики Інтернету, властивості, яку ми вважаємо ключовою при проектуванні протоколів для взаємодії агентів. Більше того, в Інтернеті повністю відсутні стимули та сучасна криптографія на рівні протоколу.

Наступна, ми презентуємо ідеальну модель для економіки, де люди і агенти співпрацюють і показують, що для цього потрібен весь набір функцій, які пропонують протоколи блокчейну.

Рисунок 2. Концептуальне зображення спадщинного інтернету (ліворуч) та інтернету агентів (праворуч) за даними ChatGPT.

Переваги блокчейнів для штучних інтелектуальних агентів

Швидко перемістіться кілька років вперед. Уявіть, що ми дійшли до моменту, коли штучні інтелектуальні агенти можуть виконувати велику кількість людських дійств та мають достатні можливості в прийнятті рішень та плануванні. Вони також можуть виконувати завдання автономно, можливо співпрацюючи з іншими агентами. Агенти широко розповсюджені в суспільстві та здійснюють діяльність, яка має потенційно велику цінність для людей, як соціальну, так і фінансову.

Ось кілька властивостей / бажань, які ми хотіли б, щоб ці агентні системи штучного інтелекту та їх взаємодія з людьми мали, і як блокчейни дозволяють їм це зробити.

Потреби агентської системи

• Співвіднесення: деякі аспекти співвіднесення агента, такі як вивчення цінностей, інтерпретованість та керованість, залежать від процесів проектування та навчання ШІ, які в основному не використовують блокчейн безпосередньо. Однак відкритість та комбінованість застосунків блокчейн можуть пропонувати унікальні можливості для зроблення діяльності агента зрозумілою, автоматично контрольованою та атрибутованою, що є ключовими для розподілу стимулів та співвіднесення систем агентів.
• Безпека: блокчейни розроблені таким чином, щоб бути надійними та безпечними з мінімальними припущеннями про довіру, в умовах протистояння, де ставка досить висока. Агенти, що взаємодіють через додатки на розумних контрактах успадковують ці міцні властивості. Більше того, досягнення в сучасній криптографії, такі як докази знання нуля, підсилюють додатки на розумних контрактах. Наприклад, додатки можуть вимагати доказів чутливих обчислень, тоді як ваги та вхідні дані агента можуть залишатися приватними. Достовірні розумні контракти також є ідеальним інструментом для обмеження простору дій агентів та встановлення дефолтних та умовних дозволів.
• Відкритість середовища для додатків дозволяє набагато більш багатий маршрутизації запитів умовно на стан додатка, а також на минулу продуктивність агентів, яку можна повністю спостерігати. Легко уявити, як агенти вірогідно накопичують репутацію на основі їхньої історії дій, яка потім може бути використана програмно для ранжування та виявлення найкращих агентів для певного завдання.
• Ефективність: блокчейнінфраструктура підвищує автономію агентів, дозволяючи їм приймати значущі рішення, включаючи платежі, без безпосередньої участі людини та недорого.

Людські прагнення

• Керований та програмований конфіденційність: блокчейни дозволяють людям власними силами володіти та підтримувати контроль над своїми агентами без посередників. Індивідуальні дані можуть бути конфіденційними, а доступ до них може бути умовно управляним за допомогою криптографічних гаджетів, від повністю приватного обчислення (TEE/FHE) до програмованої спільної власності вибраних властивостей за допомогою zk-доказів.
• Власність та справедливість: люди можуть створювати протоколи для колективної власності та управління агентами. Винагорода за роботу агентів може бути програмно розподілена буквально до найменшої частки цента. Справедливість можна вимірювати та покращувати за допомогою як оновлень протоколу, так і демократичного управління. Інфраструктура блокчейну, спарена з сучасними рішеннями з ідентифікації, що розробляються, також може підтримувати та автоматизувати амбіційні програми розподілу, такі як Універсальний базовий дохід (або UBI), який є важливим довгостроковим застосуванням.

Короткий відступ на тему ланцюга постачання штучного інтелекту

Важливо зауважити, що, крім комунікації та міжоперабельності, інфраструктура блокчейну може бути корисною для всього ланцюжка поставок модельного виробництва (збір даних, кураторство даних, навчання, налаштування). Розробляється кілька застосувань, включаючи кілька протоколів збору даних.ринки обчислень. Вони є важливою частиною децентралізованого стеку штучного інтелекту, але ми не будемо обговорювати їх тут.

Фігура 3. Ланцюг постачання штучного інтелекту (білий) та Інтернет агентів (зелений).

Глобальне регулювання та управління

Блокчейни пропонують універсальні протоколи, де можна вірогідно забезпечити дотримання широкого спектру правил та перевірок. Це, на мою думку, унікальна можливість для глобального регулювання ринків та застосувань штучного інтелекту, які можуть бути легко перевірені та перевірені на відповідність. Прозорість протоколів також може значно полегшити виявлення відхилень в реальному часі та впровадження виправлень, що неможливо в спадкових системах.

Ризики та витрати інфраструктури блокчейну

Відкритість не завжди бажана під час навчання штучних інтелектуальних агентів, які приймають чутливі та впливові рішення. Наприклад, використання відкритої моделі ваги, що приймає рішення щодо страхового андеррайтингу, може виявити вразливості моделі та збільшити ймовірність використання/атак.

Один з способів уникнути цього може бути використання сучасної криптографії для збереження конфіденційності агентів, але їхні дії публічні. Однак,чорна скринька атаки на машинне навчання є все ще можливі, і взагалі криптографічні схеми для безпечних, але перевірених обчислень машинного навчання коштовні в реалізації, що додає накладні витрати до вже дорогих процесів навчання. Це одна з найважливіших областей досліджень на перетині безпеки штучного інтелекту та блокчейнів. Нам потрібно зробити це технічно та економічно доцільним на практиці. Одним із нещодавніх інновацій є оптимістичні докази для обчислень машинного навчання, про які я обговорюю нижче.

Ще одним ризиком, якийбуло обговореночи ці оракули на основі LLM знижують планку для розгортання, яка може правильно призначати стимули для фізичних, потенційно шкідливих дій у реальному світі. Сьогодні це все ще неможливо, але дослідження повинні бути спрямовані на те, як забезпечити позитивні випадки використання та як виявляти та запобігати шкідливій поведінці.

Системи на основі блокчейну можуть зростати, щоб задовольнити попит

Одне питання, яке часто цікавить людей, які не ознайомлені з поточним станом блокчейн-систем, це чи вони готові вмістити навантаження, яке прийде разом із збільшенням активності користувачів.

Це було в центрі уваги досліджень і розробок блокчейну принаймні протягом останніх п'яти років, і сьогодні ми перебуваємо на переломному етапі, коли багато рішень з'являються в мережі та збільшують масштабованість на порядки. Наприклад, Ethereum з його блокчейнами рівня 2, які успадковують повну економічну безпеку, і масштабованими рішеннями для доступності даних незабаром зможуть обробляти десятки тисяч транзакцій в секунду (TPS). З'являються нові ланцюжки, які використовують паралелізацію для обробки сотень тисяч транзакцій в секунду. Спільні рішення для секвенування та безпечні мости дозволять програмам, розгорнутим у різних доменах, безпечно та ефективно взаємодіяти. Досягнення в агрегації доказів з нульовим розголошенням зроблять транзакції ще дешевшими, а також дозволять створити новий тип офчейн-обчислень і гібридних систем, які здатні зробити компроміси щодо безпеки ще більш ефективними.

З усіма цими інноваціями інфраструктури, які набудуть реалізації протягом наступних кількох років, немає сумніву, що зріла екосистема блокчейну зможе підтримувати дуже високу пропускну спроможність, від десятків тисяч TPS сьогодні до мільйонів TPS за невелику частку цента за транзакцію.

Дорога до Інтернету агентів

Зображення вище - це скарбниця, що представляє три основні кроки на шляху до Інтернету агентів.

Розглянемо їх по черзі.

Розширення поточних децентралізованих додатків

Першим кроком є доповнення поточних додатків блокчейн штучним інтелектом. Штучний інтелект вже використовується в децентралізованій фінансовій (DeFi), яка є категорією додатків з найбільшою кількістю прийняття на даний момент. Це приймає форму спеціалізованих моделей, які постійно моніторять стан ринку для виконання певних дій. Наприклад: торгові боти, боти ліквідації, маршрутизації, боти статистичного арбітражу та загалом боти, що виконують стратегії, спрямовані наекстрагування прибутку(також відомий як MEV) від потоку користувацьких транзакцій.

З ростом блокчейн-економіки на основі поточних фундаментів DeFi цілком логічно почати звідси й обговорити можливості використання штучного інтелекту.

Децентралізоване фінансове збагачення

Протоколи блокчейн в даний момент автоматизовані, але їхні інтерфейси дуже ручні, іноді незручні та часто неефективні. Штучний інтелект має потенціал стати новим інтерфейсом, який з'єднує людей з ринками onchain, за посередництвом розумних агентів. Є конкретні можливості покращити поточні протоколи принаймні в трьох областях.

• Успішне відповідання користувача: користувачі взаємодіють з AI-агентом, щоб спілкуватися, іноді конструюють / уточнюють своє намір, і штучний інтелект відповідно пристосовує його до послідовності ончейн-дій, які користувач делегує йому. Намір має форму мети і кількох обмежень, а дія може бути одиночною транзакцією або структурованим планом, виконаним протягом тривалішого часового масштабу. Один простий приклад наміру

  • “Я хочу X одиниць токена Y за ціною не вище, ніж $Z”, або
  • "Я хочу інвестувати $Z щомісяця протягом наступних шести місяців у проекти Ethereum Layer 2", або
  • “Я хочу знову застосувати мої $ETH з EigenLayer та делегувати їх AVSs, з APR принаймні X% та фактором ризику не більше Y%”.

• Хоча перша потребує лише кількох транзакцій, інші приклади потребують формулювання плану, виконання плану з кількома транзакціями протягом планового періоду, кількох цінових потоків, прогностичних моделей ризику та доходів, а також контекстуальної інформації. \

• Планування дій та маршрутизація: інфраструктура для відправлення транзакцій на блокчейні Ethereum стає більш зрілою та складною. Тепер є різні шляхи, що оптимізуються для різних десідератів: безпека, швидкість, ефективність ціни, конфіденційність. Існує навіть протокол, спрямований наробить його легше розгортати нові маршрути. Подібно до того, що сьогодні роблять агрегатори DEX з окремих обмінів, можуть бути розроблені більш складні алгоритми маршрутизації, які також враховують більший контекст ланцюжка постачання транзакцій та різноманітні застосування. Особливо при плануванні стратегії на довгостроковий період в інтересах користувача або застосунку Layer 2, який купує послуги від протоколу Layer 1, простір дій є досить великим та розширюється, оскільки впроваджуються нові механізми. Наприклад, оптимальний план для оптимізації портфеля користувача може полягати в частковому перерахуванні їх коштів на більш дешевий Layer 2 та виконанні їхніх інвестицій там. \

• Спільні фонди та активні пули: створення та управління фондами, де багато людей об'єднують ресурси, погоджуються щодо цілей, а потім делегують виконання АІ-агентам. Це вимагає аспектів відповідності намірів і планування дій, а також механізмів спільної власності, які блокчейн може унікально запропонувати. Наприклад, сучасна версія агента-колекціонера цифрового мистецтва буде потребувати всі ці здібності, а також використовувати набагато більш багатий контекст, який доступний останньому поколінню LLMs, як для синтезування вподобань спільноти, так і для ідентифікації активів, які їм відповідають.

У всіх цих випадках у нас є головна людина або громада, яка замовляє високооцінені ончейн дії деяким агентам, які працюють офлайн. Тому велика потреба в гарантіях висновків. Це можна досягти двома способами:

• Запустіть мережу агентів поза ланцюжком з власними припущеннями щодо безпеки. Наприклад, використовуючиекономічна безпека від активів на якорному ланцюзіабоЕкономічна безпека ETH через повторне ставленняабоrunning an L1 зспеціально розроблені стимули.
• Розробіть протокол оркестрування агента з використанням умовних угод onchain, які вимагають доказу інференції для валідності дії. Це можна досягти за допомогою zkML(zk-докази) абоopML(оптимістичні докази). Обидва напрямки швидко розвиваються, але opML - це дуже цікаве рішення, яке дозволяє економічно захищати велике виконання LLM, що сьогодні не можливо або надто дорого з криптографічно надійними zk-доказами.

Послуги штучного інтелекту для протоколів

Пов'язана категорія - це розширення інфраструктури протоколу, на відміну від роздрібних додатків, з автономними агентами. Тут більшість додатків схожі на продукти на основі агентів, які будуються для традиційних бізнес-послуг, але ці агенти можуть використовувати відкритість, живість та величезну кількість даних блокчейнів.

Приклади є агентами якаудитори / тестувальники безпекидля смарт-контрактів, аналітичних агентів таавтоматизовані казначейські та ризикові управлінські послуги. Різноманітні смаки цього типу послуг надаються компаніями, спрямованими на Web3, але прогрес у самостійності агента та доказівному виведенні тепер відкриває можливість децентралізації івилучити довіру з ключових послуг для операцій протоколу.

Новою сферою застосування є кураторство контенту. У зв'язку з тим, що децентралізовані соціальні медіа, такі як Farcaster і Lens, зростають, з'являються нові можливості для автоматизованого/посередницького кураторства. Однак це вимагає створення нових механізмів для координації співпраці агентів, які ми зараз описуємо.

Створення нових механізмів для послуг агентів

Ми можемо використовувати супер силу блокчейну для створення вірогідних засобів зобов'язання для впровадження нових додатків та нових ринкових механізмів, які безпосередньо використовують агентів-користувачів. Це те, де ми почнемо спостерігати силу координації багатьох агентів для надання нових послуг. Ми докладно обговорювали цю темунаша недавня стаття, тут я хочу сфокусуватися на кількох конкретних застосуваннях.

Прогностичні ринки штучного інтелекту

Найбільш захоплива та конкретна програма в найближчій перспективі - це ринки прогнозування штучного інтелекту. DeFi розблокував можливість торгувати довгими активами на блокчейні, такими як токени корисності невеликих протоколів, які не торгуються на традиційних ринках через занадто великі витрати на підтримку їхньої інфраструктури. Ринки прогнозування штучного інтелекту мають потенціал зробити те саме згіпер-довгий-хвістактиви. Результатом найменших подій, які цікавлять людей, може бути токенізовано та торгувати. Для цих ринків потрібно, щоб вони працювали, вони потребують:

• Ефективне виявлення ціни: включаючи значущу ліквідність та значний торговий обсяг для агрегації інформації.
• Надійне ринкове рішення:ринки потребують вирішення вірогідно та ефективно.

ШІ можуть автоматизувати ці операції, маючиспеціалізовані агенти трейдерів запитують LLM, щоб отримати ймовірнісні оцінки подій, а потім роблять ставки, як це було показано в нещодавньомувеликий конкурс масштабного. Також було запропоновано, щопротоколи багаторазових суперечок можуть бути використані для автоматизації вирішення ринкових суперечокз LLM на початкових раундах, і лише залучати людей у випадках, які загострюються на пізніших раундах.

Як тільки ці ринки працюють, вони стають новим примітивом для оцінки невеликих невизначеностей у повністю автономний спосіб, без необхідності покладатися на центральний орган, який може бути вразливим перед загрозами безпеки або упередженостями. Різноманітні види застосувань можуть бути побудовані поверх: мікрострахування, фінансові продукти, модерація вмісту у децентралізованих соціальних мережах, фільтрація спаму тощо.

Надійна та ефективна маршрутизація до спеціалізованих моделей

Сьогодні більшість взаємодії людини та штучного інтелекту знаходиться в пропрієтарних середовищах з загальними моделями, або закритими моделями "фронтального" типу (важкі моделі), або моделями з відкритими вагами (легкі моделі). Однак ранній успіхМагазин GPT, і зсхожі агрегатори, вказує на світ, де вищезазначений спосіб взаємодії є лише воротами в широкий вибір GPT з агентичними можливостями та спеціалізованою експертизою (тобто, ми скоро перейдемо від пояснення правил покера до гри в покер, від планування маршрутів поїздок до бронювання повних подорожей).

У цьому світі існує очевидна потреба в ефективній маршрутизації сесій користувачів до найкращої спеціалізованої моделі, яка може задовольнити їхні наміри найкращим чином. Коли агенти здійснюють транзакції від імені користувача, буде отримано значну цінність від обслуговування користувачів. Існують стимули для отримання цінності як з боку маршрутизатора/посередника (отримання орендної плати), так і з боку кінцевої моделі (неправильне звітування про результати/продуктивність для отримання більшого потоку). Таким чином, існує очевидна потреба в надійних механізмах маршрутизації та маркетплейсах, де постачальники послуг будуть конкурувати за задоволення переваг користувачів. Це майбутня сфера застосування, яка мені дуже цікава.

Будівельні блоки для нових ринків

По мірі того, як більше агентів із спеціалізованими навичками розгортаються та накопичують історію onchain, можуть бути розроблені будівельні блоки для більш потужної інфраструктури. Наприклад, протоколи виявлення агентів, які включають репутацію на основі минулих результатів та ранжування агентів, автоматичне ліцитування мікросервісів на основі передбачуваних результатів і багато іншого.

Це ітеративний процес, який займе років, щоб повністю реалізувати, з новими ітераціями цієї інфраструктури комунікації, репутації та обміну, що еволюціонують з кожною новою хвилею протоколів обслуговування агентів, що створюються. Кінцевою метою буде найефективніша система цифрових координаційних механізмів, надзвичайно дешева та безоплатна від оренди, що стане основою зростаючої частки світової економіки. З часом, оскільки можливості агентів постійно зростають, і все більше дій реального світу автоматизується, можна очікувати, що більшість суспільного економічного обміну буде проводитися на цій інфраструктурі.

Масштабування спільної власності та управління

Розв'язання проблем спільної власності, рівного розподілу вартості та управління продуктивними системами інтелектуальних агентів буде надзвичайно важливим, коли це буде масштабуватися. Блокчейни пропонують підґрунтя для впровадження цих рішень. Сьогодні ми знаходимося на початковому етапі експериментування, але вже існують деякі цікаві моделі, що з'являються. На двох крайнощах ми маємо:

• Пряме власність та мінімізація управління: тЦе модель, в якій управління протоколом мінімізоване, схоже на Bitcoin. Протокол є мінімальним і відносно фіксованим. Механізми власності активів / ресурсів агента прості, активи агента належать безпосередньо їх творцям і збільшують вартість пропорційно до їх використання. Існує власний мережевий токен, який служить лише як корисність, оплата за послуги і цінний капітальний актив для винагороди внеску.
• Спільна власність та управління DAO:на іншому кінці є більш багаті протоколи, які більше нагадують додатки, які ми бачимо на верхівці Ethereum сьогодні. Є багатий протокол специфікації з параметрами, які можуть бути змінені за допомогою явних процесів управління. Нативний токен може бути використаний у врядуванні та має більш багаті механізми стимулювання, які дозволяють спільну власність різних компонентів системи.

Перший схожий на те, з чим експериментуютьМорфеусі друге доOlas, дві ранні спроби побудови економік автономних агентів. Ми все ще на ранній стадії цих нових типів протоколів на основі агентів, будуть нові застосування та нові можливості, які, ймовірно, змінять спосіб, у який створюються стимули та моделі власності. Це лише два дуже різних приклади, які показують, що у дизайнерів протоколів є широкий спектр рішень. Нарешті, слід зауважити, що поза економіками агентів, подібні проблеми присутні на інших рівнях стеку ШШІ, і для стимулювання навчання ШШІ, даних та інфраструктурних послуг можна використовувати подібні рішення.

Заява:

1. Ця стаття переписана з [ Поняття] , оригінальна назва «Інтернет агентів», авторське право належить оригінальному автору [Давіде Крапіс], якщо у вас є будь-які зауваження щодо відтворення, будь ласка, зв'яжіться Команда Gate Learnі команда вирішить це якнайшвидше відповідно до відповідних процедур.

2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є жодним інвестиційним порадою.

3. Статті іншими мовами перекладені командою Gate Learn і не можуть бути відтворені, поширені або узяті за основу як перекладені без посилання на Gate.io.