ส่งต่อชื่อเรื่องต้นฉบับ: การเติบโตของแอปพลิเคชัน Web3 AI

ภาคตัวแทน AI มาไกลตั้งแต่เริ่มแรกด้วยตัวแทนที่เน้นบุคลิกภาพ ในตอนแรกเราหลงใหลในตัวแทนที่สามารถสร้างความบันเทิงให้กับเราสร้างเรื่องตลกหรือเพียงแค่ "บรรยากาศ" บน CT ตัวแทนเหล่านี้ดึงดูดความสนใจและสร้างโฆษณา แต่เมื่อตลาดพัฒนาขึ้นสิ่งหนึ่งที่ชัดเจน: คุณค่าและประโยชน์ใช้สอยมีความสําคัญมากกว่าบุคลิกภาพ

เราเคยเห็นตัวแทนบุคลิกภาพจำนวนมากที่เปิดตัวด้วยความฮือฮาใหญ่ในเบื้องต้น แต่เพียงแค่จบลงตัวพวกเขาก็หายไปในการเกิดความสำคัญที่ผิดปกติเพราะพวกเขาไม่สามารถให้บริการใด ๆ เกินการเชื่อมต่อเพียงระดับผิวเผิน แนวโน้มนี้เน้นหนึ่งข้อสำคัญ-Web3 ให้ความสำคัญกับสารสนเทศเกินกว่าการแสดงสด ๆ และการใช้งานเกินกว่าความใหม่

ความวิวัฒนาการนี้เหมือนกับการเปลี่ยนแปลงที่คล้ายกันกำลังเกิดขึ้นใน AI รุ่นที่ 2 บนเว็บ มีการพัฒนารุ่นพิเศษ LLMs ที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อจัดการกับกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง ตั้งแต่ธุรกิจทางการเงินไปจนถึงด้านกฏหมาย อสังหาริมทรัพย์ และอื่น ๆ โมเดลเหล่านี้เน้นความแม่นยำและความเชื่อถือ เพื่อแก้ไขข้อบกพร่องใน AI ทั่วไป

ความท้าทายกับ AI ประยุกต์ทั่วไปคือมันมักจะให้คำตอบ "พอ" แต่ไม่ใช่เสมอไป ตัวอย่างเช่น โมเดลยอดนิยมอาจจะถูกต้อง 70% ของเวลาในคำถามเฉพาะทาง นั้นเพียงพอสำหรับการใช้งานเพ้อเบา แต่เป็นภัยอันแรงกล้าในสถานการณ์ที่เสี่ยง—เช่นว่าคุณจะชนะคดีศาลหรือเสียล้านในการตัดสินใจทางการเงิน นี่คือเหตุผลที่ LLMs ที่เชี่ยวชาญ ที่ถูกปรับปรุงให้ได้ความแม่นยำ 98-99% กำลังกลายเป็นสิ่งสำคัญ

และนี่นำเรามาถึงคำถามสำคัญ: ทำไมต้อง Web3? ไม่ใช่ Web2 ที่จะเอาชนะทิวทัศน์ AI ที่เชี่ยวชาญหรือเปล่า?

Web3 มีข้อดีหลายอย่างที่ AI ของ Web2 โดยปกติไม่สามารถเทียบเท่าได้:

สภาพเหลือทั่วโลก

Web3 ช่วยให้ทีมสามารถระดมทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการเสนอขายโทเค็น โครงการ AI สามารถเข้าถึง Likuiditas ระดับโลก โดยไม่ต้องผ่านการประชุมและการเจรจากับทุนจาก VC มาเป็นเดือน มันทำให้การระดมทุนเป็นประชาธิปไต ให้นักพัฒนาทราบถึงทรัพยากรที่ต้องการในการสร้างผลิตภัณฑ์ได้อย่างรวดเร็ว

โทเค็นอะนอมิกส์สำหรับการสะสมมูลค่า

โทเค็นช่วยให้ทีมสามารถให้รางวัลแก่ผู้นำเสนอแรก สร้างส่วนสะสมและรักษาสภาพแวดล้อมของตนไว้ @virtuals_ioจัดสรร 1% จากค่าธรรมเนียมการซื้อขายเพื่อครอบคลุมค่าใช้จ่ายในการออกแบบให้เหมาะสม โดยให้ตัวแทนของพวกเขายังคงทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและแข่งขันโดยไม่ต้องพึ่งพาเงินทุนจากภายนอก

โครงสร้างเทคโนโลยี DeAI

Web3 นำเสนอโมเดลโอเพ่นซอร์ส การคำนวณแบบกระจาย (จากผู้เล่นเช่น @hyperbolic_labsและ @AethirCloud), และการเข้าถึงท่องข้อมูลที่เปิดเผยใหญ่ (@cookiedotfun, @withvana). ให้พื้นฐานที่สามารถทำงานร่วมกันและมีความคุ้มค่าทางการเงินที่ยากที่จะทำซ้ำใน Web2

สิ่งที่สำคัญกว่าคือ มันสนับสนุนชุมชนของนักพัฒนาที่หลงใหลในการขับเคลื่อนนวัตกรรมไปด้วยกัน

ระบบปฏิวัติ AI Web3

ในทิวทัศน์ของ Web3 AI agent เรากำลังเห็นระบบนิเวศเพิ่มขีดความสามารถของตนเองด้วยการรวมกันที่เปิดใช้งานกรณีการใช้งานใหม่ๆ ตั้งแต่ Bittensor Subnets ไปจนถึง Olas, Pond, และ Flock ระบบนิเวศกำลังสร้างตัวแทนที่สามารถทำงานร่วมกันได้มากขึ้น ในเวลาเดียวกันเครื่องมือที่ใช้งานง่ายก็กำลังเกิดขึ้นเพื่อเพิ่มความสามารถ เช่น @sendaifunชุดเครื่องมือ Solana ของ ’s หรือ @coinbase CDP SDK

Ecosystems like these are building utility-first AI applications:

• @alchemistAIapp: ตัวสร้างแอป AI ที่ไม่ต้องเขียนโค้ด
• @myshell_ai: ร้านค้าแอปพลิเคชัน AI ที่เน้นการสร้างภาพ นวนิยายที่มีภาพ และโปรแกรมจำลองพญายม

• @questflow: โปรโตคอลการจัดการหลายเอเจนต์ (MAOP) ที่ทำให้เกิดกรณีการใช้งานที่เพิ่มประสิทธิภาพ Questflow's การผสมผสานกับ Virtuals สร้างเอเจนต์ซานต้าที่ทำให้เกิดการเล่นเกมในการแจกสิทธิ์และการจัดการสิทธิสิทธิ์

• @0xCapx: ร้านค้าแอปพลิเคชัน AI รูปแบบยูทิลิตี้บนเทเลแกรม

ตัวแทนรายบุคคลที่เชี่ยวชาญในกรณีการใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง

นอกจากนี้ ระบบนอกเหนือ, ตัวแทนบุคคลกำลังเริ่มปรากฏตัวเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาที่เฉพาะเจา

@corpauditai: เอเย่นต์ AI ที่วิเคราะห์ทางการเงินซึ่งตรวจสอบรายงานและระบุโอกาสทางการตลาด

• $CPA ตัวแทน: สร้างโดย @RealTjDunhamเอเจนต์นี้จะคํานวณภาษีคริปโตและสร้างรายงานสําหรับผู้ใช้

การเปลี่ยนแปลงนี้จาก “chatbots yapping on CT” เป็น “specialized experts sharing insights” จะดำเนินต่อไป

อนาคตของเอไอเอนต์ไม่ได้อยู่ที่บอทสุ่มพูดคุยบน CT เท่านั้น มันเกี่ยวกับผู้เชี่ยวชาญที่มีความเชี่ยวชาญในสาขาของพวกเขา การส่งมอบคุณค่าและข้อมูลในลักษณะที่น่าสนใจ เอเย่นต์เหล่านี้จะยังคงสร้างความทรงจำและนำผู้ใช้เข้าสู่ผลิตภัณฑ์จริง ๆ - ไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือการซื้อขาย โปรแกรมคำนวณภาษี หรือเครื่องมือในการเพิ่มประสิทธิภาพ

ค่าความคุ้มค่าจะเกิดขึ้นที่ไหน?

ผู้รับผลประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดคือ Agentic L1s และ Coordination Layers

• Agentic L1s: Platforms like @virtuals_io และ @ai16zdaoกำลังยกระดับให้ระบบนิเวศของพวกเขาให้เน้นคุณภาพมากขึ้น Virtuals ยังคงเป็น L1 ที่ดีที่สุดสำหรับตัวแทน และเร็วๆนี้ @ai16zdao's launchpad จะเข้าร่วมการปะทะกัน ตัวแทนเฉพาะบุคลิกภาพกำลังจะสูญหายไป ทิศทางที่เหลืออยู่คือตัวแทนที่มีประโยชน์และน่าสนใจ
• เลเยอร์การประสานงาน: เลเยอร์เหล่านี้ อย่างเช่น @TheoriqAITheoriq จะจัดหาแมลงวันของตัวแทน โดยรวมความแข็งแกร่งของพวกเขาเพื่อส่งผลลัพธ์ที่นุ่มนวลและมีประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ จินตนาการที่จะผูกตัวแทนเข้าด้วยกันเช่น aixbt, gekko, และ CPA เพื่อทำการหาแหล่งที่มา alpha, ดำเนินการเทรด, และจัดการภาษี—ทั้งหมดในกระบวนการทำงานที่สอดคล้องกัน Theoriq's task-based discovery framework เป็นขั้นตอนสำหรับปลดล็อคสตรีมนัวที่รวมกันนี้

ข้อคิดสุดท้าย

เรื่องราวของการประยุกต์ใช้ AI จากหลักการใช้ประโยชน์ก่อนเป็นอิทธิพลอย่างเต็มที่ เว็บ 3 มีโอกาสพิเศษในการกำหนดพื้นที่ที่ AI agents ไม่เพียงแค่บันทึกความบันเทิง แต่ยังเป็นแนวทางในการแก้ปัญหาจริง อัตโนมัติงานที่ซับซ้อน และสร้างค่ามูลค่าให้กับผู้ใช้

ปี 2025 จะเป็นปีที่เราจะเห็นการเปลี่ยนจาก chatbots เป็น co-pilots โดยที่ LLMs ที่มีความเชี่ยวชาญและการจัดการของตัวแทนจำหน่ายหลายตัวจะกำหนดใหม่วิธีการคิดเกี่ยวกับ AI ภาค Web2 และ Web3 จะเข้าร่วมกัน แต่ลักษณะของ Web3 ที่เปิดเผยและร่วมมือกันจะเป็นศูนย์กลางสำหรับบางส่วนของการพัฒนานวัตกรรมที่ท้าทาย

ไม่ใช่เรื่องของ "ตัวแทน AI ที่มีบุคลิกภาพ" อีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของตัวแทนที่ให้ประโยชน์และสร้างผลกระทบที่มีความหมาย

ตาของคุณตาม Agentic L1s, ชั้นดาดฟ้า, และแอพพลิเคชัน AI ที่กำลังเพิ่มขึ้น การเกิดของยุค Agentic มาถึงแล้ว—และมันเพิ่งเริ่มต้น

ข้อความปฏิเสธความรับผิดชอบ:

1. บทความนี้ถูกพิมพ์ซ้ำจาก[0xJeff]. ส่งต่อชื่อเรื่องต้นฉบับ: การเติบโตของแอป AI Web3 สงวนลิขสิทธิ์ทั้งหมดให้ผู้เขียนต้นฉบับ [0xเจฟ]. If there are objections to this reprint, please contact the เกต เรียนรู้ทีมงานและพวกเขาจะดำเนินการด้วยความรวดเร็ว
2. คำปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่เป็นการให้คำแนะนำในการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นๆ ทำโดยทีมงานการเรียนรู้ของเกต เว้นแต่มีการกล่าวถึง การคัดลอก การแจกจ่าย หรือการลอกเลียนแบบบทความที่ถูกแปลห้าม