AI Agent: Chương mới của sự kết hợp giữa AI và mã hóa

Công nghệ AI phát triển nhanh chóng, trong tương lai rất có thể là một thế giới do AI dẫn dắt. Nếu thêm một yếu tố quan trọng nữa, đó chính là thế giới kết hợp AI và mã hóa.

Hiện tại, AI đã bước vào một giai đoạn mới: AI Agent. Dù từ không gian tưởng tượng hay các tình huống ứng dụng thực tế, AI Agent đều có tiềm năng rất lớn.

Thời đại đang tràn đến, chúng ta cần nhanh chóng lên chuyến tàu này.

Gần đây, tôi đã đang nghiên cứu sâu về AI Agent. Bài viết này ghi lại quá trình học tập của tôi, hy vọng có thể giúp mọi người bắt đầu trong lĩnh vực AI Agent.

Đây là bài viết đầu tiên trong loạt bài giới thiệu về AI Agent, nhằm giúp độc giả xây dựng nhận thức tổng thể và hiểu biết khung. Trong thời gian tới, tôi sẽ tiếp tục đi sâu vào lĩnh vực này, không ngừng cải thiện để nắm bắt cơ hội mà làn sóng AI mang lại.

Bản chất của AI Agent

Bỏ qua những khái niệm phức tạp, trước tiên chúng ta hãy so sánh sự khác biệt giữa AI Agent và các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có (như ChatGPT).

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại giống như một "công cụ tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên" mạnh mẽ, có khả năng trả lời câu hỏi, cung cấp gợi ý, nhưng không thực sự có khả năng quyết định và thực hiện một cách chủ động.

Khả năng của AI Agent vượt ra ngoài phạm vi của các mô hình lớn hiện có, không còn bị giới hạn ở "xử lý dữ liệu", mà có thể hoàn thành vòng khép kín hoàn chỉnh từ "cảm nhận" đến "hành động".

Một ví dụ trực quan: nếu bạn hỏi ChatGPT cách đầu tư mã hóa, nó sẽ đưa ra cho bạn một loạt các gợi ý. Còn AI Agent thì có thể theo dõi thông tin thị trường toàn cầu theo thời gian thực, điều chỉnh danh mục đầu tư một cách linh hoạt để tối đa hóa lợi nhuận.

Từ đó, chúng ta có thể tóm tắt định nghĩa của AI Agent: AI Agent (đại lý trí tuệ nhân tạo) là một thực thể phần mềm dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, có khả năng tự chủ hoặc bán tự chủ thực hiện các nhiệm vụ, đưa ra quyết định và tương tác với con người hoặc các hệ thống khác.

Điều khác biệt cốt lõi ở đây là: hành động tự chủ.

AI Agent cụ thể làm thế nào để thực hiện hành động tự chủ?

Thông qua công nghệ AI, có thể chuyển đổi logic phức tạp thành các phán đoán điều kiện chính xác (trả về True hoặc False tùy theo ngữ cảnh), sau đó tích hợp liền mạch vào các tình huống kinh doanh.

Đầu tiên là phân tích ý định: AI sẽ thông qua việc phân tích các từ khóa và ngữ cảnh của người dùng để hiểu nhu cầu của họ. Nó không chỉ xem xét những gì người dùng nói trực tiếp mà còn tham khảo hồ sơ sử dụng trước đó và các tình huống cụ thể, sau đó chuyển đổi những nhu cầu này thành các lệnh chương trình cụ thể.

Thứ hai là hỗ trợ đánh giá: AI giống như một trợ lý thông minh, có thể đơn giản hóa một số vấn đề phức tạp mà con người khó xử lý thành những câu trả lời đơn giản có hoặc không, hoặc một vài lựa chọn cố định. Điều này không chỉ làm cho quyết định chính xác và hiệu quả hơn mà còn có thể phối hợp tốt với các hệ thống kinh doanh hiện có.

Dựa trên mức độ tự hành, AI Agent có thể được chia thành hai loại:

Một loại là AI Agent làm trợ lý cá nhân, hỗ trợ người dùng xử lý các công việc khác nhau.

Một loại khác thì tiến xa hơn, AI Agent bản thân nó là một cá thể độc lập, có danh tính hoặc thương hiệu riêng, cung cấp dịch vụ cho nhiều người dùng.

Tóm lại, AI Agent có thể nói là giai đoạn phát triển tiếp theo của mô hình ngôn ngữ lớn và là hình thức sản phẩm mới, có không gian tưởng tượng rộng lớn.

Sự kết hợp giữa AI Agent và mã hóa

AI và mã hóa không hoàn toàn tách biệt, hai lĩnh vực này có thể kết hợp với nhau.

Hơn nữa, AI Agent của Web2 và AI Agent của Web3 có sự khác biệt căn bản.

AI Agent Web3 là hình thái cao cấp và hoàn thiện hơn, có thể gọi là: Crypto AI Agent.

Nhờ vào khả năng của công nghệ mã hóa, AI Agent đã có thêm nhiều đặc điểm:

phi tập trung

Khi kết hợp với công nghệ mã hóa, các hoạt động, lưu trữ dữ liệu và quá trình ra quyết định của AI Agent trở nên minh bạch hơn và không bị kiểm soát bởi một thực thể duy nhất.

AI Agent Web2 thường được kiểm soát bởi các công ty hoặc nền tảng tập trung, dữ liệu và quy trình ra quyết định đều tập trung trong một hoặc một vài thực thể.

Khi AI Agent cung cấp dịch vụ cho bên ngoài, sẽ phát sinh vấn đề về lòng tin, vì vậy AI Agent cần môi trường thực thi hoặc xác minh do blockchain cung cấp.

AI Agent còn cần có cách sử dụng không rào cản, dữ liệu công khai minh bạch, kết nối lẫn nhau và phi tập trung.

cơ chế khuyến khích

Đây là sức mạnh tối đa của công nghệ mã hóa, thông qua mô hình kinh tế token, cung cấp cơ chế khuyến khích trực tiếp cho các nhà phát triển và người dùng tham gia và đóng góp.

AI Agent của Web2 chủ yếu dựa vào các mô hình kinh doanh truyền thống, như doanh thu từ quảng cáo hoặc dịch vụ đăng ký để duy trì hoạt động.

Các đội ngũ khởi nghiệp hoặc công ty Web2 có thể không thể có lãi trong thời gian dài, và việc huy động vốn cũng khá khó khăn; trong khi đó, trong Web3, thông qua việc phát hành mã thông báo, có thể nhận được dòng tiền mặt trực tiếp, hỗ trợ cho sự phát triển của dự án, chẳng hạn như việc sử dụng AI Agent cần thanh toán bằng mã hóa.

Nền kinh tế thị trường tự do có thể thúc đẩy nhiều sự đổi mới hơn.

sự sống vĩnh cửu chân chính

Với hợp đồng thông minh, AI Agent thực sự đã đạt được "bất tử".

Chỉ cần hợp đồng thông minh được triển khai trên blockchain, AI Agent có thể tự động hoạt động theo các quy tắc của nó, về lý thuyết có thể hoạt động vô thời hạn.

Hợp đồng thông minh có thể đảm bảo rằng mã và cơ chế ra quyết định của AI Agent tồn tại vĩnh viễn trên blockchain, trừ khi có logic rõ ràng để dừng lại hoặc thay đổi hành vi của nó.

Tuy nhiên, dữ liệu mà nó phụ thuộc có thể cần được cập nhật hoặc bảo trì liên tục. Nếu không có sự nhập dữ liệu liên tục hoặc tương tác từ bên ngoài, "sự bất tử" của AI Agent có thể chỉ giới hạn trong logic chương trình của nó, mà không có tính năng động.

Tổng thể mà nói, so với việc công nghệ mã hóa cần AI Agent, AI Agent lại cần công nghệ mã hóa hơn.

Sự tiến hóa của câu chuyện AI+Crypto

AI từ mô hình lớn đến AI Agent đã trải qua hai giai đoạn, sự kết hợp giữa AI và mã hóa cũng có thể được chia thành hai giai đoạn:

Giai đoạn mô hình lớn: Cơ sở hạ tầng

Dự án AI chủ yếu có ba tiêu chí đánh giá: sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu.

Vai trò của Web3 là tạo ra một hệ thống khuyến khích cho AI, biến sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu thành mã hóa.

Do đó, điểm kết hợp giữa AI và Web3 cũng có thể được thảo luận từ ba khía cạnh: sức mạnh tính toán, thuật toán, dữ liệu.

sức mạnh tính toán (Computational Power)

Mạng tính toán phân tán: Blockchain vốn có đặc tính phân tán. AI có thể tận dụng mạng phân tán của Web3 để thu thập nhiều tài nguyên tính toán hơn. Bằng cách phân tán các nhiệm vụ tính toán của AI đến các nút khác nhau trong mạng Web3, có thể đạt được khả năng tính toán song song mạnh mẽ hơn, điều này đặc biệt hữu ích cho việc huấn luyện các mô hình AI lớn.

Cơ chế khuyến khích: Web3 đã đưa ra cơ chế khuyến khích kinh tế, chẳng hạn như kinh tế mã hóa, có thể khuyến khích những người tham gia trong mạng đóng góp tài nguyên tính toán của họ. Cơ chế như vậy có thể được sử dụng để tạo ra một thị trường, nơi các nhà phát triển AI có thể mua sức mạnh tính toán để thực hiện các nhiệm vụ học máy, trong khi những người cung cấp sẽ nhận được phần thưởng bằng mã hóa.

Thuật toán (Algorithms)

Hợp đồng thông minh: Hợp đồng thông minh trong Web3 có thể tự động thực hiện các thuật toán AI. AI có thể thiết kế thuật toán để nó hoạt động dưới dạng hợp đồng thông minh trên blockchain, điều này không chỉ tăng cường tính minh bạch và niềm tin mà còn có thể thực hiện quy trình ra quyết định tự động, chẳng hạn như dự đoán thị trường tự động hoặc kiểm duyệt nội dung.

Thực thi thuật toán phi tập trung: Trong môi trường Web3, thuật toán AI có thể không phụ thuộc vào một máy chủ trung tâm duy nhất, mà thông qua nhiều nút cùng xác thực và thực thi. Điều này tăng cường tính kháng nhiễu và an toàn của thuật toán, ngăn chặn sự cố điểm đơn.

Dữ liệu (Data)

Quyền sở hữu và quyền riêng tư dữ liệu: Web3 nhấn mạnh sự phi tập trung của dữ liệu và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng. AI kết hợp với Web3 có thể sử dụng công nghệ blockchain để quản lý quyền dữ liệu, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, trong khi người dùng có thể chia sẻ dữ liệu một cách chọn lọc để đổi lấy phần thưởng, điều này cung cấp cho AI một nguồn dữ liệu phong phú hơn, nhưng vẫn được kiểm soát.

Xác thực và chất lượng dữ liệu: Công nghệ blockchain có thể được sử dụng để xác thực dữ liệu, đảm bảo tính chân thực và toàn vẹn của dữ liệu, điều này rất quan trọng cho việc đào tạo mô hình AI. Thông qua Web3, dữ liệu có thể được xác thực trước khi được sử dụng, nâng cao chất lượng và độ tin cậy của đầu ra thuật toán AI.

Thị trường dữ liệu: Web3 có thể thúc đẩy sự phát triển của thị trường dữ liệu, người dùng có thể trực tiếp bán hoặc chia sẻ dữ liệu cho các hệ thống AI cần thiết. Điều này không chỉ cung cấp cho AI các tập dữ liệu đa dạng mà còn đảm bảo tính thanh khoản và giá trị của dữ liệu thông qua cơ chế thị trường.

Thông qua những điểm kết hợp này, AI và Web3 có thể phát triển hợp tác với nhau:

• AI có thể thông qua Web3 để có được sức mạnh tính toán phân tán và dữ liệu chất lượng cao, đồng thời sử dụng hợp đồng thông minh để nâng cao hiệu quả và tính minh bạch của thuật toán;
• Web3 có thể sử dụng AI để nâng cao mức độ thông minh của hệ thống, chẳng hạn như quản lý tài nguyên thông minh, thực hiện hợp đồng tự động, v.v.

Đối với ba khía cạnh này, đã xuất hiện nhiều dự án nổi tiếng trên thị trường:

Dự án loại sức mạnh tính toán:

• Render Network: Mặc dù chủ yếu tập trung vào việc render, nhưng cũng có thể cung cấp sức mạnh AI.
• Akash Network: Cung cấp tài nguyên điện toán đám mây phi tập trung, có thể được sử dụng cho nhu cầu AI.
• Aethir: Tập trung vào điện toán đám mây phi tập trung, có thể liên quan đến việc cung cấp sức mạnh AI.
• ionet：nền tảng tính toán phi tập trung hỗ trợ suy diễn và đào tạo AI.

Dự án loại thuật toán:

• Cortex: một nền tảng có thể chạy AI và các ứng dụng phi tập trung được điều khiển bởi AI trên blockchain, tập trung vào việc tích hợp AI vào hợp đồng thông minh.
• Fetchai: Nền tảng học máy dựa trên blockchain, đã ra mắt dịch vụ quản lý không mã Agentverse, đơn giản hóa việc triển khai đại lý AI cho các dự án Web3.
• iExec RLC: Cung cấp thị trường mô hình AI dựa trên blockchain, hỗ trợ tính toán bí mật và oracle phi tập trung.

Dự án dữ liệu:

• Vana：Đang xây dựng một tổ chức tự trị phi tập trung cho dữ liệu gen cá nhân, cho phép người dùng kiểm soát và có thể hưởng lợi từ thị trường dữ liệu.
• RSS3: Đã ra mắt một kiến trúc AI mã nguồn mở, cho phép bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào có thể trở thành đại lý AI của Web3, liên quan đến việc sử dụng và quản lý dữ liệu.

Dự án tổng hợp:

• Myshell: Một lớp tiêu dùng AI phi tập trung, nhằm kết nối người tiêu dùng, người sáng tạo và các nhà nghiên cứu mã nguồn mở. Nó mở ra một nền tảng, nơi bất kỳ ai cũng có thể tạo, chia sẻ và kiếm tiền từ các ứng dụng gốc AI của họ.

Tổng thể mà nói, trong giai đoạn mô hình lớn, sự kết hợp giữa mã hóa và AI chủ yếu nằm ở tầng cơ sở hạ tầng, đặt nền tảng cho sự phát triển lâu dài của AI.

Giai đoạn AI Agent: Ứng dụng thực tiễn

Sự xuất hiện của AI Agent đánh dấu sự chuyển mình của AI vào giai đoạn ứng dụng thực tế.

AI Agent cũng có thể được chia thành ba giai đoạn phát triển: giai đoạn Meme coin, giai đoạn ứng dụng AI đơn thể và giai đoạn tiêu chuẩn khung AI Agent.

Tiền điện tử AI Agent Meme

AI Agent Meme mã hóa là một sự tồn tại rất đặc biệt, mã hóa Meme bản thân nó là sản phẩm của cảm xúc cộng đồng.

AI phát triển quá nhanh, và công nghệ này trông cũng rất sâu sắc, người bình thường rất lo lắng, AI Meme Coin đã cho người bình thường cơ hội tham gia.

Do đó, đồng tiền AI Meme mang lại cho người nắm giữ một giá trị cảm xúc tham gia vào cuộc cách mạng AI, cho phép người bình thường cũng có thể tham gia vào làn sóng AI.

Cuối cùng, kết quả đạt được là: AI + MEME đã tận dụng hiệu ứng tài sản để tăng tốc độ giáo dục và truyền bá thị trường của AI.

Hãy suy nghĩ từ một góc độ khác, tại sao AI Agent lại phát hành mã thông báo?

Một mặt, thu hút vốn và người dùng thông qua hiệu ứng tài sản, cung cấp động lực cho sự phát triển tiếp theo của ngành; mặt khác, cách phát hành theo hình thức MEME tự nó là một phương tiện huy động vốn cộng đồng, cung cấp dòng tiền cho sự phát triển của dự án.

Chúng ta có thể xem xét các tài sản hàng đầu:

• GOAT：Đồng tiền Meme AI Agent đầu tiên nổi lên.
• Fartcoin: thu hút sự chú ý của người dùng thông qua việc tạo ra nội dung hài hước (như "truyện cười về hơi thở");
• ACT: nhằm tạo ra một hệ sinh thái số cho phép tương tác bình đẳng giữa người dùng và AI;
• WORM: Được thiết kế để kết hợp sinh học số và công nghệ blockchain, tạo ra một tài sản số độc đáo mô phỏng hệ thống thần kinh của sâu sinh học;

Ứng dụng AI đơn thể

AI Agent đang kết hợp với các lĩnh vực khác nhau của mã hóa, thể hiện một tình thế đa dạng.

Với sự phát triển của AI Agent, token do AI Agent phát hành không còn chỉ là đồng Meme đơn thuần, mà đã có sự hỗ trợ từ các trường hợp sử dụng thực tế, dần dần có thuộc tính của đồng tiền có giá trị.

Dự án sáng thế:

• ai16z: AI Agent đầu tiên ra ngoài vòng tay, và đã thiết lập tiêu chuẩn khung đầu tiên Eliza.

Agent Gaming：

• ARC: Đã phát triển một khung AI có tên là RIG dựa trên ngôn ngữ Rust, hỗ trợ các ứng dụng phi tập trung và hợp đồng thông minh.
• FARM：Tập trung vào việc sử dụng AI để nâng cao tính chân thực và độ sâu chiến lược của trò chơi nông nghiệp.
• GAME：trao quyền