ChainGPT:s grundare förväntar sig att adoptionen av AI-agenter kommer att förändra krypto och blockchain

Branschexperter förväntar sig att AI-agenter kommer att ha stor positiv påverkan på kryptomarknaden och blockkedjeekosystemen. Dessa autonoma system kan förbättra investeringsstrategier, genomföra affärer mer effektivt och samtidigt identifiera och minska potentiella hot.

BeInCrypto pratade med ChainGPTs grundare Ilan Rakhmanov om de områden inom branschen där AI-agenter kommer att påverka mest och de risker som behöver hanteras för att säkert använda dessa nya teknologier.

Marknaden för AI-agenter växer snabbt

AI-agenter representerar en grundläggande förändring i utvecklingen av blockkedjeteknik och kryptovalutamarknaden. Dessa autonoma system fattar beslut och utför uppgifter självständigt.

De kan förbättra intelligens, anpassningsförmåga och rättvisa i finansiella mekanismer. Till skillnad från AI-botar anpassar sig AI-agenter till uppgifter och hanterar flerstegsprocesser med målinriktad autonomi.

“Vi tror att år 2025 kan vi se de första AI-agenterna “gå med i arbetskraften” och materiellt förändra företagens resultat. Vi fortsätter att tro att det att sätta bra verktyg i människors händer leder till stora, brett fördelade resultat,” skrev OpenAI:s VD Sam Altman i ett blogginlägg tidigare denna månad.

I en nyligen publicerad rapport betonade kapitalförvaltaren Franklin Templeton också fördelarna med AI-agenter.

“Vi kan föreställa oss en framtid där AI-agenter revolutionerar innehållsgenerering på sociala medier och spelar en central roll i olika branscher och plattformar. Precis som dagens mänskliga influencers kan dessa agenter lansera sina egna varumärken, produkter, musik, filmer och mer, vilket driver betydande ekonomiskt värde till deras ekosystem,” stod det.

Enligt CoinGecko tog AI-agenter fart som en marknadskategori strax efter att Truth Terminals GOAT-token lanserades på Solana i oktober förra året. För närvarande har AI-agenttokens ett marknadsvärde på mer än 12 miljarder USD.

Detta är en anmärkningsvärd tillväxt med tanke på att majoriteten av denna marknadssegment inte existerade för ett år sedan.

För närvarande är över 150 kryptotokens för AI-agenter listade på CoinMarketCap. Detta antal representerar ökningen av AI-agentrelaterade projekt och deras löfte för sektorns framtid.

AiXBT, ai16z, Virtuals Protocol och Zerebro är bland andra anmärkningsvärda exempel. AI-plattformar som ChainGPT, Dall-E och Midjourney driver också innovation i sektorn.

Med denna dynamiska tillväxt är det säkert att säga att AI-agenter kommer att fortsätta driva förändring i dynamiken inom AI och kryptorelaterade industrier när antagandet ökar.

Förändringar i hur kryptomarknader fungerar

Medan förra året såg dessa autonoma system främst användas för innehållsskapande och sociala medier för att generera uppmärksamhet, kan AI-agenter inom kryptohandel bli en definierande trend år 2025.

Även om AI-agenter delar vissa funktioner med AI-handelsbotar, representerar de en mer avancerad nivå av teknik.

Till exempel är en definierande egenskap hos kryptovaluta AI-agenter deras inneboende autonomi. Denna egenskap gör att de kan fungera självständigt. AI-agenter kan kontinuerligt övervaka marknadsförhållanden och utföra åtgärder baserat på fördefinierade parametrar utan att kräva ständig användarintervention.

Denna nivå av autonomi skiljer kryptovaluta AI-agenter från traditionella handelsbotar. Således kan de effektivt fungera som självständiga assistenter för att hantera kryptovalutaportföljer och genomföra handelsstrategier.

“AI-drivna handelsbotar förändrar hur kryptomarknader fungerar. De erbjuder snabb, exakt och datadriven beslutsfattande. De kan analysera marknadstrender, genomföra affärer och hantera portföljer mycket mer effektivt än människor samtidigt som de hjälper till att minska känslomässigt beslutsfattande,” berättade Rakhmanov för BeInCrypto.

En nyckelfunktion som skiljer dessa verktyg är deras förmåga att lära sig av historiska marknadsdata och kontinuerligt förfina sina prediktiva modeller.

Denna maskininlärningsförmåga gör det möjligt för automatiserade handelssystem att fungera kontinuerligt, identifiera och utnyttja handelsmöjligheter som kanske inte är omedelbart uppenbara för mänskliga handlare på grund av begränsningar i tid och uppmärksamhetsomfång.

Även AI-agenternas förmågor sträcker sig till andra områden av kryptovalutaekosystemet, såsom DeFi-protokoll.

Förenkla DeFi-protokoll

AI-agenternas förmåga att utföra uppgifter i snabb takt gör dem till ett viktigt verktyg inom decentraliserad finans (DeFi)-sektorn.

“AI har blivit ett välkänt namn, och dess påverkan når nu världen av decentraliserad finans (DeFi). Genom att automatisera och optimera processer gör AI DeFi smartare och mer effektivt,” sa Rakhmanov.

Krypto AI-agenter arbetar utifrån en trestegsprocess: datainsamling, dataanalys och automatiserad utförande. I första steget samlar AI-agenten in mycket data från olika källor, inklusive marknadstrender, blockkedjetransaktioner och DeFi-statistik.

Dessa data analyseras sedan med avancerade maskininlärningsalgoritmer och prediktiva analysmetoder för att identifiera mönster och bestämma den optimala åtgärden.

Slutligen, baserat på denna analys, utför AI-agenten självständigt de bestämda åtgärderna, som att göra affärer, flytta medel mellan plånböcker eller utlösa smarta kontrakt.

“AI kan förbättra riskbedömningen i utlåningsprotokoll genom att utvärdera låntagare mer noggrant, vilket leder till bättre beslutsfattande. Det kan också göra likviditetspooler smartare genom att förutsäga användarbeteende och marknadstrender, vilket minskar slöseri och ineffektivitet. Dessutom kan AI göra det möjligt för smarta kontrakt att automatiskt anpassa sig till verkliga förändringar utan att behöva mänsklig inblandning,” tillade Rakhmanov.

Genom att göra detta underlättar dessa AI-agenter i hög grad interaktionen med DeFi.

“Dessa innovationer gör DeFi-systemen inte bara mer effektiva utan också mer tillgängliga och användarvänliga, vilket banar väg för bredare adoption av människor från alla samhällsskikt.”

Utöver deras attraktionskraft för institutionella investerare eller professionella handlare kan AI-agenter användas för att locka en bredare publik till Web3-teknologier i allmänhet.

AI-agenter ökar tillgängligheten för användare

Autonoma agenter kan göra branschen mer tillgänglig genom att bryta ner komplexa mekanismer och automatiskt utföra dem.

“AI-agenter kan förenkla interaktioner genom att ge insikter i realtid, utbildningsverktyg och personlig vägledning anpassad till varje användares behov. Till exempel kan AI-drivna assistenter förklara komplexa DeFi-protokoll på ett enkelt språk eller rekommendera optimala investeringsstrategier,” berättade Rakhmanov för BeInCrypto.

De kan vara viktiga verktyg för oerfarna användare eftersom de kan anpassa sig till individuella användningsfall.

“Genom att prioritera användarcentrerad design och utnyttja AI kan kryptovalutaekosystemet attrahera en bredare publik och sänka inträdesbarriärerna,” tillade han.

AI-agenter kan också göra introduktionsprocessen enkel för nya användare. Om de sprids globalt kan sådana system enligt Rakhmanov uppmuntra till bred adoption.

“Konvergensen av AI och blockkedja kan demokratisera tillgången till finansiella system, ge individer skräddarsydda verktyg och förbättra finansiell inkludering globalt. Ekonomiskt kan AI-driven automation minska ineffektivitet, sänka transaktionskostnader och öppna nya marknader. Socialt kan decentraliserade AI-system som Decentralized Artificial Superintelligence (DASI) främja rättvisa och minska partiskhet i finansiella beslut.”

Utnyttja säkerhet och skalbarhet

AI-agenter har en helt annan och mer nyanserad användning när det gäller blockkedjesäkerhet. De kan förbättra säkerheten och skalbarheten för hela blockkedjenätverket, och skydda både erfarna och oerfarna användare från associerade risker.

Säkerhetsramverket säkerställer att agenten fungerar säkert och skyddar användardata, privata nycklar och utförda transaktioner.

Krypto AI-agenter inkluderar grundliga säkerhetsåtgärder, inklusive kryptering och flerskiktsautentisering, för att säkerställa användardatans säkerhet och integritet.

“På säkerhetsfronten kan de upptäcka och mildra hot i realtid genom att analysera mönster och identifiera avvikelser, vilket minskar sårbarheter för hack och bedrägerier,” förklarade Rakhmanov.

En blockkedjeintegrationslager kopplar agenten till blockkedjenätverk, vilket gör det möjligt för den att interagera med smarta kontrakt, plånböcker och DApps. Det fungerar som en bro mellan agenten och blockkedjan, vilket säkerställer att agenten kan verka över flera ekosystem.

Blockkedjeintegrationslagret gör det möjligt för agenten att fungera sömlöst över flera blockkedjor. Detta lager fungerar som en bro som kopplar agenten till dessa nätverk och underlättar interoperabilitet.

“För skalbarhet kan AI-agenter optimera resursallokering, förbättra konsensusmekanismer och effektivisera datavalideringsprocesser,” tillade han.

Det finns dock också säkerhetsrisker som är förknippade med AI-agentintegration. På grund av deras autonoma natur är krypto AI-agenter mottagliga för cyberattacker.

Potentiella sårbarheter inkluderar smarta kontraktsutnyttjanden, kompromettering av privata nycklar och möjligheten till marknadsmanipulation.

Därför är ett starkt säkerhetsramverk nödvändigt.

Blockkedjenätverksbelastning, kännetecknad av förseningar och ökade transaktionsavgifter, kan hindra prestandan hos krypto AI-agenter. Detta problem är vanligt på blockkedjor som Ethereum under perioder med hög aktivitet.

Att integrera krypto AI-agenter över olika blockkedjor kan också vara utmanande. Detta beror på varje nätverks varierande protokoll och decentraliserade infrastrukturer.

Andra utmaningar med AI-agenter

Fördelarna och potentialen med AI-agenter är uppenbara. Ändå är tekniken i ett tidigt skede, och det finns fler begränsningar att överväga.

Medan AI-agenters autonoma kapacitet erbjuder betydande fördelar i effektivitet och respons, väcker de också viktiga frågor om ansvar och riskhantering.

“Dessa framsteg medför också risker, inklusive jobbförlust och etiska frågor kring dataintegritet,” berättade Rakhmanov för BeInCrypto.

En autonom AI-agents handlingar kan ibland leda till oavsiktliga konsekvenser, som marknadsinstabilitet. Att fastställa ansvar och etablera ansvarighetsmekanismer i sådana situationer kan vara utmanande.

“När dessa botar blir vanligare kan de göra marknaden mer volatil eftersom de reagerar omedelbart på prisförändringar. För att säkerställa att alla drar nytta av detta måste vi hitta en balans mellan att omfamna innovation och införa genomtänkta regleringar,” tillade han.

AI-agenters prestanda beror mycket på kvaliteten på realtidsdata. Utmaningar som felaktigheter i data från blockchain-orakler och möjliga fel i smarta kontrakt kan påverka deras beslutsförmåga avsevärt.

“Decentralisering hjälper till att minska vissa risker genom att ta bort enskilda felpunkter, men robust styrning, transparens och etisk AI-design är viktiga för att minimera oavsiktliga konsekvenser,” sa Rakhmanov.

Dessutom utgör ständigt föränderliga internationella regleringar kring blockchain och AI stora utmaningar för utveckling och implementering av krypto-AI-agenter.

Denna kontext väcker viktiga frågor om AI-agenters juridiska och regulatoriska efterlevnad, särskilt de som är involverade i finansiella operationer som handel och DeFi-interaktioner.

“Proaktivt samarbete mellan intressenter, inklusive reglerare, teknologer och samhällen, kommer att vara avgörande för att säkerställa rättvisa fördelar för alla.”

Eftersom dessa agenter bara är toppen av isberget inom artificiell intelligens, kommer det att vara viktigt att tidigt hantera dessa utmaningar för en effektiv och ansvarsfull utveckling av dessa framväxande teknologier.