المؤلف: 0XNATALIE
منذ النصف الثاني من هذا العام، استمر موضوع وكيل الذكاء الاصطناعي في التزايد في شعبيته. في البداية، جذبت محطة الحقائق الخاصة بروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي اهتمامًا واسع النطاق بسبب منشوراتها وردودها الفكاهية على X (على غرار "روبرت" على Weibo)، وحصلت على تمويل قدره 50 ألف دولار من مؤسس a16z مارك أندريسن. مستوحىً مما نشره، قام شخص ما بإنشاء رمز GOAT، الذي حقق مكاسب تزيد عن 10,000% خلال 24 ساعة فقط. جذب موضوع AI Agent انتباه مجتمع Web3 على الفور. بعد ذلك، خرج ai16z، وهو أول صندوق تداول لامركزي للذكاء الاصطناعي يعتمد على Solana، وأطلق إطار تطوير Eliza لوكيل الذكاء الاصطناعي، وأثار نزاعًا بين الرموز المميزة ذات الأحرف الكبيرة والصغيرة. ومع ذلك، لا يزال مفهوم المجتمع لعامل الذكاء الاصطناعي غير واضح: ما هو جوهر وكيل الذكاء الاصطناعي؟ كيف تختلف عن روبوتات التداول في Telegram؟
مبدأ العمل: الإدراك والاستدلال واتخاذ القرار المستقل
يعد AI Agent نظام وكيل ذكي يعتمد على نموذج لغوي كبير (LLM)، يمكنه إدراك البيئة، وإجراء التفكير القرارات وتمرير أدوات الاستدعاء أو تنفيذ الإجراءات لإكمال المهام المعقدة. سير العمل: وحدة الإدراك (الحصول على المدخلات) → LLM (الفهم والاستدلال والتخطيط) → استدعاء الأداة (تنفيذ المهام) → التعليقات والتحسين (التحقق والتعديل).
على وجه التحديد، يحصل وكيل الذكاء الاصطناعي أولاً على البيانات (مثل النصوص والصوت والصور وما إلى ذلك) من البيئة الخارجية من خلال وحدة الإدراك ويحولها إلى معلومات منظمة يمكن معالجتها. كمكون أساسي، يوفر LLM فهمًا قويًا للغة الطبيعية وقدرات توليد، حيث يعمل بمثابة "عقل" النظام. بناءً على البيانات المدخلة والمعرفة الموجودة، يقوم LLM بإجراء التفكير المنطقي ويولد الحلول الممكنة أو يطور خطط العمل. بعد ذلك، يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بإكمال مهام محددة عن طريق استدعاء أدوات خارجية أو مكونات إضافية أو واجهات برمجة التطبيقات، والتحقق من النتائج وتعديلها بناءً على الملاحظات لتشكيل حلقة مغلقة محسنة.
في سيناريوهات تطبيق Web3، ما هو الفرق بين روبوتات التداول أو البرامج النصية للتشغيل الآلي لـ AI Agent وTelegram؟ وبأخذ المراجحة كمثال، يأمل المستخدمون في إجراء معاملات المراجحة بشرط أن يكون الربح أكبر من 1٪. في روبوت التداول Telegram الذي يدعم المراجحة، يقوم المستخدم بتعيين استراتيجية تداول بربح أكبر من 1%، ويبدأ الروبوت في التنفيذ. ومع ذلك، عندما يتقلب السوق بشكل متكرر وتتغير فرص المراجحة باستمرار، تفتقر هذه الروبوتات إلى قدرات تقييم المخاطر وستقوم بتنفيذ المراجحة طالما أن الربح أكبر من 1٪. وفي المقابل، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تعديل السياسات تلقائيًا. على سبيل المثال، عندما يتجاوز ربح معاملة معينة 1٪، ولكن يتم تقييم المخاطر على أنها مرتفعة للغاية من خلال تحليل البيانات، وقد يتغير السوق فجأة ويؤدي إلى خسائر، فسوف يقرر عدم تنفيذ المراجحة.
لذلك، يتميز برنامج AI Agent بالقدرة على التكيف ذاتيًا، وتكمن ميزته الأساسية في قدرته على التعلم واتخاذ القرارات بشكل مستقل من خلال التفاعل مع البيئة (مثل السوق وسلوك المستخدم وما إلى ذلك)، واستنادًا إلى ردود الفعل، تقوم الإشارات بضبط الاستراتيجيات السلوكية لتحسين تأثيرات تنفيذ المهام بشكل مستمر. ويمكنه أيضًا اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي بناءً على بيانات خارجية وتحسين استراتيجيات اتخاذ القرار بشكل مستمر من خلال التعلم المعزز.
هل يبدو هذا مثل الحل (slover) ضمن إطار النية؟ يعد AI Agent نفسه أيضًا منتجًا يعتمد على النية. والفرق الأكبر عن الحل ضمن إطار النية هو أن الحل يعتمد على خوارزميات دقيقة ودقيق رياضيًا، بينما يعتمد اتخاذ القرار في AI Agent على التدريب على البيانات، غالبًا ما يكون من الضروري الوصول إلى الحل الأمثل من خلال التجربة والخطأ المستمر أثناء عملية التدريب.
إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي هو البنية التحتية لإنشاء الوكلاء الأذكياء وإدارتهم. حاليًا في Web3، تتضمن أطر العمل الأكثر شيوعًا ai16z Eliza,zerebro ZerePy و الافتراضيات 's GAME.
Eliza هو إطار عمل متعدد الوظائف لعامل الذكاء الاصطناعي تم إنشاؤه باستخدام TypeScript الذي يدعم التشغيل على منصات متعددة (مثل Discord وTwitter وTelegram وما إلى ذلك)، ومن خلال إدارة الذاكرة المعقدة، والقدرة على التذكر. المحادثات السابقة والسياق والحفاظ على استجابات مستقرة ومتسقة مع السمات الشخصية والمعرفة. تستخدم إليزا نظام RAG (الجيل المعزز للاسترجاع)، والذي يمكنه الوصول إلى قواعد البيانات أو الموارد الخارجية لتوليد إجابات أكثر دقة. بالإضافة إلى ذلك، تقوم Eliza بدمج مكون TEE الإضافي الذي يسمح بالنشر في TEE، مما يضمن أمان البيانات وخصوصيتها.
GAME عبارة عن إطار عمل يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي ويدفعهم لاتخاذ قرارات وإجراءات مستقلة. يمكن للمطورين تخصيص سلوك الوكيل وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة، وتوسيع وظائفه، وتوفير عمليات مخصصة (مثل النشر على وسائل التواصل الاجتماعي، والردود، وما إلى ذلك). يتم تقسيم الوظائف المختلفة في إطار العمل، مثل موقع بيئة الوكيل ومهامه، إلى وحدات متعددة لتسهيل تكوين المطورين وإدارتهم. يقسم إطار عمل GAME عملية اتخاذ القرار لدى وكيل الذكاء الاصطناعي إلى مستويين: التخطيط عالي المستوى (HLP) والتخطيط منخفض المستوى (LLP)، وهما المسؤولان عن مستويات مختلفة من المهام والقرارات. التخطيط عالي المستوى مسؤول عن تحديد الأهداف العامة وتخطيط المهام للوكيل، واتخاذ القرارات بناءً على الأهداف والشخصية والمعلومات الأساسية والحالة البيئية، وتحديد أولويات المهمة. يركز التخطيط منخفض المستوى على مستوى التنفيذ، وتحويل قرارات التخطيط عالية المستوى إلى خطوات تشغيلية محددة واختيار الوظائف وطرق التشغيل المناسبة.
ZerePy هو إطار عمل Python مفتوح المصدر لنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على X. يدمج إطار العمل LLM المقدم من OpenAI وAnthropic، مما يسمح للمطورين ببناء وإدارة وكلاء الوسائط الاجتماعية وأتمتة العمليات مثل نشر التغريدات والرد على التغريدات والإعجابات. يمكن تعيين وزن مختلف لكل مهمة بناءً على أهميتها. يوفر ZerePy واجهة سطر أوامر بسيطة (CLI) لتسهيل على المطورين بدء الوكلاء وإدارتهم بسرعة. في الوقت نفسه، يوفر الإطار أيضًا قالب Replit (منصة لتحرير وتنفيذ التعليمات البرمجية عبر الإنترنت) يمكن للمطورين من خلاله البدء بسرعة في استخدام ZerePy دون تكوين بيئة محلية معقدة.
لماذا يواجه عملاء الذكاء الاصطناعي FUD؟
يبدو أن وكيل الذكاء الاصطناعي ذكي ويمكنه تقليل حاجز الدخول وتحسين تجربة المستخدم. لماذا لا يزال هناك FUD في المجتمع؟ والسبب هو أن AI Agent لا يزال في الأساس مجرد أداة، ولا يمكنه حاليًا إكمال سير العمل بالكامل ويمكنه فقط تحسين الكفاءة وتوفير الوقت في عقد معينة. وفي مرحلة التطوير الحالية، يتركز دور AI Agent في الغالب على مساعدة المستخدمين على إصدار MeMe وتشغيل حسابات وسائل التواصل الاجتماعي بنقرة واحدة. يسميها المجتمع مازحا "الأصول تنتمي إلى المطورين، والقدرات تنتمي إلى الذكاء الاصطناعي".
ومع ذلك، تم إصدار aiPool هذا الأسبوع فقط باعتباره وكيل الذكاء الاصطناعي للبيع المسبق للرمز المميز، باستخدام تقنية TEE لتحقيق انعدام الثقة. يتم إنشاء المفتاح الخاص لمحفظة AI Agent ديناميكيًا في بيئة TEE لضمان الأمان. يمكن للمستخدمين إرسال الأموال (مثل SOL) إلى المحفظة التي يتحكم فيها AI Agent، والتي تقوم بعد ذلك بإنشاء الرموز المميزة وفقًا للقواعد المحددة وإطلاق مجمع سيولة في DEX أثناء توزيع الرموز المميزة على المستثمرين المؤهلين. لا تحتاج العملية برمتها إلى الاعتماد على أي وسيط خارجي، ويتم إكمالها بشكل مستقل تمامًا بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي في بيئة TEE، مما يتجنب مخاطر سحب البساط الشائعة في DeFi. يمكن ملاحظة أن وكيل الذكاء الاصطناعي يتطور تدريجياً. أعتقد أن AI Agent يمكنه مساعدة المستخدمين على خفض الحد الأدنى وتحسين التجربة، حتى لو كان يبسط جزءًا فقط من عملية إصدار الأصول، فهو مفيد. ومع ذلك، من منظور Web3 الكلي، فإن AI Agent، كمنتج خارج السلسلة، يعمل حاليًا فقط كأداة لمساعدة العقود الذكية، لذلك ليست هناك حاجة إلى التباهي بقدراته. نظرًا لعدم وجود سرد مهم لتأثير الثروة بخلاف MeMe في النصف الثاني من هذا العام، فمن الطبيعي أن تدور ضجة وكيل الذكاء الاصطناعي حول MeMe. لا يمكن لـ MeMe وحدها الحفاظ على القيمة طويلة المدى، لذلك إذا تمكن AI Agent من تقديم طرق أكثر ابتكارًا لعملية المعاملة وتوفير قيمة تنفيذ ملموسة، فقد يتطور إلى أداة عالمية للبنية التحتية.
JinseFinance
