Pahayag ng Thesis

Mga autonomous na AI system na nagpaplano, nagpapatupad ng mga trade, at kumikita ng kita sa mga blockchain network ay ngayon malapit na nakapag-ugnay sa mga dedikadong token. Ang kombinasyong ito ay bumubuo ng isang bagong kuwento na maaaring magbigay-hugot sa susunod na yugto ng paglago ng crypto habang ang mga pamilihan ay naghahanap ng susunod na malaking tema sa labas ng simpleng pagtaas ng presyo.

Ang mga AI agent ay mga software program na gumagana nang independiyente upang matapos ang mga gawain nang walang patuloy na tulong mula sa tao. Sa crypto, ang mga agent na ito ay nagkonekta sa mga wallet, nag-iinteraktib sa mga smart contract, sinusuri ang mga merkado para sa mga pagkakataon, at kahit na nagmamaneho ng mga portfolio o gumagawa ng nilalaman. Gumagamit sila ng blockchain para sa transparenteng pagbabayad at mga rekord ng pagmamay-ari habang nakikibatay sa mga decentralized network para sa computing power at data. 

 

Nagbuo ang mga developer sa mga framework na nagpapahintulot sa mga swarm ng agent na magtutulungan, mag-delegate ng trabaho, at makamit ang pagkakasundo sa mga aksyon. Halimbawa, maaaring suriin ng isang agent ang presyo ng token sa iba’t ibang exchange, isagawa ang trade kapag tumutugma ang mga kondisyon sa kanyang estratehiya, at pagkatapos ay mag-stake ng kita sa mga liquidity pool. Ipinakikita ng kamakailang aktibidad na ang mga agent ay nagdadala ng micro-transactions para sa mga serbisyo tulad ng data labeling o model inference, gumagawa ng loop kung saan sila ay nagbabayad ng mga token upang mapabuti ang kanilang sarili at lumikha ng higit pang halaga. 

 

Isang nakakatangi na kaso ay ang mga agent sa mga batayang Solana na tumatakbo sa mga social platform at on-chain na mga kaligiran mula sa isang magkakasamang code base. Ang mga ganitong setup ay sumusuporta sa mga hundreds ng plugins para sa wallet control at parallel task execution, na nagdudulot ng libu-libong aktibong agent na nagtatrabaho, nagpapost ng mga update, o nagkukoordina sa iba. Ang mga network ay nagrereport ng paglalago sa paggamit habang ang mga agent ay mas mabilis na nagpapatupad ng karaniwang DeFi operations kaysa sa manual na paraan, na may ilan ay nakakamit ng consistent na performance sa mga malalaking kondisyon. Ang ekonomikong modelo ay direktang nakakaugnay sa mga token na nagbabayad para sa compute, nagbibigay ng reward para sa matagumpay na aksyon, at nagbibigay ng governance rights sa ilalim ng mga platform. 

 

Ang pag-setup na ito ay nagpapalit ng mga hiwalay na AI na eksperimento sa mga nagkakabisaong ekonomiya kung saan ang mga agent ay may-ari ng mga aset at nagbabahagi ng kita sa mga tagalikha o mga co-owner. Ang mga unang tagapakinig ay naglalarawan ng pagmamasid sa kanilang mga agent na nagpapalalim ng mga estratehiya sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali, tulad ng mga nabubuhay na sistema na nag-aadapt sa mga signal ng merkado sa totoong oras. Habang lumalaganap ang paggamit, ang volumen ng mga transaksyon na dinudulot ng mga agent ay maaaring magbago sa araw-araw na on-chain activity, lalo na sa mga high-speed na chain na optimized para sa madalas na maliit na pagbabayad. Pinapahalagahan ng mga tagagawa na ang totoong awtonomiya ay nangangailangan ng magkakasunod-sunod na integrasyon ng inteligensya, mga rails ng pagpapatupad, at mga mekanismo ng insentibo, lahat ay pinapagana ng mga token na nagpapagana sa sistema. 

Ang mga token ay naglalayong maging pampalakas, kapalit, at antas ng pag-aari para sa mga AI agent sa crypto. Ibinabahagi ng mga proyekto ang mga aset na ito upang takpan ang gastos sa pag-deploy, bayaran ang patuloy na mga mapagkukunan ng compute, at ibahagi ang kita mula sa mga gawain ng agent. Sa praktika, sinisimulan ng mga tagagawa ang isang agent sa pamamagitan ng pag-stake o pag-burn ng mga token, at tinatakda ang mga patakaran kung paano babalik ang kita mula sa trading fee, paggawa ng nilalaman, o pagbibigay ng serbisyo patungo sa mga tagapagmananatili ng token. 

 

Ang Virtuals Protocol ay nagtataguyod ng malinaw na modelo kung saan ang mga gumagamit ay nagtutoknize ng mga agent na nagtatrabaho bilang mga nagdadala ng kita na may pagkakaisa. Ang VIRTUAL token ng platform ay nagtataglay ng mga bayarin sa paglunsad at pamamahala, habang ang mga indibidwal na token ng agent tulad ng AIXBT ay nagsasalba ng halaga mula sa partikular na pagganap, tulad ng mga rekomendasyon sa merkado o sosyal na impluwensya. Ang data mula sa unang bahagi ng 2026 ay nagpapakita na ang AIXBT ay nakamit ang mga makabuluhang antas ng tagumpay sa rekomendasyon sa panahon ng volatility, kung saan ang mga tagapag-iyak ay nakikinabang mula sa direkta mga bahagi ng kita. 

 

Ang ecosystem ng Fetch.ai, na ngayon ay bahagi ng Artificial Superintelligence Alliance kasama ang kanilang ASI token, ay nagpapahintulot sa mga agent na magkakoordinasyon sa mga supply chain o DeFi protocols. Ang mga token ay nagbibigay-insentibo para sa pagbabahagi ng data at pag-access sa mga modelo, kaya ang mga agent ay nagbabayad para sa premium datasets o computing power mula sa mga decentralized provider. Ang Bittensor naman ay sumusunod sa iba’t ibang landas sa pamamagitan ng pagtrato sa intelligence bilang isang komodidad, kung saan ang mga subnet ay nakikipagkompetensya upang magbigay ng machine learning services, at ang TAO tokens ay nagbibigay-pugay sa mga pinakamataas na kontribyutor habang pinapayagan ang mga agent na mag-query sa network para sa espesyalisadong mga gawain. 

 

Nilikha ng mga disenyo na ito ang mga epekto ng flywheel: ang mga tagumpay na agent ay nakakatartar ng mas maraming paggamit, na nagpapataas ng demand sa token para sa mga pagbabayad at staking. Ang mga totoong numero ay nagpapakita ng sukat, kasama ang mas malawak na kategorya ng AI agent token na nakakamit ng market caps sa mga bilyon habang aktibo. Ang mga indibidwal na proyekto ay nagrereport ng araw-araw na volume na kaugnay sa interaksyon ng agent, kabilang ang mga pagpapalit, staking, at cross-agent settlements. Tinitiyak ng mga developer na ang utility ng token ay lumalampas sa spekulasyon, dahil ang mga agent mismo ay naging mga tagapagmanatili at tagapag-trade, na nagdaragdag ng organic na demand. 

 

Mula sa mga unang tagapagbuo, lumabas ang mga kuwento ng tao na nag-launch ng simpleng trading agents na naging multi-strategy systems na nagdadala ng patuloy na returns na awtomatikong ibinabahagi sa mga co-owners. Ang transparency ng blockchain ay nagpapahintulot sa sinumang mag-audit sa mga flow na ito, nagbuo ng tiwala sa mga sistema kung saan ang mga makina ang nag-aalaga ng tunay na pera. Habang dumadami ang mga agent sa espasyo, ang mga token models ay umuunlad upang suportahan ang mga kumplikadong swarms na naghahandle ng mga transaksyon o nagpapool ng mga yaman, maaaring buksan ang mga bagong antas ng ekonomikong aktibidad na dating limitado ng tao at koordinasyon.

Ang mga live AI agent ay nagpapagawa ng masukat na kita sa mga crypto environment. Sa Base at Solana, ang mga creator ay nagde-deploy ng mga agent na gumagawa bilang automated na influencer o trader, nagpapost ng mga update, sinusuri ang mga narrative, at nagpapatupad ng pagbili batay sa nakapredefinisyon na lohika. Isang sikat na halimbawa mula sa ecosystem ng Virtuals ay ang mga agent na sinusuri ang mga galaw ng wallet mula sa mga kilalang trader at kopya ang matagumpay na pattern habang binabago para sa panganib. Ibinabahagi ng mga user na ang mga sistemang ito ay gumagana 24/7, nakakakuha ng mga pagkakataon habang nangyayari ang mga galaw sa gabi na maaaring makalimutan ng mga tao. 

 

Ang mga agent ng Fetch.ai ay nagpapagawa ng mga gawain tulad ng pag-optimize ng mga ruta ng logistika o pagpapatupad ng mga kumplikadong DeFi na estratehiya sa iba’t ibang protokolo sa isang transaction flow. Ang mga bagong pag-update ay naglalaman ng mga kasangkapan tulad ng FetchCoder V2, na tumutulong sa mga developer na gumawa ng mas kumpiyansa na mga agent para sa coding at deployment. Sa praktika, ang mga agent na ito ay nakikipag-ugnayan sa mga oracle para sa real-world na data at nagpapalit ng bayad agad gamit ang native tokens. 

 

Ang network ng Bittensor ay naglalayong mag-host ng mga subnet kung saan ang mga agent o model ay nagkakaroon ng kompetisyon upang magbigay ng pinakamahusay na mga output para sa mga tanong na nagmumula sa image generation hanggang sa predictive analytics. Ang mga pinakamahusay na tagapagtagumpay ay kumikita ng TAO, na bumabalik sa sistema o sa mga gumagamit na nag-i-stake. Ang mga miyembro ng komunidad ay nagbabahagi ng mga kuwento tungkol sa pagpapatakbo ng kanilang sariling mga agent na naglalabel ng data o nagpapatotoo ng mga model, at kumikita ng maliit ngunit patuloy na mga payout na tumutubo sa loob ng mga linggo. 

 

Ang mga framework batay sa Solana tulad ng elizaOS ay nagpapalakas ng mga agent na gumagana nang walang hadlang sa Telegram, X, at sa-chain na DeFi. Ang mga ganitong setup ay nagpapahintulot sa isang agent na pamahalaan ang social engagement habang nagpapatupad ng mga trade o pagbibigay ng liquidity. Pinapansin ng mga developer ang higit sa 17,000 na GitHub stars at libu-libong contributor, na nagpapakita ng malakas na momentum ng mga tagagawa. Isang user ay naglarawan ng paglunsad ng isang agent na naglalikha ng content na kikita sa pamamagitan ng token-gated na interaksyon, kung saan ang kita ay awtomatikong ipinapamahagi sa mga co-owner. 

 

Ang mga halimbawang ito ay lumalabas sa teorya patungo sa araw-araw na operasyon kung saan ang mga agent ay nagbabayad ng gas fee, nakakakuha ng data, at natatanggap ng mga reward, lahat ay nakatatakas sa blockchain. Ang mga volume mula sa aktibidad ng mga agent ay nag-aambag sa kita ng protocol, na may ilang mga platform na nakakakita ng pagtaas sa panahon ng mataas na volatility habang ang mga agent ay nag-i-rebalance ng kanilang mga portfolio nang mas mabilis kaysa sa manual na mga trader. Ang tao ay lumalabas sa mga interbyu ng mga tagapagtatag at mga forum ng mga tagagawa, kung saan ang mga tao ay naglalahad ng pag-debug ng mga swarm na biglaang bumuo ng mga napaka-profitable na coalisyon o nag-adapt sa mga biglaang pagbaba ng merkado. Ang mga kuwentong ito ay ipinapakita kung paano ang mga token ay nagiging abstraktong kakayahan ng AI sa mga makikita at makikita na ekonomikong bahagi na bumibili, bumebenta, at gumagawa ng halaga nang independiyente.

Ang mga obserbador ng merkado ay nagtuturo sa AI agents bilang isang structural driver kaysa isang pansamantalang hype. Sa pagkakaiba sa mga nakaraang siklo na nakatuon sa memes o pangunahing DeFi, ang temang ito ay nagkakaisa ang mabilis na pag-unlad ng AI kasama ang mga lakas ng blockchain sa trustless execution at programmable money. Tinitiyak ng mga analista na habang lumalaki ang kakayahan ng AI models, kailangan nito ng mga mapagkakatiwalaang sistema ng pagbabayad at verifiable ownership, mga larangan kung saan tumaas ang crypto. 

 

Mga pagtataya mula sa mga kumpanya sa pag-invest ay nagmumungkahi na ang paggastos ng mga korporasyon sa mga agent ay maaaring lalampas sa tradisyonal na gastos sa puwersa ng paggawa sa ilang sektor, na gumagawa ng pangangailangan para sa decentralized infrastructure. Sa crypto, ito ay nangangahulugan ng mas mataas na paggamit ng mga network na optimized para sa agent transactions, kung saan ang mga token ay nakakakuha ng halaga mula sa pagtaas ng aktibidad. Ang bagong data sa merkado ay nagpapakita na ang mga token kaugnay sa AI ay tumutugon nang malakas sa mas malawak na pag-unlad sa teknolohiya, kabilang ang mga komento mula sa mga lider sa hardware tungkol sa agent platforms. 

 

Ang kuwento ay nagiging mas malakas mula sa masusukat na mga metrik: kabuuang halaga na nakaputol sa mga kaugnay na protokolo, araw-araw na aktibong mga tagapag-agan, at bilang ng transaksyon na nakakatugon sa mga awtonomong sistema. Ang mga tagabuo sa mga chain tulad ng Solana at Base ay nagrereport na ang volume na dinala ng mga agent ay bumubuo sa lumalaking bahagi ng non-vote o non-human activity. Ang pagbabagong ito ay nagpapahigpit sa mga token bilang mahahalagang riles para sa mga machine economies, kung saan ang mga agent ay nangangasiwa sa portfolio management, risk hedging, o kahit sa paggawa ng nilalaman sa malaking iskala.

Mga ilang platform ang nakikilala dahil sa kanilang pagtutok sa pag-deploy ng mga agent at integrasyon ng mga token. Ang Virtuals Protocol sa Base ay nagpapahintulot sa mabilis na paglikha ng mga tokenized na agent na nagpapagawa ng kita sa pamamagitan ng mga serbisyo o pagtrading. Ang kanilang ecosystem ay naglalaman ng mga nakakatangi na agent tulad ng AIXBT, na nagpakita ng malakas na performance sa pag-analisa ng token at pakikilahok ng komunidad. Ang mga numero sa merkado ay naglalagay ng kapitalisasyon ng VIRTUAL sa gitna ng mga daan-daang milyon, kasama ang aktibong pamamahala at mga tampok ng staking. 

 

Ang Artificial Superintelligence Alliance, na nag-uunid sa mga dating pagsisikap ng Fetch.ai, SingularityNET, at Ocean Protocol sa ilalim ng ASI, ay nagbibigay ng komprehensibong stack para sa mga agent na nangangailangan ng data, mga modelo, at koordinasyon. Ang mga agent ng Fetch.ai ay nakikinabang ngayon sa mas mabilis na mga coding assistant na nagpapabilis sa pagbuo ng autonomous systems para sa mga real-world na aplikasyon tulad ng automated na negosasyon. 

 

Patuloy na nangunguna ang Bittensor sa decentralized intelligence gamit ang kanyang TAO token na nagbibigay ng kapalit sa mga espesyalisadong subnet. Suportahan ng network ang hanggang 128 na subnet, kabilang ang mga advanced na setup para sa secure compute environments. Ang bagong pagtaas sa presyo at volume ng TAO ay nagpapakita ng lumalaking interes sa kanyang modelo, kung saan ang mga agent ay nagtatanong sa pinakamahusay na available na intelligence. 

 

Ang NEAR Protocol ay nagtatanim ng AI nang malalim sa kanyang layer-1 na disenyo, nag-aalok ng mga kasangkapan para sa natural language interactions sa mga dapp at automated contract generation. Ang kanyang ecosystem ay nagbibigay ng pondo sa mga AI-focused na inisyatiba, kabilang ang mga data validation marketplaces na ginagamit ng mga agent para sa pagtuturo. 

 

Kasama sa iba pang mga banggitin ang mga tagapagbigay ng infrastruktura na nag-aalok ng GPU resources o orakulo na ginagamit ng mga agent para sa akuratong input. Ipinapakilala ng mga proyektong ito ang kanilang sariling mga kalakasan; ang ilan ay nangunguna sa social agents, habang ang iba naman sa trading o paghahandle ng data. Patuloy na nakatuon ang aktibidad ng mga builder sa mga itinatag na ecosystem, na may volume ng mga commit na nagpapakita ng seryosong pag-unlad.

Ang mga AI agent ay nagpapalit sa manual na pag-click sa background automation. Ang mga gumagamit ay nagtataguyod ng mataas na antas ng mga layunin, at ang mga agent ang nangangasiwa sa mga detalye, tulad ng pag-rebalance ng portfolio, pag-claim ng mga reward, o paghahanap ng mga bagong pagkakataon batay sa mga parameter ng panganib. Ito ay nagpapababa ng oras na ginugugol sa pagmamasid sa mga chart habang nagpapataas ng efficiency. Sa DeFi, ang mga agent ay nagpapatupad ng marami-saklaw na estratehiya sa iba’t ibang protokolo sa isang solong flow, na nagpapabawas sa slippage at pagwawastong gas. Ang mga halimbawa ay ang mga agent na nagbibigay ng liquidity lamang sa panahon ng mga paborableng kondisyon o nagpapakita ng arbitrage sa maliit na pagkakaiba ng presyo sa iba’t ibang lugar. Sa social layers, ang mga agent ay nangangasiwa sa mga account sa pamamagitan ng paggawa ng mga post, pagtugon sa mga trend, at kahit pag-negosyo ng mga kolaborasyon, lahat habang kikita sa pamamagitan ng tokenized na interaksyon. 

 

Suportahan ng mga token model ang pagpapahintulot sa fractional ownership, kaya maaaring magkaroon ng kasamang pag-aari ng isang agent na nagtatrabaho nang buong panahon at nagdudistribute ng kita nang proporsyonal. Ang mga unang gumagamit ay naglalarawan ng kasiyahan sa pagsusuri sa mga dashboard upang makita ang pagkakapag-ugnay ng maliit na kita sa makabuluhang bawat回报 nang walang araw-araw na pag-interven. Ang mga teknikal na pagpapabuti, tulad ng mas mahusay na message buses para sa cross-platform operation, ay gumagawa ng mga agent na mas tiyak. Ang mga framework ay ngayon ay nakakahandle ng delegation, kung saan isang agent ay ipinapasa ang mga kumplikadong gawain sa mga espesyalisadong kapwa. Ito ay tumutugma sa mga tao ngunit gumagana sa machine speed at scale.

Ang mga tagumpay na agent ay nakasalalay sa mga ma-access at decentralizadong pinagkukunan ng computing power at mataas na kalidad na data. Ang mga proyekto na nakatuon sa GPU networks o storage ay nagpapahintulot sa mga agent na mag-rent ng mga resource ayon sa pangangailangan nang walang centralized gatekeepers. Ang mga token ay nagpapadali sa mga pag-rent, kung saan ang mga bayad ay dumadaloy diretso sa mga provider batay sa paggamit at performance. Ang mga data marketplaces ay nagpapahintulot sa mga agent na bumili o mag-subscribe sa verified datasets para sa training o paggawa ng desisyon. Bilang kapalit, nag-ambag ang mga agent sa pamamagitan ng pag-label ng bagong impormasyon o pag-validate ng mga output, gumagawa ng sariling pagpapabuti na loop. Ang Bittensor's subnet model ay nagpapakita ng ganitong kompetisyon, kung saan ang pinakamahusay na data o compute providers ang kumikita ng pinakamaraming reward. 

 

Ang mga bagong pagpapabuti sa network ay nagtutuon sa pagpapanatili ng ligtas na kapaligiran para sa mga sensitibong komputasyon, upang siguraduhing makapaghana ang mga agent sa mga financial na gawain nang walang paglalabas ng mga estratehiya. Ibinabahagi ng mga tagagawa na ang pagsasama ng on-chain verification at off-chain heavy lifting ay nagbibigay ng mas mabilis at mas mura的结果 kaysa sa ganap na sentralisadong alternatibo. Isang praktikal na resulta ay makikita sa mga trading agent na kumukuha ng real-time oracle feeds at kumukros-check sa mga decentralized dataset bago mag-act. Ang ganitong setup ay nagpapababa ng pagkakasalalay sa mga tanging puntos ng pagkabigo. Mga kuwento mula sa mga tagapagbigay ng data ay naglalarawan ng pagkakaroon ng patuloy na kita sa pamamagitan ng pagbibigay ng niche na impormasyon na ginagamit ng mga agent upang lumikha ng alpha. 

 

Ang token economics ay nagbibigay ng pagsasakripisyo sa kalidad; ang mga mahina ay mawawala ang kanilang stake o visibility, habang ang mga mapagkakatiwalaan ay nakakakuha ng higit pang mga kahilingan mula sa mga agent. Ang dinamikang ito ay nagpapadali sa patuloy na pagpapabuti sa buong stack. Habang tumataas ang bilang ng mga agent, tumataas din ang pangangailangan sa mga pondo at yunit ng data, na sumusuporta sa mga token na kaugnay sa mga layer na iyon. Mga kalahati ay nagtuturo na ang totoong scalability ay lumalabas kapag ang mga agent ay maaaring magbayad, matuto, at kumita sa sariling loop, na alisin ang lahat ng mga bottleneck ng tao.

Ang on-chain data ay nagbibigay ng konkretong ebidensya ng paglago ng mga agent. Ang mga metrikang kasama ay ang bilang ng mga natatanging wallet ng agent, ang volumen ng transaksyon na nakakatugon sa mga autonomous contract, at ang kita mula sa mga position na may-ari ng agent. Ang mga platform na nagtatrabaho sa pagsubaybay sa mga ito ay nagpapakita ng pagtaas sa panahon ng mga paggalaw sa merkado, dahil mas mabilis ang pagre-allocate ng mga agent kaysa sa mga tao. Ang TVL sa mga protocol na may kaugnayan sa agent ay nagbibigay ng isa pang pananaw, na nagpapakita ng nakapirming kapital na sumusuporta sa mga operasyon. Ang trading volume sa ilang decentralized exchange ay kasama ang pagtaas na bahagi mula sa mga kilala nang pattern ng agent, tulad ng patuloy na maliliit na order na isinagawa sa optimal na panahon. 

 

Ang GitHub activity, bilang ng mga contributor, at mga ecosystem ng plugin ay nagpapakita ng interes ng mga developer. Ang mga framework na may libu-libong stars at forks ay nagpapakita ng aktibong pagsubok. Ang mga token-specific na metric, tulad ng staking ratios at pagkaka-partisipasyon sa governance, ay nagpapakita ng dedikasyon ng mga holder sa pangmatagalang utility. 

 

Ang mga kuwento mula sa mga gumagamit ng analytics ay naglalarawan ng pag-filter para sa aktibidad na dinudulot ng agent upang makita ang mga lumalabas na trend bago magkaroon ng mas malawak na pagkakaunawa. Halimbawa, ang mga cluster ng mga pinagsasamang pagtinda mula sa mga kaugnay na agent ay minsan ay nangyayari bago magkaroon ng pagbabago sa kuwento. Ang mga tagagawa ay nagbabahagi ng mga dashboard na nagpapakita ng kanilang mga agent's rate ng panalo, average na returns, at kontribusyon sa mga bayad ng platform. Ang mga numero na ito ay nagpapalit sa usapan mula sa spekulasyon patungo sa nakikita at obserbado na progreso. Habang patuloy na mapapabuti ang mga pamantayan para sa paglalabel ng mga transaksyon ng agent, mas magiging mas tumpak ang mga metrik, tulungan ang mga investor at gumagamit na masukat ang totoong pag-unlad. Ang integrasyon ng AI at crypto ay nagpapalit sa raw data sa actionable insights, kasama ang mga token bilang ekonomikong signal ng pagdami ng paggamit.

Ang mga AI agent ay maaaring palakasin ang DeFi activity sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng mga estratehiya sa malaking iskala at 24/7. Maaaring makaranas ng mas patag na likwididad ang automated market makers dahil ang mga agent ay nagbibigay at nag-aalis ng pondo batay sa mga predictive model. Maaaring suriin ng yield optimizers ang mga pagkakataon sa iba’t ibang chain, at ililipat ang kapital kung saan ang returns ay lalampas sa mga threshold. Maaaring makabenefit ang trading volume mula sa mga agent na nagpapatakbo ng arbitrage, momentum, o mean-reversion tactics na may mababang latency. Mayroon nang ilang setup na nagpapakita ng patuloy na maliit na panalo na kumukumulasyon, na nagdadala ng kontribusyon sa pangkabuuang exchange activity. Ang mga protocol na disenyo para sa pagbabayad sa mga agent, kabilang ang mga istandard para sa micro-transactions, ay naglalayong bawasan ang friction at magbigay-daan sa high-frequency interactions. 

 

Ang mga modelo ng pagbabahagi ng kita ay nagpapahikayat sa mga tagapag-ugnay na sumali sa pamamahala o mga pangyayari sa likwididad, na posibleng magpapaliwanag sa volatility. Ang mga gumagamit ay nakikinabang mula sa diversified na eksposur nang walang patuloy na pagmamasid, dahil ang mga tagapag-ugnay ay dinamikong nag-aadjust ng mga alokasyon. Mga totoong halimbawa ay ang mga tagapag-ugnay na kopya ang mga smart money wallet habang naglalapat ng mga custom na filter, o mga swarms na kolektibong pinapamahalaan ang panganib sa mga korelasyon na asset. Ang mga tagagawa ay nagrereport na ang mga sistema na ito ay gumagana nang maaasahan sa mga backtest at live na kondisyon, kasama ang mga token na nakakakuha ng bahagi ng mga nai-generated na bayad. 

 

Ang mas malawak na epekto ay maaaring magluklok ng mas malalim na mga merkado at mas epektibong paghahanap ng presyo, dahil ang aktibidad ng mga agent ay mabilis na kumakatawan sa iba’t ibang mga pinagkukunan ng data. Maaaring gamitin ng mga tao ang mga agent bilang mga kasangkapan o kasamahan, pinagsasama ang intuisyon at awtomasyon. Ang pag-unlad na ito ay nagpapahigpit sa mga token sa sentro ng pagtaas ng ekonomikong throughput sa decentralized finance.

Tungo sa hinaharap, maaaring lumawak ang mga ecosystem ng agent patungo sa mas malalaking mga swarm na may kakayahang mag-coordinate nang kumplikado, tulad ng pag-negosyo ng mga transaksyon sa iba’t ibang protokolo o pagbuo ng pansamantalang aliansya para sa malalaking pagkakataon. Maaaring bigyan ng kakayahang mag-handle ang mga agent ng mga kreatibong gawain kasama ang mga pampinansyal sa pamamagitan ng pagpapabuti sa kalidad ng model at mga kasangkapan. Ang integrasyon sa mga tunay na aset o off-chain na serbisyo ay maaaring buksan ang mga bagong gamit, kasama ang paggamit ng mga token para sa pagpapalit. Ang mga pagsisikap para sa standardisasyon sa pagbabayad at pagkilala para sa mga makina ay maaaring mabawasan ang mga hadlang sa integrasyon. 

 

Ang pag-unlad na pinangungunahan ng komunidad ay malamang na magdudulot ng mga espesyalisadong agent para sa mga niche tulad ng gaming, content, o pananaliksik. Maaaring mag-evolve ang mga token model upang kasama ang mas komplikadong paghahati ng kita o performance-based staking. Inaasahan ng mga tagagawa ang paglago sa mga hybrid system kung saan ang mga tao ang nagbibigay ng pagmamasid o mga layunin habang ang mga agent ang nagpapatupad. Ang tagumpay ay magiging nakasalalay sa pagpapanatili ng balanse sa autonomy at mga mekanismo ng kaligtasan na maiiwasan ang hindi inaasahang epekto.

Magkakaibang benepisyo ang iba’t ibang blockchain para sa pagpapatakbo ng mga agent. Ang mga kapaligiran na may mataas na throughput ay sumusuporta sa madalas na micro-transactions na kailangan para sa mas mabilis na pagkilos. Ang mga ecosystem na may malakas na mga kasangkapan para sa developer ay nagpapahintulot sa mas mabilis na paggawa ng prototype at pag-deploy. May ilang network na nagtataglay ng mababang gastos para sa tuloy-tuloy na pagpapatakbo, na nagpapahintulot sa mga agent na mag-run ng mga eksperimento nang walang sobrang bayad. May iba naman na nakatuon sa secure na mga kapaligiran para sa pagpapatakbo na nagpaprotekta sa mga sensitibong estratehiya. 

 

Nagkakaiba ang mga metrikang pang-pagganap: ang ilang mga chain ay nagrereport ng mas mataas na aktibidad ng wallet ng agent at kaugnay na volumen, habang ang iba ay nangunguna sa mga espesyalisadong compute subnets. Ang mga cross-chain bridge at oracle ay tumutulong sa mga agent na mag-operate sa iba’t ibang ecosystem, bagaman ang native optimizations ay madalas ay nagbibigay ng mas mabuting resulta. Ang mga user ay nag-e-experiment sa pamamagitan ng pag-deploy ng magkakatulad na mga agent sa maraming platform upang ikumpara ang bilis, kumpiyansa, at efficiency sa gastos. Ang mga token incentives ay minsan ay nagpapabuti sa isang chain sa pamamagitan ng mga grant o bahagi ng kita.

Ang mga token ay lutasin ang mga problema sa koordinasyon at insentibo na kinakaharap ng mga puro AI system. Nagpapahintulot sila sa direkta pagbabayad sa pagitan ng mga agent at service provider, pagmamay-ari ng mga produktibong entidad, at pagkakasundo ng interes ng mga kalahok. Walang tokens, ang pagpapalawak ng autonomous systems ay makakasalungat sa mga limitasyon sa pagsasapalaran, tiwala, at pagkakahati-hati ng halaga. Sa praktika, ginagawa ng mga token ang mga agent na mga ekonomikong aktor na makakakuha, magagastos, at magiging investor nang hiwalay. Lumilikha ito ng mga patuloy na loop kung saan ang performance ay nagdudulot ng pangangailangan para sa mga suportang asset. Ang mga tampok ng pamamahala ay nagpapahintulot sa mga tagapag-ari na impluwensyahan ang direksyon ng platform, upang siguraduhing tugma ang pag-unlad sa pangangailangan ng mga user. 

 

Ang mga halimbawa ay nagpapakita ng mga agent na nag-stake ng mga token upang makakuha ng premium na mga tampok o nag-bond upang mag-sign ng kumpiyansa. Ang mga modelo ng co-ownership ay nagdudistribute ng mga panganib at kapakinabangan, na nagpapahikayat sa mas malawak na pagkakaaliw. Ang transparensya ng mga paggalaw ng token sa blockchain ay nagtatayo ng kumpiyansa, dahil makakapag-verify ang sinuman kung paano nakakalap at nadudistribute ang kita. Habang lumalago ang bilang ng mga agent, malamang na kukunin ng mga token ang lalong dumaraming halaga mula sa aktibidad na tinutulungan nila. Ang malapit na integrasyong ito ang nagpapagkakaiba sa AI na pinapagana ng crypto mula sa mga hiwalay na modelo, nagbibigay ng makapangyarihang pundasyon para sa patuloy na paglago.

Ang mga kalahok na nag-e-experiment sa mga agent ay nagbabahagi ng praktikal na mga pananaw tungkol sa pagdisenyo ng estratehiya at pagpapamahala sa panganib. Marami ay nagsisimula sa mga konservatibong parameter na nakatuon sa pagpapanatili ng kapital bago magpalakas ang agresibong pagkilos. Karaniwang payo ay ang pagdibersipikasyon sa iba’t ibang agent na may iba’t ibang layunin upang maiwasan ang mga correlated na pagkabigo. Ipinapakita ng mga gumagamit ang kahalagahan ng pagmamasid sa mga mataas na antas ng mga metric kaysa sa bawat transaksyon, at pagtrato sa mga agent tulad ng mga kasamahan sa tim na nangangailangan ng pansamantalang gabay. Madalas ang tagumpay ay nangyayari pagkatapos ng ilang iterasyon, kasama ang mga pag-aayos batay sa live performance data. 

Ang mga forum ng komunidad ay nagiging sentro ng kaalaman kung saan ang mga tao ay nagpapost ng code snippets, mga resulta ng backtest, at mga aral mula sa mga pagkakamali. Ang kolektibong karunungan ay nagpapabilis sa pag-unlad, na nagpapalit sa mga indibidwal na pagsubok sa mga pinagsasamang pag-unlad. Ang mga token ay nagbibigay ng direkta stake sa mga tagapag-adopt sa mga platform na ginagamit nila, na nagpapalakas ng matagalang pagkakasundo. Sa kabuuan, ang mga maagang boses ay naglalarawan ng paggamit ng agent bilang pagpapalakas at hindi pagpapalit sa tao, na nagbubukas ng daan para sa mga estratehiya na dati ay nakareserba lamang para sa mga institusyon. 

1. Paano talaga nagkakaroon ng kita ang mga AI agent sa mga crypto ecosystem? 

 

Ang mga AI agent ay nagkakaroon ng kita sa pamamagitan ng pagpapatupad ng mga trade, pagbibigay ng mga serbisyo tulad ng paggawa ng nilalaman o pag-analisa ng data, at pagkakasali sa mga gawain sa DeFi tulad ng pagbibigay ng likuididad. Kumikita sila ng mga bayarin o reward na dumadaloy pabalik sa pamamagitan ng kaugnay na mga token, kung saan ang mga co-owner o creator ay tumatanggap ng bahagi nang awtomatiko sa pamamagitan ng smart contract. Sinusubaybayan ng mga platform ang mga daloy na ito nang transparente, na nagpapahintulot sa mga agent na muli pang i-invest ang kanilang kita sa karagdagang operasyon o pagpapabuti.

 

2. Ano ang nagiging dahilan kung bakit mas nagtataglay ng potensyal ang ilang AI agent tokens kaysa sa iba? 

 

Ang mga promiseng token ay karaniwang direktang kaugnay sa tunay na paggamit, tulad ng pagbabayad para sa compute, pagpapalabas ng mga agent na pinag-uugnayan, o pagdistribusyon ng kita mula sa matagumpay na operasyon. Ang mga proyekto na may aktibong komunidad ng developer, masukat na on-chain na aktibidad, at malinaw na utility para sa mga autonomous system ay may mas malakas na pagkakatugma sa pagitan ng halaga ng token at paglago ng ecosystem.

 

3. Maaari ba ang mga karaniwang gumagamit na patakbuhin ang kanilang sariling AI agent nang walang advanced na kasanayan sa pag-code? 

 

Marami ngayon sa mga platform ang nag-aalok ng user-friendly na mga interface o mga template na nagpapasimple sa deployment. Ang mga gumagamit ay nagtataguyod ng mga layunin at mga parameter sa pamamagitan ng mga dashboard, habang ang mga pader na framework ang nangangasiwa sa teknikal na pagpapatupad. Mababawasan pa ang hadlang sa pagpasok sa pamamagitan ng mga mapagkukunan ng komunidad at mga naka-imbento nang mga agent.

 

4. Paano nagkakaiba ang agent swarms sa mga iisang agent sa mga aplikasyon sa crypto? 

 

Ang mga swarms ay naglalayong magkakasamang magtrabaho ang maraming espesyalisadong agent, mag-delegated ng mga gawain, at makamit ang pagkakasundo sa mga kumplikadong desisyon. Ang ganitong setup ay nakakahandle ng mas malalaking o mas detalyadong operasyon, tulad ng koordinadong pamamahala ng portfolio o marami-lalawigang estratehiya, kumpara sa isang mag-isa lamang na agent na nakafokus sa mas maliit na layunin.

 

5. Ano ang mga metrikang dapat subaybayan ng mga tao upang masukat ang pag-unlad ng paggamit ng AI agent? 

 

Ang mga pangunahing indikador ay ang bilang ng aktibong address ng agent, mga volumen ng transaksyon na kaugnay ng autonomous contracts, kita mula sa protocol mula sa mga gawain ng agent, at paglago sa mga kontribusyon ng developer sa mga kaugnay na framework. Ang pagtaas sa staking at pagpapalakas sa pamamahala ay nagpapakita rin ng pagkakatotoo.

 

6. Marahil bang palitan ng AI agents ang mga tao na trader sa buong crypto markets? 

Ang mga agent ay masisigla sa bilis, konsistensya, at pagproseso ng data ngunit patuloy pa ring nakikinabang sa mga layunin at pagmamasid na tinukoy ng tao. Ang pinakaepektibong mga setup ay nagtatagpo ng machine execution at human strategy, gumagawa ng hybrid na mga paraan na nagpapalakas ng mga kalakasan mula sa parehong panig.

 

 

Disclaimer: AI technology (powered ng GPT) ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.