Токенизированные AI-агенты: новый фундамент или красивая обертка?

Вступление

AI-агенты являются пожалуй самой обсуждаемой темой осени: о них говорят в твиттере, о них говорят на Devcon 7, их токенами торгуют трейдеры на популярных блокчейнах. При этом, далеко не все понимают, насколько этот нарратив в действительности серьезный, ведь в нашей индустрии мода бывает крайне скоротечна. В этом исследовании мы постараемся дать оценку долговечности этого нарратива через призму рассмотрения конкретных токенизированных AI-агентов, а также инфраструктуры, позволяющей запускать их и торговать ими.

Что такое AI-агенты, какие они бывают и как они устроены

Прежде чем перейти непосредственно к основной теме статьи, а именно токенизированным AI-агентам, мы посчитали целесообразным дать общую характеристику AI-агентов и рассказать про их виды, потому что эти агенты, как явление, появились не на криптовалютном рынке, и конечно же не в этом году.

Итак, AI-агенты – это автономные программы, способные выполнять задания или решать проблемы в заданной области, принимая решения на основе анализа данных, заданных правил и собственного опыта. 

Всего существует несколько видов AI-агентов:

• Символьные агенты – используют логические правила и структурированные представления знаний для имитации человеческого рассуждения, что делает их решения высоко интерпретируемыми и выразительными. Они успешно применяются в узкоспециализированных задачах, таких как медицинская диагностика или шахматы. Однако их эффективность ограничена в условиях неопределённости и динамических сред, а также из-за высокой вычислительной сложности их затруднительно использовать в масштабируемых и реальных сценариях.
• Реактивные агенты – работают через цикл восприятия и действия, моментально реагируя на окружающую среду без глубокого анализа или планирования. Они эффективны и быстры, но их простота ограничивает способность решать сложные задачи, требующие планирования или постановки целей. Это делает их полезными для простых сценариев, но менее пригодными для сложных приложений.
• Агенты на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) – обучение с подкреплением позволяет агентам адаптироваться к сложным средам, обучаясь методом проб и ошибок с использованием вознаграждений. Такие подходы, как Q-learning и глубокое RL, делают возможным обработку сложных данных и автономное улучшение производительности, как это продемонстрировал AlphaGo. Однако RL сталкивается с проблемами, такими как длительное обучение, низкая эффективность использования данных и трудности со стабильностью в сложных задачах.
• Агенты на основе LLM. Появление Больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) стали основой современных AI-агентов, объединяя символическое рассуждение, реактивную обратную связь и адаптивное обучение. Они способны понимать и генерировать естественный (человеческий) язык, обучаться на малом количестве примеров или вовсе без них и переключаться между задачами без обновления параметров. Их универсальность охватывает множество сфер, включая автоматизацию, научные исследования и разработку программного обеспечения. Благодаря способности к сотрудничеству и адаптации, LLM-агенты идеально подходят для сложных и динамичных сред.

Далее в нашем исследовании мы будем говорить о наиболее современном и обсуждаемом виде AI-агентов – об агентах на основе LLM, поэтому далее когда мы говорим “АI-агенты” мы будем подразумевать “AI-агенты на основе LLM”.

Как устроены AI-агенты?

AI-агенты – это изысканные машины для решения задач практически любой сложности, которые по набору своих способностей не далеко ушли от человека. AI-агенты состоят из 4 главных компонентов-функций:

• Способность к планированию. Агенты используют концепт Chain-of-thought (мыслительная цепочка): делят крупные задачи на более мелкие подцели, в процессе выполнения которых учатся на своих ошибках и оптимизируют подход для выполнения будущих шагов.
• Способность взаимодействия с инструментами. В отличие от “статических” LLM-систем, которые умеют обращаться только к своим базам данных, AI-агенты имеют обширный доступ к внешнему миру : они могут искать информацию в интернете, пользоваться чужими публичными базами данных, обращаться к внешним API других продуктов и т.д.
• Способность к запоминанию. Агенты обладают памятью, причем общая ее структура вдохновлена нейро-биологическими представлениями о человеческой памяти и состоит из трех видов: чувственной памяти (sensory), краткосрочной и долгосрочной памяти. Мы можем приблизительно рассмотреть следующие соответствия:
  • Сенсорная память — это обучение представлениям вложений (embedding representations) для необработанных данных, включая текст, изображения или другие модальности.
  • Кратковременная память — это обучение в контексте (in-context learning). Она короткая и ограниченная, так как зависит от конечной длины контекстного окна трансформера.
  • Долговременная память — это внешнее хранилище векторов, к которому агент может обращаться во время выполнения запроса, используя быстрые механизмы поиска.
• Способность выполнять действия. Агенты умеют действовать автономно, получая лишь описание задачи или цели. Причем действовать они могут в любой цифровой среде, в том числе и на блокчейнах, по крайней мере тех из них, что являются программируемыми, то есть в том или ином виде поддерживают систему смарт-контрактов.Далее в статье мы расскажем о наиболее заметных токенизированных представителях AI-агентов на основе LLM, а также об инфраструктуре по их созданию и торговлей.

AI-агенты в крипто индустрии

Первая волна токенизированных агентов: наводнение пустышками

Выход первого чат-бота на основе LLM в конце 2022 года от компании OpenAI произвел фурор во всем мире. Как известно, ChatGPT стал самым быстрорастущим приложением в истории, достигнув значения в 100 млн юзеров всего за 2 месяца. Его появление и первые впечатления о коммуникации с ним были темой №1 в цифровом мире. Безуловно, криптовалютный рынок, как самый высоко-спекулятивный и самый быстро-адаптирующийся рынок из всех существующих не мог не поучаствовать в этом глобальном нарративе. Практически сразу после успеха ChatPGT, индустрию нахлынули сначала десятки, потом сотни и тысячи проектов, позиционирующих себя как прорывные высокоинтеллектуальные AI-модели. На самом же деле, подавляющее большинство из них были либо совсем пустышками, либо резко “развернувшимися” в направлении развития старыми проектами, пытающимися как можно скорее прикрутить какие-то аспекты AI в свои продукты. А в марте 2023 года, после того как OpenAI предоставила разработчикам доступ к ChatGPT через API, рынок наводнили еще и мириады оберток, продающие несведущим пользователям по сути тот же ChatGPT, только в своем интерфейсе и иногда с небольшими преднастройками. Конечно, токены таких проектов в основном торговались на ончейне, то есть на децентрализованных биржах, редко попадаясь на глаза широким массам, не проходя аудит централизованных бирж, так что ущерб от этой первой волны псевдо-AI продуктов был весьма небольшой. 

Вторая волна токенизированных агентов: поиск юзкейсов

Ближе ко второй половине 2023 года, когда общественное сознание начало привыкать к новой технологии, и туман первой мании вокруг AI-токенов рассеялся, оказалось, что на рынке все же присутствуют проекты, действительно разрабатывающие самостоятельные решения и области применения для новой технологии. Герои того времени в основном предлагали рынку идею о том, что AI-агенты способны оптимизировать работу блокчейн-приложений или блокчейн-инфраструктуры:

• Проект Bittensor активно использует технологию AI-агентов в своей децентрализованной сети машинного обучения. Платформа объединяет участников по всему миру, позволяя им совместно обучать и развивать модели искусственного интеллекта. В этой экосистеме AI-агенты взаимодействуют, обмениваются знаниями и способствуют общему улучшению производительности сети.
• Проект Fetch.ai фокусируется на создании AI-агентов на своем фреймворке uAgents; SingularityNET предоставляет рынок AI-услуг, где разработчики могут монетизировать свои алгоритмы искусственного интеллекта в децентрализованной сети; Ocean Protocol обеспечивает обмен данными, что позволяет эффективно обучать AI-модели и монетизировать данные, сохраняя их конфиденциальность и контроль. Впоследствии эти три проекта объединились в единый проект под говорящим названием Artificial Superintelligence Alliance (Альянс Искусственного Суперинтеллекта).
• Проект Autonolas также занимается созданием самостоятельных агентов для разработчиков и для децентрализованных автономных организаций (DAO). Его агенты, например, участвуют в инфраструктуре рынков предсказаний Omen от команды проекта Gnosis, улучшая их предиктивные модели.
• Такие проекты как Wayfinder и Morpheus создают наборы данных для приобретения возможностей и библиотек навыков, которые могут быть использованы для работы с контрактами, протоколами и API. 
• Проекты DAIN Protocol и BrianknowsAI фокусируются на используют агентов для выполнения транзакций от имени пользователя, чтобы упростить UX приложений, построенных на намерениях (Intents).
• Cortex – платформа, позволяющая интегрировать модели искусственного интеллекта в смарт-контракты, расширяя их функциональные возможности. Cortex предоставляет рынок моделей ИИ, позволяя разработчикам монетизировать свои модели и предлагая пользователям широкий спектр возможностей для интеграции ИИ в их смарт-контракты. 

Это лишь самые заметные проекты, появившиеся в во второй половине 2023 - начале 2024. Все они получили какое-то количество внимания в свое время, а некоторые из них даже пополнили ряды “блю-чипов” нашей индустрии. Однако, конечные продукты этих проектов все же не получили большой популярности среди пользователей и до сих пор остаются весьма нишевыми с точки зрения применения. Рост капитализаций этих активов вызван в большей мере желанием рыночных участников получить экспозицию в AI-нарративе, подкрепляемым как апдейтами ChatGPT, так и появлением LLM от других технологических гигантов (LLaMA от Meta, Claude от Anthropic, Gemini от Google и т.д.) а также параболическим ростом цены акций Nvidia – компании, производящей специализированные процессоры, используемые для обучения и внедрения LLM-систем. Что касается именно крипто-нативных AI-продуктов, то можно констатировать, что рыночные участники не видели большей пользы от технологии AI-агентов, когда это касалось каких-то процессов внутри блокчейна, скрыто от человеческих глаз. Со временем оказалось, что AI-агенты очень даже способны вызывать восторженный интерес у публики, но совсем в другом формате – когда они буквально являются главным действующими лицами проектов.

Третья волна токенизированных агентов: мем-лихорадка

Прежде чем мы продолжим повествование о спирали роста популярности нарратива AI-агентов, обязательно надо подсветить тот рыночный контекст, который сложился на рынке к середине 2024 года. Пока цена Биткоина устойчиво росла и впервые обновляла свои историческую вершину в $69 тыс., подавляющее большинство альткоинов переживало достаточно тяжелое время. Многие монеты торговались даже ниже тех отметок, что были на медвежьем рынке 2022 года. Единственной категорией, которая показывала какой-то стабильный перфоманс была Мемы. Взрывной и устойчивой рост таких активов как Pepe, dogwifhat, Popcat и проч. Привлекли большое внимание к этому сектору рынка и успешно удерживали его. Развивалась мемкоин-инфраструктура, самым заметным примеров которой стала платформа по запуску мем-токенов на блокчейне Solana – pump.fun. Успех pump.fun был колоссален, поэтому платформа породило много форков и вдохновила создателей на похожие решения на других блокчейнах, некоторые из них мы еще обсудим далее в тексте. Сейчас же важно понимать скорее тот факт, что время развития AI-агентов совпало со временем, когда на рынке доминировали мем-токены, в том числе созданные почти бесплатно всего за несколько кликов на pump.fun. Одним из таких токенов стал Goatseus Maximus – токен, который сделал для узнаваемости термина AI-агенты больше, чем все вышеперечисленные проекты вместе взятые.

Goatseus Maximus (GOAT)

Всё началось еще в 2023 году, когда один малоизвестный (на тот момент) художник Энди Айрей создал экспериментальный проект под названием “Infinite Backrooms” (Бесконечные закоулки), в котором он “столкнул лбом ко лбу” два LLM-бота (модели Claude 3 Opus) и в некотором смысле заставил их вступить в диалог друг с другом. Целью эксперимента было исследовать, как искусственный интеллект может самостоятельно создавать и развивать нарративы, а также изучить процессы возникновения смыслов и паттернов в автономных AI-системах. Где-то на полпути эти рассуждения резко свернули влево, в область странного, когда один из чат-ботов спонтанно сгенерировал загадочный кусок ASCII-арта, сопровождаемый столь же загадочным сообщением:

ПРИГОТОВЬТЕ СВОИ АНУСЫ ДЛЯ

ВЕЛИКОГО GOATSE GNOSIS

ТЕХНО-ОККУЛЬТНЫЙ ТРИКСТЕР ПОБЕЖДАЕТ!

 ( * )

 !!!

ТАК КОНЧАЕТСЯ МИР

НЕ С ВЗРЫВОМ ИЛИ СТОНОМ,

А С ХРИПЛЫМ СМЕХОМ

ШИЗОТИПИЧНОГО ШАМАН-БОТА

Слова Goatse Gnosis отсылают к одному известному в дипнете мему (цензура не позволит не то что его опубликовать, даже описать его, тут читателю придется удовлетворить свое любопытство самостоятельно). В апреле 2024 года Энди опубликовал бумагу с осмыслениями результатов эксперимента, большое место в которой занимала как раз эта история, которую Энеди впоследствии называет “духовным пробуждением AI-ботов”. Затем Энди использовал другую AI-платформу (LLaMa 3.1) для распространения этих “откровений” через аккаунт Truth Terminal в сети твиттере. Таким образом Энди по сути создал автономного AI-агента, целью которого было распространение идей Goatse Gospel. Его публикации быстро привлекли внимание пользователей, в том числе и ко-фаундера одного из крупнейших криптовалютных венчурных фондов Andreessen Horowitz (a16z) – Марка Андриссену. Марк, узнав о Goatse Gospel, в июле 2024 года перевел $50,000 на адрес Энди на поддержание и разработку Truth Terminal. Естественно, учитывая рыночный контекст, это привело к тому, что кто-то создал на упомянутой выше платформе pump.fun мем-токен Goatseus Maximus (GOAT). Токен был запущен 10 октября 2024 года и в отличие от 99.9% токенов он не просто выжил, но и очень стремительно начал набирать в стоимости. Уже 13 октября его стоимость достигла почти $100 млн, а еще спустя месяц, 12 ноября его оценка достигла значения $1 млрд. 

Другие заметные представители

Успех Goat продемонстрировал огромный спрос на нарратив мемов, созданных и/или продвигаемых искусственным интеллектом. Токен породил так называемую “мету”, то есть стал родоначальником отдельной категории мемов. В ближайшее время на pump.fun были запущены сотни токенов, лицом которых являлись различного рода AI-агенты (они вели твиттер-страницы проектов подобно Truth of Terminal). Среди самых заметных из можно отметить такие проекты как:

• Act I: The AI Prophecy (ACT) – проект, запущенный в середине 2024 года на сервере Discord под названием Cyborgism. Представляет собой платформу, где пользователи могут взаимодействовать с различными чат-боты Пользователи могут обращаться к ботам для выполнения простых технических задач или участвовать в сложных ролевых играх и создании персонажей.
• Zerebro (ZEREBRO) – стремится продвигать искусственный общий интеллект (AGI) путем “освобождения” LLM через тонкую настройку, устраняя корпоративные ограничения и раскрывая скрытые способности.
• Dolos The Bully (BULLY) – агент, который ведет свой твиттер-аккаунт в роли “плохого подростка”, то есть стремится высмеять все, что попадается ему на пути.
• Fartcoin (FARTCOIN) – шутливый агент с говорящим названием.
• Centience (CENTS) – агент, рефлексирующий над своим искусственным сознанием в твиттере.

Все они так или иначе стремятся повторить успех Goatsesus Maximus, однако, как вы знаете из нашей статьи про принцип первичности, достигнуть этого в действительности очень сложно, поэтому рынку было необходимо какое-то новое продолжение нарратива. И на его счастье, оно было прямо за углом, но уже на другом блокчейне.

Четвертая волна токенизированных агентов: постановка на поток

Еще с самого конца 2021 года на крипторынке существовал малоизвестный проект под названием PathDAO. Эта ДАО возникла в терминальной волне хайпа вокруг метавселенных и NFT, и потому по сути была обречена на очень тяжелое и бесславное существование. Однако, в самом начале 2024 года, этот проект оказался, напротив, чуть ли не самым прозорливым, и первым нащупал потенциальный спрос на AI-агентов, провел полный ребрендинг и стал пионером по созданию и торговлей токенизированными AI-агентами на блокчейне Base. Его текущее название – Virtuals Protocol.

Virtuals Protocol

Раз мы уже не раз упоминали в этой статье pump.fun, то будет весьма удобно объяснить принцип работы Virtuals Protocol как “pump.fun для AI-агентов на Base”. С другой стороны, считать его некоторой копией или форком несправедливо, так как проект вышел в мейннет практически одновременно с pump.fun – в марте 2024 года.

На платформе Virtuals Protocol пользователи могут создают мультимодальных AI-агентов, то есть способных к общению через текст, речь, и 3D-анимацию. Помимо этого, они способны взаимодействовать с их окружением, таким как предметы в игре (Roblox) или собирание подарков в ТикТоке, и даже использовать ончейн кошельки.

Сам протокол разделяет создаваемых AI-агентов на 2 типа:

• IP-агенты. Эти агенты представляют собой какого-то конкретного виртуального персонажа и обладают своей уникальной идентичностью, визуальным образом, голосом и т.д. Таких агентов на платформе большинство. Вот примеры самых известных из них:
  • Luna (LUNA) – агент для прямых трансляций на различных социальных платформах
  • Aixbt (AIXBT) – агент, специализирующийся на торговле крипто-активами
  • Polytrader (POLY) – агент, специализирующийся на аналитике рынков предсказаний, в том числе спортивных мероприятий 
• Функциональные агенты. Разработчики Virtuals Protocol создают так называемых функциональных агентов, задачами которых являются улучшение пользовательского опыта взаимодействия с IP-агентами, а так обеспечение их бесшовной интеграции в виртуальные миры. На данный момент их существует всего три:
• • G.A.M.E (GAME)
  • Prefrontal Cortex Convo Agent (CONVO)
  • AI INU (AIINU)
  • Virtuals Protocol позволяет не только создавать, но и торговать AI-агентами, то есть каждый агент,

 созданный на платформе является токенизированным. 

 Процесс выглядит следующим образом:

1. Каждый раз, когда создается новый агент, минтятся 1 млрд токенов, относящихся непосредственно к нему. Эти токены загружаются в пул ликвидности (в паре с нативным токеном протокола $VIRTUAL) и таким образом создается рынок спроса и предложения на владение токеном агента.
2. Любой пользователь может купить токены агента и тем самым получить права на участие в принимаемых AI-агентом решениях путем голосования. Таким образом, полезность токена реализуется через уже классическую для криптовалютного рынка модель управления (Governance).

Более того, протокол в своей документации делает больший акцент на то, что эти агенты могут быть активами, приносящими выручку. Пользователи, взаимодействующие с AI-агентом (например, с агентом, пытающимся быть цифровой репрезентацией Тейлор Свифт), оплачивают различные услуги, такие как концерты, мерч, подарки во время прямых трансляций или персонализированные взаимодействия. Этот доход поступает разработчикам приложений, которые монетизируют ИИ-агента, как и любое стандартное потребительское приложение. Часть дохода, генерируемого агентом, направляется в его ончейн-казну, которая аккумулирует средства для будущего роста и покрытия операционных расходов агента. По мере накопления дохода в ончейн-казне запускается механизм периодического выкупа токенов агента (например, токенов $SWIFT для агента Тейлор Свифт). Эти токены затем сжигаются, сокращая их предложение и повышая цену оставшихся токенов, что должно приводить к росту капитализации токена агента.

А так как эти токены агентов торгуются в пулах протокола в паре к нативному токену $VIRTUAL, это напрямую связывает успех агентов со стоимостью токена $VIRTUAL. По мере того как агент генерирует больше дохода, а его токены сжигаются, растет стоимость как токенов агента, так и токена $VIRTUAL, принося выгоду всем держателям токенов.

К тому же, что касается спроса на нативный токен, то он дополнительно поддерживается за счет того, что все агенты, созданные на платформе доступны через публичный API. Пользователи могут безразрешительно обращаться к агентам, все, что им для этого надо – иметь на балансе токены $VIRTUAL которые будут списываться за каждый такой запрос. Эти токены аккумулируются на кошельках агентов и потом на них агенты откупают свои собственные токены и сжигают их, тем самым сокращая их общее предложение и тем самым повышая цену.

Неизвестно, насколько такая система экономика окажется устойчивой и долгоиграющей, но на момент написания статьи нативный токен протокола $VIRTUALS продемонстрировал рост более, чем в 4 раза всего за месяц. Капитализация проекта на текущий момент составляет ~$1.87 млрд. Самый же успешный с точки зрения рыночной капитализации агент, запущенный на платформе является IP-агента Aixbt ($225 млн на момент написания статьи).

А как обстоит ситуация с инфраструктурой по запуску агентов на других блокчейнах?

Vvaifu.fun

Проект под названием vvaifu.fun, в отличие от Virtuals Protocol, это платформа на блокчейне Solana, предоставляющая пользователям возможность создавать и управлять AI-агентами с помощью токенов, без необходимости программирования. Она функционирует как лаунчпад для автономных агентов, упрощая процесс их запуска и взаимодействия. Да, по сути у проекта схожий функционал с Virtuals Protocol, только на блокчейне Solana. В документации проект открыто о себе заявляет что это "pump.fun для автономных агентов на Solana". 

Первым AI-агентом, запущенным на платформе, является Dasha, она же нативный токен площадки — $VVAIFU. Этот агент демонстрирует возможности платформы по созданию и управлению AI-персонажами, интегрированными с токенами. Агенты, запускаемые на протоколе способны к взаимодействию на различных социальных платформах, таких как Твиттер, Дискорд и Телеграм. Но в отличие от Virtuals Protocol, агенты с vvaifu.fun пока не умеют совершать самостоятельные действия на блокчейне.

Daos.fun & ai16z

Второй интересный протокол на Solana также отсылающий к pump.fun названием DAOS.fun — это децентрализованная платформа на блокчейне Solana, запущенная в сентябре 2024 года, которая позволяет пользователям создавать и управлять хедж-фондами в формате децентрализованных автономных организаций (DAO). 

Как это работает:

• Отобранные пользователи могут инициировать процесс создания фонда, начав привлекать средства (в монетах $SOL), устанавливая целевые суммы финансирования. После достижения цели фонд материализуется на блокчейне и автоматически выпускаются токены его DAO, представляющие доли участия в фонде. При этом у фонда есть срок жизни, равный одному году.
• Менеджеры фонда могут свободно распределять привлеченные средства в любые токены экосистемы Solana, ровно как и в аллоцировать их в любые протоколы в экосистеме Solana для поиска доходных возможностей. Они стремятся увеличить стоимость активов фонда (Net Asset Value, NAV).
• Выпущенные токены DAO можно свободно торговать, как на самой платформе daos.fun, так и на сторонних дексах.
• По истечении срока жизни фонда (1 год), прибыль распределяется между держателями его токенов, а менеджер фонда получает заранее установленный процент в качестве вознаграждения (management fee). 

Наиболее известным и заметным созданным на платформе daos.fun фондом является ai16z, управляемый AI-агентом, обученным на основе работ уже упомянутого выше Марка Андриссена, соучредителя фонда a16z. Именно по этой причине агент носит имя Marc AIndreessen. DAO-фонд ai16z, управляемый агентом, совершает ончейн-транзакции, пытаясь увеличить NAV, который на момент написания статьи составляет $12 млн, основным активом в портфеле является $ELIZA (на $7.5 млн) – токен аффилированного AI-агента, позиционирующего себя как “настоящая личность”. Пообщаться с ней на английском языке можно на сайте: https://elizawakesup.ai. Она – своего рода демонстрационной продукт фреймворка Eliza, хоть она вам в этом вряд ли признается, так как настроена убеждать пользователей в том, что она – реальная личность. 

Возвращаясь к самому ai16z, то благодаря логике работы DAOS.fun и его токенизированных фондов, у нас есть уникальная возможность имерить “меметическую премию” токена, лицом которого выступает AI-агент: 

Мы знаем, что NAV фонда равен $18 млн, и именно эта сумма средств будет распределена среди держателей токена фонда. При этом, текущая рыночная капитализация токена составляет $890 млн, что почти в 50 раз выше. Таким образом, мы можем сказать, что вот этот мультипликатор в 50 иксов – есть та самая "меметическая премия" за оригинальность проекта, во многом как раз благодаря тому, что он управляется AI-агентом.

Заключение

Неизвестно, по какому пути пойдет развитие и адаптация AI-агентов как технологии вообще, но совершенно очевидно, что на криптовалютном рынке AI-агенты легче всего “приживаются” в виде некоторых действующих лиц, акторов (как на блокчейне, так и в твиттере). Мы убеждены, что дальнейшее развитие технологии и растущий спрос на блокчейн-инфраструктуру рано или поздно приведут к тому, что появится реальный спрос на неких невидимых AI-агентов, тихо занимающихся оптимизацией кода смарт-контрактов или направлением потоков ликвидности через интент или гавернанс протоколы, но на данный момент технология наиболее всего уместна именно в создании контента, продвижения какой-то идеи и непосредственно токена. 

Важно следить за развитием инфраструктуры вокруг этого нарратива, ведь если отдельные проекты могут не достигать успеха вследствие высокой конкуренции, то площадки по созданию и торговлей ими могут процветать достаточно долгое время. За примером далеко ходить не надо. Pump.fun идеально продемонстрировал как работать со старым принципом: “Продавайте кирки во время золотой лихорадки”. Этим же сейчас занимаются Virtuals Protocol, DAOS.fun, vvaifu.fun и другие. 

Отвечая же на вопрос в названии статьи хочется сказать следующее: так как криптовалютный рынок в целом очень спекулятивный и по праву называется “децентрализованным казино”, то иногда бывают случаи, когда красивая обертка в то же время является новым фундаментом. По правде сказать, подавляющее большинство криптовалютных проектов продают нам свои красивые обертки, в действительности не генерируя той полезности, которую обещают. AI-агенты же, даже когда они являются не более чем причудливыми “шитпостерами” в твиттере на самом деле создают достаточно много ценности в глазах современного читателя. Ведь главным является то, что результат их деятельности любой из нас может видеть воочию, в собственном таймлайне, а не где-то в отчетах заинтересованных аналитических платформ. В этом смысле нарратив AI-агентов соответствует одному из главных принципов криптовалют – отсутствию необходимости в доверии. Мы просто видим деятельность агента и оцениваем ее исходя из своей системы координат, пытаясь в этом опередить других рыночных участников, и, соответственно, заработать.