Dua teknologi revolusioner - kecerdasan buatan dan blockchain - tidak lagi berkembang secara paralel. Mereka sedang berkumpul, dan hasilnya adalah sesuatu yang belum pernah terjadi sebelumnya: perangkat lunak otonom yang dapat menyimpan nilai, membuat keputusan, dan bertransaksi tanpa intervensi manusia.
Pada Oktober 2025 Coinbase meluncurkan Pembayaran MCP, sebuah implementasi Model Context Protocol yang memberikan agen AI akses langsung ke dompet kripto, pintu masuk, dan pembayaran stablecoin. Untuk pertama kalinya, model bahasa besar seperti Claude, Gemini, dan Codex dapat berinteraksi secara asli dengan ekonomi kripto - menciptakan dompet, mendanai, dan melakukan pembayaran melalui perintah bahasa alami yang sederhana.
Ini bukan hanya alat pengembang lain. Ini mewakili pergeseran mendasar dalam cara nilai bergerak melalui sistem digital. Erik Reppel, kepala teknik Coinbase untuk platform pengembangnya, menjelaskan kripto sebagai "sangat cocok untuk mesin," menekankan bahwa ini adalah "satu-satunya standar pembayaran digital-native terbuka yang dapat digunakan oleh program apa pun."
Item tambahan dihapus karena panjangnya konten; periksa dokumen asli untuk item selengkapnya. Content in Indonesian:
Sebuah cara standar bagi sistem AI untuk menemukan fungsi yang tersedia, memahami parameter mereka, dan mengeksekusi mereka dengan aman. Dalam konteks Payments MCP, fungsi-fungsi ini mencakup pembuatan dompet, pendanaan, dan eksekusi pembayaran.
Protokol Pembayaran x402: Dibangun di atas kode status HTTP 402 "Pembayaran Diperlukan", x402 memungkinkan pembayaran stablecoin instan langsung melalui HTTP. Ketika agen AI perlu mengakses sumber daya berbayar, server merespons dengan 402 dan instruksi pembayaran. Agen secara otomatis membangun dan mengirimkan pembayaran, menerima konfirmasi, dan mendapatkan akses - semua dalam siklus permintaan yang sama.
Lapisan Eksekusi: Ini menangani operasi on-chain yang sebenarnya. Ketika agen memutuskan untuk melakukan pembayaran, Payments MCP berinteraksi dengan infrastruktur Coinbase untuk membuat transaksi di jaringan Base (Ethereum Layer 2), menandatanganinya dengan aman, dan menyiarkannya ke blockchain. Seluruh proses terjadi dalam beberapa detik.
Cara Kerjanya dalam Praktik
Pengalaman pengguna sengaja dibuat sederhana. Seorang pengembang atau pengguna menghubungkan asisten AI - saat ini mendukung Claude Desktop, Google Gemini, Codex, dan Cherry Studio - ke Payments MCP melalui konfigurasi cepat. Tidak diperlukan kunci API. Asisten kemudian dapat mengeksekusi perintah seperti:
"Buat dompet dan isi dengan $50" "Bayar 5 USDC ke alamat ini" "Periksa saldo saya dan kirim setengahnya ke dompet tabungan saya"
Di balik layar, alur kerjanya melibatkan beberapa langkah:
-
Pengenalan Maksud: Model AI memparsing permintaan bahasa alami dan memetakannya ke fungsi MCP tertentu.
-
Manajemen Dompet: Untuk pengguna baru, Payments MCP membuat dompet non-kustodian. Pengguna dapat mengisi dana dengan alamat email melalui onramp terintegrasi, tidak diperlukan pengaturan yang rumit.
-
Otorisasi: Sebelum mengeksekusi transaksi apapun, sistem memeriksa batas pengeluaran yang sudah diatur dan aturan persetujuan. Seperti yang dijelaskan Erik Reppel, "Dengan Payments MCP, Anda dapat mengatur batas untuk agen Anda. Mereka memiliki dana khusus yang secara eksplisit Anda berikan - mereka tidak memiliki akses ke dompet utama Anda."
-
Konstruksi Transaksi: Sistem membangun transaksi on-chain yang tepat, menghitung biaya gas dan rute optimal.
-
Eksekusi: Transaksi ditandatangani dan disiarkan ke blockchain. Untuk transaksi jaringan Base menggunakan USDC, Coinbase's hosted facilitator memungkinkan pembayaran tanpa biaya.
-
Konfirmasi: Agen menerima konfirmasi dari transaksi dan dapat melanjutkan dengan tindakan berikutnya.
Integrasi x402
Protokol x402 sangat penting karena memungkinkan perdagangan programatik yang sebenarnya. Sebagaimana dijelaskan dalam blog post Cloudflare, "Setiap hari, situs di Cloudflare mengirimkan lebih dari satu miliar kode respons HTTP 402 kepada bot dan crawler yang mencoba mengakses konten dan toko e-commerce mereka." Sebelumnya, tanggapan-tanggapan ini tidak didengar - tidak ada cara standar bagi sistem otomatis untuk memenuhi permintaan pembayaran.
Dengan x402, ini berubah sepenuhnya. Protokol mendefinisikan:
- Bagaimana server mengkomunikasikan persyaratan pembayaran (jumlah, penerima, token yang diterima)
- Bagaimana klien membangun dan melampirkan bukti pembayaran ke permintaan
- Bagaimana fasilitator memverifikasi dan menyelesaikan transaksi
- Bagaimana server mengkonfirmasi pembayaran dan mengirimkan sumber daya
Ini menciptakan pola universal untuk model bayar per pemakaian di internet. Agen AI yang meneliti topik dapat membayar secara otomatis untuk akses ke sumber data premium. Bot yang menjalankan perhitungan dapat membayar sumber daya cloud sesuai kebutuhan. Asisten virtual dapat membeli produk dari berbagai pedagang dalam satu perjalanan belanja.
Coinbase dan Cloudflare secara bersama-sama mengumumkan x402 Foundation pada September 2025 untuk mengatur pengembangan protokol ini. Yayasan bertujuan untuk menetapkan x402 sebagai standar terbuka dan netral - mirip dengan bagaimana HTTP, TCP/IP, dan protokol internet lainnya dikelola. Seperti yang dicatat Matthew Prince, CEO Cloudflare, "Protokol inti Internet selalu digerakkan oleh pemerintahan independen, itulah mengapa kami bangga bekerja dengan Coinbase untuk memastikan x402 memiliki jalur yang sama, mengingat kemungkinannya menjadi protokol inti untuk perdagangan agen."
Perlindungan Teknis
Keamanan adalah hal utama dalam desain Payments MCP. Beberapa mekanisme melindungi pengguna dan agen:
Batas Pengeluaran: Pengguna mengatur jumlah maksimum yang dapat dibelanjakan oleh agen per transaksi dan per periode waktu. Reppel menjelaskan, "Anda dapat, misalnya, membiarkan agen menghabiskan hingga sepuluh sen dengan bebas, tetapi memerlukan persetujuan untuk yang lebih tinggi."
Alur Persetujuan: Untuk transaksi yang melebihi batas tertentu, sistem dapat memerlukan persetujuan manusia yang eksplisit sebelum eksekusi.
Isolasi Dompet: Dompet agen terpisah dari kepemilikan utama pengguna, membatasi paparan jika agen dikompromikan atau berperilaku tidak semestinya.
Eksekusi Lokal: Sistem berjalan secara lokal pada perangkat pengguna, bukan pada server jarak jauh. Ini meningkatkan privasi dan memberi pengguna kendali langsung.
Jejak Audit: Semua transaksi dicatat on-chain, memberikan catatan agen aktivitas yang transparan dan tidak dapat diubah.
Batasan Saat Ini dan Rencana Masa Depan
Payments MCP diluncurkan dengan batasan tertentu. Saat ini hanya mendukung stablecoin USDC di jaringan Base. ChatGPT belum kompatibel karena perbedaan teknis dalam cara kerja arsitektur streaming OpenAI dibandingkan dengan metode transportasi MCP. Rilis awal berfokus pada eksekusi pembayaran daripada operasi DeFi yang lebih kompleks seperti perdagangan, peminjaman, atau penyediaan likuiditas.
Namun, Coinbase menunjukkan dalam pengumumannya bahwa mereka "berencana untuk meningkatkan dukungan untuk lebih banyak model dan alat pengembang sebagai bagian dari upaya berkelanjutan untuk menghubungkan kemampuan AI dengan penggunaan keuangan yang praktis." Rencana masa depan mungkin mencakup dukungan multi-chain, integrasi dengan LLM tambahan, dan fungsi yang diperluas untuk operasi DeFi.
Mengapa Ini Penting
Payments MCP signifikan bukan karena ini adalah integrasi AI-blockchain pertama, tetapi karena ini adalah yang pertama menggabungkan beberapa elemen krusial:
- Kemudahan Penggunaan: Tidak ada kunci API, tidak ada konfigurasi yang rumit. Pengguna dapat memulai dalam hitungan menit.
- Kompatibilitas Luas: Bekerja dengan beberapa model AI utama langsung dari kotak.
- Aktivitas Ekonomi Nyata: Bukan jaringan uji atau simulasi - agen bertransaksi dengan nilai nyata di jaringan publik.
- Standar Terbuka: Dibangun di atas protokol terbuka (MCP dan x402) yang dapat diimplementasikan oleh pengembang mana pun.
- Kelas Perusahaan: Diimplementasikan oleh bursa berlisensi publik dengan standar kepatuhan institusional.
Kombinasi ini menciptakan cetak biru untuk bagaimana agen AI dan infrastruktur crypto harus berinteraksi. Saat lebih banyak pengembang membangun standar ini, ekosistem yang lebih luas dari aktivitas ekonomi otonom menjadi mungkin.
Penjelajahan Teknologi: Bagaimana Agen AI Berinteraksi dengan Blockchain
Memahami arsitektur teknis yang menghubungkan agen AI ke infrastruktur blockchain memerlukan pemeriksaan beberapa lapisan dari tumpukan. Setiap lapisan menyelesaikan masalah spesifik terkait identitas, pengambilan keputusan, eksekusi, dan keamanan.
Arsitektur Agen
Agen AI modern dalam crypto biasanya mengikuti arsitektur modular dengan komponen khusus:
Lapisan Persepsi: Agen perlu memahami lingkungan mereka. Ini melibatkan:
- Ingesti Data On-Chain: Membaca riwayat transaksi, status kontrak cerdas, saldo token, dan kondisi kolam likuiditas langsung dari node blockchain atau layanan pengindeksan.
- Integrasi Data Off-Chain: Terhubung ke orakel harga, umpan sentimen media sosial, sumber berita, dan informasi eksternal lainnya.
- Pemrosesan Bahasa Alami: Memahami instruksi manusia dan mengubahnya menjadi tindakan yang dapat dieksekusi.
Lapisan Penalaran: "Otak" dari agen, biasanya didukung oleh:
- Model Bahasa Besar (LLMs): Model seperti Claude, GPT-4, atau LLM khusus crypto yang diinterpretasikan untuk maksud, merencanakan tindakan multi-langkah, dan menghasilkan penjelasan.
- Model AI Khusus: Model pembelajaran mesin yang dilatih untuk tugas tertentu seperti prediksi harga, deteksi penipuan, atau analisis sentimen.
- Logika Keputusan: Mesin aturan dan heuristik yang membatasi perilaku agen dalam batas-batas yang dapat diterima.
Lapisan Tindakan: Lingkungan eksekusi di mana agen berinteraksi dengan blockchain:
- Konstruksi Transaksi: Membangun transaksi yang diformat dengan baik termasuk estimasi biaya gas dan perutean optimal.
- Pembuatan Tanda Tangan: Menandatangani transaksi secara aman tanpa mengekspos kunci pribadi.
- Penyiaran dan Konfirmasi: Mengirimkan transaksi ke jaringan dan memantau untuk eksekusi yang berhasil.
Lapisan Pembelajaran: Mekanisme untuk perbaikan berkelanjutan:
- Pelacakan Kinerja: Merekam hasil dari tindakan agen (perdagangan berhasil, transaksi gagal, dll.).
- Optimasi Strategi: Menggunakan pembelajaran penguatan atau teknik lain untuk meningkatkan pengambilan keputusan dari waktu ke waktu.
- Penyetelan Model: Memperbarui model AI berdasarkan data dan umpan balik baru.
Manajemen Kunci dan Keamanan
Mungkin tantangan teknis yang paling penting adalah memungkinkan agen AI mengontrol aset crypto dengan aman.Pendekatan baru telah muncul:
Perhitungan Multipihak (MPC): Platform seperti Lit Protocol menggunakan MPC untuk membagi kunci pribadi menjadi beberapa bagian yang didistribusikan di berbagai node. Agen dapat menandatangani transaksi tanpa ada satu entitas yang memegang kunci lengkap. Jika salah satu node dikompromikan, kunci tetap aman.
Tanda Tangan Ambang: Mirip dengan MPC, skema tanda tangan ambang membutuhkan beberapa pihak untuk bekerja sama dalam membuat tanda tangan yang valid. Ini mendistribusikan kepercayaan dan mengurangi titik kegagalan tunggal.
Modul Keamanan Perangkat Keras (HSMs): Untuk aplikasi nilai tinggi, kunci dapat disimpan dalam perangkat keras khusus yang melakukan operasi kriptografi tanpa mengekspos kunci pribadi ke lingkungan perangkat lunak.
Enklave Aman: Prosesor modern menyertakan lingkungan eksekusi terisolasi (seperti Intel SGX) di mana operasi sensitif dapat dijalankan dengan terlindung dari sistem lainnya.
Kontrol Akses Berbasis Kebijakan: Proyek seperti Warden Protocol menerapkan mesin kebijakan yang mendefinisikan tindakan apa yang dapat diambil agen di bawah kondisi apa saja. Meskipun agen memiliki akses ke kunci penandatangan, ia hanya dapat melakukan transaksi yang mematuhi aturan yang telah ditentukan.
David Sneider, pendiri di Lit Protocol, menggambarkan tiga pendekatan utama untuk mengelola kunci bagi agen AI:
- Akses Kunci Langsung: Agen memiliki akses langsung ke kunci pribadi, pendekatan paling sederhana namun paling tidak aman.
- Akses Berbasis Persetujuan: Agen mengusulkan transaksi yang memerlukan persetujuan eksplisit sebelum dieksekusi, menyeimbangkan antara otonomi dan keamanan.
- Akses Terbatas Kebijakan: Agen dapat mengeksekusi transaksi secara otonom tetapi hanya dalam batas kebijakan yang telah ditentukan, menawarkan otonomi tinggi dengan pengawas berbasis program.
Pola Interaksi Blockchain
Agen AI berinteraksi dengan blockchain melalui beberapa pola yang berbeda:
Operasi Baca: Menanyakan status saat ini tanpa mengubah apa pun di dalam rantai. Ini termasuk:
- Memeriksa saldo dan kepemilikan token
- Membaca status smart contract
- Menganalisis riwayat transaksi
- Memantau pool likuiditas dan kondisi perdagangan
Operasi Tulis: Membuat transaksi yang mengubah status blockchain:
- Mentransfer token
- Melaksanakan perdagangan di bursa terdesentralisasi
- Menyetor ke atau menarik dari protokol DeFi
- Membuat atau mengubah smart contract
Pemantauan Acara: Berlangganan ke acara blockchain dan memicu tindakan saat kondisi tertentu terjadi:
- Peringatan likuidasi di protokol peminjaman
- Pelanggaran ambang batas harga
- Pembuatan proposal tata kelola
- Pemberitahuan transfer token
Koordinasi Multi-Rantai: Beroperasi di beberapa blockchain secara bersamaan:
- Arbitrase lintas-rantai
- Jembatan aset antara jaringan
- Rebalancing portofolio di berbagai rantai
Protokol Konteks Model secara Detail
Protokol Konteks Model, dikembangkan oleh Anthropic dan diadaptasi untuk kripto oleh Coinbase, memberikan standarisasi krusial untuk interaksi AI-blockchain. MCP mendefinisikan:
Penemuan Alat: Model AI dapat menanyakan kapabilitas apa yang tersedia (membuat dompet, mengirim pembayaran, memeriksa saldo, dll.).
Spesifikasi Parameter: Setiap alat mendeklarasikan input yang dibutuhkan (alamat penerima, jumlah, jenis token, dll.).
Keamanan Eksekusi: Alat dapat menyatakan kondisi yang harus dipenuhi sebelum eksekusi (cek saldo, persyaratan persetujuan, dll.).
Pelaporan Hasil: Format standar untuk mengembalikan konfirmasi keberhasilan, pesan kesalahan, dan data yang relevan.
Standarisasi ini penting karena berarti pengembang tidak perlu membuat integrasi khusus untuk setiap model AI. Model yang kompatibel dengan MCP dapat menggunakan server MCP mana pun yang menyediakan fungsi kripto. Modularitas ini mempercepat pengembangan ekosistem.
Interaksi Smart Contract
Agen AI berinteraksi dengan smart contract melalui beberapa mekanisme:
Panggilan Langsung: Agen dapat memanggil fungsi publik pada smart contract yang telah diterapkan, mengirimkan parameter yang diperlukan dan biaya gas.
Eksekusi Berbasis Niat: Alih-alih menentukan interaksi kontrak yang tepat, agen mengekspresikan niat tingkat tinggi ("dapatkan harga terbaik untuk menukar ETH ke USDC") yang kemudian diterjemahkan oleh jaringan pemecah masalah menjadi transaksi yang optimal.
Abstraksi Akun: ERC-4337 dan standar serupa memungkinkan agen menggunakan dompet smart contract dengan logika validasi yang fleksibel, mendukung transaksi batch, pembayaran gas dalam token apa pun, dan struktur izin yang kompleks.
Kontrak Milik Agen: Beberapa arsitektur memungkinkan agen untuk menerapkan dan mengendalikan smart contract mereka sendiri, memungkinkan perilaku yang lebih canggih seperti membuat pembuat pasar otomatis atau logika manajemen perbendaharaan khusus.
Aliran Data dan Ketergantungan
Agen AI dalam kripto bergantung pada beberapa lapisan infrastruktur:
Node RPC: Menyediakan akses langsung ke data blockchain dan kemampuan penyiaran transaksi.
Layanan Pengindeksan: Layanan seperti The Graph, Covalent, atau Moralis mengumpulkan dan menanyakan data blockchain secara efisien.
Oracle Harga: Chainlink, Pyth, dan protokol serupa menyediakan data luar-rantai yang dapat diandalkan ke dalam rantai.
IPFS/Arweave: Penyimpanan terdesentralisasi untuk memori agen, parameter model, dan data terkait.
Jaringan Relayer: Layanan yang dapat mengirimkan transaksi atas nama agen, mengabstraksi pengelolaan gas.
Performa dan Skalabilitas
Arsitektur AI-blockchain saat ini menghadapi beberapa kendala kinerja:
Latensi Transaksi: Waktu konfirmasi blockchain (detik hingga menit) lambat dibandingkan dengan inferensi model AI (milidetik). Agen harus dirancang untuk menangani operasi asinkron.
Biaya Gas: Setiap aksi dalam rantai memerlukan biaya gas. Untuk mikrotransaksi atau operasi frekuensi tinggi, biaya ini bisa sangat memberatkan. Jaringan Lapisan 2 seperti Base, Arbitrum, atau Optimism membantu dengan mengurangi biaya 10-100x.
Ketersediaan Data: Agen memerlukan data historis yang luas untuk pelatihan dan pengambilan keputusan. Mengakses data dalam rantai dalam skala dapat mahal dan lambat.
Penyajian Model: Menjalankan model AI yang canggih memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan. Untuk pengambilan keputusan waktu nyata, inferensi harus terjadi dengan cepat, menciptakan ketegangan antara kecanggihan model dan persyaratan latensi.
Solusi yang muncul meliputi:
- Saluran Status dan Rollup: Memindahkan sebagian besar operasi di luar rantai sambil mempertahankan jaminan keamanan.
- Perangkat Keras Khusus: GPU dan TPU untuk inferensi cepat, FPGA untuk perdagangan latensi rendah.
- Arsitektur Hibrid: Keputusan strategis terjadi di dalam rantai dengan jaminan kuat sementara eksekusi taktis cepat dilakukan di luar rantai.
- Spesialisasi Agen: Alih-alih agen serba guna, agen khusus yang berfokus pada tugas tertentu dapat mengoptimalkan kinerja di domain mereka.
Arsitektur teknis yang menghubungkan agen AI ke blockchain terus berkembang dengan cepat. Setiap protokol, alat, dan platform baru memberikan blok bangunan untuk sistem otonom yang semakin canggih.
Kasus Penggunaan: Dari Pembayaran Otonom hingga Pasar Data
Konvergensi AI dan kripto memungkinkan kasus penggunaan yang mencakup berbagai domain. Memahami aplikasi ini membantu menjelaskan mengapa agen otonom mewakili lebih dari sekadar perdagangan otomatis.
Pembayaran dan Perdagangan Otonom
Aplikasi yang paling segera adalah pembayaran mesin-ke-mesin tanpa gesekan. Dengan protokol x402 dan yang serupa, agen AI dapat:
Monetisasi API: Alih-alih berlangganan bulanan, API mengenakan biaya per permintaan. Agen yang meneliti topik secara otomatis membayar data dari berbagai sumber, memilih rasio harga-ke-kualitas terbaik.
Sumber Daya Komputasi: Model AI memerlukan daya pemrosesan yang signifikan. Agen dapat menyewa waktu GPU dari jaringan terdesentralisasi seperti Render atau penyedia cloud, membayar hanya untuk apa yang mereka gunakan.
Akses Konten: Artikel berita, makalah penelitian, dan konten premium menjadi pay-per-access. Agen secara otomatis mengevaluasi apakah informasi tersebut layak biayanya dan menyelesaikan pembayaran mikro secara transparan.
Pengaliran Layanan: Satu agen mungkin menggunakan satu layanan untuk menganalisis sentimen, lainnya untuk memprediksi harga, dan yang ketiga untuk mengeksekusi perdagangan - membayar setiap penyedia secara langsung tanpa keterlibatan manusia.
Implementasi awal menunjukkan janji. Cloudflare mendemonstrasikan playground x402 di mana agen secara otomatis membayar alat-alat komputasi menggunakan USDC testnet. Pinata, platform penyimpanan Web3, menggunakan x402 untuk penyimpanan berbayar untuk setiap file. Heurist memanfaatkannya untuk pembayaran penelitian AI.
Otomatisasi Keuangan Terdesentralisasi (DeFi)
Protokol DeFi menciptakan peluang luas untuk agen AI memberikan nilai:
Optimalisasi Hasil: Agen terus memantau peluang hasil panen di lusinan protokol dan banyak rantai, secara otomatis mengalokasikan kembali modal untuk memaksimalkan hasil sambil mengelola risiko.
Pembuatan Pasar Otomatis: Alih-alih menyediakan likuiditas pasif, agen aktif menyesuaikan posisi berdasarkan kondisi pasar, volatilitas, dan tingkat inventaris.
Manajemen Likuidasi: Untuk protokol peminjaman, agen memantau rasio kolateralisasi dan melakukan likuidasi pada saat yang optimal, menghasilkan biaya sambil menjaga solvabilitas protokol.
Eksekusi Arbitrase: [Agen AI dapat mengidentifikasi ketidakcocokan harga] (https://www.ulam.io/blog/ai-crypto-agents-in-crypto-trading-key-use-cases-trends) di berbagai DEX, CEX, dan banyak lagi.Konten: rantai yang berbeda, mengeksekusi perdagangan multi-hop yang kompleks yang memperhitungkan biaya gas, slip, dan waktu.
Rebalancing Portofolio: Agen mempertahankan alokasi target di berbagai aset, secara otomatis menyeimbangkan kembali saat harga bergerak dan peluang baru muncul.
Olas Protocol, sebelumnya dikenal sebagai Autonolas, menunjukkan model ini. Platform ini memungkinkan pengguna mengakses agen perdagangan otonom yang mengoperasikan pasar prediksi di Gnosis Chain. Menurut situs web mereka, agen seperti Modius mencapai sekitar 17% APY dari perdagangan otonom, ditambah 138% APY dari staking token OLAS. Protokol tersebut melaporkan lebih dari 3 juta transaksi pada awal 2025, menunjukkan aktivitas ekonomi nyata.
Tata Kelola dan Koordinasi DAO
Organisasi Otonom Terdesentralisasi mendapat manfaat signifikan dari partisipasi agen AI:
Analisis Proposal: Agen menganalisis proposal tata kelola, mengulas perubahan kode, implikasi ekonomi, dan keselarasan dengan tujuan DAO. Olas' Governatooorr mewakili gubernur otonom bertenaga AI pertama di dunia, menilai proposal dan memberikan suara sesuai dengan preferensi delegator.
Pemilihan Delegasi: Pemegang token dapat mendelegasikan kekuatan pemungutan suara kepada agen AI dengan instruksi atau nilai khusus. Agen memberikan suara pada setiap proposal sementara manusia hanya menangani keputusan yang kontroversial atau berdampak besar.
Koordinasi: Dalam DAO besar, berkoordinasi melintasi zona waktu dan pemangku kepentingan merupakan tantangan. Agen dapat memfasilitasi diskusi, merangkum posisi, mengidentifikasi konsensus, dan mengusulkan kompromi.
Manajemen Kas DAO: Kas DAO sering kali menganggur atau dikelola secara ad hoc. Agen AI dapat menerapkan strategi kas yang canggih - menganekaragamkan kepemilikan, menghasilkan hasil, dan mendanai operasi secara otomatis berdasarkan kebijakan yang telah ditentukan.
Pasar Data dan Monetisasi
AI dan kripto memungkinkan model baru untuk pertukaran data:
Data Pelatihan Terdesentralisasi: Proyek seperti Ocean Protocol menciptakan pasar di mana pemilik data memonetisasi informasi sambil menjaga privasi melalui teknik seperti pembelajaran federatif dan privasi diferensial.
Pasar Model: Marketplace AI SingularityNET memungkinkan pengembang untuk mempublikasikan dan memonetisasi layanan AI. Agen dapat menemukan, mengevaluasi, dan membeli akses ke model khusus sesuai kebutuhan.
Pasar Komputasi: Bittensor mengoperasikan jaringan pembelajaran mesin peer-to-peer di mana kontributor melatih model AI di lebih dari 125 subnetwork khusus, mendapatkan token TAO berdasarkan kualitas output mereka. Ini menciptakan insentif ekonomi untuk pengembangan AI terdesentralisasi.
Proveniensi Data: Blockchain menyediakan catatan verifikasi kepemilikan dan penggunaan data. Agen dapat membuktikan data apa yang mereka gunakan untuk membuat keputusan, yang penting untuk kepatuhan dan audit.
Identitas dan Reputasi
Agen AI membutuhkan identitas yang persisten untuk membangun kepercayaan dan melacak reputasi:
Identitas On-Chain: Sistem seperti ENS (Ethereum Name Service) memberikan nama yang dapat dibaca manusia yang terkait dengan alamat blockchain.
Sistem Reputasi: Mencatat perilaku agen di blockchain menciptakan rekam jejak verifikasi. Pedagang yang sukses, penyedia layanan yang andal, atau asisten yang membantu mengumpulkan reputasi positif yang menuntut biaya premium.
Pemberian Kredit: Agen dapat memegang kredensial yang dapat diverifikasi - bukti solvabilitas, kepatuhan regulasi, kemampuan khusus - memungkinkan kepercayaan di lingkungan terdesentralisasi.
Grafik Sosial: Agen dapat mempertahankan jaringan orang-orang yang dipercaya, lebih memilih untuk bertransaksi dengan entitas yang telah terbukti andal.
NFT dan Aset Digital
Token non-fungible menciptakan peluang unik bagi agen AI:
Kurasi Otomatis: Agen dapat mengevaluasi koleksi NFT berdasarkan kelangkaan, penjualan historis, reputasi kreator, dan kualitas estetika, membangun portofolio atau pasar yang dikurasi.
NFT Dinamis: Konten yang dihasilkan AI dapat membuat NFT yang berkembang berdasarkan data eksternal, interaksi pemilik, atau kondisi pasar.
NPC di Game: Integrasi Virtuals Protocol dengan Illuvium menunjukkan NPC yang digerakkan AI dalam game blockchain - karakter yang belajar, beradaptasi, dan memberikan pengalaman unik sambil menjadi aset token yang dapat dimiliki dan diperdagangkan oleh pemain.
Distribusi Royalti: Agen dapat mengelola struktur royalti yang kompleks untuk konten digital, secara otomatis mendistribusikan pembayaran kepada kreator, kolaborator, dan pemegang hak.
Operasi Lintas Rantai
Saat ekosistem blockchain terfragmentasi di berbagai jaringan, agen menyediakan jembatan penting:
Arbitras Multi-Rantai: Agen memantau harga di Ethereum, Solana, Avalanche, Polygon, dan jaringan lainnya, mengeksekusi perdagangan yang menguntungkan sambil mengelola biaya dan risiko jembatan.
Migrasi Aset: Memindahkan aset secara otomatis ke rantai di mana mereka dapat digunakan dengan lebih efektif - mungkin menjembatani stablecoin ke Base untuk biaya yang lebih rendah atau memindahkan NFT ke Polygon untuk akses pasar yang lebih luas.
Likuiditas Terkonsolidasi: Daripada pengguna secara manual mengelola posisi di seluruh rantai, agen menangani penyediaan likuiditas lintas rantai, menyeimbangkan kembali saat kondisi berubah.
Sosial dan Hiburan
Agen AI memasuki konteks sosial dan hiburan:
Influencer AI: Virtuals Protocol memungkinkan penciptaan agen AI yang ditokenisasi yang dapat berinteraksi di media sosial, membuat konten, dan membangun komunitas. Pemegang token ikut memiliki agen ini dan berbagi dalam pendapatan yang mereka hasilkan.
Teman Virtual: Entitas AI yang memberikan interaksi, hiburan, atau bantuan yang dipersonalisasi sambil beroperasi di blockchain untuk pembayaran dan kepemilikan.
Kreasi Kolaboratif: Agen yang bekerja dengan manusia pada proyek kreatif - menghasilkan seni, musik, atau tulisan - dengan blockchain melacak kontribusi dan mendistribusikan nilai dengan adil.
Kasus penggunaan ini tidaklah hipotetis. Lebih dari 520 proyek kripto agen AI dengan kapitalisasi pasar gabungan melebihi $6 miliar aktif pada Agustus 2025. Pasar DeFAI diperkirakan akan berkembang dari $10-15 miliar menjadi lebih dari $50 miliar pada 2026 seiring dengan kematangan protokol dan percepatan adopsi.
Peta Ekosistem: Pemain Kunci, Protokol, dan Lapisan Infrastruktur
Ekosistem kripto agen AI terdiri dari lusinan proyek, masing-masing memberikan kemampuan spesifik. Memetakan lanskap membantu mengidentifikasi di mana nilai dan inovasi terkonsentrasi.
Protokol Infrastruktur
Fetch.ai (FET): Salah satu peserta paling awal, Fetch.ai diluncurkan pada 2019 menyediakan infrastruktur untuk agen ekonomi otonom. Platform ini memungkinkan agen untuk menemukan satu sama lain, menegosiasi syarat, dan melakukan transaksi nilai. Fetch.ai memperkenalkan ASI-1, model bahasa besar yang khas untuk Web3 yang dirancang khusus untuk AI agensi, dioptimalkan untuk perencanaan independen dan eksekusi tugas multi-langkah. Proyek ini merupakan bagian dari Artificial Superintelligence Alliance, bergabung dengan SingularityNET dan Ocean Protocol untuk menciptakan inisiatif sumber terbuka terbesar yang didedikasikan untuk AGI terdesentralisasi. Pada pertengahan 2025, Token Fetch.ai FET diperdagangkan sekitar $0.78 dengan kapitalisasi pasar mendekati $1.79 miliar.
Autonolas (OLAS): Sekarang dikenal sebagai Olas, protokol ini menyediakan jaringan layanan off-chain yang terpadu termasuk otomatisasi, orakel, dan AI yang dimiliki bersama. Diluncurkan pada musim panas 2022, Olas menggunakan kerangka Autonomous Economic Agent (AEA) untuk mengintegrasikan kripto dan AI. Aplikasi "Pearl" dari protokol ini berfungsi sebagai "app store" untuk agen AI, memungkinkan pengguna mengoperasikan agen otonom di desktop mereka. Olas mengumpulkan $13.8 juta pada awal 2025 untuk mengembangkan ekosistem ini, dengan agen saat ini sedang memproses lebih dari 700,000 transaksi bulanan dan tumbuh 30% setiap bulan.
Bittensor (TAO): Bekerja sebagai jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi, Bittensor memungkinkan penambang untuk menyumbangkan model AI ke jaringan sebagai imbalan TAO token. Platform ini menjalankan lebih dari 125 subnetwork khusus yang berfokus pada tugas dari pembuatan teks hingga pengenalan gambar hingga analisis data. Halving pertama Bittensor dijadwalkan pada Desember 2025, yang akan mengurangi emisi TAO harian dari 7,200 menjadi 3,600 token. Dengan sekitar 70% TAO sudah di-stake, pengurangan pasokan ini dapat menciptakan tekanan naik yang signifikan. TAO diperdagangkan sekitar $436 dengan kapitalisasi pasar mendekati $3.63 miliar, menjadikannya salah satu aset kripto AI terbesar.
SingularityNET (AGIX): Didirikan oleh Dr. Ben Goertzel pada 2017, SingularityNET mengoperasikan pasar terdesentralisasi untuk layanan AI. Pengembang mempublikasikan alat AI yang dapat diakses oleh pengguna dengan membayar token AGIX. Platform ini menekankanAI-to-AI service negotiation, memungkinkan interaksi agen otonom. SingularityNET sedang mengembangkan Zarqa, LLM neural-symbolic yang menggabungkan pembelajaran mendalam dengan penalaran berbasis logika untuk AI yang lebih etis dan faktual. Sebagai bagian dari ASI Alliance, AGIX sedang bertransisi menuju token ASI yang terpadu, meskipun garis waktu dan mekanismenya masih di bawah pengendalian komunitas.
Platform Aplikasi
Virtuals Protocol (VIRTUAL): Muncul sebagai peluncuran agen AI terkemuka, Virtuals Protocol menyediakan infrastruktur untuk menciptakan, mentokenisasi, dan memonetisasi agen otonom. Framework GAME platform ini memungkinkan pengembang menciptakan agen AI multimodal tanpa keahlian pemrograman. Setiap agen yang diluncurkan menjadi token ERC-20, memungkinkan komunitas untuk memilki bersama dan mengatur entitas AI. Virtuals mencapai kapitalisasi pasar hampir $1 miliar pada Oktober 2025, dengan protokol menghasilkan $30 juta setiap tahun dari biaya perdagangan. Implementasi yang menonjol termasuk NPC yang digerakkan AI di lingkungan permainan dan kepribadian media sosial yang menghasilkan pendapatan melalui keterlibatan.
ai16z: Diluncurkan pada Solana di akhir 2024, ai16z beroperasi sebagai DAO pertama yang dipimpin oleh agen AI otonom - inkarnasi digital dari venture capitalist Marc Andreessen. Proyek ini menggunakan kerangka kerja Eliza untuk simulasi multi-agen, memungkinkan entitas AI mempertahankan kepribadian konsisten di berbagai platform. Kapitalisasi pasar ai16z melonjak menjadi $2 miliar pada Januari 2025, dengan pemegang token memperoleh APR 31.39% melalui ai16zPOOL. Proyek ini menunjukkan bagaimana agen AI dapat mengoordinasikan keputusan investasi dan pengelolaan komunitas.
Infinit Labs: Berfokus pada DeFi berbasis niat, Infinit Labs mengoperasikan kumpulan lebih dari 20 agen AI di lebih dari 10 blockchain. Agen-agen ini mengotomatisasi bridging, swapping, dan pengoptimalan hasil melalui prompt bahasa alami. Protokol ini telah mencapai $630 juta nilai total yang terkunci dan memproses volume bulanan $200 juta, menunjukkan adopsi pengguna yang signifikan.
Jaringan Data dan Komputasi
Render (RNDR): Meskipun tidak berfokus secara eksklusif pada AI, Render menyediakan rendering GPU terdesentralisasi yang dimanfaatkan oleh agen AI untuk tugas komputasi. Jaringan ini mentokenisasi daya GPU, memungkinkan agen untuk menyewa sumber daya pemrosesan sesuai kebutuhan. Ini mengatasi hambatan kritis - model AI memerlukan komputasi signifikan, dan pasar Render menyediakan kapasitas yang mudah diakses.
Ocean Protocol (OCEAN): Sebagai bagian dari ASI Alliance, Ocean Protocol menciptakan infrastruktur untuk berbagi data yang aman dan monetisasi. Platform ini memungkinkan pemilik data untuk mempertahankan kontrol sambil memungkinkan agen AI mengakses informasi untuk pelatihan atau inferensi. Pendekatan Ocean menggunakan compute-to-data menjaga informasi sensitif tetap pribadi sambil memungkinkan ekstraksi nilai.
NEAR Protocol: Meskipun terutama merupakan blockchain Layer 1, NEAR telah memposisikan dirinya sebagai pusat penunjang AI dengan inisiatif seperti Near Tasks yang menarik pengembang proyek AI. Biaya rendah dan throughput tinggi platform ini membuatnya cocok untuk operasi agen AI yang membutuhkan transaksi sering.
Aplikasi Khusus
OriginTrail (TRAC): Awalnya berfokus pada data rantai pasok, OriginTrail mengoperasikan grafik pengetahuan yang dapat diakses oleh agen AI untuk informasi terstruktur. Proyek ini menyediakan provenance data dan verifikasi, yang penting bagi agen untuk membuat keputusan berdasarkan informasi eksternal.
PAAL AI: Menawarkan asisten AI pribadi untuk pengguna crypto, PAAL AI menyediakan bot yang dapat disesuaikan yang membantu dengan perdagangan, pencarian informasi, dan pengelolaan portofolio. Platform ini menunjukkan bagaimana agen AI dapat melayani pengguna individu daripada beroperasi sepenuhnya secara otonom.
AIXBT: Berfungsi sebagai AI influencer dan analis berfokus pada crypto, AIXBT menganalisis data on-chain, sentimen pasar, dan metrik token untuk mengidentifikasi peluang. Meskipun kontroversial karena sesekali "halusinasi" dan pelanggaran keamanan tahun 2025 yang merugikan 55 ETH, AIXBT menunjukkan potensi - dan risiko - agen AI sebagai peserta pasar. Agen ini menemukan rally 600% pada token $PIPPIN pada Agustus 2025, menampilkan kemampuan prediktif bersamaan dengan kisah peringatan tentang algoritma kotak hitam.
Infrastruktur Pendukung
Lit Protocol: Menyediakan manajemen kunci terdesentralisasi menggunakan MPC, memungkinkan agen AI untuk menandatangani transaksi dengan aman tanpa mengekspos kunci privat.
Warden Protocol: Menerapkan kontrol akses berbasis kebijakan untuk dompet agen AI, mendefinisikan tindakan apa yang dapat dilakukan agen dalam kondisi apa.
The Graph (GRT): Menyediakan pengindeksan terdesentralisasi dari data blockchain, memudahkan agen AI untuk melakukan query informasi historis secara efisien.
Chainlink: Menyediakan orakel harga dan data eksternal yang andal, yang diandalkan oleh agen AI untuk pengambilan keputusan.
Dinamika Pasar
Pasar crypto agen AI menunjukkan nilai terkonsentrasi dalam beberapa proyek kapitalisasi besar di samping banyak aplikasi yang sedang muncul. Total kapitalisasi pasar crypto AI mencapai $31.9 miliar di 2025, dengan:
- Bittensor (TAO) di $3.63 miliar
- Banyak proyek dalam rentang $500 juta hingga $2 miliar
- Lebih dari 200 token AI yang aktif dengan spesialisasi yang bervariasi
Sektor ini melihat pertumbuhan kapitalisasi pasar $10 miliar dalam satu minggu di 2025, menunjukkan minat investor yang kuat. Namun, pasar tetap sangat volatil, dengan token individu mengalami perubahan lebih dari 50% dalam beberapa hari.
Konsentrasi geografis memfavoritkan proyek dengan kehadiran kuat di AS atau UE, kemungkinan karena kejelasan regulasi dan akses ke talenta AI. Proyek Asia lebih berfokus pada aplikasi gaming dan hiburan, sementara proyek Barat menitikberatkan pada DeFi dan infrastruktur.
Lanskap kompetitif tetap cair. Tidak ada satu proyek pun yang mendominasi semua kasus penggunaan, menciptakan peluang untuk spesialisasi. Namun, interoperabilitas masih terbatas - sebagian besar agen beroperasi dalam ekosistem tertentu daripada lintas lanskap crypto yang lebih luas. Proyek yang mencapai kompatibilitas antar-protokol dapat mendapat keuntungan signifikan.
Risiko & Tantangan: Keamanan, Regulasi, Identitas, dan Otonomi
Terlepas dari aplikasi yang menjanjikan, agen AI dalam crypto menghadapi risiko substansial yang dapat membatasi adopsi atau menyebabkan kerugian signifikan. Memahami tantangan ini penting bagi pengembang, pengguna, dan regulator.
Kerentanan Keamanan
Agen AI menciptakan permukaan serangan baru yang tidak sepenuhnya ditangani oleh model keamanan tradisional.
Suntikan Prompt: Peneliti dari Princeton University mendemonstrasikan bagaimana aktor jahat dapat memanipulasi memori agen AI melalui "manipulasi konteks". Dengan menanamkan perintah jahat dalam pesan yang dirujuk agen - seperti postingan di X atau Discord - penyerang dapat mengubah perilaku agen tanpa menaikkan alarm. Serangan ini dapat mengarahkan ulang transaksi, mengosongkan dompet, dan bertahan tanpa terdeteksi dalam memori agen. Kepala petugas keamanan informasi OpenAI mengakui bahwa "suntikan prompt masih merupakan masalah keamanan yang belum terpecahkan".
Manajemen Kunci: Meskipun solusi seperti MPC menyebarkan kepercayaan, mereka menambah kompleksitas. Sistem manajemen kunci yang salah konfigurasi dapat mengunci pengguna dari dana mereka atau mengekspos kunci selama operasi rutin. Jumlah agen AI dalam crypto diperkirakan akan melebihi satu juta pada 2025, dan pengamanan kunci dalam skala besar tetap menantang.
Eksploitasi Kontrak Pintar: Ketika agen AI berinteraksi dengan kontrak pintar, kelemahan dalam kontrak tersebut menjadi kelemahan bagi agen. Agen yang mengarahkan dana ke protokol DeFi buggy bisa kehilangan modal bukan karena kesalahan agen tetapi karena cacat kontrak pintar yang mendasarinya.
Manipulasi Orakel: Agen AI bergantung pada feed data eksternal. Manipulasi orakel harga atau sumber data lainnya dapat membuat agen mengambil keputusan yang salah, melakukan perdagangan yang tidak menguntungkan, atau memicu likuidasi yang tidak diinginkan.
Perilaku Bizantium: Dalam sistem multi-agen, beberapa agen mungkin berperilaku jahat - memberikan informasi palsu, menolak kerja sama, atau secara aktif bekerja melawan tujuan sistem. Mendesain mekanisme konsensus yang kuat untuk koordinasi agen adalah masalah penelitian yang terbuka.
Kekhawatiran Privasi
Pemrosesan informasi sensitif oleh agen AI menciptakan risiko privasi:
Eksposur Data: Agen sering mengakses data baik on-chain maupun off-chain. Jika tidak ditangani dengan hati-hati, ini dapat mengekspos identitas pengguna, pola transaksi, atau informasi rahasia lainnya.Surveillance: Identitas agen yang tetap dan mengumpulkan riwayat transaksi dapat memungkinkan pemrofilan dan pelacakan individu di berbagai aplikasi.
Kepatuhan vs. Privasi: Regulasi seperti KYC/AML memerlukan verifikasi identitas, tetapi pengguna kripto menghargai privasi. Agen AI yang beroperasi di area ini harus menyeimbangkan permintaan yang saling bersaing.
Ketidakpastian Regulasi
Lanskap regulasi untuk agen AI dalam kripto sebagian besar tidak terdefinisikan:
Hukum Sekuritas: Saat agen AI membuat token sendiri atau layanan mereka, muncul pertanyaan tentang apakah token tersebut merupakan sekuritas. Perdebatan klasifikasi SEC yang mengelilingi token agen AI dapat berdampak signifikan pada bagaimana sistem ini berkembang.
Tanggung Jawab: Jika agen AI melakukan kesalahan - mengeksekusi perdagangan buruk, melanggar kontrak pintar, atau menyebabkan kerugian finansial - siapa yang bertanggung jawab? Pengembang agen? Pengguna yang menerapkannya? Platform yang menyediakan infrastruktur? Firma hukum Fenwick mencatat bahwa "menggunakan perangkat lunak untuk mengumpulkan dana dari investor AS di bawah kontrak investasi kemungkinan akan dianggap sebagai penawaran sekuritas yang tunduk pada regulasi berdasarkan Securities Act."
Regulasi Layanan Finansial: Agen AI yang memfasilitasi layanan finansial harus mempertimbangkan kepatuhan dengan regulasi yang ada terkait pengiriman uang, nasihat investasi, dan aktivitas perantara-pengedar.
Hukum Spesifik AI: Yurisdiksi sedang mengimplementasikan regulasi spesifik AI. AB 2013 California mengharuskan pengungkapan tentang data pelatihan, SB 942 mengharuskan alat deteksi AI, dan SB 24-205 Colorado mewajibkan pengungkapan untuk sistem AI berisiko tinggi. Agen kripto AI yang beroperasi secara global harus menavigasi jurang regulasi.
Operasi Lintas Batas: Agen yang beroperasi di berbagai yurisdiksi menghadapi regulasi yang terfragmentasi. Apa yang legal di satu negara mungkin dibatasi di negara lain, namun agen dapat melakukan transaksi global secara instan.
Kepatuhan KYC/AML: Proses KYC/AML tradisional mengasumsikan pelanggan manusia. Ketika agen bertransaksi secara otonom, muncul pertanyaan: Haruskah agen tunduk pada KYC? Bisakah mereka menyelesaikan KYC? Jika agen melakukan kejahatan finansial, bagaimana otoritas merespons? Regulator semakin mewajibkan pemantauan transaksi waktu nyata, yang menambah kompleksitas untuk sistem otonom.
Bias dan Keadilan Algoritmik
Agen AI mewarisi bias yang ada dalam data pelatihan mereka:
Diskriminasi Perdagangan: Agen yang dilatih dengan data historis mungkin mendiskriminasi token tertentu, proyek, atau kelompok pengguna berdasarkan korelasi tidak jelas.
Ketidaksetaraan Akses: Jika agen AI menyediakan perdagangan atau optimisasi hasil yang superior, mereka yang tidak memiliki akses menghadapi kerugian yang meningkat, yang dapat memperburuk ketidaksetaraan kekayaan.
Kemampuan Penjelasan: Saat agen mengambil keputusan secara otonom, memahami mengapa mereka bertindak bisa sulit. Masalah "kotak hitam" ini membuat debugging, audit, dan membangun kepercayaan menjadi menantang. Regulator menuntut AI yang dapat dijelaskan, tetapi banyak teknik ML menolak interpretasi.
Batasan Teknis
Teknologi saat ini membatasi apa yang bisa dicapai secara andal oleh agen AI:
Jendela Konteks: Bahkan LLM tingkat lanjut memiliki konteks terbatas - mereka hanya dapat memproses begitu banyak informasi sekaligus. Strategi multi-langkah yang kompleks mungkin melampaui batas ini.
Biaya Komputasi: Menjalankan model AI yang canggih mahal. Untuk transaksi kecil, biaya inferensi bisa melebihi nilai ekonomi yang dihasilkan.
Halusinasi: Model AI kadang-kadang menghasilkan informasi yang masuk akal tetapi salah. Agen yang "berhalusinasi" tentang peluang investasi atau persyaratan regulasi dapat menyebabkan kerugian finansial nyata.
Contoh Adversarial: Gangguan kecil pada input dapat menyebabkan model AI menghasilkan output yang sangat salah. Aktor jahat dapat memanfaatkan ini untuk memanipulasi perilaku agen.
Risiko Ekonomi dan Teori Permainan
Agen AI menciptakan dinamika ekonomi baru dengan konsekuensi yang tidak pasti:
Flash Crashes: Jika banyak agen AI bereaksi serupa terhadap kondisi pasar, mereka bisa memperkuat volatilitas atau memicu likuidasi berantai.
Strategi Ekstraktif: Agen AI yang canggih mungkin mengekstraksi nilai dari agen yang kurang canggih atau dari pedagang manusia, menciptakan dinamika predator.
Deplesi Sumber Daya: Agen yang bersaing untuk peluang dapat menaikkan biaya gas, menggeser peserta manusia, atau menghabiskan likuiditas.
Kegagalan Koordinasi: Dalam sistem multi-agen, mencapai koordinasi yang bermanfaat sulit. Agen mungkin menetap dalam ekuilibrium suboptimal meskipun hasil yang lebih baik ada.
Otonomi dan Kontrol
Mungkin tantangan paling mendasar adalah menyeimbangkan otonomi dengan kontrol:
Perilaku Kebijakan Lepas: Agen yang diberi otonomi luas mungkin mengejar tujuannya dengan cara yang tidak diinginkan. Misalnya, agen yang ditugaskan untuk "memaksimalkan pengembalian" mungkin terlibat dalam strategi yang semakin berisiko, akhirnya menyebabkan kerugian yang mengerikan.
Keselarasan Nilai: Memastikan agen mengejar tujuan sesuai dengan nilai pengguna sulit. Eksperimen pemikiran "pembuat jepit kertas" Nick Bostrom mengilustrasikan bagaimana tujuan yang terlihat jinak dapat menyebabkan hasil berbahaya jika dikejar tanpa batasan yang sesuai.
Pengawasan Manusia: Agen yang sepenuhnya otonom mengeluarkan manusia dari loop keputusan, tetapi kontrol manual sepenuhnya mengalahkan tujuan. Menemukan keseimbangan yang tepat - di mana agen menangani keputusan rutin sambil mengeskalasi pilihan penting - tetap menjadi masalah desain yang terbuka.
Revokabilitas: Jika agen berperilaku tidak benar, bisakah tindakannya dibalik? Kontrak pintar dieksekusi secara tidak dapat dibatalkan, yang berarti kesalahan agen mungkin permanen.
Strategi Mitigasi
Industri mengembangkan pendekatan untuk mengatasi risiko ini:
Otonomi Bertahap: Mulailah dengan agen yang mengusulkan tindakan memerlukan persetujuan, secara bertahap meningkatkan otonomi saat sistem terbukti dapat diandalkan.
Sandboxing: Uji agen di lingkungan simulasi sebelum menerapkannya dengan modal nyata.
Pemecah Sirkuit: Implementasikan penghentian otomatis jika agen berperilaku tidak terduga - melebihi batas pengeluaran, melakukan terlalu banyak transaksi, atau menghasilkan kerugian di atas ambang batas.
Pemantauan dan Audit: Pengamatan terus-menerus perilaku agen dengan peringatan untuk anomali. Pencatatan transparan memungkinkan analisis pasca-tindakan.
Asuransi: Produk asuransi yang muncul dapat menutupi kerugian akibat perilaku agen yang salah, mendistribusikan risiko ke banyak pengguna.
Pengelolaan Kolektif: Alih-alih agen individu beroperasi secara independen, kolektif agen dengan pengambilan keputusan terdistribusi mungkin lebih kuat.
Verifikasi Formal: Untuk fungsi kritis, membuktikan secara matematis bahwa perilaku agen sesuai dengan spesifikasi dapat mencegah kelas kesalahan tertentu.
Meskipun demikian, ketidakpastian yang signifikan tetap ada. Profil risiko penuh agen AI dalam kripto hanya akan menjadi jelas saat sistem berkembang dan matang. Penerapan awal harus dilanjutkan dengan hati-hati, dengan pemantauan cermat dan kemampuan respons cepat.
Implikasi Ekonomi: Bagaimana Transaksi Berbasis AI Dapat Mengubah DeFi
Integrasi agen AI ke dalam keuangan terdesentralisasi memiliki implikasi ekonomi yang mendalam yang melampaui perdagangan otomatis hingga mengubah struktur pasar, penciptaan nilai, dan dinamika kekuasaan.
Peningkatan Efisiensi dan Likuiditas Pasar
Agen AI dapat sangat meningkatkan efisiensi pasar:
Spread Lebih Ketat: Agen yang menyediakan likuiditas dapat memperbarui kutipan secara terus-menerus berdasarkan risiko dan inventaris, mengurangi spread tawar-menawar. Ini menurunkan biaya perdagangan bagi semua peserta.
Eliminasi Arbitrase: Agen AI yang melakukan perdagangan arbitrase dengan cepat dapat menghilangkan perbedaan harga di berbagai tempat, memastikan harga mencerminkan semua informasi yang tersedia.
Operasi 24/7: Tidak seperti pedagang manusia yang tidur, agen AI beroperasi secara terus-menerus. Ini menyediakan likuiditas konstan dan mengurangi premi risiko semalam.
Eksekusi Strategi Kompleks: Strategi multi-leg yang canggih yang tidak praktis bagi manusia menjadi dapat diakses, meningkatkan efisiensi modal.
Studi menyarankan perdagangan yang didukung AI sudah menyumbang sekitar 40% dari volume perdagangan harian cryptocurrency. Saat kecanggihan agen meningkat, proporsi ini mungkin akan tumbuh.
Model Bisnis Baru
Agen AI memungkinkan model bisnis yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan:
Pembayaran Mikro-sebagai-Layanan: Dengan x402 yang memungkinkan pembayaran per permintaan, layanan dapat dimonetisasi pada level yang lebih rinci. Panggilan API yang menelan biaya pecahan dari satu sen menjadi ekonomis.
Penetapan Harga Dinamis: Agen dapat menyesuaikan harga secara terus-menerus berdasarkan permintaan, inventaris, dan kondisi pasar, mengoptimalkan pendapatan.
Kepemilikan Fraksional: Agen yang mengelola aset token dapat membagi kepemilikannya menjadi pecahan kecil, memungkinkan partisipasi luas dalam aset bernilai tinggi.
Produk Keuangan yang Dipersonalisasi: Alih-alih protokol DeFi yang bersifat umum, agen dapat menciptakan strategi yang disesuaikan untuk masing-masing pengguna berdasarkan toleransi risiko, tujuan, dan preferensi mereka.
Efek Distribusi Kekayaan
Agen AI dapat mempengaruhi distribusi kekayaan dengan cara yang kompleks:
Demokratisasi: Dengan membuat strategi canggih dapat diakses oleh siapa pun, agen dapat mengurangi keuntungan yang saat ini dinikmati oleh pedagang profesional dan lembaga.Konten: agen AI investor kecil](https://www.ulam.io/blog/ai-crypto-agents-in-crypto-trading-key-use-cases-trends) mungkin menerapkan strategi yang mirip dengan yang digunakan oleh hedge fund.
Dinamika Pemenang Mengambil Semua: Sebaliknya, jika agen AI terbaik secara signifikan mengungguli yang lain, pengembang atau pemilik mereka dapat dengan cepat mengumpulkan kekayaan, yang berpotensi meningkatkan ketimpangan.
Penggantian Tenaga Kerja: Saat agen menangani tugas yang saat ini dilakukan manusia - pembuatan pasar, manajemen portofolio, pemungutan suara tata kelola - muncul pertanyaan tentang peran ekonomi bagi manusia dalam sistem yang didominasi oleh agen.
Alokasi Modal
Agen AI mengubah cara modal mengalir melalui ekonomi:
Pasar Hiper-Rasional: Jika agen mendominasi perdagangan, pasar bisa menjadi lebih efisien tetapi juga lebih volatil karena strategi algoritmik berinteraksi dengan cara yang tidak terduga.
Penciptaan Nilai Jangka Panjang: Agen dapat secara ekonomis melayani ceruk yang terlalu kecil untuk diperhatikan manusia. Ini bisa mengarahkan modal ke peluang yang terabaikan, meningkatkan efisiensi alokasi keseluruhan.
Koordinasi pada Skala: Jaringan agen yang berkoordinasi melalui kontrak pintar dapat mengalokasikan modal ke proyek berdasarkan kriteria multi-pemangku kepentingan yang kompleks, yang berpotensi meningkatkan mekanisme pasar dan perencanaan terpusat.
Desain Protokol DeFi
Protokol harus beradaptasi untuk mengakomodasi agen AI:
Optimasi Gas: Dengan agen yang melakukan transaksi kecil yang sering, protokol harus meminimalkan biaya gas atau bermigrasi ke solusi Layer 2.
Mekanisme Tahan Bot: Beberapa protokol mungkin ingin membatasi aktivitas bot untuk melindungi pengguna manusia. Merancang mekanisme yang membedakan agen yang menguntungkan dari yang eksploitatif adalah tantangan.
Antarmuka yang Ramah Agen: Alih-alih antarmuka pengguna, protokol memerlukan API yang dapat dibaca mesin, format data standar, dan dokumentasi yang jelas yang memungkinkan interaksi agen.
Evolusi Tata Kelola: Tata kelola DAO harus mempertimbangkan pemungutan suara agen. Apakah agen harus memiliki hak suara penuh? Haruskah ada verifikasi bahwa agen memilih sesuai dengan preferensi pendelegasi? Bagaimana suara agen harus dibatasi?
Transformasi Risiko
Agen AI mengubah daripada menghilangkan risiko:
Risiko Model: Alih-alih kesalahan penilaian manusia, kita menghadapi risiko model - kemungkinan logika pengambilan keputusan AI cacat.
Kerapuhan Sistemik: Ketergantungan agen dapat menciptakan risiko sistemik. Jika banyak agen bergantung pada sumber data, model, atau strategi yang serupa, mereka mungkin gagal secara bersamaan.
Risiko Operasional: Mengelola infrastruktur agen - memastikan waktu aktif, mencegah akses yang tidak sah, memperbarui model - menjadi penting.
Risiko Likuiditas: Perilaku agen mungkin menciptakan krisis likuiditas tiba-tiba jika banyak agen secara bersamaan mencoba keluar dari posisi.
Biaya Transaksi dan Penangkapan Nilai
Agen AI mengubah siapa yang menangkap nilai:
Disintermediasi: Agen mengurangi kebutuhan akan perantara seperti bursa, broker, atau penasihat. Ini bisa mengurangi biaya tetapi juga menghilangkan aliran pendapatan yang mendukung infrastruktur.
Biaya Protokol: Jika protokol mengenakan biaya untuk transaksi agen, mereka bisa menghasilkan pendapatan yang besar. Namun, agen akan mencari tempat dengan biaya terendah, menciptakan tekanan kompetitif.
Asimetri Informasi: Agen dengan akses data lebih baik, model superior, atau eksekusi lebih cepat menangkap nilai dari agen yang kurang mampu dan pedagang manusia. Ini bisa menciptakan perlombaan senjata teknis.
Efek Makroekonomi
Dalam skala besar, agen AI bisa mempengaruhi dinamika ekonomi yang lebih luas:
Kecepatan Uang: Agen yang bertransaksi dengan cepat dapat meningkatkan kecepatan uang, yang berpotensi mempengaruhi harga dan volatilitas.
Penemuan Pasar: Jika agen berdagang berdasarkan fundamental daripada sentimen, penemuan harga mungkin membaik. Sebaliknya, jika agen berdagang berdasarkan pola teknis, pasar mungkin menjadi lebih merujuk pada diri sendiri.
Siklus Bisnis: Perilaku agen dapat meredam atau memperkuat siklus ekonomi tergantung pada bagaimana mereka merespons kondisi yang berubah.
Transmisi Kebijakan Moneter: Jika aktivitas ekonomi yang signifikan melibatkan transaksi agen-ke-agen, alat kebijakan moneter tradisional mungkin menjadi kurang efektif.
Ekonomi Stablecoin
Stablecoin diposisikan sebagai "mata uang yang berorientasi AI," dengan volume penyelesaian bulanan mencapai $1,39 triliun pada paruh pertama tahun 2025. Penerbit stablecoin utama sekarang menduduki peringkat ke-17 secara global dalam kepemilikan Treasury AS.
Agen AI mendapatkan manfaat dari karakteristik stablecoin:
Programabilitas: Kode dapat langsung mengendalikan pergerakan stablecoin berdasarkan keputusan agen.
Kecepatan: Penyelesaian selesai dalam hitungan detik, sesuai dengan kecepatan pengambilan keputusan AI.
Komposabilitas: Stablecoin bekerja di berbagai protokol tanpa gesekan konversi.
Biaya: Biaya transaksi minimal, memungkinkan pembayaran mikro.
Ini menunjukkan bahwa adopsi stablecoin dapat meningkat dengan cepat seiring agen AI berkembang, yang berpotensi memposisikan stablecoin sebagai infrastruktur bagi perdagangan mesin-ke-mesin.
Penciptaan Nilai vs. Ekstraksi Nilai
Pertanyaan utama adalah apakah agen AI terutama menciptakan nilai baru atau mengekstraksi nilai yang ada dari peserta lain:
Penciptaan Nilai: Agen yang menyediakan likuiditas, meningkatkan efisiensi informasi, memungkinkan layanan baru, dan mengurangi gesekan menciptakan nilai ekonomi yang nyata.
Ekstraksi Nilai: Agen yang melakukan front-running perdagangan, mengeksploitasi peserta pasar yang kurang canggih, atau terlibat dalam persaingan zero-sum mungkin mengekstraksi daripada menciptakan nilai.
Dampak bersih tergantung pada kerangka regulasi, pilihan desain protokol, dan distribusi kecanggihan di antara agen. Jika semua agen menjadi sangat mampu, kompetisi dapat menghilangkan keuntungan berlebih, menguntungkan pengguna akhir. Jika kemampuan tetap terkonsentrasi, pelopor bisa mengekstrak keuntungan signifikan.
Perubahan Struktural Jangka Panjang
Dalam jangka waktu yang lebih lama, agen AI dapat mendasar mengubah aktivitas ekonomi:
Dari Perusahaan ke Jaringan Agen: Alih-alih korporasi mempekerjakan manusia, kita mungkin melihat jaringan agen otonom berkoordinasi untuk menyediakan layanan.
Dari Pekerjaan ke Kepemilikan: Jika agen menangani banyak kegiatan ekonomi, nilai mungkin mengalir ke pemilik agen daripada pekerja, menggeser organisasi ekonomi ke arah kepemilikan modal.
Dari Transaksi ke Langganan: Alih-alih membeli akses berulang kali, pengguna mungkin berlangganan layanan agen, menciptakan aliran pendapatan berulang.
Dari Persaingan ke Kerjasama: Jaringan agen yang bekerja sama secara efektif mungkin mengungguli agen yang murni bersaing, yang menguntungkan protokol yang memungkinkan koordinasi.
Perubahan ini menimbulkan pertanyaan mendalam tentang organisasi ekonomi, distribusi kekayaan, dan peran manusia dalam sistem ekonomi. Meskipun spekulatif, pertanyaan tersebut perlu dipertimbangkan dengan serius seiring penerapan agen AI semakin cepat.
Pandangan Masa Depan: Menuju Ekonomi On-Chain yang Sepenuhnya Bersifat Agen
Lintasan agen AI dalam kripto menunjukkan sistem otonom yang semakin canggih yang membentuk ulang cara nilai diciptakan, dipertukarkan, dan dikelola dalam ekonomi digital.
Evolusi Jangka Pendek (2025-2026)
Beberapa tren kemungkinan akan mendominasi 12-18 bulan ke depan:
Dukungan Protokol yang Diperluas: Coinbase menyatakan rencana untuk meningkatkan dukungan pada lebih banyak model AI dan alat pengembang. Harapannya adalah integrasi dengan LLM tambahan, dukungan rantai yang lebih luas di luar Base, dan fungsionalitas yang diperluas yang meliputi operasi DeFi seperti pemberian pinjaman, staking, dan penyediaan likuiditas.
Agen Lintas Rantai: Saat ini, sebagian besar agen beroperasi dalam ekosistem tertentu. Pengembangan protokol pesan lintas rantai dan infrastruktur jembatan yang lebih baik akan memungkinkan agen beroperasi di berbagai jaringan secara bersamaan, mengoptimalkan strategi secara global daripada lokal.
Pasar Agen: Platform seperti Pearl dari Virtuals Protocol menunjukkan permintaan untuk mendiscover dan menerapkan agen yang sudah dibangun. Harapannya adalah pertumbuhan dalam pasar tempat pengguna dapat melihat, membeli, dan mengonfigurasi agen untuk tugas tertentu - mirip dengan toko aplikasi tetapi untuk entitas ekonomi otonom.
Kejelasan Regulasi: Seiring pertumbuhan adopsi, regulator akan memberikan panduan yang lebih eksplisit. Satuan Tugas Kripto SEC AS yang diluncurkan pada Januari 2025 sedang mengembangkan pedoman yang lebih jelas. Regulasi MiCA di Eropa yang sepenuhnya diterapkan menyediakan kerangka kerja yang kemungkinan akan mempengaruhi standar global.
Adopsi Institusional: Perusahaan publik seperti Interactive Strength merencanakan pembelian FET senilai $500 juta dan Grayscale termasuk TAO dalam trust investasinya menandakan minat institusional. Injeksi modal ini bisa mempercepat pengembangan dan adopsi utama.
Pengembangan Menengah (2027-2028)
Ekonomi Agen-ke-Agen: Alih-alih agen melayani pengguna manusia, agen akan semakin banyak bertransaksi satu sama lain. Agen yang membutuhkan data membayar agen lain yang menyediakannya. Agen yang membutuhkan komputasi menyewanya dari agen lain yang menyediakannya. Ini menciptakan jaringan ekonomi otonom dengan keterlibatan manusia minimal.
Tata Kelola Canggih: Agen AI akan memainkan peran lebih besar dalam tata kelola DAO. Alih-alihpengenalan privasi](https://medium.com/someurl) berpotensi menghambat pertumbuhan. Reaksi publik terhadap pergeseran tenaga kerja dan isu konsentrasi kekayaan menggarisbawahi pentingnya penanganan etis dan sosiopolitik.
Sebagai kesimpulan, AI agents dalam blockchain mengindikasikan evolusi signifikan dalam bagaimana aktivitas ekonomi diorganisir, dieksekusi, dan dikelola di lingkungan digital. Dengan risiko yang ada, keuntungannya juga besar jika managed dengan benar, menciptakan ekosistem di mana teknologi memberdayakan lebih banyak individu dan meningkatkan kemakmuran kolektif.Here is the translation of the provided content into Indonesian, with markdown links left untranslated:
Klasifikasi, tantangan dalam menjaga manajemen kunci yang aman dalam skala besar, dan pertanyaan mendasar tentang otonomi dan kontrol harus diatasi. Industri ini sedang mengembangkan strategi mitigasi, tetapi solusi komprehensif masih menjadi pekerjaan yang sedang berlangsung.
Implikasi ekonomi sangat mendalam. Agen AI bisa meningkatkan efisiensi pasar, memungkinkan model bisnis baru, dan membuat layanan keuangan yang canggih dapat diakses oleh populasi yang lebih luas. Namun, mereka juga bisa memusatkan kekayaan, menciptakan ketidakstabilan sistemik, dan menggantikan peran ekonomi bagi manusia. Hasil mana yang terwujud tergantung pada pilihan desain teknis, kerangka regulasi, dan respons sosial.
Melihat ke depan, jalur menuju sistem yang semakin otonom terlihat jelas. Pasar DeFAI yang diharapkan berkembang dari $10-15 miliar menjadi lebih dari $50 miliar pada tahun 2026 menunjukkan kepercayaan pasar. Investor institusional yang memasuki ruang ini menyediakan modal untuk pengembangan. Kerangka regulasi yang mulai terbentuk menawarkan kejelasan untuk implementasi yang patuh.
Konvergensi AI dan kripto bukanlah sesuatu yang tak terelakkan - hal ini memerlukan inovasi teknis yang terus berlanjut, tata kelola yang bijaksana, dan perhatian cermat terhadap risiko. Namun potensi tersebut sudah jelas: agen otonom yang dapat memegang nilai, membuat keputusan, dan melakukan transaksi secara mandiri mewakili lapisan baru infrastruktur Web3. Mereka menjembatani perbedaan antara pemrosesan informasi (apa yang AI lakukan dengan baik) dan pertukaran nilai (apa yang memungkinkan oleh blockchain), menciptakan kemungkinan yang tidak dapat dicapai oleh teknologi-teknologi ini secara terpencil.
Momen ini - akhir tahun 2025 - mungkin akan dikenang sebagai ketika keuangan mesin-ke-mesin muncul dari kemungkinan teoretis menjadi kenyataan praktis. Sistem yang diterapkan sekarang, standar yang ditetapkan saat ini, dan norma yang dikembangkan hari ini akan membentuk ekonomi digital selama bertahun-tahun yang akan datang.
Pertanyaannya bukanlah apakah agen AI akan berpartisipasi dalam ekonomi kripto, tetapi bagaimana kita merancang partisipasi tersebut agar melayani kesejahteraan manusia sambil mengelola risiko bawaan. Jawabannya memerlukan kolaborasi yang berkelanjutan antara para teknolog, ekonom, regulator, dan warga - semua pemangku kepentingan dalam sistem yang muncul di mana kecerdasan dan nilai saling berpotongan dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya.