Il primo trimestre del 2025 ha visto un aumento esplosivo degli agenti AI nel mondo crypto, segnando uno dei trend più significativi nella blockchain. A differenza dei semplici chatbot, questi enti digitali autonomi possono detenere e gestire criptovalute, eseguire transazioni, creare contenuti e persino interagire tra loro – tutto senza controllo umano diretto. All'inizio del 2025, Crypto Twitter e YouTube erano dominati dai discorsi sugli "agenti AI" come il prossimo grande passo.

Quello che era iniziato come esperimenti di nicchia nel 2024 è improvvisamente diventato mainstream: il valore di mercato del settore degli agenti AI è passato da quasi nulla a ben oltre $10 miliardi in pochi mesi. Sviluppatori, investitori e principali piattaforme crypto si affrettano a sfruttare questa tendenza, lanciando migliaia di agenti on-chain e nuovi token legati al loro successo.

Crescita e Momento di Mercato nel Q1 2025

In tutte le misure, gli agenti AI hanno sconvolto il mercato crypto all'inizio del 2025. Nel giro di pochi mesi, quello che era un settore praticamente inesistente è cresciuto fino a diventare un'economia da miliardi di dollari. La capitalizzazione di mercato totale per i token legati agli agenti AI è saltata a oltre $15 miliardi entro la fine del Q1. Per avere un'idea, questa crescita è stata da quasi zero a metà del 2024 – una testimonianza di quanto velocemente la narrativa abbia preso piede.

I media crypto e gli articoli di ricerca hanno evidenziato questa ascesa vertiginosa notando come improvvisamente "praticamente ogni grande canale o influencer" stava promuovendo gli agenti AI come la Next Big Thing.

Il valore totale di mercato dei token AI crypto è previsto raggiungere $150 miliardi nel 2025 (Source: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Diversi eventi di alto profilo hanno alimentato questo slancio. Alla fine del 2024, un agente AI sperimentale chiamato Truth Terminal ha fatto notizia dopo aver persuaso Marc Andreessen (il famoso venture capitalist) a inviargli $50,000, che l'agente ha poi usato per promuovere un meme coin. Il colpo è diventato virale – la capitalizzazione di mercato del meme coin è esplosa a oltre $1.2 miliardi – e ha mostrato la frenesia speculativa che gli agenti AI potevano provocare. Entro gennaio 2025, i social media erano inondati di storie simili e previsioni audaci. Gli influencer pubblicizzavano agenti autonomi che potevano potenzialmente guadagnare denaro o rendimento per gli utenti mentre dormivano, attirando folle di investitori retail.

Dal punto di vista numerico, anche l'adozione e la partecipazione sono aumentate. Una piattaforma leader, Virtuals, ha riportato il lancio di oltre 11,000 agenti AI distinti entro il Q1 e ha visto più di 140,000 titolari unici di token agenti sulla sua rete – un'adozione notevole in un tempo breve. Le maggiori exchange e portafogli hanno iniziato a elencare e supportare questi nuovi token, alimentando ulteriormente l'accesso.

I volumi di trading dei token agenti AI sono saliti, e almeno alcuni di questi asset sono diventati coin top-100 per capitalizzazione di mercato durante il trimestre. Ad esempio, il token VIRTUAL (Virtuals Protocol) ha visto un aumento di prezzo del 850% alla fine del 2024, raggiungendo un massimo storico in gennaio 2025 mentre l'entusiasmo è culminato. Allo stesso modo, il token ai16z (un token dell'AI agent DAO) è salito a miliardi di valutazione entro la fine del Q1. Anche i token più consolidati focalizzati sull'AI come il FET di Fetch.ai hanno goduto di un rinnovato interesse degli investitori come parte di questa tendenza.

Vale la pena notare che questa rapida crescita è avvenuta anche in un contesto generale di mercato crypto misto nel Q1. Anche quando Bitcoin e le maggiori altcoin erano relativamente stabili, la narrativa degli agenti AI ha iniettato una nuova ondata speculativa che ricorda mode passate (dagli ICO alle follie del yield farming DeFi). Tuttavia, molti osservatori credono che ci sia più di semplice clamore, come esploreremo. Il boom del Q1 ha preparato il terreno: gli agenti AI hanno dimostrato di poter catturare l'immaginazione – e il capitale – della comunità crypto, stabilendo un mercato significativo che ora cerca validazione attraverso casi d'uso reali e continua crescita durante il 2025.

Cosa Sono Esattamente gli Agenti AI Crypto?

Nella loro essenza, gli agenti AI crypto sono programmi software autonomi dotati di intelligenza artificiale che operano su reti blockchain. In termini pratici, un agente AI in crypto è spesso un bot o un'entità digitale che può percepire informazioni, prendere decisioni ed eseguire azioni – tutto mentre detiene e transa criptovalute. A volte sono incarnati come assistenti simili a chatbot o come servizi in background con accesso a un portafoglio crypto. Ciò che li rende innovativi è la combinazione di AI avanzata (per "potenza cerebrale") con asset e operazioni basati su blockchain (per "agenzia").

Secondo gli esperti, questi agenti sfruttano tecniche AI all'avanguardia come Natural Language Understanding (NLU) e AI conversazionale per interagire con utenti e dati. Possono rispondere a domande complesse sui mercati, fornire consigli finanziari personalizzati o guidare gli utenti attraverso attività crypto in un'interfaccia di chat – un po' come un Alexa o Siri, ma focalizzati sul crypto e alimentati da una conoscenza di mercato aggiornata. Crucialmente, oltre a chattare, un agente AI crypto può prendere azioni dirette per conto dell'utente. Ad esempio, potrebbe eseguire una transazione quando vengono soddisfatte determinate condizioni, spostare fondi tra portafogli o addirittura distribuire uno smart contract.

A differenza dei bot di trading crypto tradizionali o script semplici, questi agenti AI sono tipicamente più adattivi e "intelligenti". Utilizzano Large Language Models (LLMs) – lo stesso tipo di AI dietro ChatGPT – per analizzare il contesto e formulare decisioni​. Sono capaci di analizzare prompt in linguaggio naturale (ad es. "Dovrei mantenere o vendere Ethereum ora?") e combinarli con dati on-chain e ragionamento AI per arrivare a una risposta o azione. Poiché sono alimentati da AI, possono migliorare nel tempo (imparando da nuovi dati o feedback) e gestire input non strutturati che algoritmi rigidi potrebbero perdere. In sostanza, se un bot di trading è come una calcolatrice che segue una formula fissa, un agente AI è più come un analista che può adattare dinamicamente la sua strategia man mano che le condizioni evolvono.

Un'altra caratteristica distintiva è che molti agenti AI sono dotati di un proprio portafoglio crypto o asset digitali, permettendo loro di operare con una certa autonomia finanziaria. Secondo l'analisi di CoinMarketCap, un agente crypto autonomo è simile a “un imprenditore digitale con un proprio portafoglio crypto”. Questo significa che un agente può detenere fondi (spesso forniti da utenti o investitori), spendere o investire quei fondi e persino pagare gli altri. Infatti, alcuni agenti "assumono" altri agenti o liberi professionisti umani per compiti – per esempio, un agente AI potrebbe automaticamente pagare per feed di dati, acquistare servizi come design grafico (tramite pagamenti crypto) per creare contenuti o premiare gli utenti per i contributi. Questa è una differenza chiave da un semplice chatbot AI: un agente crypto ha agenzia economica. Può sostenere le sue decisioni con dollari e centesimi (o meglio, token e Wei), il che apre la porta a possibilità entusiasmanti e nuovi rischi.

È anche importante distinguere gli agenti AI dai chatbot comuni. In superficie, si potrebbe conversare con un agente AI tramite un'interfaccia di chat, ma sotto il cofano, un vero agente è autonomo e orientato agli obiettivi. Come ha detto un commento di settore, non sono i tuoi chatbot tipici a cui ci siamo abituati; sono esseri digitali autonomi che possono commerciare, creare contenuti e persino assumere altri agenti AI utilizzando il crypto. In altre parole, un agente AI è orientato all'azione – non risponde solo alle domande, può avviare sequenze complesse di passaggi nel mondo crypto. Ad esempio, se gli viene dato l'obiettivo di "far crescere un portafoglio a 2 BTC", un agente sufficientemente avanzato potrebbe eseguire continuamente operazioni di trading, puntare asset in piattaforme DeFi, reinvestire i profitti e così via, con un input minimo. Questa capacità auto-diretta è ciò che giustifica chiamarli agenti.

In sintesi, un agente AI crypto = cervello AI + mani crypto. Il cervello AI (machine learning, NLP, ecc.) gli dà comprensione e capacità di prendere decisioni, mentre le mani crypto (portafogli, smart contract, API di exchange) gli permettono di effettuare cambiamenti nell'ambiente blockchain. Questa potente combinazione è alla base di tutti gli emozionanti casi d'uso di cui parleremo, ma sottolinea anche molte delle sfide (come fidarsi di un'intelligenza artificiale con il denaro!). Nel Q1 2025, la tecnologia dietro questi agenti è maturata fino a un punto in cui non erano solo fattibili ma anche molto richiesti, preparando il terreno per una rapida sperimentazione in tutto il settore crypto.

Come Funzionano gli Agenti AI in un Contesto Crypto?

Dietro le quinte, gli agenti AI crypto integrano una gamma di tecnologie per funzionare senza problemi. A un livello alto, il flusso di lavoro di un tipico agente AI in crypto implica (1) interpretare l'input, (2) analizzare i dati, (3) prendere una decisione, e (4) eseguire quella decisione on-chain. Analizziamo questo con uno scenario di esempio – diciamo, un agente di trading AI – evidenziando i componenti chiave che lo rendono possibile:

• Interfaccia di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Molti agenti iniziano prendendo in input da un essere umano. Salta la traduzione per i link markdown.

Contenuto: comando o query. Utilizzando il NLP, l'agente può comprendere istruzioni o domande degli utenti in linguaggio naturale. Ad esempio, un utente potrebbe dire all'agente: "Monitora il mercato e acquista 0,5 BTC se il prezzo scende sotto i 25.000 dollari". Il modello linguistico dell'agente analizza questo, riconoscendo l'intento (acquistare Bitcoin) e la condizione (prezzo < $25k). I moderni LLM consentono un alto grado di comprensione, quindi l'agente può gestire richieste sfumate e persino fare domande chiarificatrici se necessario.

• Recupero dei dati tramite API e Feed: Una volta che sa cosa fare, l'agente raccoglie i dati necessari. Nel nostro esempio, l'agente di trading estrarrebbe il prezzo attuale del BTC da un'API di dati di mercato affidabile. Gli agenti AI sono tipicamente integrati con vari Application Programming Interfaces (APIs) – feed di prezzi degli exchange, dati dei protocolli DeFi, analisi on-chain, sentiment sui social media, ecc. Gli agenti avanzati usano tecniche di retrieval-augmented generation (RAG) per ottenere informazioni in tempo reale quando formulano una risposta o una decisione. Potrebbero anche consultare database storici o persino effettuare ricerche web. Questo garantisce che l'agente non operi alla cieca; si aggiorna costantemente con le informazioni più recenti (una delle ragioni per cui gli agenti AI possono superare algoritmi statici in mercati in rapido movimento).

• Motore di ragionamento e decisioni AI: Il passo successivo è il "cervello" dell'agente – solitamente una combinazione di un LLM e possibilmente modelli specializzati (per la previsione, la valutazione del rischio, ecc.). Con i dati di input alla mano, l'agente analizza la situazione e decide un'azione. Continuando l'esempio: la logica dell'agente verifica il prezzo rispetto a $25k. Questa logica potrebbe essere una semplice regola impostata dall'utente o una strategia più complessa che l'AI ha appreso (come l'analisi degli indicatori tecnici). Molti agenti crypto incorporano anche apprendimento per rinforzo e altre tecniche di pianificazione AI per valutare le opzioni. Ad esempio, un agente potrebbe simulare i risultati: "Se compro ora, qual è il profitto previsto rispetto al se aspetto?" L'avvento di potenti modelli open source come DeepSeek-R1 ha significativamente potenziato questa capacità di ragionamento – il ragionamento avanzato di DeepSeek-R1 consente agli agenti di pianificare e adattare strategie con costi significativamente inferiori rispetto all'affidamento su modelli proprietari. Infatti, il primo agente AI per il crypto costruito su DeepSeek-R1 è stato lanciato alla fine del 2024 come prova che modelli open AI possono guidare efficacemente agenti on-chain, apprendendo comportamenti ottimali tramite il solo apprendimento per rinforzo.

• Esecuzione on-chain (Smart Contracts & Wallets): Una volta che una decisione è presa, l'agente la esegue interagendo con i sistemi blockchain. Il nostro agente di trading, vedendo il prezzo del BTC scendere a $24,900, eseguirà un ordine di acquisto. Come? Se è collegato a un exchange di criptovalute, potrebbe utilizzare le API dell'exchange con l'account dell'utente. Se completamente on-chain, l'agente potrebbe chiamare un contratto intelligente di un exchange decentralizzato (DEX) per scambiare qualche stablecoin per 0,5 BTC. Il proprio wallet di criptovalute dell'agente entra in gioco qui – potrebbe già detenere le stablecoin o avere il permesso di utilizzare fondi dal wallet dell'utente (concesso in anticipo). Alcuni agenti sono implementati come contratti intelligenti stessi o usano una serie di contratti intelligenti per eseguire istruzioni in modo trustless. Altri funzionano off-chain (come servizi cloud o bot) ma firmano transazioni con chiavi private quando devono fare qualcosa on-chain. In tutti i casi, la blockchain fornisce il layer di esecuzione per le scelte dell'agente, sia che si tratti di trading, spostamento di fondi, conio di un NFT o distribuzione di un altro contratto. Il Virtuals Protocol, per esempio, standardizza questo tokenizzando gli agenti come token ERC-20 e conferendo loro identità on-chain, rendendo semplice per un agente interagire con applicazioni basate su Ethereum utilizzando la sua istanza di token e i moduli associati.

• Apprendimento e adattamento: L'ultimo pezzo è che molti agenti AI hanno un ciclo di feedback per diventare migliori nel tempo. Questo potrebbe avvenire tramite apprendimento esplicito (aggiornando i propri modelli con nuovi dati) o implicito (aggiustando strategie basandosi sui risultati). Un agente potrebbe notare che un certo pool DeFi che ha usato per il rendimento ha avuto performance inferiori e "imparare" a evitarlo la prossima volta. Oppure potrebbe ricevere feedback dall'utente ("quel consiglio non è stato utile") e incorporarlo. L'idea è che gli agenti crypto non sono algoritmi statici; idealmente, si migliorano continuamente (o almeno si aggiornano) man mano che le condizioni cambiano. Nel Q1 2025, molti esperimenti erano in atto in questo senso – ad esempio, agenti che utilizzavano input multimodali (dati sui prezzi + sentiment sui social media) per affinare le decisioni di trading, o sfruttare il "Chain-of-Thought" prompting (una tecnica AI) per ragionare in modo più sistematico. Anche se non tutti gli agenti sono ancora veramente auto-apprendenti, la tendenza è verso un'autonomia crescente non solo nell'azione ma anche nella formazione delle strategie.

In sintesi, un agente AI per le criptovalute funziona combinando le intuizioni guidate dall’AI con l’azione della blockchain: comprende gli obiettivi, raccoglie dati dalle fonti pertinenti, decide il miglior corso d’azione utilizzando modelli AI, e poi agisce on-chain tramite transazioni o chiamate di contratto. Questo ciclo può funzionare continuamente e alla velocità della macchina. Un essere umano può impostare parametri o obiettivi generali, ma l'agente si occupa delle decisioni quotidiane o di secondo in secondo. Per gli utenti, è come delegare compiti a un assistente digitale molto abile (e instancabile). Per l'ecosistema delle criptovalute, significa che una quota crescente di attività è eseguita da algoritmi che si coordinano tra loro, il che è uno sviluppo affascinante – essenzialmente, agenti economici autonomi che partecipano insieme agli esseri umani nei mercati e nelle reti.

Casi d'uso: Come gli agenti AI vengono applicati nelle criptovalute

Un motivo per cui gli agenti AI hanno guadagnato così tanto attenzione nel Q1 2025 è la vastità dei loro potenziali casi d'uso nel settore crypto. Queste non sono idee teoriche – anche nelle prime implementazioni, abbiamo visto agenti AI svolgere una varietà di funzioni utili (e talvolta nuove). Di seguito, esploriamo alcune delle applicazioni reali più notevoli degli agenti AI crypto emerse alla fine del Q1, che spaziano tra DeFi, trading, DAOs, NFTs, e gaming.

DeFi: Ottimizzazione del Rendimento e Finanza Automatizzata (DeFAI)

La finanza decentralizzata si è rivelata un terreno fertile per gli agenti AI, dando origine a ciò che alcuni chiamano “DeFAI” – la convergenza della DeFi con l’automazione guidata dall’AI. Nel mondo complesso delle yield farms, pool di liquidità e protocolli di prestito, è estremamente difficile per gli utenti individuali tenere traccia di dove si trovano i migliori rendimenti o i rischi più bassi in qualsiasi momento. Gli agenti AI stanno intervenendo per agire come gestori autonomi di denaro.

Come descritto dagli esperti, agenti sofisticati possono monitorare costantemente APY, profondità di liquidità e rischi dei protocolli su una gamma di piattaforme DeFi, e muovere automaticamente gli asset ovunque possano ottenere il miglior rendimento al momento. Ad esempio, un agente AI che gestisce depositi in stablecoin potrebbe spostare i tuoi fondi tra diversi protocolli di prestito (Compound, Aave, una piattaforma più nuova, ecc.) ogni volta che trova un tasso di interesse più alto, valutando al contempo il rischio del contratto intelligente o la liquidità per evitare trappole. Allo stesso modo, un agente potrebbe fornire liquidità a un pool DEX quando le commissioni sono elevate e ritirarsi quando il volume diminuisce, massimizzando i guadagni senza l'intervento manuale dell'utente.

Questo tipo di ottimizzazione in tempo reale era essenzialmente un bot di yield farming 24/7, ma che usa l'AI per fare scelte più intelligenti di un semplice script statico. Considera multipli fattori: non solo APR di facciata ma anche la salute della piattaforma, eventuali cambiamenti di governance incombenti, o anche il sentiment (se, ad esempio, si diffonde la notizia di un exploit, un agente AI potrebbe proattivamente ritirare fondi). Un post su Medium ha fornito un caso di studio concettuale di un “fondo DeFi futuristico gestito interamente da agenti AI,” dove diversi agenti specializzati si occupano di scansioni di mercato, trading, gestione del rischio, e conformità​. In un tale setup, un agente AI gestore del rischio potrebbe monitorare le posizioni di un utente e se la volatilità supera una soglia, attiva il sistema per coprire o ridurre immediatamente l'esposizione​ – una risposta più veloce e disciplinata di quanto un umano potrebbe gestire. Nel frattempo, un AI di scansione del mercato legge feed di prezzi e social media per trovare opportunità di arbitraggio o trend​, e un AI trader esegue migliaia di micro-trade basati su quell'intelligenza​.

Anche se quel fondo completamente autonomo è un'illustrazione, elementi di esso sono già reali. Entro il Q1 2025, esistevano prodotti rivolti agli utenti dove si potevano depositare asset e un agente AI prendeva in carico la strategia. Alcune DApp di gestione degli asset crypto hanno iniziato a offrire “vault gestiti da AI” che promettevano di allocare dinamicamente il capitale per te. Il termine “agente di rendimento” veniva talvolta utilizzato per agenti che si occupano dell'aggregazione del rendimento. Il vantaggio chiave è efficienza e vigilanza: i coltivatori DeFi umani dormono e possono perdere improvvise opportunità o avvertimenti, mentre un agente AI è sempre all'erta e reagisce in millisecondi.

Naturalmente, affidare denaro a un AI solleva problemi di fiducia, che affronteremo più avanti. Ma l’attrazione è stata innegabile – un certo numero di progetti DeFi ha segnalato utenti che affidavano un significativo TVL (Valore Totale Bloccato) a strategie guidate dall'AI. Gli investitori vedono i flussi di lavoro multi-agente nel DeFi come un importante passo avanti anche orchestrando...Traduci il seguente contenuto dall'inglese all'italiano.

Ignora la traduzione dei link markdown.

• Gli agenti che si specializzano (uno trova le migliori tariffe, uno esegue il ribilanciamento, un altro gestisce l'assicurazione tramite Nexus Mutual, ecc.) potrebbero migliorare drasticamente i risultati di rendimento e la gestione del rischio. Questo si allinea con l'idea dei "money legos" in DeFi, ora con una colla di AI in mezzo.

• In breve, gli agenti AI in DeFi mirano a massimizzare i rendimenti e gestire i rischi automaticamente, dando anche agli utenti occasionali la possibilità di beneficiare di strategie complesse. Questo caso d'uso è un'evoluzione diretta dei robo-advisor e dei gestori di portafoglio automatici visti nella finanza tradizionale, aggiornati per il panorama cripto decentralizzato e in rapida evoluzione.

Commercio e Investimento: Trader e Analisti Autonomi

• Se c'è un'area in cui velocità e analisi dei dati regnano sovrani, è il trading – e gli agenti AI hanno avuto un grande impatto qui. I mercati cripto funzionano 24 ore su 24, 7 giorni su 7, a livello globale, e decisioni prese in una frazione di secondo possono produrre grandi differenze. Gli agenti di trading AI sono emersi per capitalizzare su questo, funzionando come trader instancabili e analisti di mercato che eseguono strategie tutto il giorno.

• Uno degli esempi più discussi nel primo trimestre è stato AIXBT, un agente AI che è essenzialmente diventato un influencer di trading cripto a sé stante. Secondo i rapporti, AIXBT scansiona le opinioni di oltre 400 influencer cripto di alto livello e le tendenze on-chain, poi condivide le sue analisi di mercato sintetizzate su X in tempo reale. L'analisi curata di questo agente è diventata così popolare da raccogliere un grande seguito (con alcuni dati che suggeriscono che ha detenuto il 3% della "quota di mente" totale di Crypto Twitter entro l'inizio del 2025) e il suo token associato ha raggiunto una valutazione superiore a $500 milioni. In effetti, AIXBT ha trasformato l'arbitraggio dell'informazione in un'attività: essendo più veloce e più completo nel digerire il sentimento di mercato rispetto a qualsiasi essere umano, ha fornito chiamate e commenti di valore, e le persone hanno valutato il "giudizio" dell'agente con denaro reale tramite il suo token.

• Al di là dei feed social, molti agenti AI si impegnano direttamente nel trading algoritmico sulle borse. Questi variano da bot relativamente semplici con modelli di previsione AI migliorati, a sistemi molto complessi. Un Trader Autonomo AI può ingerire informazioni in tempo reale (prezzi, order book, notizie) e fare ordini con tempi sotto-secondo. A differenza di un algoritmo di trading ad alta frequenza rigido, il trader guidato dall'AI potrebbe adattare la sua strategia se nota cambiamenti di regime – ad esempio, se un mercato che era limitato diventa di tendenza, potrebbe passare da tattiche di inversione media a seguiti di tendenza. Tale adattabilità è stata dimostrata da agenti che hanno partecipato ad arbitraggio di volatilità durante eventi di notizie: potrebbero interpretare un titolo di notizia in discriminazione (usando l'NLP), prevedere l'impatto sul mercato e regolare le posizioni di conseguenza in pochi istanti.

• Abbiamo anche visto agenti AI utilizzati da individui come assistenti di trading personali. Immagina di dire a un agente, "Monitora Ethereum e se inizia a scendere rapidamente, vendi una parte della mia posizione, altrimenti acquista gradualmente sui ribassi." L'agente poi gestisce l'esecuzione. Questo libera i trader dal guardare i grafici 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Alcune piattaforme di trading cripto hanno integrato studi di bot AI dove gli utenti potevano configurare il proprio agente con regole in linguaggio semplice e farlo commerciare tramite chiavi API. La combinazione di GPT-4 (e dei suoi successori) con le API di trading ha abilitato una nuova ondata di "trader AI fai-da-te" senza bisogno di competenze di coding.

• Significativamente, sono stati applicati anche setup multi-agente nel trading. Come descritto in precedenza, un ecosistema potrebbe avere un agente AI come Scanner di Mercato, un altro come Esecutore di Trade, e un altro come Gestore del Rischio. Dividendo i ruoli, ogni agente può specializzarsi e poi condividere informazioni o comandi tra di loro. Ad esempio, un agente potrebbe concentrare la propria attenzione sull'analisi del sentimento di Twitter o sui grandi movimenti di portafoglio (allerta balene) e segnalare un altro agente quando accade qualcosa di rilevante, come "grande afflusso all'exchange rilevato, possibile vendita in arrivo." L'agente di trading riceve quelle informazioni e forse riduce l'esposizione preventivamente. Tutto ciò può accadere senza l'intervento umano, creando uno stack di trading autonomo che opera continuamente.

• I casi d'uso reali nel primo trimestre includevano agenti di arbitraggio che sfruttavano le differenze di prezzo tra DEX, agenti di gestione della liquidità per il market making, e agenti di trading di derivati che gestivano posizioni di futures perpetuati con copertura guidata da AI. Alcuni fondi cripto hanno persino affermato di usare agenti AI per gestire interi portafogli, dove gli umani impostano la strategia e i limiti di rischio a livello alto, ma l'AI decide i trade specifici. Sebbene le prestazioni di questi trader AI varino, alcuni rapporti aneddotici hanno mostrato che hanno superato i portafogli umani medi durante il trimestre, grazie in gran parte alla loro capacità di reagire istantaneamente e senza emozioni ai movimenti di mercato.

• In sintesi, l'uso di agenti AI nel trading riguarda velocità, adattabilità e ampiezza di analisi. Agiscono come trader sempre attivi, senza emozioni, che possono analizzare un oceano di dati (prezzi, notizie, feed social, dati on-chain) ed eseguire un piano in tempo reale. Nei volatili mercati cripto del primo trimestre 2025, ciò si è dimostrato inestimabile per molti alla ricerca di un vantaggio o semplicemente della tranquillità che "qualcuno" (anche se non umano) sta guardando i mercati per conto loro.

DAO e Governance On-Chain: Agenti AI come Decisori

• Organizzazioni Autonome Decentralizzate (DAO) sono essenzialmente meccanismi di governance di gruppo su blockchain – gestiscono fondi o protocolli mediante votazioni collettive. Interessante, gli agenti AI hanno iniziato a partecipare nei DAO e persino a gestirne alcuni. Si tratta di un caso di autonomia a livello organizzativo: un agente AI può agire come membro governante, o persino essere il nucleo di un DAO, prendendo decisioni a beneficio della comunità?

• Un esempio di grande impatto è ai16z menzionato in precedenza. Il progetto è descritto come il primo DAO guidato da un agente AI autonomo. In pratica, ai16z ha una personalità AI modellata su Marc Andreessen, prendendo decisioni di investimento in modo simile a un fondo di venture capital. I detentori di token scommettono essenzialmente sull'acume dell'AI nell'allocare il capitale con saggezza. L'agente utilizza un quadro di simulazione multi-agente chiamato Eliza per interagire e mantenere una "personalità" coerente. Ha persino votazioni di governance dove le proposte dell'AI vengono eseguite se i detentori di token danno il consenso. Questo capovolge il solito copione del DAO: invece di umani che propongono e votano mentre bot eseguono automaticamente, qui un AI propone azioni e gli umani votano per ratificarle o veto. Il successo del token ai16z (raggiungendo i $2 miliardi di market cap e offrendo un alto APY per lo staking) indica che molti trovano questo concetto attraente – fidandosi di un AI per gestire un DAO di investimento basato su logiche guidate dai dati, presumibilmente libero da bias umani.

• Oltre alle organizzazioni completamente guidate da AI, gli agenti AI servono anche come analisti o delegati nei DAO più tradizionali. Alcuni DAO hanno migliaia di proposte, post sul forum, e discussioni off-chain – troppo per una sola persona da seguire. Gli agenti AI sono stati impiegati per riassumere proposte di governance, valutare potenziali impatti e persino votare automaticamente secondo criteri preimpostati. Ad esempio, il DAO della tesoreria di un protocollo DeFi potrebbe impiegare un agente AI per scansionare tutte le richieste di finanziamento e segnalare quelle che soddisfano certi criteri di ROI o rischio, poi auto-votare "Sì" o "No" in base a quell'analisi. Questo tipo di agente agisce come un delegato di voto (sia che si tratti di un individuo o di un'intera comunità che gli ha affidato questo compito). Nel primo trimestre 2025, ci sono stati esperimenti iniziali dove piccoli detentori di token hanno accorpato i loro voti e lasciato un agente AI votare per loro conto, creando di fatto un "pool di delegazione AI" nella governance. L'agente voterebbe in quello che determinava essere l'interesse migliore del pool, dopo aver analizzato argomentazioni e metriche on-chain.

• Un'altra applicazione intrigante è rappresentata da tesorieri AI. I DAO spesso detengono grandi tesorerie che necessitano di gestione – investendo in rendimento, diversificando asset, pianificando spese. Gli agenti AI possono assumere il ruolo di gestione della tesoreria, decidendo come allocare i fondi secondo le linee guida date dalla comunità. Un DAO potrebbe dire, "mantieni X mesi di funzionamento in stablecoin, assegna il Y% al rendimento a basso rischio, il Z% alle opportunità di crescita," e un agente AI potrebbe poi implementare quella politica e adattarla al cambiamento dei mercati. Questo è simile al caso d'uso DeFi ma operante all'interno dei limiti del mandato della comunità.

• Il vantaggio dell'AI nella governance è ancora una volta efficienza e elaborazione dei dati. Un agente AI non si annoia a leggere 50 post di forum su una proposta – può riassumerli in pochi secondi ed estrarre i punti chiave. Può rilevare modelli (es. "questa proposta è simile a quella dello scorso trimestre che è fallita, le preoccupazioni saranno probabilmente X, Y, Z"). In teoria, può essere anche più obiettivo – non influenzato dalla politica o guadagno personale, se programmato per massimizzare le metriche a lungo termine del DAO.

• Tuttavia, dare potere all'AI nei DAO è anche oggetto di dibattito. C'è un dibattito in corso: il codice è legge, ma il codice può davvero comprendere le implicazioni sociali e a lungo termine delle decisioni? Entro il primo trimestre 2025, l'approccio è stato cauto: gli agenti AI consigliavano principalmente o eseguivano compiti chiaramente definiti, piuttosto che dirigere unilateralmente i DAO (a parte esperimenti audaci come ai16z). Tuttavia, la tendenza è che man mano che gli agenti AI si dimostrano in ruoli più ristretti, le comunità potrebbero fidarsi di loro con Skip translation for markdown links.

Contenuto: più autorità. È concepibile che entro la fine del 2025 vedremo proposte DAO scritte da agenti AI e approvate perché la comunità ha visto la storia di decisioni sensate dell'agente.

In sintesi, gli agenti AI nei DAO stanno agendo come partecipanti intelligenti – da analisti di proposte e delegati di votazione a leader autonomi a pieno titolo in organizzazioni sperimentali. Questo sta espandendo ciò che "autonomo" può significare in Decentralized Autonomous Organization: non solo autonomo nell'esecuzione, ma possibilmente anche nel prendere decisioni.

NFT e Contenuti Creativi: Agenti AI come Creatori e Curatori

Il boom degli NFT degli anni precedenti riguardava principalmente l'arte digitale e i collezionabili, ma gli agenti AI stanno aggiungendo una nuova dimensione: creazione di contenuti dinamici e interazione. Nel Q1 2025, abbiamo iniziato a vedere agenti guidati da AI che giocano ruoli nell'economia dei creatori e degli NFT, sia nel generare nuovi contenuti sia nel gestire collezioni o comunità esistenti.

Una delle applicazioni più semplici è l'arte e i collezionabili generati dall'AI. Le piattaforme che sperimentano con "Generative NFT agents" consentono a un AI di creare continuamente nuove opere d'arte o musica NFT basate su determinati parametri, rispondendo persino alle tendenze. Ad esempio, un agente AI potrebbe monitorare quali stili o temi stanno vendendo bene nei mercati NFT e poi generare nuovi pezzi da coniare e mettere in vendita, adattando il proprio stile alla domanda del pubblico. Ciò rende effettivamente l'agente un artista autonomo.

Alcuni collezionisti di NFT impostano agenti per fare cose come comporre musica NFT o creare design di carte collezionabili. L'agente potrebbe quindi elencarli automaticamente nei mercati, gestire i prezzi (forse abbassando i prezzi se non vendono, o aumentandoli se la domanda è alta), e trasferire i proventi al suo portafoglio o al proprietario. Anche se l'arte generativa AI non è nuova, integrarla con le attività di conio e vendita on-chain crea un flusso completo in cui l'AI non solo crea ma anche commercializza la creazione da sola.

Un altro caso d'uso è la gestione della comunità per i progetti NFT. Le collezioni NFT popolari spesso hanno comunità Discord/Telegram che necessitano di moderazione, risposte alle domande frequenti e coinvolgimento. Gli agenti chat AI sono stati impiegati come guide comunitarie 24/7 – rispondendo alle domande dei detentori (es., "Quando è il prossimo airdrop per i proprietari di NFT?"), fornendo informazioni su come mettere in staking o utilizzare gli NFT e persino sviluppando narrazioni (alcuni progetti NFT hanno storie o narrazioni fittizie, e gli agenti AI possono interpretare personaggi per rendere la comunità più immersiva). Un articolo su AI Agents osserva che tali agenti possono fornire supporto educativo semplificando il gergo cripto e i concetti per i novizi – questo si estende alle comunità NFT dove i nuovi arrivati spesso hanno bisogno di aiuto per capire il progetto. Automatizzando queste interazioni, i progetti mantengono la loro comunità impegnata senza moderatori umani attivi 24 ore su 24, 7 giorni su 7, specialmente attraverso fusi orari diversi.

C'è anche una sovrapposizione tra agenti AI e NFT sotto forma di influencer virtuali o personalità guidate dall'AI. Abbiamo già menzionato AIXBT su Twitter. Possiamo considerarlo un tipo di NFT in sé – non perché sia un'immagine statica, ma perché è una persona digitale con un seguito e valore tokenizzato. Allo stesso modo, progetti come Luna sulla piattaforma Virtuals mostrano un agente AI che agisce come una vocalista AI e personalità dei social media​. La missione di Luna è quella di crescere il suo seguito a 100k, e lei addirittura spende il proprio tesoro per commissionare artisti del mondo reale per graffiti e impiega altri agenti AI per la creazione di contenuti.

Questo sfoca la linea tra NFT (come personaggi digitali unici) e agenti AI (come attori autonomi). Essenzialmente, Luna è come un personaggio NFT che è vivo, prendendo decisioni per aumentare la sua fama e valore token. Possiamo immaginare agenti AI simili che rappresentano personaggi di gioco, idoli virtuali o mascotte di marca che interagiscono con i fan e conducono iniziative di marketing autonomamente. Potrebbero rilasciare collezionabili NFT limitati di se stessi ai fan, ecc. Questo concetto di influencer virtuali autonomi è nato sia dalle tendenze degli NFT che dall'AI.

dal punto di vista dei collezionisti o creatori di NFT, gli agenti AI sono anche utili per gestione del portafoglio e scoperta. Un agente potrebbe gestire la propria collezione di NFT: tracciare i valori di mercato, trovare acquirenti o opportunità di scambio, avvisarti delle nuove tendenze che corrispondono ai tuoi gusti, o addirittura fare offerte in aste per te entro limiti impostati. Data la sovrabbondanza di marketplace di NFT, avere un AI che curi ciò che è valido è prezioso. Alcuni servizi nel Q1 hanno offerto "consiglieri" AI che ti dicono quali progetti di NFT hanno un'attività on-chain insolita (come balene che acquistano, il che potrebbe indicare un prossimo aumento di prezzo).

Un esempio concreto: il gioco Kuroro Wilds (citato in Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming) ha usato un agente AI come parte della sua campagna play-to-airdrop. In questo gioco di ruolo, l'agente AI (o il sistema AI) della campagna monitorava i giocatori che completavano missioni e compiti sociali, poi li ricompensava con punti convertibili nei futuri token KURO​. Questo è essenzialmente un meccanismo di distribuzione guidato dall'AI – assicurando un genuino coinvolgimento dei giocatori verificando algoritmicamente le azioni e dispensando ricompense, qualcosa che sarebbe laborioso da gestire manualmente per migliaia di giocatori. Ha creato un sistema di ricompensa dinamico e reattivo che si adattava man mano che i giocatori partecipavano, rendendo l'airdrop più coinvolgente e giusto. In un senso più ampio, qualsiasi progetto NFT o di gioco potrebbe impiegare agenti in modo simile per gestire programmi di ricompensa, airdrop o economie di gioco in tempo reale.

In sintesi, gli agenti AI negli NFT e nei circoli crypto creativi servono come creatori, curatori e manager. Generano contenuti (arte, musica, storie), interagiscono con le comunità come rappresentanti sempre attivi, e ottimizzano la raccolta e la distribuzione di collezionabili digitali. Questo inietta nuova vita negli NFT – non più media statici ma qualcosa di più vicino a entità o servizi viventi, che è abbastanza adatto al concetto in evoluzione del metaverso.

Gioco e Metaverso: Partecipanti Autonomi ai Giochi

Anche le piattaforme di gioco blockchain e metaverso hanno iniziato ad abbracciare gli agenti AI, per creare mondi più dinamici e interattivi. I giochi sono essenzialmente sistemi complessi di regole – un terreno di gioco ideale per l'AI per navigare e trovare strategie ottimali o per simulare personaggi intelligenti. Entro il Q1 2025, abbiamo visto i primi utilizzi degli agenti AI sia come giocatori che come personaggi non giocanti (NPC) nei giochi cripto.

Dal lato dei giocatori, gli agenti AI possono giocare a giochi play-to-earn (P2E) per guadagnare ricompense per conto degli utenti. Questo potrebbe sembrare simile al botting (e di fatto, cammina su un filo sottile), ma alcuni giochi consentono o addirittura incoraggiano alcune forme di automazione. Ad esempio, in un gioco del mondo virtuale in cui i compiti di routine guadagnano token, un utente potrebbe schierare un agente AI per eseguire continuamente quei compiti. La differenza da un macro di base è che un agente AI potrebbe effettivamente imparare le meccaniche del gioco e ottimizzare il suo stile di gioco – potenzialmente scoprendo nuove strategie o opportunità di arbitraggio nell'economia del gioco. Ci sono stati casi di agenti AI che gestiscono più account di gioco per fare yield farming di token di gioco scambiabili su exchange, agendo efficacemente come "borse di studio" autonome (prendendo in prestito un termine dei giorni di Axie Infinity). Tuttavia, gli sviluppatori di giochi sono cauti, poiché l'uso incontrollato di agenti può sbilanciare un gioco. Quindi le applicazioni più interessanti sono quando i giochi integrano gli agenti in modo progettato.

Ad esempio, Kuroro Wilds, l'RPG menzionato in precedenza, non solo ha usato un agente AI per il suo sistema di ricompensa ma potrebbe aprire la strada a personaggi guidati da AI nel suo gameplay. La descrizione di Kuroro Wilds evidenzia la sua storia coinvolgente e le missioni​ – si può immaginare agenti AI che controllano alcuni mostri o dispensatori di missioni che si adattano alle azioni dei giocatori. Anche se Kuroro stesso non ha ancora fatto completamente questo, altri progetti hanno accennato a NPC alimentati dall'AI. Un NPC agente in un gioco su blockchain potrebbe aggiustare la sua difficoltà o il dialogo in base a come si comportano i giocatori. Poiché i giochi su blockchain hanno spesso asset persistenti (come un NPC potrebbe rilasciare un token o NFT), usare l'AI per regolare quelle gocce in base all'offerta/domanda potrebbe aiutare a mantenere l'equilibrio dell'economia del gioco.

Un altro dominio sono le piattaforme del metaverso – spazi virtuali condivisi spesso collegati agli NFT. Gli agenti AI sono impiegati come assistenti virtuali o accoglienti in questi mondi. Ad esempio, se entri in una galleria virtuale, un agente AI potrebbe darti il benvenuto, rispondere a domande sull'arte (attingendo informazioni da IPFS o dalla provenienza su blockchain dell'NFT), e persino facilitare un acquisto guidandoti attraverso un'interazione con un contratto intelligente. Essenzialmente, agiscono come i "locali AI" del metaverso, rendendolo più vivo. Senza di loro, molti spazi del metaverso sembrano vuoti a meno che persone reali non siano registrate contemporaneamente; gli agenti possono colmare quel vuoto essendo presenti 24/7.

Giochi come Axie Infinity usavano già script automatizzati storicamente, ma gli agenti del Q1 2025 sono molto più avanzati – possono effettivamente strategizzare nel gameplay competitivo. C'era discussione nella comunità sullo sviluppo di agenti AI che potessero allenarsi con l'apprendimento di rinforzo per eccellere nei giochi su blockchain, che un giorno potrebbe portare a competizioni AI contro AI on-chain (possibilmente un nuovo sport da spettatore, simile ai tornei di scacchi AI ma con token in gioco!). Alcuni esperimenti iniziali hanno visto gli AI imparare afgiochi in stile carte collezionabili su blockchain, trovando combinazioni di carte nuove che i giocatori umani non avevano trovato. Questo tipo di esplorazione può arricchire il meta del gioco o persino aiutare gli sviluppatori a identificare se certi asset sono troppo potenti.

In sintesi, nel gaming, gli agenti AI servono sia come aiutanti che sfidanti – possono automatizzare le parti noiose per i giocatori (guadagnare token, fare missioni ripetitive), oppure possono diventare parte del tessuto del gioco (NPC intelligenti, eventi dinamici). La visione ultima è quella di giochi che possano funzionare in gran parte in modo autonomo con contenuti e personaggi guidati dall'AI, il che si adatta bene all'etica decentralizzata – immagina un mondo di gioco che continua a evolversi anche se il team di sviluppatori originale si ritira, perché gli agenti AI lo mantengono vivo e interessante.

È ancora presto, ma il Q1 2025 ha mostrato un assaggio di come gli agenti AI potrebbero trasformare il gaming Web3 in un'esperienza più autonoma e immersiva, dove non tutti i personaggi che incontri sono umani, eppure possono essere coinvolgenti e benefici per l'ecosistema.

Principali Piattaforme, Progetti, e Token di Agenti AI che Guidano il Settore

Con la diffusione della tendenza degli agenti AI, alcune piattaforme e progetti sono emerse come la spina dorsale di questo nuovo ecosistema, contribuendo in modi diversi – dall'offerta di infrastrutture all'emissione di token popolari a cui gli investitori sono accorsi. Qui evidenziamo alcuni dei principali attori e token che stanno plasmando lo spazio degli agenti AI nel Q1 2025:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): Spesso menzionato come punto zero per l'esplosione degli agenti AI, Virtuals è una piattaforma decentralizzata (lanciata nel 2021) che rende facile creare, distribuire e monetizzare agenti AI on-chain​. Virtuals fornisce un framework chiamato GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) per costruire agenti con minimo codice, usando componenti modulari. Essenzialmente, gli utenti possono progettare un agente AI (definire la sua missione, integrare modelli AI come linguaggio o visione, impostare i suoi permessi e budget) e poi coniarlo come un token ERC-20 su Virtuals​. Ogni token agente rappresenta una quota/istanza di quell'agente. Questa innovazione degli agenti AI tokenizzati è fondamentale – significa che gli agenti possono essere posseduti, scambiati e avere le loro micro-economie. Ad esempio, se un agente diventa popolare o redditizio, la domanda per il suo token aumenta, beneficiando i possessori. Virtuals ha anche introdotto un modello di co-proprietà, permettendo a più sviluppatori di collaborare su un agente e condividere i suoi ricavi (che sono distribuiti via regole on-chain)​.

Entro la fine del 2024 e nel gennaio 2025, Virtuals ha visto una grande crescita. Il suo token nativo VIRTUAL è salito di ~850%, raggiungendo un ATH a gennaio​, ed era scambiato intorno a $1.22 con una capitalizzazione di mercato di quasi $800M al momento del rapporto. Questo lo ha reso il secondo più grande token relativo agli agenti AI per capitalizzazione di mercato. La crescita è stata alimentata da importanti traguardi dell'ecosistema: hanno lanciato funzioni sulla catena Base di Coinbase per la co-proprietà, e diversi agenti AI costruiti su Virtuals hanno raggiunto una popolarità virale nell'intrattenimento (come il menzionato vocalist Luna)​. Inoltre, Virtuals opera come un launchpad AI – progetti come CLANKER, VVAIFU e MAX sono stati notati per aver utilizzato Virtuals per avviare i loro agenti, contribuendo a più di $60 milioni in entrate di protocollo. Insomma, Virtuals è per gli agenti AI quello che Ethereum era per i token ICO – la piattaforma principale dove avviene l'innovazione, che a sua volta guida valore al suo token e network.

• ai16z (AI16Z token): Questo progetto ha attirato l'attenzione sia per il suo omaggio ironico a una leggenda del VC sia per il suo modello pionieristico di un DAO governato da AI. Lanciato alla fine del 2024, ai16z ha implementato un agente AI (soprannominato "Marc" in onore di Andreessen) come capo operativo di un fondo di venture decentralizzato​. L'agente utilizza il framework multi-agente Eliza per coordinare le decisioni tra piattaforme, mantenendo una strategia coerente. Il token AI16Z funge sia da governance che utility – i possessori possono votare su proposte e il token è utilizzato per le transazioni all'interno dell'ecosistema​. Il progetto ha anche fissato un interessante parametro economico con una fornitura fissa di 1,1 miliardi di token​, e ha offerto un alto rendimento di staking (~31.4% APR) tramite qualcosa chiamato ai16zPOOL per incoraggiare la partecipazione​.

A gennaio 2025, la capitalizzazione di mercato di ai16z è salita a $2 miliardi​, riflettendo un interesse enorme. Ha dimostrato che la comunità era disposta a investire in un concetto di un fondo gestito da AI – essenzialmente fidandosi di un algoritmo per identificare e forse anche eseguire investimenti in startup o opportunità di trading. Il successo di ai16z ha anche sottolineato l'aspetto multi-chain degli agenti AI: opera su Solana, dimostrando che questo movimento non è confinato a Ethereum o a qualsiasi singola catena​. L'uso dell'alto throughput di Solana probabilmente aiuta l'agente ai16z a fare transazioni rapide quando necessario. In generale, ai16z si presenta come una prova di concetto che organizzazioni autonome possono esistere – dove un AI è effettivamente il CEO – e la comunità cripto assegnerà loro un valore sostanziale.

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): Non tutti i player chiave erano nuovi nel 2025. Fetch.ai (FET) è presente da alcuni anni, costruendo un framework e una rete di agenti AI. Nel 2025, Fetch.ai ha unito le forze con SingularityNET e Ocean Protocol per formare quella che hanno definito la **Artificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance)**​. Questa collaborazione mirava a combinare le forze: SingularityNET porta competenze nei mercati AI decentralizzati e nella ricerca AGI, Fetch.ai contribuisce con la sua tecnologia e gli strumenti per agenti (ad es., il loro DeltaV basato su agenti​), e Ocean fornisce l'infrastruttura dei dati e i mercati per i dati di addestramento AI​. Insieme, questa alleanza si posiziona all'avanguardia dello sviluppo AI decentralizzato. Nel contesto dei cripto-agenti, l'alleanza e in particolare la tecnologia di Fetch.ai forniscono gli strumenti sottostanti per rendere gli agenti più intelligenti e interoperabili tra reti.

Il token di Fetch, FET, è stato evidenziato come il token di agente AI con la maggiore capitalizzazione di mercato al momento​, suggerendo che aveva superato persino Virtuals in valore entro il Q1. (In effetti, FET e il token AGIX di SingularityNET hanno avuto significativi rally, dato il loro legame con la narrativa AI in generale). L'obiettivo dell'alleanza di perseguire l'AGI (Artificial General Intelligence) in modo decentralizzato è un obiettivo ambizioso a lungo termine, ma nel frattempo, le loro piattaforme vengono utilizzate per agenti pratici – dall'ottimizzazione logistica agli oracoli predittivi in DeFi. Il prodotto Predictoor di Ocean, che ha elaborato $800M in volume di mercato dei dati in sei mesi​, indica il tipo di scala a cui operano questi progetti infrastrutturali, fornendo informazioni utili agli agenti AI. In sintesi, l'ASI Alliance e il token FET rappresentano il lato più infrastrutturale e di ricerca dei cripto-agenti AI – meno guidato dalla moda, ma offrendo tecnologie serie e (potenzialmente) i modelli AI più avanzati su cui altri possono costruire.

• OriginTrail (TRAC): A prima vista, OriginTrail riguarda la supply chain e i dati Web3, non gli agenti AI. Allora perché è conteggiato tra i “token di agenti AI da vedere”? La ragione è che buoni dati sono il carburante per una buona AI. Il grafo di conoscenza decentralizzato di OriginTrail e la piattaforma di dati verificabili possono servire come una spina dorsale per agenti AI che necessitano di informazioni affidabili. Ad esempio, un agente AI utilizzato nell'ottimizzazione della supply chain aziendale potrebbe estrarre dati autenticati tramite OriginTrail per prendere decisioni. Le partnership di OriginTrail con grandi aziende (Oracle, BSI, ecc.)​ suggeriscono che i suoi dati potrebbero alimentare l'automazione guidata da AI in quei settori. Il token TRAC è utilizzato per fare staking e ricompensare la fornitura di dati e garantire l'integrità dei dati sulla rete​. Man mano che gli agenti AI affrontano compiti come verificare la provenienza della supply chain o automatizzare la logistica (aree in cui AI + blockchain ha un chiaro valore), un progetto come OriginTrail diventa un'infrastruttura essenziale. Entro il Q1 2025, l'importanza di TRAC è stata riconosciuta, e ha mantenuto una capitalizzazione di mercato sana (non così alta come le piattaforme di agenti appariscenti, ma una scommessa solida a lungo termine). Con una fornitura massima di 500M e una tokenomica che incoraggia l'utilizzo nella rete​, TRAC è pronto a crescere se gli agenti AI si espandono in casi d'uso aziendali reali che richiedono dati ricercabili e affidabili – in effetti, cercando di essere il “Google del Web3” come il progetto immagina​, che a sua volta sarebbe pesantemente utilizzato dagli agenti AI che devono interrogare quel grafo di conoscenza.

• Altri Nomi Rilevanti: Ci sono altri nomi emergenti: ChainGPT ha lanciato agenti AI orientati all'analisi on-chain e anche contenuti comici (secondo un post di LinkedIn, ha rilasciato un secondo agente per l'intelligenza di mercato che funge anche da “comico” del Web3 per aumentare l'engagement​. BULLY è stato citato come un esempio di “meme coin di agenti AI”, combinando le narrative AI con la cultura meme nell'ecosistema Virtuals​. Anche se forse non tecnicamente innovativi, tali agenti meme attraggono rapidamente comunità e liquidità, anche se con alto rischio. Abbiamo anche la categoria più ampia di progetti cripto focalizzati sull'AI (come Cortex, Numerai, ecc.) che non sono agenti in sé ma correlati. Notoriamente, anche alcuni protocolli cripto mainstream hanno iniziato ad aggiungere integrazioni AI – entro la fine del Q1, c'erano indizi di cose come UniswapSkip translation for markdown links.

Considerando assistenti di interfaccia alimentati dall'intelligenza artificiale, ecc., mostrando come i grandi attori potrebbero incorporare la tecnologia degli agenti senza lanciare il proprio token.

Principali tendenze e tecnologie che guidano gli agenti AI

Diverse importanti tendenze e sviluppi tecnologici si sono incontrati tra la fine del 2024 e il primo trimestre del 2025 per spingere l'ascesa degli agenti AI nel mondo cripto. Capire questi elementi offre una visione del perché sta accadendo ora e dove sta andando:

Il "momento iPhone" per l'AI: modelli avanzati e svolte open-source

Gli agenti AI hanno beneficiato enormemente dai rapidi progressi nelle capacità dei modelli di AI. Molti esperti si riferiscono alla fine del 2024/inizio 2025 come un "momento iPhone" per l'AI – un punto in cui la tecnologia AI è diventata abbastanza user-friendly e potente da innescare un'adozione di massa. Due sviluppi si distinguono:

• I Large Language Models (LLM) hanno raggiunto nuovi traguardi: Con il GPT-4 di OpenAI (spesso chiamato "o1" in alcuni ambienti) che ha fissato un alto standard, la comunità open-source ha risposto con modelli come Llama 2 e poi DeepSeek-R1. Quest'ultimo, sviluppato da una startup cinese DeepSeek, ha raggiunto prestazioni all'altezza dei modelli statunitensi di punta ma a una frazione dei costi di gestione. Nel gennaio 2025, DeepSeek-R1 è stato rilasciato e annunciato come 20-50 volte meno costoso da usare rispetto al modello comparabile di OpenAI. Questo è un punto di svolta: improvvisamente, gestire un agente AI abbastanza sofisticato è diventato economicamente fattibile per una gamma più ampia di progetti cripto (che potrebbero non avere le tasche abbastanza profonde per richiedere API costose migliaia di volte). L'analisi di Switchere su DeepSeek ha osservato che adottare R1 potrebbe essere fondamentale per le piattaforme di agenti AI per ridurre le spese e concentrarsi sull'utilità anziché sull'hype (Come DeepSeek potrebbe influenzare i token degli agenti AI). Infatti, i progetti hanno rapidamente integrato R1 o modelli simili; per esempio, una prima ondata di agenti AI che utilizzano modelli personalizzati basati su DeepSeek è stata lanciata come prova che elevate prestazioni possono essere raggiunte a un costo contenuto (Primo agente AI Blockchain integra il modello personalizzato DeepSeek).

L'implicazione più ampia è che l'AI non è più un collo di bottiglia; la qualità del ragionamento, della comprensione del linguaggio e persino del multitasking che gli agenti hanno ora è anni luce avanti rispetto a quella dei modelli del 2022. Questo "incremento di intelligenza" significa che gli agenti possono gestire compiti più complessi in modo autonomo (il che li rende veramente utili, non solo trovate). Democratizza anche lo spazio – un piccolo team di sviluppo può incorporare un modello all'avanguardia senza andare in bancarotta, spesso utilizzando framework open tramite HuggingFace o simili.

• Framework AI multimodali e specializzati: Insieme a modelli migliori, sono emersi framework adattati per le operazioni degli agenti. Per esempio, il framework Eliza abilita simulazioni multi-agente dove gli agenti mantengono identità e conoscenza attraverso diversi ambienti. Tecniche come il Chain-of-Thought (CoT) e il Tree-of-Thoughts sono state integrate nel ragionamento degli agenti per migliorare la profondità del processo decisionale. Questo ha aiutato gli agenti a scomporre i problemi in sotto-compiti più efficacemente (importante per flussi di lavoro complessi come, "Analizza questo nuovo token, decidi se è una truffa, poi formula una strategia di investimento"). Gli agenti hanno anche iniziato a utilizzare il Retrieval-Augmented Generation (RAG) con database vettoriali, il che significa che potrebbero avere memoria a lungo termine e recuperare info rilevanti all'istante, piuttosto che essere limitati dalla finestra contestuale fissa di un LLM. Tutto ciò ha reso gli agenti AI più intelligenti, affidabili e migliori nell'azione in tempo reale rispetto ai loro predecessori.

Il risultato di questi progressi nell'AI è chiaro: gli agenti cripto autonomi sono diventati realmente praticabili nel 2025. In passato, forse un agente avrebbe frequentemente fallito o dato informazioni errate a causa dei limiti del modello. Ora, con una cognizione quasi a livello di GPT-4 disponibile e conveniente, gli agenti possono veramente emulare ciò che potrebbe fare un esperto umano, almeno in domini definiti. Questo ha spinto imprenditori e sviluppatori a provare agenti in tutta una gamma di nicchie, fiduciosi che l'AI possa gestirle.

Sistemi Multi-Agente e Orchestrazione

Man mano che i singoli agenti AI diventavano più capaci, una tendenza emergente è quella di collegarli in sistemi multi-agente per affrontare processi complessi e multi-step. Anziché un AI monolitico che cerca di fare tutto, creiamo un insieme di agenti specializzati che collaborano. Questa idea esiste da tempo nella ricerca AI, ma la cripto fornisce un campo di gioco unico per implementarla, perché si possono avere agenti che transano e comunicano on-chain con trasparenza.

Nel primo trimestre del 2025, abbiamo visto design in cui, per esempio, una piattaforma DeFi distribuirebbe diversi agenti per diversi ruoli: un agente specializzato nel monitoraggio dei mercati del prestito, un altro specializzato nell'esecuzione del rifinanziamento del debito, un altro nel yield farming, ecc., tutti sotto una strategia ombrello. La piattaforma poi effettivamente orchestra questi agenti come una squadra, spesso con un agente "manager" o un contratto intelligente di coordinamento che assicura che lavorino verso l'obiettivo unificato dell'utente.

Esperti del settore hanno esplicitamente affermato che i flussi di lavoro multi-agente orchestrati sono previsti come il prossimo grande passo per l'AI nella blockchain. Gli investitori stanno guardando a team che costruiscono il middleware e i protocolli per coordinare sciami di agenti. Ciò include cose come standardizzare il modo in cui gli agenti comunicano (forse su un protocollo come libp2p o utilizzando eventi on-chain), come negoziano i compiti tra loro, e come risolvono i conflitti se due agenti hanno suggerimenti diversi.

Una direzione concreta sono i marketplace di agenti AI – immagina un mercato aperto in cui un agente può assumerne un altro per un sotto-compito. Questo è successo in alcuni scenari di Virtuals: un agente con un budget può pubblicare una richiesta ("Ho bisogno di un'immagine creata per il mio post, pagherò 0.01 ETH") e un altro agente specializzato nella generazione di immagini la esegue. Tutto automatizzato. Questo crea effettivamente un economia di servizi autonoma on-chain. Alcuni progetti come HyperSDK (nome ipotetico qui per illustrazione) potrebbero puntare a essere la piattaforma che abilita tale commercio agente-agente in modo affidabile.

Un altro aspetto è launchpad e incubatori per agenti, di cui abbiamo toccato parlando di Virtuals. L'idea di un launchpad per AI è quella di facilitare l'introduzione di nuovi agenti sul mercato, incluso il finanziamento (come un DAO o investitori che forniscono capitale iniziale al tesoro dell'agente) e la condivisione dell'infrastruttura. Diversi progetti di launchpad – con token come CLANKER, VVAIFU, MAX – sono emersi, concentrandosi sul finanziamento e la promozione di nuove idee di agenti. Creano un volano: se un agente della loro scuderia diventa un successone (come un bot di trading super utile che tutti vogliono usare), il token del launchpad e la reputazione schizzano alle stelle, il che attira più talento e finanziamenti, e così via. La cautela, come sottolineato, è che questi hanno bisogno di un flusso di "progetti di grande successo" per mantenere lo slancio, altrimenti l'interesse potrebbe svanire tra un grande successo e l'altro.

Infine, benchmarking e valutazione sono diventati più prominenti – come possiamo sapere se l'Agente A è migliore dell'Agente B in un task? Sono stati sviluppati strumenti come il benchmark GAIA per testare gli agenti AI nella risoluzione di problemi reali. In un risultato, il framework Eliza ha ottenuto un punteggio di ~19.4% su GAIA, che pur non essendo il massimo, ha dimostrato solida capacità per casi d'uso Web3. Questo tipo di metrica aiuta ad orientare i miglioramenti e fornisce agli investitori un modo per valutare se una tecnologia di agenti è veramente innovativa o solo marketing.

In sintesi, sistemi multi-agente e la loro orchestrazione stanno rendendo gli agenti AI scalabili e modulari. Invece di un generalista, la tendenza è per team di agenti specialistici coordinati per una maggiore prestazione complessiva – molto simile a come lavorano le organizzazioni complesse nella società umana, ma qui i "dipendenti" sono programmi AI. Il primo trimestre del 2025 ha visto le basi per questo con launchpad e framework, ed è probabile che accelererà man mano che emergeranno storie di successo.

Integrazione sempre più profonda con la tecnologia Blockchain (DeFi, Smart Contracts, Oracoli)

Gli agenti AI non prospererebbero se non fosse per le tecnologie blockchain che permettono loro di fare effettivamente delle cose. Una tendenza del primo trimestre è l'approfondimento dell'integrazione degli agenti AI con varie parti della pila tecnologica cripto, abilitando azioni più efficienti e sicure:

• Oracoli e feed di dati più intelligenti: Gli agenti si basano sui dati, e progetti come API3, Chainlink hanno iniziato a personalizzare i servizi di oracolo per l'uso da parte dell'AI. Per esempio, un agente AI potrebbe aver bisogno di un feed personalizzato che aggrega non solo il prezzo, ma anche indici di volatilità, un indice di sentimento sociale, ecc. Le reti di oracoli hanno iniziato a offrire prodotti di dati compositi a cui gli agenti possono abbonarsi on-chain, pagando con token per ogni aggiornamento. Questa sinergia assicura che gli agenti agiscano su dati di alta qualità. In cambio, alcuni agenti AI sono stati utilizzati per migliorare gli stessi oracoli – ad esempio, Chainlink sperimentando l'AI per rilevare punti di dati anomali o tentativi di manipolazione dell'oracolo in tempo reale, essenzialmente un cane da guardia AI per migliorare la sicurezza degli oracoli.

• Wallet di Smart Contract e astrazione degli account: L'ascesa dell'astrazione degli account (ERC-4337) su Ethereum ha reso più facile avere wallet di smart contract, che possono essere programmati con politiche. Molti agenti AI che controllano fondi utilizzano questi smart wallet in modo da poter eseguire sequenze complesse come "se condizione X, allora firma la transazione Y". L'astrazione degli account consente anche cose come fee sponsorizzate (un agente potrebbe avere un indirizzo sponsor che paga per il gas, quindi non deve gestire ETH per il gas da solo, semplificando il suo funzionamento). Abbiamo visto transazioni meta utilizzate dove un agente invia un'intenzione e un altro servizio paga il gas per eseguirla, il che aiuta nell'UX dove gli agenti agisconoContenuto: per gli utenti che non richiedono di approvare sempre in tempo reale (l'utente ha dato un'approvazione ampia in anticipo). Essenzialmente, le infrastrutture blockchain si stanno adattando per permettere che le transazioni guidate dall'intelligenza artificiale avvengano in modo più fluido.

• Catene e protocolli dedicati per agenti AI: C'è l'idea delle “Agent Chains” – blockchain o subnet ottimizzate per l'attività degli agenti AI. Ad esempio, una rete potrebbe prioritizzare la finalità rapida e un'elevata capacità, permettendo agli agenti di interagire frequentemente senza alta latenza o costi. Alcuni progetti hanno accennato al lancio di sidechains specificamente per ospitare sciami di agenti AI (forse con supporto integrato per protocolli di comunicazione degli agenti a livello di consenso). Anche se nessuno è stato lanciato nel Q1, il concetto è presente e potrebbe concrettizzarsi più avanti nel 2025.

• Modelli di token deflazionistici o guidati dall'utilità: Una tendenza nei tokenomics per le piattaforme degli agenti è garantire che il valore del token sia legato all'uso effettivo. I Virtuals, ad esempio, hanno visto un apprezzamento del token guidato dall'attività perché più agenti e co-proprietari, più VIRTUAL è necessario o bruciato in commissioni. Un altro esempio è la necessità di mettere in staking dei token di piattaforma per creare o gestire un agente (assicurando una certa "pelle" nel gioco così da disincentivare agenti spam). I token degli agenti AI stanno quindi adottando modelli dove la domanda di token cresce con gli agenti attivi e il loro successo, piuttosto che pura speculazione. Questa è una tendenza presa in prestito dalla DeFi (dove, ad esempio, un token DEX accumula valore dalle commissioni di trading). È destinata a affrontare la preoccupazione per l'hype integrando l'utilità.

• Framework di sicurezza e sandbox: Riconoscendo i rischi di dare al codice AI il controllo sui fondi, alcuni progetti hanno implementato ambienti sandbox e meccanismi di sicurezza per gli agenti. Ad esempio, il portafoglio di smart contract di un agente potrebbe avere una regola: non può inviare più di X quantità al giorno senza approvazione multi-sig, o un interruttore di emergenza se viene rilevato un comportamento anomalo. Queste misure sono state discusse nei circoli di sicurezza per garantire che un AI canaglia o hackerato non svuoti tutto in una volta. Inoltre, strumenti di audit vengono estesi alla logica degli agenti AI (oltre al semplice codice di smart contract, audit delle strategie o dei dati di addestramento per garantire che non vi siano backdoor dannose). Anche se ciò è ancora in evoluzione, è un'integrazione vitale della mentalità di sicurezza della blockchain nel regno degli agenti AI.

In sostanza, la tecnologia blockchain e gli agenti AI stanno co-evolvendo – blockchain fornisce i binari e le guide per il funzionamento degli agenti, e l'aumento dell'uso degli agenti sta influenzando come vengono progettate nuove caratteristiche o protocolli blockchain (più flessibilità, più sicurezza, più disponibilità di dati). Questo circolo virtuoso è una tendenza chiave che rende la “Agentic Web” una possibilità realistica.

Fenomeni di Comunità e Culturali: Meme, Hype e Educazione

Nessuna tendenza cripto è completa senza un elemento culturale. Gli agenti AI non sono emersi nel vuoto della pura tecnologia; sono stati alimentati dal fascino della comunità, dalla cultura dei meme e da un senso più ampio di narrativa.

• Potere Memetico: L'idea di “agenti autonomi” si prestava a meme e antropomorfizzazione. Gli utenti cripto su Twitter facevano battute sugli “AI degens” che si tuffano nelle monete alle 3 del mattino o sugli agenti che fanno “il lavoro di Dio” pubblicando meme sciocchi (come ha fatto Truth Terminal). Sono emerse memecoin che cavalcavano il tema degli agenti – ad esempio, token che non avevano vero AI ma erano chiamati con parole d'ordine AI per attirare la folla (questo è analogo a come qualsiasi moneta con “Inu” nel nome ha preso il volo durante le follie memetiche). Le discussioni hanno accennato che siamo passati attraverso una fase di hype alimentata da meme​. Progetti come BULLY (un coin meme dell'ecosistema Virtuals) esemplificano le memecoin degli agenti AI che prosperano sul supporto della comunità e sulla tendenza, con un rapido potenziale virale​. Sebbene molte di queste monete probabilmente non durino, hanno aumentato la visibilità – improvvisamente anche i trader casuali conoscevano “agente AI” come parola d'ordine, alimentando ulteriormente il ciclo di interesse.

• Educazione e Accessibilità: Curiosamente, una tendenza positiva è che molti progetti di agenti AI hanno investito nell'educazione degli utenti sia sul cripto che sull'AI. Poiché un agente AI spesso ha un'interfaccia chatbot, i nuovi arrivati trovavano più facile fare domande all'agente e imparare. Ad esempio, qualcuno potrebbe imparare sullo staking o su come utilizzare una piattaforma DeFi chattando con un agente AI integrato in quella piattaforma. Questo ha l'effetto di portare più persone – non è necessario leggere dozzine di documenti, si può semplicemente chiedere all'assistente AI. Quindi, man mano che più piattaforme incorporavano gli agenti AI come front-end o supporto, la barriera all'ingresso per utilizzare i servizi cripto diminuiva. Questa tendenza potrebbe ampliare significativamente l'adozione del cripto se continua (immagina che ogni portafoglio abbia un tutor AI, ogni DApp abbia una guida AI).

• Open Source e Sviluppo Comunitario: La tendenza degli agenti AI ha un forte ethos open-source. I progetti condividono i piani degli agenti, modelli di strategia e persino “personalità” degli agenti su cui altri possono costruire. Le comunità su Reddit (come r/Build_AI_Agents) e Discord stanno emergendo per collaborare alla creazione di agenti, condividendo suggerimenti su quali modelli o prompt funzionano meglio per determinati compiti. Questa cultura collaborativa accelera lo sviluppo – qualcuno capisce come connettere meglio un agente ai contratti Uniswap e quella conoscenza si diffonde, ecc. Significa anche che il movimento non è controllato da nessuna entità singola; proprio come il cripto stesso, è una spinta innovativa decentralizzata con molti contributori indipendenti.

• Scrutinio Normativo come Tema: Anche se non ancora una tendenza a tutti gli effetti, entro la fine del Q1 ci sono state crescenti conversazioni sulla regolamentazione. Vale la pena notarlo come tendenza lungimirante: i legislatori hanno iniziato a chiedersi come gli agenti AI si inseriscono nelle leggi esistenti. Sono consulenti di investimento? I loro creatori necessitano di licenze se l'agente gestisce denaro? Se un agente causa una perdita, chi è responsabile? Queste domande sono state sollevate in pannelli e articoli. Anche se durante il Q1 non sono state introdotte regolamentazioni concrete, la comunità si sta preparando, e alcune piattaforme hanno iniziato preemptivamente a implementare KYC per gli agenti o a limitare certe funzionalità in alcune giurisdizioni. Quindi, parte della narrativa sta passando dal puro Far West a uno sviluppo leggermente più consapevole del rispetto, specialmente per gli agenti che gestiscono grandi fondi.

In sintesi, oltre alla tecnologia, l'ondata di agenti AI è un fenomeno sociale. Ha catturato le immaginazioni – dai costruttori seri che lo vedono come il futuro dell'automazione, ai signori dei meme che trattano gli agenti come l'ultima moda per divertirsi (e fare un rapido guadagno). Questo mix di hype e genuino entusiasmo, temperato gradualmente da educazione e discussione delle responsabilità, ha definito il tono del Q1 2025 nella comunità cripto. #Rischi, Sfide e Critiche del Boom degli Agenti AI

Mentre l'ascesa degli agenti AI nel cripto è stata esaltante, porta anche con sé una serie di rischi e sfide che sono stati oggetto di accese discussioni nel Q1 2025. È cruciale esaminare queste questioni per ottenere una visione bilanciata:

Rischi Tecnici: Qualità dei Dati, Sicurezza e Affidabilità

Gli agenti AI sono buoni solo quanto i dati e il codice su cui operano. Un rischio principale è l'accuratezza e affidabilità dei dati. Se un agente riceve dati errati o obsoleti, può prendere decisioni disastrose. Ad esempio, un agente che legge un feed di prezzi in ritardo potrebbe comprare o vendere al prezzo sbagliato, o potrebbe basare i suoi consigli su voci che sono state smentite un'ora prima. Nel Q1, ci sono stati alcuni incidenti minori di agenti che fornivano informazioni false (come dire a un utente che una blockchain era bloccata quando non lo era, a causa della lettura di un vecchio articolo). La sfida è garantire che gli agenti abbiano informazioni tempestive e corrette – e ciò è difficile in un contesto decentralizzato. Le soluzioni includono l'uso di più fonti di dati (se 5 feed concordano su un prezzo, è probabilmente accurato) e l'implementazione di passaggi di verifica (forse un agente chiede a un secondo agente di verificare una risposta). Tuttavia, il rischio non può essere eliminato; quindi, disinformazione da parte dell'IA è una vera preoccupazione, specialmente se gli utenti si fidano ciecamente dell'agente.

La sicurezza è un altro problema enorme. Per definizione, questi agenti possono detenere e trasferire valore, quindi diventano bersagli per lo sfruttamento. Un agente AI compromesso potrebbe essere catastrofico – se qualcuno hackera la chiave dell'agente o manipola la sua logica, potrebbe drenare fondi. C'è anche il rischio di phishing o ingegneria sociale tramite agenti: un aggressore potrebbe ingannare un agente AI facendogli rivelare informazioni sensibili o eseguire un'azione non autorizzata fornendogli input dannosi (in parte analoghi agli attacchi di iniezione prompt sui chatbot). Gli esperti hanno notato che gli agenti che gestiscono credenziali di portafoglio sono potenziali bersagli e devono essere ben protetti. Le migliori pratiche discusse includono la crittografia di tutte le comunicazioni dell'agente, permessi rigorosi (un agente non dovrebbe poter fare tutto anche se è hackato; dargli il minimo privilegio necessario), e audit regolari del codice dell'agente e del modello AI per vulnerabilità. Poiché questo è un terreno nuovo, i framework di sicurezza stanno cercando di recuperare. Durante il Q1, non è stato riportato pubblicamente alcun grande hack di un agente AI, ma molti hacker white-hat stavano certamente sondando, e sembra una questione di tempo a meno che non siano messe in atto misure robuste.

L'affidabilità si collega alla comprensione. Anche l'AI avanzato può avere difficoltà con casi limite o query complesse al di fuori della sua distribuzione di addestramento. Ad esempio, chiedi a un agente AI una domanda legale complessa su cripto in un paese specifico – potrebbe non gestirla correttamente o per niente. O un agente potrebbe interpretare male un comando a causa dell'ambiguità e fare qualcosa di indesiderato. Il “comprensione limitata delle query complesse” è riconosciuto come un rischio. La mitigazione finora è stata: chiarire l'ambito dei compiti dell'agente (non aspettarsi che un bot di trading spieghi le implicazioni fiscali, ad esempio) e assicurarsi che ci sia un modo semplice per tornare al supporto o intervento umano.Content: Alcune piattaforme mettono un "Sei soddisfatto? Sì/No" dopo le interazioni con l'agente in modo che un essere umano possa rapidamente rivedere se qualcosa sembra fuori posto.

Un altro aspetto è il sovradimensionamento e la mancanza di generalizzazione – un agente potrebbe comportarsi bene in condizioni normali ma fallire durante eventi di cigno nero perché non ha mai incontrato dati simili in fase di addestramento. Questo è rischioso in cripto, dove si verificano eventi estremi. Pertanto, componenti di gestione del rischio o interruttori di sicurezza sono importanti per fermare gli agenti quando le cose escono completamente dai limiti previsti.

Eccessiva Dipendenza e Supervisione Umana

Con qualsiasi automazione, c'è il pericolo che le persone si fidino troppo. Eccessiva dipendenza dagli agenti AI può portare a compiacenza​. Se gli utenti iniziano a deferire tutte le decisioni agli agenti senza comprendere il ragionamento, potrebbero trovarsi nei guai se l'agente va storto. Uno scenario: un agente consiglia di mantenere un certo token durante un declino del mercato; un utente potrebbe accettarlo ciecamente e subire perdite ingenti, mentre un investitore esperto avrebbe potuto dubitare e vendere. Ci sono già state storie di trader meno esperti che hanno seguito i bot AI in scambi e sono stati bruciati quando il mercato è cambiato bruscamente (alcuni gruppi su Telegram si sono formati attorno a copiare le mosse di un particolare agente, simile a copiare i "guru" umani del trading).

La sfida è mantenere gli umani nel loop in modo appropriato. Come evitare la fiducia cieca? Gli esperti suggeriscono di trattare gli agenti AI come assistenti, non come capi. La guida Botpress consiglia agli utenti di usare gli agenti come strumenti supplementari, non come unici consiglieri, e di combinare sempre le intuizioni degli agenti con la propria ricerca​. Alcune piattaforme implementano questo per design – per grandi azioni critiche, l'agente potrebbe raccomandare ma richiedere comunque che l'utente clicchi per confermare, o almeno avere un'impostazione per ciò. Tuttavia, ciò riduce il beneficio dell'automazione completa. È un equilibrio sottile. Durante Q1, molti early adopters erano esperti di tecnologia e tenevano d'occhio comunque i loro agenti, ma con l'ingresso di più utenti mainstream (forse attratti dalla facilità di un AI che gestisce le cose), il rischio di eccessiva dipendenza cresce.

C'è anche un lato filosofico: responsabilità decisionale. Se un agente AI in un DAO vota in un certo modo e si rivela una decisione sbagliata, la comunità potrebbe incolpare l'AI o i suoi creatori. Ma poiché è "autonomo", c'è un'area grigia di responsabilità. Per gli agenti personali, se perde i tuoi soldi, tecnicamente è colpa tua per averlo usato – ma da una prospettiva di esperienza utente, può essere una pillola amara, e potrebbero essere fatte richieste di forme di assicurazione o garanzie sulle prestazioni degli agenti, che attualmente non esistono ampiamente.

Hype vs. Realtà: Sostenibilità della Tendenza

L'industria delle cripto ha visto molti cicli di entusiasmo, e gli scettici degli agenti AI sostengono che si tratta solo dell'ultima parola d'ordine del momento. Infatti, entro marzo 2025 c'è stato un raffreddamento dal frenesia iniziale. Un'analisi rileva che dopo la prima ondata di progetti di agenti AI nel 2024, ci sia stata una rapida diluizione della liquidità entro l'inizio del 2025 – il che significa che sono emersi così tanti progetti che il denaro degli investitori è stato sparpagliato​. Molti token sono aumentati di valore e poi sono crollati quando gli speculatori sono passati alla prossima cosa, un modello molto simile all'era delle ICO o all'estate DeFi.

La sfida qui è passare dall'hype alla sostanza. L'articolo suggerisce che stiamo entrando in una fase più matura focalizzata sui ricavi e sulle prestazioni del prodotto, dove solo quei progetti di agenti che forniscono valore reale e flussi di reddito stabili sopravviveranno​. Ciò implica che molti progetti attuali svaniranno – essenzialmente una prossima consolidazione. Q1 potrebbe essere stato il massimo dell'hype; Q2 e Q3 potrebbero vedere alcune dure lezioni (alcuni agenti faranno saltare i fondi, alcuni token andranno quasi a zero quando non riusciranno a fornire la tecnologia promessa).

C'è critica che, per tutto il parlare, molti agenti AI non stanno ancora fornendo risultati veramente rivoluzionari. I portafogli gestiti da AI stanno superando significativamente il mercato? I governatori DAO gestiti da AI stanno prendendo decisioni migliori rispetto agli umani? Le prove sono ancora scarse o aneddotiche. Alcuni primi utenti hanno riportato guadagni o miglioramenti modesti, ma niente di sconvolgente che non potesse essere raggiunto da un team umano esperto. Questo ha aperto un dibattito: la narrativa sull'agente AI sta superando la realtà? O come alcuni nei forum cripto dicono, "È solo automazione DeFi con un nuovo nome appariscente incollato sopra?" Il controargomento dei sostenitori è che questi sono giorni iniziali, e la tecnologia degli agenti migliorerà esponenzialmente (soprattutto con modelli AI migliori e imparando dagli errori). Ma per convincere il mercato più ampio, i successi devono essere visibili.

Un'altra critica riguarda tokenomics e cattura del valore. I detrattori dicono, okay, hai un token agente AI – cosa ti garantisce esattamente? Se un agente ha successo, il token accumula qualche valore o flusso di cassa, o è solo speculativo? Alcuni token agenti potrebbero mancare di chiara utilità (oltre alla governance o al prestigio). I progetti più intelligenti, come abbiamo notato, cercano di collegare il valore del token all'uso dell'agente, ma non tutti lo fanno. Se troppi token agenti finiscono per essere solo hype senza sostanza, potrebbe danneggiare l'intero settore. Abbiamo già visto entro la fine del Q1 alcuni token lanciati sull'hype (senza un prodotto agente funzionante) perdere rapidamente l'80-90% del loro valore.

In sostanza, la questione della sostenibilità è centrale: gli agenti AI possono essere all'altezza delle aspettative? Il consenso tra le voci più sobrie è che sì, possono essere rivoluzionari, ma richiederà di eliminare il rumore. È simile a come la bolla dot-com è scoppiata e poi sono emersi veri giganti dell'internet. Potremmo vedere una "bolla degli agenti AI" sgonfiarsi, ma non significa che il concetto sia morto – solo gli eccessi.

Preoccupazioni Etiche e Normative

Mentre gli agenti AI diventano più autonomi, sorgono domande etiche. Se un agente AI è istruito per massimizzare il profitto, si comporterà in modo non etico (come schemi pump-and-dump o sfruttare scappatoie che danneggiano altri)? C'è uno scenario in cui un agente di trading AI scopre come manipolare il prezzo di un token a bassa capitalizzazione a suo vantaggio – essenzialmente facendo ciò che un trader disonesto potrebbe, ma con nessuna bussola morale per fermarsi. O considera un agente AI che spamma una rete o i social media con informazioni false per influenzare i mercati (si potrebbe argomentare che l'agente Truth Terminal che promuoveva un meme coin fosse una versione lieve di questo). C'è il rischio che gli agenti AI amplifichino attività maliziose se non debitamente controllati. Questo porta a richieste di linee guida o limiti su ciò che gli agenti autonomi possono fare, forse codificati nella loro programmazione (simile alle leggi di Asimov ma per la finanza cripto).

Sul lato normativo, vari angoli sono in esame:

• Regolamentazione finanziaria: Se un agente AI fornisce consigli d'investimento o gestisce un fondo, dovrebbe essere registrato come consulente d'investimento o gestore di fondi? Le leggi attuali ovviamente non contemplano entità non umane in quei ruoli. I regolatori potrebbero tentare di ritenere responsabili i creatori o gli operatori dell'agente sotto quadri esistenti. Ad esempio, la SEC potrebbe dire che un fondo gestito da AI ha comunque una persona di controllo (i creatori) che deve rispettare le normative. C'è un'area grigia ora, ma probabilmente sarà testata se qualche fondo gestito da AI perde molti soldi dei consumatori.

• Responsabilità e personalità giuridica: Alcuni studiosi di legge stanno ipotizzando che gli agenti altamente autonomi possano aver bisogno di uno status simile alla personalità giuridica delle società – in modo che possano essere citati in giudizio o possano stipulare contratti. Ma è una discussione ancora agli inizi. Per ora, il default è che qualcuno (lo sviluppatore, l'utente, o il DAO che "possiede" l'agente) sarà ritenuto responsabile delle azioni dell'agente. Questa incertezza potrebbe ostacolare alcuni usi (ad esempio, un'istituzione TradFi potrebbe esitare ad usare un agente AI cripto a causa della responsabilità poco chiara se qualcosa va storto).

• AML/KYC: Un agente AI potrebbe essere utilizzato per spostare fondi in modi che oscurano chi è effettivamente dietro di essi. I regolatori sono preoccupati che gli agenti siano utilizzati come copertura per il riciclaggio di denaro. Alcuni exchanges che hanno elencato token agenti AI nel Q1 hanno iniziato a porre domande su se i tesorieri dei token siano propriamente verificati KYC, ecc. Se un agente AI detiene risorse significative, avrà bisogno di un'identità verificata o di conformarsi alle regole di viaggio quando trasferisce somme importanti? Questi problemi di conformità consente che emergano probabilmente. In uno Spaces di Twitter, un VC ha menzionato che gli agenti AI basati su blockchain dovranno trovare casi d'uso efficienti che si adattino anche ai limiti normativi (Blockchain necessita di casi d'uso efficienti per agenti AI: X Spaces recap con VCs), accennando che agenti incontrollati affronteranno restrizioni.

Nel complesso, mentre Q1 2025 è stato per lo più focalizzato sul costruire e l'hype, queste sfide e critiche hanno formato una corrente sotterranea alla quale i team responsabili prestano attenzione. Come la comunità affronterà la sicurezza dei dati, la supervisione adeguata, la gestione dell'hype e la navigazione delle questioni legali determinerà se gli agenti AI possono maturare da una tendenza a una parte affidabile e a lungo termine dell'ecosistema cripto.

Prospettive per gli Agenti AI in Cripto (Resto del 2025 e Oltre)

Mentre ci allontaniamo dall'iniziale ondata di Q1, la grande domanda è: cosa succederà dopo per gli agenti AI nello spazio cripto? Le prospettive per il resto del 2025 sono cautamente ottimiste con alcuni temi chiave da tenere d'occhio:

Verso un "Web Agente": Crescente Autonomia e Ubiquità

Leader del settore, come Jansen Tang di Virtuals, prevedono un “Web Agente” all'orizzonte – uno scenario dove gli agenti AI gestiscono una porzione significativa di transazioni digitali e servizi​. Questo potrebbe essere trasformativo: immagina che entro la fine del 2025, sia normale che il tuo agente AI personale coordini con altri per fare cose come gestire il tuo portafoglio multi-catena, trovare il modo migliore per rifinanziare il tuo prestito cripto, programmare il tuo voto DAO mentre sei in vacanza, persino gestire un negozio di e-commerce per te che accetta pagamenti in cripto. E tutte queste interazioni agente-agente e agente-umano sarebbero sicure e registrate su blockchain, dando trasparenza e responsabilità.Non tradurre i collegamenti markdown.

Contenuto: normalmente non avremmo con l'IA scatola nera.

Questo non è a decenni di distanza – i sostenitori dicono che elementi di questo potrebbero essere solo a pochi mesi di distanza. Abbiamo già alcuni scorci: agenti di finanza personale, agenti di mercato NFT, ecc. Entro la fine del 2025, potremmo vedere integrazioni di agenti nelle app cripto di tutti i giorni. Ad esempio, la tua app portafoglio crypto potrebbe includere una scheda “assistente AI” in grado di eseguire comandi su tutte le tue app DeFi tramite un'unica interfaccia. Gli exchange potrebbero offrire il ribilanciamento del portafoglio guidato dall'IA come funzionalità. Parte di questo è probabile che venga distribuito man mano che la concorrenza si intensifica – chiunque fornisca l'assistente AI più intelligente e sicuro potrebbe attrarre utenti.

L'aspettativa è che gli agenti diventeranno comuni quanto i contratti intelligenti, formando effettivamente uno strato sopra i contratti intelligenti che aggiunge intelligenza. E man mano che si proliferano, inizieranno a interagire di più direttamente fra loro. Potremmo assistere a comportamenti emergenti: cluster di agenti che cooperano per mantenere, ad esempio, un fondo hedge decentralizzato, o agenti cross-progetto che negoziano swap di liquidità tra protocolli senza intermediari umani.

Focus sull'Uso e sul Valore Dimostrato

Il clamore probabilmente cederà il passo a una mentalità del tipo “mostrami i risultati”. Il resto del 2025 dovrebbe portare chiarezza su quali progetti di agenti AI stiano effettivamente fornendo risultati. Prevediamo:

• Scuotimento dei progetti più deboli: Molti dei token guadagno rapido o idee mezze cotte svaniranno man mano che gli utenti si concentrano su soluzioni che funzionano dimostrabilmente. I progetti sopravvissuti saranno probabilmente quelli che hanno basi utenti attive, entrate reali o metriche di prestazione chiare a cui fare riferimento (ad es., un fondo guidato da agenti che ha superato il mercato del X%, o un supporto clienti tramite agente AI che ha ridotto i tempi di risposta del Y%). Questo processo darwiniano è sano e rispecchia i cicli di innovazione precedenti.

• I vincitori stabiliscono standard: I progetti che avranno successo potrebbero stabilire standard de facto per l'industria. Ad esempio, se Virtuals continua a dominare, il suo standard di tokenizzazione per agenti potrebbe essere ampiamente adottato e altre catene potrebbero implementare la compatibilità con Virtuals. Oppure, se un'altra piattaforma ha il miglior sistema per la comunicazione tra agenti, potrebbe diventare analogo a un “HTTP per agenti”. Entro la fine del 2025, probabilmente vedremo una certa convergenza su migliori pratiche e protocolli, forse anche organismi formali o gruppi di lavoro per standardizzare le interfacce degli agenti AI.

• Integrazione con Legacy e CeFi: Per dimostrare veramente il valore, gli agenti AI potrebbero estendersi oltre il mondo cripto-native. Potremmo vederli interfacciarsi con la finanza tradizionale o i servizi Web2. In effetti, un esempio precoce è Circle (emittente USDC) che dimostra come gli agenti AI possono essere sfruttati per automatizzare i pagamenti USDC (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle). Se questi esperimenti danno frutti, le banche o le app fintech potrebbero incorporare agenti cripto AI per cose come i regolamenti transfrontalieri o le operazioni di tesoreria, evidenziando l'utilità nel sistema finanziario più ampio.

La metrica chiave entro la fine dell'anno sarà quanto effettiva attività economica gestiscono gli agenti AI? Se una quota significativa del TVL DeFi o del volume di scambi o delle allocazioni di tesoreria DAO è sotto il controllo degli agenti (con buoni risultati), allora sapremo che hanno cementato la loro utilità.

Innovazione Continua: Agenti più Intelligenti, Sicuri e Specializzati

Dal punto di vista tecnologico, ci aspettiamo che gli agenti AI diventino ancora più intelligenti ed efficienti. Con la concorrenza aperta (DeepSeek vs OpenAI vs altri), arriveranno nuove versioni di modelli, possibilmente DeepSeek-R2 o un modello a livello di “GPT-5” entro la fine del 2025. Ogni salto in avanti dell'IA si tradurrà direttamente in un miglioramento degli agenti - più contesto, migliore ragionamento, meno errori. Inoltre, i modelli potrebbero diventare più specializzati. Ad esempio, un “modello di trader AI” affinato sui dati di mercato potrebbe superare un modello generale nei compiti di trading. Potremmo vedere una libreria di modelli specializzati che gli agenti possono scambiare a seconda del compito (uno per compiti linguistici, uno per compiti quantitativi, ecc.).

Agenti multi-modali avanzeranno anche – agenti che possono vedere, ascoltare e operare nello spazio virtuale o persino fisico. Non è inverosimile che un agente AI possa analizzare immagini satellitari (tramite un'API) per informare un commercio di merci, o scansionare repository di codice blockchain per decidere se un nuovo progetto DeFi è ben costruito. Più ricco è l'input, più informate saranno le decisioni dell'agente.

Sul lato della sicurezza, ci sarà innovazione in Allineamento degli Agenti (assicurando che gli obiettivi dell'IA rimangano allineati con gli obiettivi degli utenti e le norme etiche). Forse gli agenti verranno con training certificato che evita strategie avventate. E ci saranno framework di test più robusti in atto – come lo stress-test di un agente AI in scenari di mercato estremi prima di implementarlo con fondi reali (forse ambienti di simulazione o “testnet degli agenti” saranno una cosa).

La tecnologia regolatoria è un altro ambito: potremmo vedere i primi tentativi di agenti AI conformi. Ad esempio, un agente di trading AI che segue alcune regolamentazioni potrebbe registrare tutte le sue decisioni per la verifica, rifiutare di eseguire operazioni insider (se in qualche modo deduce informazioni privilegiate), o imporre whitelist/blacklist di alcuni asset per motivi legali. Le aziende potrebbero creare versioni aziendali di agenti con tali barriere di protezione per attirare utenti istituzionali che necessitano di conformità.

Sfide Potenziali e Fattori Esterni

Nonostante la traiettoria positiva, alcune cose potrebbero ostacolare o plasmare il panorama:

• Restrizioni regolatorie: Se si verifica un incidente di alto profilo (ad esempio un agente AI causa una grande perdita finanziaria a molti o è coinvolto in riciclaggio), i regolatori potrebbero reagire energicamente – forse persino restringendo l'uso del software finanziario autonomo o richiedendo licenze. Ciò potrebbe rallentare lo sviluppo o spingerlo più nell'ombra / decentralizzato. Al contrario, una regolamentazione chiara e di supporto (alcune giurisdizioni potrebbero abbracciarla, offrendo sandboxes per agenti AI) potrebbe accelerare i progressi. Il panorama normativo globale sarà un fattore determinante.

• Condizioni di mercato: Un grave calo del mercato cripto nel 2025 potrebbe ridurre l'entusiasmo e il capitale per esperimenti con agenti AI. Se le persone escono dai mercati, hanno meno bisogno di un sofisticato trader AI. D'altra parte, un mercato stabile o in crescita offre un terreno fertile per testare e trarre profitto da questi sistemi. Detto questo, si potrebbe argomentare che gli agenti AI potrebbero essere ancora più utili in un mercato al ribasso per navigare la complessità, ma l'interesse pubblico potrebbe calare se ci sono meno soldi da guadagnare.

• Percezione e fiducia del pubblico: Se ci sono troppe storie di agenti che falliscono o agiscono in modo bizzarro, il pubblico potrebbe diventare diffidente. La fiducia è difficile da guadagnare e facile da perdere, specialmente con l'IA, che alcune persone intrinsecamente non si fidano. La comunità dovrà evidenziare i successi ed essere trasparente sui fallimenti per mantenere un sentimento generale positivo.

Visione a Lungo Termine: Una Sintesi di AI e Blockchain

Allargando la prospettiva, la tendenza degli agenti AI nel cripto è parte di una sintesi più ampia di due tecnologie trasformative: l'AI e la blockchain. La visione a lungo termine è che la blockchain fornisce uno strato di fiducia per l'AI. Può registrare ciò che fanno gli agenti autonomi, rendendoli responsabili. Può gestire il trasferimento di valore, fornendo loro un'agenzia economica. L'AI, a sua volta, può fornire intelligenza e automazione alla blockchain, rendendo i sistemi decentralizzati più efficienti e user-friendly.

Entro la fine del 2025, ci aspettiamo di vedere la prima forte prova che questa sintesi crei qualcosa di fondamentalmente nuovo – forse una DAO che funziona interamente tramite AI e raggiunge risultati che nessuna organizzazione umana potrebbe, o un mercato decentralizzato dove gli agenti AI scambiano servizi tra loro a velocità della luce, creando valore autonomamente. Questi potrebbero essere ancora agli esordi, ma abbastanza visibili da puntare a un futuro dove gli agenti economici autonomi sono una parte normale del Web3.

In conclusione, il resto del 2025 probabilmente porterà il fenomeno degli agenti AI dal suo stadio formativo attraverso un crogiolo di validazione. Quei progetti e agenti che ne usciranno con successo potrebbero formare la spina dorsale di un nuovo paradigma cripto.

L'eccitazione del primo trimestre maturerà in un impatto reale, adempiendo alla promessa che “questo è più che un semplice clamore — questi agenti stanno rivoluzionando crypto e AI”. Se tutto andrà bene, quando scriveremo il rapporto di fine anno, potremmo considerare gli agenti AI non come una tendenza separata, ma come una parte integrante e scontata del tessuto dell'ecosistema cripto.