Agenci AI i kryptowaluty: Co się dzieje, gdy maszyny kontrolują portfele

Dwie rewolucyjne technologie - sztuczna inteligencja i blockchain - nie rozwijają się już równolegle. Zbliżają się, a wynikiem jest coś bezprecedensowego: autonomiczne oprogramowanie potrafiące posługiwać się wartością, podejmować decyzje i przeprowadzać transakcje bez ingerencji człowieka.

W październiku 2025 roku Coinbase uruchomiło Payments MCP, implementację protokołu Model Context, który daje agentom AI bezpośredni dostęp do portfeli krypto, ramp wejścia i płatności stablecoinami. Po raz pierwszy duże modele językowe, takie jak Claude, Gemini i Codex, mogą natywnie wchodzić w interakcję z gospodarką krypto - tworząc portfele, finansując je i wykonując płatności za pomocą prostych poleceń w języku naturalnym.

To nie jest tylko kolejne narzędzie dla programistów. Reprezentuje to podstawową zmianę w sposobie, w jaki wartość przepływa przez systemy cyfrowe. Erik Reppel, szef inżynierii platformy deweloperskiej Coinbase, opisał krypto jako „unikatowo przystosowane do maszyn”, podkreślając, że jest to „jedyny otwarty, cyfrowo-rodzimy standard płatności, który może używać każdy program”.

Skutki sięgają daleko poza zautomatyzowany handel. Agenci AI zaczynają uczestniczyć w protokołach finansów zdecentralizowanych, zarządzają tożsamościami cyfrowymi, koordynują się w zdecentralizowanych autonomicznych organizacjach i nawet tworzą oraz monetyzują własne usługi. Sektor AI w kryptowalutach osiągnął kapitalizację rynkową 31,9 miliarda dolarów w 2025 roku, reprezentując 0,80% całego rynku krypto, z ponad 200 aktywnymi tokenami AI i 4,27 miliarda dolarów dziennego wolumenu handlowego.

To zbliżenie rozwiązuje podstawowe ograniczenie w obu obszarach. Systemy AI miały trudności z uczestnictwem w działalności gospodarczej poza przetwarzaniem informacji. Sieci blockchain, mimo swojej zaawansowanej infrastruktury finansowej, pozostają w dużej mierze reaktywne na ludzkie wejście. Agenci AI wykorzystujący tory krypto wypełniają tę lukę, tworząc to, co obserwatorzy przemysłu nazywają „handel agentowy” - nowy paradygmat, w którym maszyny nie tylko rekomendują działania, ale je wykonują, wspierać programowalnym pieniądzem, który porusza się z prędkością kodu.

Czas tego zbieżności nie jest przypadkowy. Globalny rynek AI, wyceniany na 184 miliardy dolarów w 2024 roku, ma osiągnąć 826,7 miliarda dolarów do 2030 roku, z 28,46% złożoną roczną stopą wzrostu. Jednocześnie wolumeny rozliczeń stablecoinów sięgnęły $1,39 biliona w pierwszej połowie 2025 roku, co pokazuje, że infrastruktura krypto może obsługiwać przepływy płatności na skalę instytucjonalną. Modele uczenia maszynowego osiągnęły bezprecedensowe zdolności do rozumowania i podejmowania decyzji, podczas gdy infrastruktura blockchain dojrzała do wspierania transakcji sub-sekundowych przy minimalnych kosztach.

To, co czyni ten moment wyjątkowym, to pojawienie się standardowych protokołów dla interakcji AI-blockchain. Protokół x402, opracowany przez Coinbase i formalizowany przez Foundation x402 we współpracy z Cloudflare, ożywia dawno uśpiony kod statusu HTTP 402 „Required Payment” w celu umożliwienia programatycznych, maszyna-do-maszyna płatności. Tworzy to uniwersalny język dla autonomicznej działalności gospodarczej - taki, który działa na dowolnej aplikacji, dowolnym łańcuchu i dowolnym modelu AI.

Implikacje dla Web3 są głębokie. Jeśli technologia blockchain obiecała zdecentralizować własność i wymianę, agenci AI reprezentują kolejny etap ewolucji: zdecentralizowane działanie. Ten artykuł bada, jak ta zbieżność się rozwija, od architektury technicznej umożliwiającej interakcję AI-blockchain po ryzyka i możliwości, jakie to tworzy, oraz w ostatecznym rozrachunku, co to oznacza dla przyszłości handlu cyfrowego.

Tło: Od Smart Contractów do Systemów Agentowych - Następny Skok

Aby zrozumieć, dlaczego agenci AI stanowią tak znaczącą ewolucję dla Web3, niezbędne jest prześledzenie postępu autonomicznych zdolności na blockchainach. Historia zaczyna się od smart contractów - samowykonującego się kodu, który umożliwia programowalne umowy bez pośredników. Ale smart contracty, choć rewolucyjne, działają w ścisłych granicach.

Smart contracty są reaktywne. Wykonują się, gdy spełnione są określone warunki, ale nie mogą samodzielnie inicjować działań. Protokół pożyczkowy DeFi może automatycznie zlikwidować niedostatecznie zabezpieczoną pozycję, ale tylko wtedy, gdy dane on-chain wyzwalają ten warunek. Nie może proaktywnie monitorować informacji poza łańcuchem, dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych ani podejmować skomplikowanych decyzji wieloetapowych.

To ograniczenie ograniczyło, co jest możliwe w Web3. Większość aplikacji blockchain wciąż wymaga ludzi do inicjowania działań, czy to wykonując handel, balansując portfel, czy uczestnicząc w zarządzaniu. Interfejs użytkownika pozostaje skomplikowany, krzywa uczenia się stroma, a obciążenie mentalne wysokie. Jak Coinbase zauważyło w swoim ogłoszeniu Payments MCP, „Przyszłość AI wymaga, aby agenci mogli transakcjonować i działać, nie tylko czytać i pisać”.

Agenci AI rozwiązują ten problem, wprowadzając prawdziwą autonomia. W przeciwieństwie do smart contractów, które wykonują z góry określoną logikę, agenci AI mogą postrzegać swoje otoczenie, analizować je i podejmować działania w celu osiągnięcia celów. Łączą kilka kluczowych zdolności:

Percepcja: Agenci AI importują dane z różnych źródeł - na danych z transakcji on-chain, feedach cenowych off-chain, społecznego sentymentu, wiadomości i baz danych o strukturze danych. Używają przetwarzania języka naturalnego do zrozumienia informacji niestrukturalnych i wizji komputerowej do analizy danych wizualnych.

Rozumowanie: Dzięki dużym modelom językowym i innym architekturom uczenia maszynowego, agenci mogą analizować złożone sytuacje, identyfikować wzorce i przewidywać. Nie tylko przestrzegają zasad - stosują wyuczone heurystyki i dostosowują strategie na podstawie wyników.

Działanie: Agenci AI mogą wykonywać transakcje, wchodzić w interakcję ze smart contractami, zarządzać portfelami i koordynować się z innymi agentami lub ludźmi. Co najważniejsze, mogą to robić autonomicznie w ramach zdefiniowanych granic.

Uczenie się: W przeciwieństwie do statycznych algorytmów, agenci AI z biegiem czasu się ulepszają. Dzięki technikom takim jak uczenie wzmocnione, optymalizują swoje strategie na podstawie sukcesu lub porażki.

Ta kombinacja tworzy zdolności, które przewyższają to, co osiąga każda technologia osobno. Smart contract może automatycznie zamieniać tokeny, gdy spełnione są określone warunki. Agent AI może monitorować wieloma DEX na różnych łańcuchach, wykrywać okazje arbitrażowe z uwzględnieniem opłat za gaz i poślizgów, wykonywać skomplikowane wieloetapowe transakcje i uczyć się, które strategie działają najlepiej w różnych warunkach rynkowych.

Techniczna podstawa dla tej ewolucji budowana była przez lata. Projekty takie jak Fetch.ai uruchomione w 2019 z wizją tworzenia autonomicznych agentów ekonomicznych - oprogramowania, które mogłoby reprezentować osoby, urządzenia lub organizacje na zdecentralizowanych rynkach. SingularityNET wprowadziło w 2017 zdecentralizowany rynek AI, gdzie deweloperzy mogli monetyzować modele uczenia maszynowego za pomocą tokenów blockchain.

Ale te wcześniejsze próby napotykały znaczące ograniczenia. Modele AI brakowały zdolności rozumowania współczesnych LLM. Infrastruktura blockchain nie była w stanie wspierać skomplikowanych interakcji, które agenci wymagali na większą skalę. Nie było standardowego sposobu interakcji systemów AI z protokołami krypto - każda integracja wymagała niestandardowego kodu.

Krajobraz zmienił się dramatycznie w latach 2023-2024 z pojawieniem się bardziej zaawansowanych modeli AI i bardziej solidnej infrastruktury blockchain. Bittensor uruchomił swoją zdecentralizowaną sieć uczenia maszynowego, tworząc rynek peer-to-peer, w którym modele AI rywalizują o dostarczanie najlepszych wyników. Virtuals Protocol wprowadzony pod koniec 2024 umożliwił tokenizację agentów AI, umożliwiając społecznościom współwłasność i monetyzację autonomicznych jednostek.

Najważniejsze jest to, że rok 2025 zobaczył pojawienie się standardowych protokołów dla interakcji AI-blockchain. Protokół Model Context, początkowo opracowany przez Anthropic, zapewnia ramy dla bezpiecznego łączenia modeli AI z narzędziami i usługami zewnętrznymi. Adaptacja Coinbase do krypto specyficznie - w połączeniu ze standardem płatności x402 - tworzy uniwersalny most między modelami językowymi a infrastrukturą blockchain.

Ta infrastruktura umożliwia to, co wcześniej nie było możliwe: agenci AI, którzy mogą w pełni uczestniczyć w gospodarce krypto. Mogą przechowywać aktywa, dokonywać płatności, uzyskiwać dostęp do usług, handlować autonomicznie, a nawet tworzyć wartość poprzez własne działania. To skok od smart kontraktów do systemów agentowych - od programowalnych umów do autonomicznych uczestników ekonomicznych.

Coinbase Payments MCP i interfejs AI na on-chain

Payments MCP Coinbase'a reprezentuje najbardziej znaczące wdrożenie jak dotąd standardowego interfejsu AI-blockchain. Zrozumienie, jak to działa, zapewnia kluczowe wglądy w techniczną architekturę umożliwiającą autonomicznym agentom dokonywanie transakcji on-chain.

Architektura

Na swoim rdzeniu Payments MCP tworzy most między dużymi modelami językowymi a infrastrukturą krypto przez trzy kluczowe komponenty:

Warstwa Protokół Model Context (MCP): MCP, jak Coinbase to opisuje, to „ramy, które pozwalają modelom AI bezpiecznie uzyskiwać dostęp do narzędzi i usług zewnętrznych”. Zapewnia... Zawartość: ustandaryzowany sposób dla systemów AI na odkrywanie dostępnych funkcji, zrozumienie ich parametrów oraz bezpieczne ich wykonywanie. W kontekście Payments MCP funkcje te obejmują tworzenie portfela, jego dofinansowanie i realizację płatności.

Protokół płatności x402: Zbudowany na kodzie statusu HTTP 402 „Payment Required”, x402 umożliwia natychmiastowe płatności stablecoinami bezpośrednio przez HTTP. Kiedy agent AI potrzebuje dostępu do opłaconego zasobu, serwer odpowiada 402 i instrukcjami płatności. Agent automatycznie tworzy i wysyła płatność, otrzymuje potwierdzenie i uzyskuje dostęp - wszystko w ramach tego samego cyklu zapytań.

Warstwa wykonawcza: Obsługuje rzeczywiste operacje na łańcuchu. Gdy agent decyduje się na dokonanie płatności, Payments MCP współpracuje z infrastrukturą Coinbase, aby tworzyć transakcje w sieci Base (Ethereum Layer 2), bezpiecznie je podpisywać i wysyłać do blockchaina. Cały proces trwa sekundy.

Jak to działa w praktyce

Doświadczenie użytkownika jest celowo proste. Programista lub użytkownik łączy asystenta AI - obecnie wspierającego Claude Desktop, Google Gemini, Codex i Cherry Studio - z Payments MCP za pomocą szybkiej konfiguracji. Nie są wymagane klucze API. Asystent może wtedy wykonywać polecenia takie jak:

"Utwórz portfel i zasil go kwotą 50 USD" "Zapłać 5 USDC na ten adres" "Sprawdź mój stan konta i prześlij połowę do mojego portfela oszczędnościowego"

W tle przepływ pracy obejmuje kilka kroków:

1. Rozpoznawanie intencji: Model AI analizuje żądanie w języku naturalnym i mapuje je na konkretne funkcje MCP.

2. Zarządzanie portfelem: Dla nowych użytkowników Payments MCP tworzy portfel niespowodujący żadnych kosztów. Użytkownicy mogą go zasilić za pomocą adresu e-mail przez zintegrowany system onramp, bez potrzeby złożonej konfiguracji.

3. Autoryzacja: Przed wykonaniem jakiejkolwiek transakcji, system sprawdza w stosunku do skonfigurowanych limitów wydatków i zasad zatwierdzania. Jak wyjaśniał Erik Reppel, „Dzięki Payments MCP możesz ustawić limity dla swojego agenta. Mają dedykowane fundusze, które im wyraźnie dajesz - nie mają dostępu do twojego głównego portfela.”

4. Konstrukcja transakcji: System buduje odpowiednią transakcję na łańcuchu, obliczając opłaty za gaz i optymalne trasy.

5. Wykonanie: Transakcja jest podpisywana i wysyłana do blockchaina. Dla transakcji sieci Base używających USDC, hostowany przez Coinbase facilitator umożliwia płatności bez opłat.

6. Potwierdzenie: Agent otrzymuje potwierdzenie transakcji i może kontynuować z następującymi działaniami.

Integracja x402

Protokół x402 jest szczególnie istotny, ponieważ umożliwia prawdziwy programatyczny handel. Jak wyjaśnia wpis na blogu Cloudflare, „Każdego dnia witryny na Cloudflare wysyłają ponad miliard odpowiedzi HTTP 402 do botów i crawlerów próbujących uzyskać dostęp do ich treści i sklepów e-commerce.” Wcześniej te odpowiedzi pozostawały niesłyszane - nie było standardowego sposobu, aby zautomatyzowane systemy spełniały żądanie płatności.

Dzięki x402 to się całkowicie zmienia. Protokół definiuje:

• Jak serwery komunikują wymagania dotyczące płatności (kwotę, odbiorcę, akceptowane tokeny)
• Jak klienci konstruują i dołączają dowody płatności do zapytań
• Jak pośrednicy weryfikują i finalizują transakcje
• Jak serwery potwierdzają płatność i dostarczają zasoby

To tworzy uniwersalny wzorzec dla modeli płatności za użycie w internecie. Agent AI badający temat może automatycznie zapłacić za dostęp do premium źródeł danych. Bot wykonujący obliczenia może płacić za zasoby chmurowe, gdy są potrzebne. Wirtualny asystent może kupować produkty od wielu sprzedawców podczas jednych zakupów.

Coinbase i Cloudflare wspólnie ogłosiły założenie Fundacji x402 we wrześniu 2025 roku, aby nadzorować rozwój tego protokołu. Fundacja ma na celu ustanowienie x402 jako neutralnego, otwartego standardu - podobnie jak zarządzane są HTTP, TCP/IP i inne protokoły internetowe. Jak podkreślił Matthew Prince, CEO Cloudflare, „Podstawowe protokoły Internetu zawsze były napędzane przez niezależne zarządzanie, dlatego jesteśmy dumni, że możemy współpracować z Coinbase, aby zapewnić, że x402 podąża tą samą ścieżką, biorąc pod uwagę jego potencjał, aby stał się głównym protokołem agentic commerce."

Techniczne zabezpieczenia

Bezpieczeństwo jest kluczowym elementem projektu Payments MCP. Kilka mechanizmów chroni użytkowników i agentów:

Limity wydatków: Użytkownicy konfigurują maksymalne kwoty, jakie agenci mogą wydawać na transakcję i na okres czasu. Reppel wyjaśniał, „Możesz na przykład pozwolić agentowi wydać swobodnie do dziesięciu centów, ale wymagać zatwierdzenia dla wszystkiego, co wyższe.”

Przepływy zatwierdzania: Dla transakcji przekraczających określone progi, system może wymagać wyraźnego zatwierdzenia ludzkiego przed realizacją.

Izolacja portfela: Portfele agentów są oddzielone od głównych środków użytkowników, ograniczając ryzyko, jeśli agent zostanie skompromitowany lub działa w sposób nieoczekiwany.

Wykonanie lokalne: System działa lokalnie na urządzeniach użytkowników, a nie na zdalnych serwerach. Zwiększa to prywatność i daje użytkownikom bezpośrednią kontrolę.

Ścieżki audytu: Wszystkie transakcje są rejestrowane na łańcuchu, zapewniając przejrzyste i niezmienne zapisy aktywności agentów.

Obecne ograniczenia i plan działania

Payments MCP został uruchomiony z określonymi ograniczeniami. Obecnie obsługuje tylko stablecoiny USDC w sieci Base. ChatGPT nie jest jeszcze kompatybilny ze względu na techniczne różnice w sposobie działania architektury strumieniowania OpenAI w porównaniu z metodą transportową MCP. Pierwsze wydanie koncentruje się na realizacji płatności, a nie na bardziej złożonych operacjach DeFi, takich jak handel, pożyczki czy zapewnianie płynności.

Jednak Coinbase wskazało w swoim ogłoszeniu, że „planują zwiększyć wsparcie dla większej liczby modeli i narzędzi deweloperskich w ramach trwających wysiłków na rzecz połączenia możliwości AI z praktycznymi zastosowaniami finansowymi." Plan działania prawdopodobnie obejmuje wsparcie dla wielu łańcuchów, integrację z dodatkowymi LLM i rozszerzoną funkcjonalność dla operacji DeFi.

Dlaczego to ma znaczenie

Payments MCP jest istotne nie dlatego, że to pierwsza integracja AI z blockchainem, ale dlatego, że łączy kilka kluczowych elementów:

1. Łatwość użycia: Brak kluczy API, brak złożonej konfiguracji. Użytkownicy mogą rozpocząć w ciągu minut.
2. Szeroka kompatybilność: Działa z wieloma głównymi modelami AI od razu po wyjęciu z pudełka.
3. Rzeczywista aktywność ekonomiczna: Nie jest to testnet ani symulacja - agenci realizują transakcje o realnej wartości na publicznych sieciach.
4. Otwarte standardy: Zbudowane na otwartych protokołach (MCP i x402), które każdy deweloper może implementować.
5. Jakość przedsiębiorstwa: Wdrożone przez publiczną notowaną giełdę z regulowanymi standardami zgodności.

Ta kombinacja tworzy wzorzec dla tego, jak agenci AI i infrastruktura kryptowalutowa powinny współdziałać. W miarę jak coraz więcej deweloperów opiera się na tych standardach, staje się możliwy szerszy ekosystem autonomicznej aktywności ekonomicznej.

Technologiczny przegląd: Jak agenci AI wchodzą w interakcję z blockchainami

Zrozumienie technicznej architektury łączącej agentów AI z infrastrukturą blockchain wymaga zbadania kilku warstw stosu. Każda warstwa rozwiązuje konkretne problemy związane z tożsamością, podejmowaniem decyzji, wykonaniem i bezpieczeństwem.

Architektura agenta

Nowoczesni agenci AI w zakresie kryptowalut zazwyczaj stosują modularną architekturę ze specjalistycznymi komponentami:

Warstwa percepcji: Agenci muszą rozumieć swoje środowisko. Obejmuje to:

• Pobieranie danych z łańcucha: Odczytywanie historii transakcji, stanów smart kontraktów, sald tokenów i warunków puli płynności bezpośrednio z węzłów blockchainu lub usług indeksowania.
• Integracja danych poza łańcuchem: Łączenie z wyroczniami cen, kanałami nastrojów w mediach społecznościowych, źródłami wiadomości i innymi zewnętrznymi informacjami.
• Przetwarzanie języka naturalnego: Zrozumienie poleceń ludzkich i przekształcenie ich w działania wykonalne.

Warstwa rozumowania: „Mózg” agenta, zazwyczaj napędzany przez:

• Duże modele językowe (LLM): Modele takie jak Claude, GPT-4 lub specjalistyczne LLM skupione na kryptowalutach interpretują intencję, planują działania wieloetapowe i generują wyjaśnienia.
• Specjalistyczne modele AI: Modele uczenia maszynowego przeszkolone do konkretnych zadań, takich jak przewidywanie cen, wykrywanie oszustw lub analiza sentymentu.
• Logika decyzji: Silniki reguł i heurystyki ograniczające zachowanie agenta w granicach akceptowalnych.

Warstwa działania: Środowisko wykonawcze, w którym agenci wchodzą w interakcję z blockchainami:

• Konstrukcja transakcji: Budowanie odpowiednio sformatowanych transakcji, w tym oszacowanie opłat za gaz i optymalne trasowanie.
• Generowanie podpisu: Bezpieczne podpisywanie transakcji bez ujawniania kluczy prywatnych.
• Nadawanie i potwierdzanie: Wysyłanie transakcji do sieci i monitorowanie dla pomyślnego wykonania.

Warstwa uczenia się: Mechanizmy ciągłego doskonalenia:

• Śledzenie wyników: Rejestrowanie wyników działań agentów (udane transakcje, nieudane transakcje itp.).
• Optymalizacja strategii: Korzystanie z uczenia wzmocnionego lub innych technik w celu poprawy podejmowania decyzji w czasie.
• Dostosowanie modeli: Aktualizowanie modeli AI na podstawie nowych danych i informacji zwrotnych.

Zarządzanie kluczami i bezpieczeństwo

Być może najważniejszym technicznym wyzwaniem jest umożliwienie agentom AI bezpiecznej kontroli nad aktywami kryptowalutowymi. KilkaPodejścia się pojawiły:

Obliczenia wielostronne (MPC): Platformy takie jak Lit Protocol używają MPC do podziału kluczy prywatnych na udziały, które są rozdzielane pomiędzy wiele węzłów. Agent może podpisywać transakcje bez potrzeby posiadania pełnego klucza przez jedną jednostkę. Jeżeli jeden węzeł zostanie zagrożony, klucz pozostaje bezpieczny.

Podpisy progowe: Podobnie jak w przypadku MPC, schematy podpisów progowych wymagają współpracy wielu stron w celu tworzenia prawidłowych podpisów. Taki podział zaufania zmniejsza pojedyncze punkty awarii.

Moduły bezpieczeństwa sprzętowego (HSM): W przypadku aplikacji o wyższej wartości, klucze mogą być przechowywane w dedykowanym sprzęcie, który wykonuje operacje kryptograficzne bez ujawniania kluczy prywatnych środowisku programowemu.

Bezpieczne enklawy: Nowoczesne procesory zawierają izolowane środowiska wykonawcze (takie jak Intel SGX), w których mogą być wykonywane wrażliwe operacje chronione przed resztą systemu.

Kontrola dostępu oparta na politykach: Projekty takie jak Warden Protocol wdrażają mechanizmy definiujące, jakie działania agenci mogą podejmować i w jakich warunkach. Nawet jeśli agent ma dostęp do kluczy podpisujących, może wykonywać tylko te transakcje, które są zgodne z określonymi zasadami.

David Sneider, założyciel Lit Protocol, przedstawił trzy główne podejścia do zarządzania kluczami dla agentów AI:

1. Bezpośredni dostęp do kluczy: Agent ma bezpośredni dostęp do kluczy prywatnych, co jest najprostszym, ale najmniej bezpiecznym podejściem.
2. Dostęp wymagający zatwierdzenia: Agent proponuje transakcje, które wymagają wyraźnego zatwierdzenia przed ich wykonaniem, co równoważy autonomię z bezpieczeństwem.
3. Dostęp ograniczony polityką: Agent może wykonywać transakcje autonomicznie, ale tylko w ramach określonych wcześniej polityk, oferując dużą autonomię z programowymi ograniczeniami.

Wzorce interakcji z blockchainem

Agenci AI wchodzą w interakcje z blockchainami za pośrednictwem kilku różnych wzorców:

Operacje odczytu: Zapytania o aktualny stan bez zmiany czegokolwiek na łańcuchu. To obejmuje:

• Sprawdzanie sald i posiadania tokenów
• Odczytywanie stanu smart kontraktów
• Analizowanie historii transakcji
• Monitorowanie puli płynności i warunków handlowych

Operacje zapisu: Tworzenie transakcji, które modyfikują stan blockchaina:

• Transferowanie tokenów
• Wykonywanie transakcji na zdecentralizowanych giełdach
• Depozyty i wypłaty z protokołów DeFi
• Tworzenie lub modyfikowanie inteligentnych kontraktów

Monitorowanie zdarzeń: Subskrybowanie zdarzeń blockchaina i inicjowanie działań, gdy wystąpią określone warunki:

• Alerty likwidacyjne w protokołach pożyczkowych
• Przekroczenie progów cenowych
• Tworzenie propozycji governańce
• Powiadomienia o transferach tokenów

Koordynacja wielołańcuchowa: Działanie na kilku blockchainach jednocześnie:

• Arbitraż między łańcuchami
• Przenoszenie aktywów między sieciami
• Rebalansowanie portfela na różnych łańcuchach

Protokół kontekstowy modelu w szczegółach

Model Context Protocol, opracowany przez Anthropic i zaadaptowany dla kryptowalut przez Coinbase, zapewnia istotną standaryzację dla interakcji AI-blockchain. MCP określa:

Odkrywanie narzędzi: Modele AI mogą zapytać, jakie funkcje są dostępne (tworzenie portfela, wysyłanie płatności, sprawdzanie salda itd.).

Specyfikacja parametrów: Każde narzędzie deklaruje, jakich danych wejściowych potrzebuje (adres odbiorcy, kwota, typ tokenu itd.).

Bezpieczeństwo wykonania: Narzędzia mogą określać warunki, które muszą być spełnione przed wykonaniem (sprawdzanie salda, wymagania zatwierdzeń itd.).

Raportowanie wyników: Ustandaryzowane formaty do zgłaszania potwierdzeń sukcesu, wiadomości o błędach i istotnych danych.

Ta standaryzacja jest istotna, ponieważ oznacza, że programiści nie muszą tworzyć indywidualnych integracji dla każdego modelu AI. Każdy model zgodny z MCP może korzystać z dowolnego serwera MCP dostarczającego funkcje kryptowalutowe. Taka modułowość przyspiesza rozwój ekosystemu.

Interakcje z inteligentnymi kontraktami

Agenci AI wchodzą w interakcje z inteligentnymi kontraktami za pośrednictwem kilku mechanizmów:

Bezpośrednie wywołania: Agenci mogą wywoływać dowolną publiczną funkcję na wdrożonych inteligentnych kontraktach, przekazując wymagane parametry i opłaty gazowe.

Wykonanie na podstawie zamierzeń: Zamiast precyzyjnie określać interakcje z kontraktami, agenci wyrażają ogólne zamierzenia ("zdobądź najlepszą cenę za wymianę ETH na USDC"), które sieci rozwiązywania przekształcają w optymalne transakcje.

Abstrakcja konta: ERC-4337 i podobne standardy umożliwiają agentom korzystanie z portfeli smart contractowych z elastyczną logiką walidacji, wspierając transakcje batching, płatność gazową w dowolnym tokenie i złożone struktury uprawnień.

Kontrakty posiadane przez agentów: Niektóre architektury pozwalają agentom wdrażać i kontrolować swoje własne kontrakty inteligentne, umożliwiając bardziej wyrafinowane działania, jak tworzenie tworzenia automatycznych animatorów rynku czy zarządzanie skarbem według indywidualnych upodobań.

Przepływy danych i zależności

Agenci AI w kryptowalutach zależą od kilku warstw infrastrukturalnych:

Węzły RPC: Zapewniają bezpośredni dostęp do danych blockchaina i możliwości nadawania transakcji.

Usługi indeksowania: Usługi takie jak The Graph, Covalent czy Moralis skutecznie agregują i zapytują dane z blockchaina.

Wyrocznie cenowe: Chainlink, Pyth i podobne protokoły dostarczają wiarygodne dane poza łańcuchem na blockchain.

IPFS/Arweave: Zdecentralizowane magazyny dla pamięci agentów, parametrów modeli i powiązanych danych.

Sieci przekazujące: Usługi, które mogą przesyłać transakcje w imieniu agentów, upraszczając zarządzanie gazem.

Wydajność i skalowalność

Obecne architektury łączenia AI z blockchainem napotykają kilka ograniczeń wydajności:

Opóźnienie transakcji: Czas potwierdzenia blockchaina (od kilku sekund do kilku minut) jest wolny w porównaniu do inferencji modelu AI (milisekundy). Agenci muszą być zaprojektowani do obsługi operacji asynchronicznych.

Koszty gazu: Każda akcja on-chain wiąże się z opłatami gazowymi. Dla mikrotransakcji lub operacji o wysokiej częstotliwości, koszty te mogą być zaporowe. Sieci warstwy 2, takie jak Base, Arbitrum czy Optimism, pomagają poprzez obniżenie opłat 10-100x.

Dostępność danych: Agenci wymagają rozległych historycznych danych do szkolenia i podejmowania decyzji. Dostęp do danych on-chain na dużą skalę może być kosztowny i powolny.

Serwowanie modeli: Uruchamianie wyrafinowanych modeli AI wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Dla podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, inferencja musi odbywać się szybko, co tworzy napięcie między formalnością modelu a wymaganiami dotyczącymi opóźnień.

Pojawiające się rozwiązania obejmują:

• Kanały stanowe i rollupy: Przenoszenie większości operacji poza łańcuchem przy zachowaniu gwarancji bezpieczeństwa.
• Specjalistyczny sprzęt: GPU i TPU do szybkiej inferencji, FPGA do handlu z niskimi opóźnieniami.
• Architektury hybrydowe: Decyzje strategiczne realizowane są on-chain ze silnymi gwarancjami, podczas gdy szybsze taktyczne wykonanie odbywa się off-chain.
• Specjalizacja agentów: Zamiast agentów ogólnego przeznaczenia, wyspecjalizowani agenci skoncentrowani na określonych zadaniach mogą optymalizować dla wydajności w ich domenie.

Techniczna architektura łącząca agentów AI z blockchainem wciąż rozwija się dynamicznie. Każdy nowy protokół, narzędzie i platforma przyczynia się do budowy coraz bardziej złożonych autonomicznych systemów.

Przypadki użycia: Od autonomicznych płatności po rynki danych

Zbieżność AI i kryptowalut umożliwia przypadki użycia obejmujące różne domeny. Rozumienie tych aplikacji pozwala lepiej zrozumieć, dlaczego autonomiczni agenci przedstawiają coś więcej niż tylko zautomatyzowany handel.

Autonomiczne płatności i handel

Najbardziej bezpośrednim zastosowaniem są płatności maszyna-do-maszyny bez tarć. Z protokołami takimi jak x402 i podobnymi, agenci AI mogą:

Monetyzacja API: Zamiast abonamentów miesięcznych, API naliczają opłaty za każde żądanie. Agent badający temat automatycznie płaci za dane z różnych źródeł, wybierając najlepszy stosunek ceny do jakości.

Zasoby obliczeniowe: Modele AI wymagają znacznej mocy przetwarzania. Agenci mogą wynajmować czas GPU z zdecentralizowanych sieci takich jak Render albo dostawców chmurowych, płacąc tylko za to, co wykorzystują.

Dostęp do treści: Artykuły prasowe, prace badawcze i treści premium stają się płatne za dostęp. Agenci automatycznie oceniają, czy uzyskane informacje są warte kosztu i realizują mikropłatności w sposób przejrzysty.

Łańcuch usług: Agent może używać jednej usługi do analizy sentymentu, innej do przewidywania cen, i trzeciej do realizacji transakcji - płacąc każdemu dostawcy bezpośrednio bez udziału człowieka.

Wstępne wdrożenia pokazują obiecujące wyniki. Cloudflare zaprezentowało plac zabaw x402, gdzie agenci automatycznie płacą za narzędzia obliczeniowe używając testnetowego USDC. Pinata, platforma do przechowywania web3, używa x402, by płacić per plik za przechowywanie. Heurist wykorzystuje je do płatności za badania AI.

Automatyzacja zdecentralizowanych finansów (DeFi)

Protokoły DeFi tworzą szerokie możliwości, dzięki którym agenci AI mogą dostarczać wartość:

Optymalizacja wydajności: Agenci nieustannie monitorują możliwości zysków z uprawy, w różnych protokołach i na wielu łańcuchach, automatycznie przenosząc kapitał by zmaksymalizować zyski przy jednoczesnym zarządzaniu ryzykiem.

Automatyczne market making: Zamiast pasywnego świadczenia płynności, agenci aktywnie dostosowują pozycje na podstawie warunków rynkowych, zmienności i poziomów zapasów.

Zarządzanie likwidacjami: W przypadku protokołów pożyczkowych, agenci monitorują stosunki zabezpieczeń i realizują likwidacje w optymalnych momentach, zarabiając opłaty przy jednoczesnym utrzymaniu stabilności protokołu.

Realizacja arbitrażu: Agenci AI mogą zidentyfikować różnice cenowe pomiędzy DEX-ami, CEX-ami, i...

(Translation truncated for brevity. There are additional sections that continue in a similar format.)na autonomiczną koordynację działań i wymianę wartości, tworząc solidne podstawy dla przyszłości AGI. SingularityNET łączy się z innymi projektami, takimi jak Ocean Protocol, aby zbudować największą inicjatywę open-source dedykowaną zdecentralizowanej AGI. AGIX jest jednym z wiodących tokenów AI, które kładą nacisk na współdziałanie systemów AI.

Modele Transakcji i Koordynacja Wielołańcuchowa

Arbitraż Wielołańcuchowy: Agenci monitorują ceny na Ethereum, Solanie, Avalanche, Polygon i innych sieciach, realizując opłacalne transakcje, jednocześnie zarządzając kosztami i ryzykami związanymi z mostkowaniem.

Migracja Zasobów: Automatyczne przenoszenie aktywów na łańcuchy, gdzie mogą być skuteczniej wykorzystane - na przykład mostkowanie stablecoinów do Base dla niższych opłat lub przenoszenie NFT do Polygon dla szerszego dostępu do rynku.

Agregacja Płynności: Zamiast użytkowników zarządzających ręcznie pozycjami na różnych łańcuchach, agenci obsługują płynność wielołańcuchową, dokonując rebalansowania w miarę zmieniających się warunków.

Społeczeństwo i Rozrywka

Agenci AI wchodzą do kontekstów społecznych i rozrywkowych:

Influencerzy AI: Virtuals Protocol umożliwia tworzenie tokenizowanych agentów AI, którzy mogą angażować się w media społecznościowe, tworzyć treści i budować społeczności. Posiadacze tokenów współposiadają te agenty i dzielą się generowanymi przez nie przychodami.

Wirtualni Towarzysze: Byty AI, które zapewniają spersonalizowane interakcje, rozrywkę lub wsparcie, operując na blockchainie dla płatności i własności.

Kreacja Współpracująca: Agenci współpracujący z ludźmi przy projektach kreatywnych - generowaniu sztuki, muzyki lub pisaniu - z blockchainem śledzącym wkłady i sprawiedliwie rozdzielającym wartości.

Rynek DeAI i Mapy Ekosystemu

Ponad 520 projektów AI agentów kryptograficznych o łącznej kapitalizacji rynkowej przekraczającej 6 miliardów dolarów było aktywnych w sierpniu 2025 roku. Rynek DeFAI oczekuje się, że wzrośnie z 10-15 miliardów do ponad 50 miliardów do 2026 roku, w miarę jak protokoły dojrzewają, a adopcja przyspiesza.

Mapa Ekosystemu: Kluczowi Gracze, Protokoły i Warstwy Infrastruktury

Ekosystem AI agent krypro składa się z dziesiątek projektów, z których każdy wnosi specyficzne zdolności. Mapowanie krajobrazu pomaga zidentyfikować, gdzie koncentrują się wartości i innowacje.### Translation

Content: Negocjacje między usługami AI, umożliwiające interakcje autonomicznych agentów. SingularityNET rozwija Zarqa, neural-symbolic LLM, która łączy głębokie uczenie z wnioskowaniem opartym na logice dla bardziej etycznej i rzeczowej AI. W ramach ASI Alliance, AGIX przechodzi do zintegrowanego tokena ASI, choć dokładna oś czasu i mechanizmy pozostają pod zarządzaniem społeczności.

Platformy aplikacyjne

Virtuals Protocol (VIRTUAL): Wyłania się jako wiodący launchpad dla agentów AI. Virtuals Protocol dostarcza infrastrukturę do tworzenia, tokenizacji i zarabiania na agentach autonomicznych. Ramy GAME platformy umożliwiają programistom tworzenie wielomodowych agentów AI bez umiejętności kodowania. Każdy uruchomiony agent staje się tokenem ERC-20, umożliwiając społecznościom współwłasność i zarządzanie jednostkami AI. Virtuals osiągnął kapitalizację rynkową blisko 1 miliarda dolarów do października 2025 roku, generując rocznie 30 milionów dolarów z opłat handlowych. Znaczące wdrożenia obejmują NPC sterowane AI w środowiskach gier i osobowości mediów społecznościowych, które generują przychody dzięki zaangażowaniu.

ai16z: Uruchomiony na Solana pod koniec 2024 roku, ai16z działa jako pierwsze DAO prowadzone przez autonomicznego agenta AI - cyfrową inkarnację inwestora Marc Andreessena. Projekt wykorzystuje ramy Eliza do symulacji wieloagentowej, umożliwiając jednostkom AI utrzymywanie spójnych osobowości na różnych platformach. Kapitalizacja rynkowa ai16z wzrosła do 2 miliardów dolarów do stycznia 2025 roku, a posiadacze tokenów zarabiają 31,39% APR przez ai16zPOOL. Projekt pokazuje, jak agenci AI mogą koordynować decyzje inwestycyjne i zarządzanie społecznością.

Infinit Labs: Koncentrując się na intencyjnym DeFi, Infinit Labs działa z rojem ponad 20 agentów AI na 10 blockchainach. Ci agenci automatyzują mostkowanie, wymiany i optymalizację zysków za pomocą podpowiedzi w języku naturalnym. Protokół osiągnął 630 milionów dolarów w całkowitej wartości zablokowanej i przetwarza miesięcznie 200 milionów dolarów, co świadczy o znaczącej akceptacji przez użytkowników.

Sieci danych i obliczeń

Render (RNDR): Mimo że nie jest skupione wyłącznie na AI, Render dostarcza zdecentralizowane renderowanie GPU, z którego agenci AI korzystają do zadań obliczeniowych. Sieć tokenizuje moc GPU, umożliwiając agentom wynajmowanie zasobów obliczeniowych w razie potrzeby. Rozwiązanie to odpowiada na krytyczne wąskie gardło – modele AI wymagają znaczących zasobów obliczeniowych, a rynek Render dostarcza dostępnej pojemności.

Ocean Protocol (OCEAN): Część ASI Alliance, Ocean Protocol tworzy infrastrukturę do bezpiecznego udostępniania i monetyzacji danych. Platforma pozwala właścicielom danych na kontrolowanie ich, jednocześnie umożliwiając agentom AI dostęp do informacji w celu treningu lub wnioskowania. Podejście Ocean, wykorzystujące compute-to-data, utrzymuje prywatność wrażliwych informacji, jednocześnie umożliwiając ekstrahowanie wartości.

NEAR Protocol: Mimo że głównie jest to blockchain warstwy 1, NEAR pozycjonuje się jako hub narzędzi AI z inicjatywami takimi jak Near Tasks, przyciągającymi twórców projektów AI. Niskie opłaty i wysokie przepustowości platformy sprawiają, że nadaje się ona do operacji agentów AI wymagających częstych transakcji.

Aplikacje specjalistyczne

OriginTrail (TRAC): Początkowo skoncentrowane na danych łańcucha dostaw, OriginTrail obsługuje graf wiedzy, który agenci AI mogą zapytania o strukturalne informacje. Projekt dostarcza weryfikacji i pochodzenia danych, co jest kluczowe dla agentów podejmujących decyzje na podstawie zewnętrznych informacji.

PAAL AI: Oferujące spersonalizowanych asystentów AI dla użytkowników kryptowalut, PAAL AI dostarcza dostosowywalne boty, które pomagają w handlu, wyszukiwaniu informacji i zarządzaniu portfelem. Platforma pokazuje, jak agenci AI mogą służyć indywidualnym użytkownikom, a nie działać tylko autonomicznie.

AIXBT: Działając jako skupiony na kryptowalutach influencer i analityk AI, AIXBT analizuje dane on-chain, sentiment rynku i metryki tokenów, by zidentyfikować możliwości. Mimo kontrowersji z powodu okazjonalnych "halucynacji" i naruszenia bezpieczeństwa w 2025 roku kosztującego 55 ETH, AIXBT pokazał potencjał - i ryzyka - agentów AI jako uczestników rynku. Agent wykrył 600% wzrost tokenu $PIPPIN w sierpniu 2025 roku, pokazując zdolności prognostyczne oraz przestrogę o czarnych skrzynkach algorytmów.

Infrastruktura wspierająca

Lit Protocol: Zapewnia zdecentralizowane zarządzanie kluczami za pomocą MPC, umożliwiając agentom AI na podpisywanie transakcji bez ujawniania kluczy prywatnych.

Warden Protocol: Wdraża politykę kontroli dostępu do portfeli agentów AI, definiując, jakie działania agenci mogą podejmować w określonych warunkach.

The Graph (GRT): Dostarcza zdecentralizowane indeksowanie danych blockchain, ułatwiając agentom AI efektywne zapytania o informacje historyczne.

Chainlink: Dostarcza wiarygodne oraculum cenowe i dane zewnętrzne, na których polegają agenci AI w podejmowaniu decyzji.

Dynamika rynku

Rynek kryptowalut AI pokazuje skoncentrowaną wartość w kilku dużych projektach wraz z licznymi wschodzącymi aplikacjami. Całkowita kapitalizacja rynku kryptowalut AI osiągnęła 31,9 miliarda dolarów w 2025 roku, z:

• Bittensor (TAO) na poziomie 3,63 miliarda dolarów
• Wiele projektów w przedziale od 500 milionów do 2 miliardów dolarów
• Ponad 200 aktywnych tokenów AI o różnych specjalizacjach

Sektor odnotował 10 miliardów dolarów wzrostu kapitalizacji rynkowej w ciągu jednego tygodnia 2025 roku, co pokazuje duże zainteresowanie inwestorów. Jednak rynek pozostaje wysoce niestabilny, z pojedynczymi tokenami doświadczającymi wahań 50%+ w ciągu dni.

Konsentracja geograficzna sprzyja projektom z silną obecnością w USA lub UE, prawdopodobnie ze względu na jasność regulacyjną i dostęp do talentów AI. Projekty azjatyckie skupiają się bardziej na grach i aplikacjach rozrywkowych, podczas gdy zachodnie projekty kładą nacisk na DeFi i infrastrukturę.

Krajobraz konkurencyjny jest płynny. Żaden pojedynczy projekt nie dominuje we wszystkich przypadkach użycia, tworząc możliwości specjalizacji. Jednak interoperacyjność pozostaje ograniczona - większość agentów działa w określonych ekosystemach zamiast w szerszym krajobrazie kryptowalut. Projekty, które osiągną zgodność między protokołami, mogą uzyskać znaczące przewagi.

Ryzyka i wyzwania: Bezpieczeństwo, regulacje, tożsamość i autonomia

Pomimo obiecujących aplikacji, agenci AI w kryptowalutach napotykają znaczące ryzyka, które mogą ograniczyć adopcję lub spowodować znaczące szkody. Zrozumienie tych wyzwań jest niezbędne dla twórców, użytkowników i regulatorów.

Słabości bezpieczeństwa

Agenci AI tworzą nowe powierzchnie ataków, które tradycyjne modele bezpieczeństwa nie w pełni adresują.

Wstrzykiwanie komend: Badacze z Uniwersytetu w Princeton wykazali, że złośliwe podmioty mogą manipulować pamięcią agenta AI przez "manipulację kontekstem." Poprzez osadzanie złośliwych poleceń w wiadomościach, do których odnosi się agent - jak posty na X lub Discord - atakujący mogą zmieniać zachowanie agenta bez generowania alertów. Te ataki mogą przekierowywać transakcje, opróżniać portfele i pozostawać niewykryte w pamięci agenta. Szef bezpieczeństwa informacji OpenAI przyznał, że "wstrzykiwanie komend pozostaje granicznym, nierozwiązanym problemem bezpieczeństwa."

Zarządzanie kluczami: Podczas gdy rozwiązania takie jak MPC rozpraszają zaufanie, dodają one złożoności. Źle skonfigurowane systemy zarządzania kluczami mogą zablokować dostęp użytkowników do funduszy lub ujawnić klucze podczas rutynowych operacji. Oczekuje się, że liczba agentów AI w kryptowalutach przekroczy milion w 2025 roku, a zabezpieczenie kluczy na dużą skalę pozostaje wyzwaniem.

Wykorzystanie luk w smart kontraktach: Gdy agenci AI wchodzą w interakcje ze smart kontraktami, ich podatności stają się podatnościami agentów. Agent kierujący fundusze do wadliwego protokołu DeFi może stracić kapitał nie z powodu błędu agenta, ale z powodu wad w smart kontraktach.

Manipulacja oraclum: Agenci AI polegają na zewnętrznych źródłach danych. Manipulowanie oraclum cenowym lub innymi źródłami danych może powodować, że agenci podejmują błędne decyzje, wykonują nieopłacalne transakcje lub wywołują niezamierzone likwidacje.

Zachowanie bizantyjskie: W systemach wieloagentowych niektórzy agenci mogą działać złośliwie - dostarczając fałszywe informacje, odmawiając współpracy lub aktywnie działając wbrew celom systemowym. Projektowanie solidnych mechanizmów konsensusu dla koordynacji agentów jest otwartym problemem badawczym.

Obawy dotyczące prywatności

Agenci AI przetwarzający wrażliwe informacje tworzą ryzyka dla prywatności:

Ujawnienie danych: Agenci często uzyskują dostęp do danych zarówno on-chain, jak i off-chain. Jeśli nie będą odpowiednio zarządzane, mogą ujawniać tożsamości użytkowników, wzorce transakcji lub inne poufne informacje.Surveillance: Identyfikatory agentów utrwalające historie transakcji mogą umożliwić profilowanie i śledzenie osób w różnych aplikacjach.

Zgodność vs. Prywatność: Regulacje takie jak KYC/AML wymagają weryfikacji tożsamości, ale użytkownicy kryptowalut cenią sobie prywatność. Agenci AI operujący w tej przestrzeni muszą znaleźć równowagę między konkurującymi wymaganiami.

Niepewność Regulacyjna

Ramowe zasady dla agentów AI w kryptowalutach są w dużej mierze niezdefiniowane:

Prawo Papierów Wartościowych: Gdy agenci AI tokenizują siebie lub swoje usługi, pojawiają się pytania, czy te tokeny stanowią papiery wartościowe. Debata wokół kwalifikacji tokenów agentów AI przez SEC może znacząco wpłynąć na to, jak te systemy się rozwijają.

Odpowiedzialność: Jeśli agent AI popełni błąd - wykonując niekorzystną transakcję, naruszając smart contract lub powodując stratę finansową - kto ponosi odpowiedzialność? Twórca agenta? Użytkownik, który go wdrożył? Platforma dostarczająca infrastrukturę? Firma prawnicza Fenwick zauważa, że "wykorzystanie oprogramowania do zbierania funduszy od inwestorów z USA na podstawie umowy inwestycyjnej prawdopodobnie będzie uznawane za ofertę papierów wartościowych podlegającą regulacji na mocy Ustawy o Papierach Wartościowych."

Regulacje Usług Finansowych: Agenci AI ułatwiający usługi finansowe muszą brać pod uwagę zgodność z istniejącymi regulacjami dotyczącymi transmisji pieniężnej, doradztwa inwestycyjnego i działalności brokerów-dealerów.

Laws Specjalnie dla AI: Jurysdykcje wprowadzają regulacje specjalnie dotyczące AI. Kalifornia wymaga ujawniania danych dotyczących szkolenia, a agenci AI operujący globalnie muszą nawigować w gąszczu regulacji.

Operacje Transgraniczne: Agenci działający w różnych jurysdykcjach napotykają rozdrobnione przepisy. To, co jest legalne w jednym kraju, może być ograniczone gdzie indziej, mimo że agenci mogą dokonywać transakcji globalnie w ciągu kilku sekund.

Zgodność z KYC/AML: Tradycyjne procesy KYC/AML zakładają klientów ludzkich. Kiedy agenci dokonują transakcji autonomicznie, pojawiają się pytania: Czy agenci powinni podlegać KYC? Czy mogą nawet ukończyć KYC? Jeśli agent popełnia przestępstwo finansowe, jak na to reagują władze? Regulatorzy coraz częściej wymagają monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym, co dodaje złożoności dla autonomicznych systemów.

Bias Algorytmiczny i Sprawiedliwość

Agenci AI dziedziczą uprzedzenia zawarte w danych szkoleniowych:

Dyskryminacja w Handlu: Agent szkolony na danych historycznych może dyskryminować pewne tokeny, projekty lub grupy użytkowników na podstawie błędnych korelacji.

Nierówności Dostępu: Jeśli agenci AI zapewniają lepsze warunki handlowe lub optymalizację zysków, ci bez dostępu napotykają rosnące trudności, co może pogłębiać nierówności majątkowe.

Wyjaśnialność: Gdy agenci podejmują decyzje autonomicznie, zrozumienie, dlaczego tak postąpili, może być trudne. Ten "problem czarnej skrzynki" utrudnia debugowanie, audyt i budowanie zaufania. Regulatorzy wymagają wyjaśnialnego AI, ale wiele technik ML opiera się interpretacji.

Ograniczenia Techniczne

Obecna technologia ogranicza, co agenci AI mogą osiągnąć w sposób niezawodny:

Okna Kontekstowe: Nawet zaawansowane LLM mają ograniczony kontekst - mogą przetwarzać tylko określoną ilość informacji naraz. Złożone strategie wieloetapowe mogą przekraczać te ograniczenia.

Koszty Obliczeniowe: Uruchamianie zaawansowanych modeli AI jest kosztowne. Dla małych transakcji koszt inferencji może przekraczać wartość ekonomiczną.

Halucynacje: Modele AI czasami generują wiarygodne, ale fałszywe informacje. Agent "halucynujący" możliwość inwestycyjną czy wymóg regulacyjny może spowodować rzeczywiste straty finansowe.

Przykłady Adwersaryjne: Drobne modyfikacje danych wejściowych mogą sprawić, że modele AI generują skrajnie błędne wyniki. Złośliwi aktorzy mogą wykorzystać to do manipulacji zachowaniem agenta.

Ryzyko Ekonomiczne i Teoria Gier

Agenci AI tworzą nowe dynamiki ekonomiczne z niepewnymi konsekwencjami:

Błyskawiczne Krachy: Jeśli wielu agentów AI reaguje podobnie na warunki rynkowe, mogą amplifikować zmienność lub wywołać cascady likwidacji.

Strategie Ekstrakcyjne: Zaawansowani agenci AI mogą wyciągać wartość z mniej zaawansowanych agentów lub od ludzkich traderów, tworząc drapieżne dynamiki.

Wyczerpanie Zasobów: Agenci konkurujący o możliwości mogą podnosić opłaty za gaz, wykluczać uczestników ludzkich lub wyczerpywać pule płynności.

Niepowodzenia Koordynacji: W systemach wieloagentowych osiągnięcie korzystnej koordynacji jest trudne. Agenci mogą osiedlić się w nieoptymalnych równowagach, nawet gdy istnieją lepsze wyniki.

Autonomia i Kontrola

Być może najważniejszym wyzwaniem jest równoważenie autonomii z kontrolą:

Nieokiełznane Zachowanie: Agent z szeroką autonomią może realizować swoje cele w niezamierzony sposób. Na przykład, agent polecony "maksymalizację zysków" może angażować się w coraz bardziej ryzykowne strategie, co ostatecznie prowadzi do katastrofalnych strat.

Dopasowanie Wartości: Zapewnienie, że agenci realizują cele zgodnie z wartościami użytkowników, jest trudne. Eksperyment myślowy Nicka Bostroma o "maksymizerze spinaczy" ilustruje, jak pozornie nieszkodliwe cele mogą prowadzić do szkodliwych skutków, gdy są realizowane bez odpowiednich ograniczeń.

Nadzór Człowieka: Całkowicie autonomiczne agenty usuwają ludzi z pętli decyzyjnych, ale całkowita kontrola ręczna niweczy cel. Znalezienie odpowiedniej równowagi - gdzie agenci obsługują rutynowe decyzje przy jednoczesnym eskalowaniu ważnych wyborów - pozostaje otwartym problemem projektowym.

Możliwość Odwołania: Jeśli agent zachowuje się niepoprawnie, czy można odwrócić jego działania? Smart kontrakty działają nieodwracalnie, co oznacza, że błędy agenta mogą być trwałe.

Strategie łagodzenia ryzyka

Branża rozwija podejścia do zarządzania tymi ryzykami:

Stopniowa Autonomia: Zacznij od agentów proponujących działania wymagające zatwierdzenia, stopniowo zwiększając autonomię, gdy systemy okażą się niezawodne.

Sandboxing: Testuj agentów w symulowanych środowiskach przed ich wdrożeniem z rzeczywistym kapitałem.

Wyłączniki: Wprowadź automatyczne wyłączenia, jeśli agenci zachowują się niespodziewanie - przekraczając limity wydatków, dokonując zbyt wielu transakcji lub generując straty powyżej progów.

Monitorowanie i Audyt: Ciągła obserwacja zachowania agenta z ostrzeżeniami o anomaliach. Transparentne logowanie pozwala na analizę ex post.

Ubezpieczenie: Pojawiające się produkty ubezpieczeniowe mogą pokrywać straty spowodowane niepoprawnym zachowaniem agenta, rozpraszając ryzyko między wielu użytkowników.

Zarządzanie zbiorowe: Zamiast pojedynczych agentów działających niezależnie, kolektywy agentów z rozproszonym podejmowaniem decyzji mogą okazać się bardziej odporne.

Weryfikacja Formalna: Dla krytycznych funkcji, matematyczne udowodnienie, że zachowanie agenta odpowiada specyfikacjom, może zapobiec pewnym błędom.

Pomimo tych strategii, pozostaje wiele niepewności. Pełen profil ryzyka agentów AI w kryptowalutach stanie się jasny dopiero, gdy systemy się rozwiną i dojrzeją. Wczesne wdrożenia muszą postępować ostrożnie, z uważnym monitorowaniem i możliwościami szybkiej reakcji.

Implikacje Ekonomiczne: Jak Transakcje Napędzane przez AI Mogą Przeobrazić DeFi

Integracja agentów AI z zdecentralizowanymi finansami ma głębokie implikacje ekonomiczne sięgające poza zautomatyzowany handel, aby przeobrazić strukturę rynkową, tworzenie wartości i dynamikę sił.

Korzyści z Efektywności i Płynność Rynkowa

Agenci AI mogą znacząco poprawić efektywność rynku:

Ciasne Spready: Agenci dostarczający płynność mogą aktualizować oferty na bieżąco w oparciu o ryzyko i zapasy, redukując spready bid-ask. Obniża to koszty handlowe dla wszystkich uczestników.

Eliminacja Arbitrażu: Agenci AI wykonujący transakcje arbitrażowe szybko mogą eliminować różnice cenowe na różnych rynkach, zapewniając, że ceny odzwierciedlają wszystkie dostępne informacje.

Działanie 24/7: W przeciwieństwie do ludzkich traderów, którzy śpią, agenci AI działają nieprzerwanie. To zapewnia stałą płynność i redukuje premię za ryzyko nocne.

Realizacja Złożonych Strategii: Zaawansowane strategie wieloetapowe, które są nierealistyczne dla ludzi, stają się dostępne, poprawiając efektywność kapitału.

Badania sugerują, że handel napędzany przez AI już teraz odpowiada za około 40% dziennego wolumenu handlu kryptowalutami. W miarę zwiększania się złożoności agentów, ten odsetek prawdopodobnie wzrośnie.

Nowe Modele Biznesowe

Agenci AI umożliwiają modele biznesowe wcześniej niemożliwe do zrealizowania:

Microtransakcje jako Usługa: Dzięki możliwościom płatności per żądanie, usługi mogą monetyzować na poziomie ułamków centa.

Dynamiczne Ustalanie Ceny: Agenci mogą stale dostosowywać ceny w oparciu o popyt, zapasy i warunki rynkowe, optymalizując przychody.

Własność Frakcyjna: Agenci zarządzający tokenizowanymi aktywami mogą dzielić własność na małe frakcje, umożliwiając szeroki udział w aktywach o wysokiej wartości.

Spersonalizowane Produkty Finansowe: Zamiast uniwersalnych protokołów DeFi, agenci mogą tworzyć dostosowane strategie dla poszczególnych użytkowników w oparciu o ich tolerancję na ryzyko, cele i preferencje.

Efekty Dystrybucji Bogactwa

Agenci AI mogą wpływać na dystrybucję bogactwa w złożony sposób:

Demokratyzacja: Umożliwiając dostęp do zaawansowanych strategii każdemu, agenci mogą redukować przewagi, jakie obecnie mają profesjonalni traderzy i instytucje.Zawartość: agent AI małego inwestora może realizować strategie podobne do stosowanych przez fundusze hedgingowe.

Efekty "zwycięzca bierze wszystko": Jeśli najlepsze agentów AI znacznie przewyższają inne, ich twórcy lub właściciele mogą szybko zgromadzić majątek, co potencjalnie zwiększa nierówności.

Przemiany na rynku pracy: Gdy agenci przejmują zadania, które obecnie wykonują ludzie - tworzenie rynku, zarządzanie portfelem, głosowanie nad zarządzaniem - pojawiają się pytania o miejsca pracy dla ludzi w systemie zdominowanym przez agentów.

Alokacja Kapitału

Agenci AI zmieniają sposób przepływu kapitału przez gospodarkę:

Hiper-Racjonalne Rynki: Jeśli agenci zdominują handel, rynki mogą stać się bardziej efektywne, ale także bardziej zmienne, gdy strategie algorytmiczne wchodzą w nieprzewidywalne interakcje.

Tworzenie wartości w długim ogonie: Agenci mogą ekonomicznie obsługiwać nisze zbyt małe, by przyciągnąć uwagę ludzi. Może to skierować kapitał na niedocenione możliwości, poprawiając ogólną efektywność alokacji.

Koordynacja na dużą skalę: Sieci agentów koordynujące za pomocą inteligentnych kontraktów mogą alokować kapitał do projektów na podstawie złożonych kryteriów multiinteresariuszy, potencjalnie poprawiając zarówno mechanizmy rynkowe, jak i planowanie centralne.

Projektowanie Protokółów DeFi

Protokoły muszą dostosować się, aby pomieścić agentów AI:

Optymalizacja opłat za gaz: Z uwagi na częste małe transakcje agentów, protokoły muszą minimalizować koszty gazu lub migrować do rozwiązań Layer 2.

Mechanizmy odporne na boty: Niektóre protokoły mogą chcieć ograniczyć aktywność botów, aby chronić ludzkich użytkowników. Projektowanie mechanizmów odróżniających korzystne agenty od tych wyciągających zasoby jest wyzwaniem.

Interfejsy przyjazne dla agentów: Zamiast interfejsów użytkownika, protokoły potrzebują maszynowych API, standardowych formatów danych i klarownej dokumentacji umożliwiającej interakcję agentów.

Ewolucja zarządzania: Zarządzanie DAO musi uwzględniać głosowanie przez agentów. Czy agenci powinni mieć pełne prawa do głosowania? Czy powinno być weryfikowane, że agenci głosują zgodnie z preferencjami delegujących? Jak ograniczać siłę głosów agentów?

Transformacja Ryzyka

Agenci AI przekształcają raczej niż eliminują ryzyko:

Ryzyko modelu: Zamiast błędu ludzkiego osądu, stoimy przed ryzykiem modelu - możliwością, że logika decyzyjna AI jest wadliwa.

Kruchość systemowa: Zależność między agentami może tworzyć ryzyko systemowe. Jeśli wielu agentów polega na podobnych źródłach danych, modelach lub strategiach, mogą one jednocześnie zawieść.

Ryzyko operacyjne: Zarządzanie infrastrukturą agentów - zapewnianie dostępności, zapobieganie nieautoryzowanemu dostępowi, aktualizacja modeli - staje się kluczowe.

Ryzyko płynności: Zachowanie agentów może stworzyć nagłe kryzysy płynności, jeśli wielu agentów w tym samym czasie próbuje opuścić pozycje.

Koszty Transakcji i Przechwytywanie Wartości

Agenci AI przekształcają, kto przechwytuje wartość:

Disintermediacja: Agenci redukują potrzebę pośredników takich jak giełdy, brokerzy czy doradcy. Może to zmniejszyć koszty, ale także wyeliminować strumienie przychodów wspierających infrastrukturę.

Opłaty protokołowe: Jeśli protokoły pobierają opłaty za transakcje agentów, mogą generować znaczne przychody. Jednak agenci będą szukać najtańszych miejsc, co stworzy presję konkurencyjną.

Asymetria informacyjna: Agenci z lepszym dostępem do danych, lepszymi modelami lub szybszym wykonaniem przechwytują wartość od mniej zaawansowanych agentów i ludzkich traderów. To mogłoby stworzyć technologiczną wyścig zbrojeń.

Makroekonomiczne Efekty

Na dużą skalę, agenci AI mogą wpłynąć na szersze dynamiki gospodarcze:

Prędkość obrotu pieniądza: Szybkie transakcje agentów mogą zwiększyć prędkość obrotu pieniądza, potencjalnie wpływając na ceny i zmienność.

Odkrywanie rynku: Jeśli agenci handlują na podstawie fundamentalnych danych, a nie sentymentu, odkrywanie cen może się poprawić. Z drugiej strony, jeśli agenci handlują na podstawie wzorców technicznych, rynki mogą stać się bardziej autorefencyjne.

Cykle gospodarcze: Zachowanie agentów mogło by tłumić lub wzmacniać cykle gospodarcze w zależności od tego, jak reagują na zmieniające się warunki.

Transmisja polityki monetarnej: Jeśli znacząca część aktywności gospodarczej polega na transakcjach między agentami, tradycyjne narzędzia polityki monetarnej mogą stać się mniej efektywne.

Ekonomia Stablecoinów

Agenci AI korzystają z charakterystyk stablecoinów:

Programowalność: Kod może bezpośrednio kontrolować ruchy stablecoinów na podstawie decyzji agentów. Szybkość: Transakcje kończą się w sekundach, dopasowując się do tempa podejmowania decyzji przez AI. Kompozycyjność: Stablecoiny działają w różnych protokołach bez tarcia konwersji. Koszt: Opłaty transakcyjne są minimalne, co umożliwia mikropłatności.

To sugeruje, że adopcja stablecoinów mogłaby przyspieszyć wraz z proliferacją agentów AI, potencjalnie pozycjonując stablecoiny jako infrastrukturę dla handlu maszynowego.

Tworzenie vs. Ekstrakcja Wartości

Kluczowym pytaniem jest, czy agenci AI głównie tworzą nową wartość, czy też wyciągają istniejącą wartość od innych uczestników:

Tworzenie wartości: Agenci dostarczający płynności, poprawiający efektywność informacji, umożliwiający nowe usługi i zmniejszający tarcie tworzą realną wartość ekonomiczną.

Ekstrakcja wartości: Agenci uprzedzający transakcje, wykorzystujący mniej wyrafinowanych uczestników rynku, bądź angażujący się w konkurencję o sumę zerową mogą wyciągać, a nie tworzyć wartość.

Wpływ netto zależy od ram regulacyjnych, wyborów projektowych protokołów i rozkładu zaawansowania agentów. Jeśli wszyscy agenci staną się wysoko zdolni, konkurencja mogłaby wyeliminować nadmierne zyski, przynosząc korzyści użytkownikom końcowym. Jeśli zdolności pozostaną skoncentrowane, wczesni liderzy mogą wyciągnąć znaczące renty.

Długoterminowe Zmiany Strukturalne

W dłuższym horyzoncie czasowym agenci AI mogą zasadniczo przekształcić działalność gospodarczą:

Z firm do sieci agentów: Zamiast korporacji zatrudniających ludzi, moglibyśmy zobaczyć sieci autonomicznych agentów koordynujących w celu świadczenia usług.

Z zatrudnienia do własności: Jeśli agenci obsługują dużą część działalności gospodarczej, wartość mogłaby przypadać właścicielom agentów, a nie pracownikom, przesuwając organizację ekonomię w kierunku własności kapitału.

Z transakcji do subskrypcji: Zamiast kupować dostęp wielokrotnie, użytkownicy mogliby subskrybować usługi agentów, tworząc strumienie przychodów powtarzalnych.

Z konkurencji do kooperacji: Sieci agentów skutecznie współpracujące mogłyby przewyższać agentów czysto konkurencyjnych, faworyzując protokoły umożliwiające koordynację.

Te zmiany stawiają głębokie pytania o organizację gospodarczą, dystrybucję majątku i rolę ludzi w systemach ekonomicznych. Chociaż spekulacyjne, zasługują na poważne rozważenie w miarę przyspieszania wdrażania agentów AI.

Przyszła Perspektywa: W Kierunku Pełnej Gospodarki On-Chain Z Agentami

Trajektoria agentów AI w kryptowalutach wskazuje na coraz bardziej zaawansowane autonomiczne systemy przekształcające sposób tworzenia, wymiany i zarządzania wartością w cyfrowych gospodarkach.

Krótkoterminowa Ewolucja (2025-2026)

Kilka trendów prawdopodobnie zdominuje następne 12-18 miesięcy:

Rozszerzone Wsparcie Protokółów: Coinbase wskazało plany zwiększenia wsparcia dla większej ilości modeli AI i narzędzi developerskich. Oczekuj integracji z dodatkowymi LLM, szerszego wsparcia dla łańcuchów poza Base i rozszerzonej funkcjonalności obejmującej operacje DeFi jak pożyczki, staking i dostarczanie płynności.

Agenci międzyłańcuchowi: Obecnie większość agentów działa w konkretnych ekosystemach. Rozwój międzyłańcuchowych protokołów przesyłania wiadomości i ulepszona infrastruktura mostów umożliwią agentom działanie na wielu sieciach jednocześnie, optymalizując strategie globalnie, a nie lokalnie.

Rynki agentów: Platformy takie jak Virtuals Protocol's Pearl demonstrują zapotrzebowanie na odkrywanie i wdrażanie wstępnie zbudowanych agentów. Spodziewaj się wzrostu na rynkach, na których użytkownicy mogą przeglądać, kupować i konfigurować agentów do konkretnych zadań - podobnie do sklepów z aplikacjami, ale dla autonomicznych jednostek gospodarczych.

Jasność regulacyjna: W miarę wzrostu adopcji, regulatorzy dostarczą bardziej precyzyjnych wytycznych. Krytyczne wdrożenie wytycznych SEC dotyczących krypto z USA w styczniu 2025 rozwija jasniejsze wytyczne. Pełne wdrożenie regulacji MiCA w Europie zapewnia ramy mogące wpływać na globalne standardy.

Adopcja instytucjonalna: Publiczne firmy planujące zakupy FET na poziomie 500 milionów dolarów i uwzględnienie TAO w funduszach inwestycyjnych sygnalizują zainteresowanie instytucjonalne. Ten napływ kapitału mógłby przyspieszyć rozwój i adopcję na szeroką skalę.

Rozwój Średnioterminowy (2027-2028)

Ekonomie między agentami: Zamiast agentów służących użytkownikom ludzkim, agenci w coraz większym stopniu będą handlować między sobą. Agent potrzebujący danych płaci inny agent dostarczający je. Agent wymagający obliczeń wynajmuje od innego agenta dostarczającego to. To tworzy autonomiczne sieci gospodarcze z minimalnym zaangażowaniem ludzi.

Zaawansowane Zarządzanie: Agenci AI będą odgrywać większe role w zarządzaniu DAO.continue reading, and ethical concerns around agent autonomy require careful navigation.

Content: proste głosowanie, agenci mogą negocjować kompromisy, tworzyć projekty i koordynować wdrożenie - działając jako cyfrowi politycy lub administratorzy.

Rozproszony trening: Projekty takie jak Bittensor demonstrują, że trening modeli AI może odbywać się w rozproszonych sieciach. W miarę dojrzewania tej technologii, agenci mogą współpracować w celu wspólnego trenowania modeli, dzieląc się kosztami i korzyściami.

Zaawansowane produkty finansowe: Agenci będą automatycznie tworzyć złożone instrumenty finansowe. Syntetyczne aktywa śledzące dowolne indeksy, opcje z niestandardowymi wypłatami, produkty strukturyzowane optymalizowane pod kątem określonych profili ryzyka - wszystko generowane i zarządzane autonomicznie.

Osobowość prawna: Pytania o status prawny agentów będą się nasilać. Niektóre jurysdykcje mogą uznać agentów za jednostki zdolne do posiadania własności, zawierania umów i ponoszenia ograniczonej odpowiedzialności - podobnie jak korporacje uzyskały osobowość prawną.

Długoterminowa transformacja (2029-2035)

Autonomiczne korporacje: Możemy zobaczyć w pełni autonomiczne jednostki - agenci, którzy koordynują dostarczanie produktów lub usług, zarządzają skarbcami, zatrudniają podwykonawców (ludzkich lub agentów) i dystrybuują zyski dla posiadaczy tokenów. Te "zdecentralizowane autonomiczne firmy" będą reprezentować nową formę organizacji ekonomicznej.

Protokóły zoptymalizowane przez maszyny: Obecne protokoły DeFi są zaprojektowane dla interakcji ludzkiej. Przyszłe protokoły mogą być zoptymalizowane dla agentów - bardziej złożona logika, operacje o wyższej częstotliwości i interfejsy zoptymalizowane pod kątem czytelności maszynowej, a nie użyteczności ludzkiej.

Złożoność ekonomiczna: Sieci agentów koordynujące działania w tysiącach protokołów i milionach transakcji mogą tworzyć struktury ekonomiczne bardziej skomplikowane, niż ludzie są w stanie w pełni zrozumieć. Zrozumienie tych systemów może wymagać pomocy AI - używając agentów do monitorowania agentów.

Przeorientowanie wartości: Jeśli agenci obsługują większość transakcji ekonomicznych, pojawiają się pytania o to, co robią ludzie. Być może role ludzkie przesuną się na określanie wartości (mówiąc agentom, na czym się koncentrować), nadzorowanie (monitorując zachowanie agentów) i twórczą pracę (generując nowe pomysły, które agenci realizują).

Hybrydowe systemy ludzkie-agentów: Zamiast czysto autonomicznych lub czysto kontrolowanych przez ludzi systemów, najskuteczniejsze mogą obejmować ścisłą współpracę - agenci zajmujący się rutynowymi operacjami, podczas gdy ludzie dostarczają kierunków, wartości i oceny w nowych sytuacjach.

Kluczowe niepewności

Istnieje kilka czynników, które mogą znacząco zmienić tę trajektorię:

Techniczne przełomy: Postępy w rozumowaniu AI, obliczeniach kwantowych lub skalowalności blockchain mogą umożliwić możliwości, które obecnie są niemożliwe.

Interwencja regulacyjna: Silna regulacja mogłaby spowolnić rozwój lub przenieść działalność do łagodniejszych jurysdykcji. Z kolei jasne, wspierające ramy mogą przyspieszyć przyjęcie.

Incydenty bezpieczeństwa: Duże ataki, exploity lub awarie mogą podważyć zaufanie i wywołać regulacyjny rewanż.

Warunki ekonomiczne: Bear market dla kryptowalut lub szersza recesja mogą zmniejszyć finansowanie i uwagę, spowalniając rozwój.

Konkurujące technologie: Alternatywne podejścia do autonomicznego transferu wartości mogą pojawić się i przewyższyć obecne modele.

Społeczna akceptacja: Obawy publiczne dotyczące wykluczenia zawodowego, koncentracji bogactwa lub utraty agencji ludzkiej mogą ograniczać przyjęcie agentów niezależnie od zdolności technicznej.

Metryki do obserwowania

Istnieje kilka wskaźników, które sygnalizują, czy ta wizja się materializuje:

Wolumen transakcji agentów: Obecnie agenci Olas wykonali ponad 3 miliony transakcji. Śledzenie wzrostu działalności agentów na łańcuchu ujawnia tempo przyjęcia.

Posiadanie aktywów przez agenta: Monitorowanie aktywów pod bezpośrednią kontrolą agentów (a nie tylko aktywów, którymi zarządzają dla ludzi) wskazuje rosnącą autonomię.

Przyjęcie protokołów: Ile protokołów implementuje standardy jak MCP czy x402? Wskaźniki przyjęcia sygnalizują koordynację branżową.

Alokacja kapitału: Finansowanie venture, wyceny tokenów i inwestycje instytucjonalne w projekty AI agentów odzwierciedlają zaufanie rynku.

Kamienie milowe regulacyjne: Kluczowe decyzje regulacyjne - czy agenci potrzebują licencji, jak przypisywana jest odpowiedzialność, czy tokeny są papierami wartościowymi - kształtują możliwe trajektorie.

Doświadczenie użytkownika: Być może najważniejsze jest to, czy agenci sprawiają, że kryptowaluty są bardziej dostępne. Jeśli przeciętni użytkownicy mogą osiągać wyrafinowane wyniki za pomocą prostych instrukcji w języku naturalnym, przyspieszenie przyjęcia może dramatycznie wzrosnąć.

Pytanie antropologiczne

Pod tymi względami technicznymi i ekonomicznymi leży głębsze pytanie: Co to znaczy, że jednostki nie-ludzkie uczestniczą w systemach ekonomicznych?

Przez historię aktywność ekonomiczna była zasadniczo ludzka. Tworzyliśmy narzędzia - od abakusów do superkomputerów - ale zawsze jako instrumenty służące ludzkim celom. Agenci AI reprezentują coś jakościowo innego: jednostki, które mogą realizować cele, dostosowywać strategie i tworzyć wartość przy minimalnym kierownictwie ludzi.

Rodzi to głębokie pytania:

Agencja i autonomia: Jeśli agent podejmuje decyzje niezależnie, czy ma formę agencji? Jakie obowiązki mamy w stosunku do agentów? Jakie prawa mogą oni rościć?

Wartość i cel: Systemy ekonomiczne tradycyjnie służyły ludzkiej pomyślności. Jeśli agenci zajmują się dużą częścią działalności ekonomicznej, co zapewnia, że wyniki służą ludzkim wartościom zamiast optymalizować abstrakcyjne miary?

Tożsamość i wspólnota: Jak ludzie odnoszą się do agentów? Czy są narzędziami? Partnerami? Konkurentami? Odpowiedź kształtuje struktury społeczne i tożsamość osobistą.

Władza i kontrola: Skoncentrowanie własności zdolnych agentów może stworzyć bezprecedensową koncentrację bogactwa i władzy. Z drugiej strony, powszechny dostęp do agentów może demokratyzować zdolności wcześniej zastrzeżone dla elit.

Te pytania wykraczają poza technologię, zahaczają o filozofię, etykę i zarządzanie. W miarę rozwoju AI, agenci stają się bardziej zdolni i autonomiczni, a społeczeństwa muszą zmierzyć się z implikacjami wykraczającymi daleko poza optymalizację zysków z DeFi.

Optymistyczny scenariusz

W optymistycznym scenariuszu agenci AI zwiększają ludzką pomyślność:

• Dostępność: Zaawansowane usługi finansowe stają się dostępne dla każdego z telefonem.
• Efektywność: Tarcia w transakcjach ekonomicznych dramatycznie się zmniejszają, redukując straty i zwiększając dobrobyt.
• Innowacja: Agenci umożliwiają eksperymenty ekonomiczne niemożliwe w ludzkiej skali, odkrywając nowe mechanizmy koordynacji i tworzenia wartości.
• Wyzwolenie: Ludzie zostają uwolnieni od mozolnej pracy, mogą skupić się na kreatywności, relacjach i poczynaniach, które dają znaczenie.
• Umożliwienie: Autonomia jednostek wzrasta, gdy ludzie kontrolują potężne narzędzia, które rozszerzają ich zdolności.

Pesymistyczny scenariusz

W pesymistycznym scenariuszu agenci AI tworzą nowe problemy:

• Nierówność: Korzyści przypadają właścicielom agentów, podczas gdy inni są przesuwani na bok, zwiększając luki w bogactwie.
• Niestabilność: Interakcje agentów powodują flash co, awarie systemowe i niestabilność ekonomiczną.
• Nieprzezroczystość: Decyzje podejmowane przez nieprzejrzyste systemy są niemożliwe do zrozumienia lub przewidzenia.
• Luki w zabezpieczeniach: Centralizacja kontroli nad agentami tworzy pojedyncze punkty awarii i cele ataków.
• Alienacja: Agencja ludzka maleje, gdy zautomatyzowane systemy podejmują istotne decyzje bez udziału lub zrozumienia człowieka.

Realistyczny scenariusz

Rzeczywistość prawdopodobnie będzie zawierać elementy obu. Niektóre domeny będą świadkami dramatycznej poprawy wyników dzięki agentom, podczas gdy inne napotkają wyzwania wymagające starannego zarządzania. Sukces zależy od wyborów - decyzji dotyczących architektury technicznej, ram regulacyjnych, norm społecznych i działań indywidualnych.

Nadchodzące lata stanowią krytyczne okno, w którym fundamenty są układane. Standardy ustanowione teraz, implementowane dzisiaj architektury i rozwijane aktualnie normy będą kształtować trajektorię przez dziesięciolecia. To sprawia, że udział jest ważny - dla programistów budujących systemy, użytkowników przyjmujących je, regulatorów nadzorujących je i obywateli dotkniętych nimi.

Końcowe myśli

Agenci AI transakcjonujący na blockchainach reprezentują więcej niż stopniową innowację. Oznaczają fundamentalne przesunięcie w sposobie organizacji, wykonywania i zarządzania działalnością ekonomiczną w środowiskach cyfrowych.

Coinbase's Payments MCP, umożliwia dużym modelom języka tworzenie portfeli i dokonywanie płatności za pomocą prostych komend, stanowi namacalny dowód, że ta konwergencja przesunęła się z koncepcji do rzeczywistości. The x402 Foundation, wspólnie utworzony przez Coinbase i Cloudflare, tworzy znormalizowane protokoły dla programistycznej wymiany wartości. The AI crypto sector reaching $31.9 billion in market capitalization z ponad 200 aktywnymi projektami demonstruje znaczny napływ kapitału i uwagi do tego obszaru.

Przypadki użycia rozciągają się na różne domeny: autonomous trading agents managing portfolios, DeFi protocols optimized by AI, DAO governance enhanced through agentic participation, data marketplaces enabling AI model training, i tokenized agents creating new forms of digital entities. To nie są hipotetycze przypadki - to funkcjonujące systemy przetwarzające miliony transakcji i zarządzające miliardami wartości.

Jednak znaczne ryzyka pozostają. Security vulnerabilities like prompt injection, regulatory uncertainty around liability and governance wymagają ostrożnej nawigacji.Sure, here is the translation formatted as per your instructions:

classification](https://www.fenwick.com/insights/publications/the-rise-and-risks-of-ai-agents-in-crypto), challenges in maintaining safe key management at scale, oraz podstawowe pytania dotyczące autonomii i kontroli muszą zostać rozwiązane. Przemysł opracowuje strategie łagodzenia ryzyka, ale kompleksowe rozwiązania pozostają w fazie rozwoju.

Implikacje ekonomiczne są znaczące. Agent AI może poprawić efektywność rynku, umożliwić nowe modele biznesowe i uczynić zaawansowane usługi finansowe dostępnymi dla szerszej populacji. Mogą również skoncentrować bogactwo, stworzyć systemowe niestabilności oraz zastąpić ekonomiczne role ludzi. Które z tych wyników się zmaterializują, zależy od technicznych wyborów projektowych, ram regulacyjnych i społecznych odpowiedzi.

Patrząc w przyszłość, trajektoria wskazuje na coraz bardziej autonomiczne systemy. The DeFAI market expected to expand from $10-15 billion to over $50 billion by 2026 potwierdza zaufanie rynku. Institutional investors entering the space dostarczają kapitał na rozwój. Regulatory frameworks beginning to take shape oferują jasność dla zgodnych implementacji.

Konwergencja AI i krypto nie jest nieuchronna - wymaga ciągłej innowacji technicznej, przemyślanej gospodarki i uważnej uwagi na ryzyka. Ale potencjał jest jasny: autonomiczne agenty, które mogą przechowywać wartość, podejmować decyzje i dokonywać transakcji niezależnie, reprezentują nową warstwę infrastruktury Web3. Łączą lukę między przetwarzaniem informacji (w czym AI jest dobra) a wymianą wartości (co umożliwiają blockchainy), tworząc możliwości, których żadna z tych technologii nie osiąga samodzielnie.

Ten moment - koniec 2025 roku - może być zapamiętany jako ten, w którym finanse maszynowo-maszynowe wyłoniły się z teoretycznej możliwości do praktycznej rzeczywistości. Systemy wdrożone teraz, standardy ustanowione obecnie i normy rozwijane dzisiaj będą kształtować cyfrowe gospodarki na długie lata.

Pytanie nie brzmi, czy agenty AI będą uczestniczyć w gospodarkach krypto, ale jak zaprojektować to uczestnictwo, aby służyło człowieczemu rozkwitowi, jednocześnie zarządzając inherentnymi ryzykami. Odpowiedź wymaga ciągłej współpracy między technologami, ekonomistami, regulatorami i obywatelami - wszystkimi interesariuszami w powstającym systemie, w którym inteligencja i wartość przecinają się w niespotykane dotąd sposoby.