Pierwszy kwartał 2025 roku przyniósł eksplozję popularności agentów AI w świecie kryptowalut – to jeden z najbardziej spektakularnych, nowych trendów w ekosystemie blockchain. W odróżnieniu od prostych chatbotów, te autonomiczne byty cyfrowe mogą posiadać i zarządzać kryptowalutami, wykonywać transakcje, tworzyć treści, a nawet wchodzić w interakcje między sobą – wszystko bez bezpośredniej kontroli człowieka. Na początku 2025 r. Crypto Twitter i YouTube zdominowały dyskusje o „AI agents” jako kolejnym wielkim temacie.

To, co w 2024 r. było niszowym eksperymentem, nagle stało się mainstreamem: kapitalizacja rynkowa sektora agentów AI wzrosła praktycznie z zera do ponad 10 mld USD w zaledwie kilka miesięcy. Deweloperzy, inwestorzy i największe platformy krypto rzucili się do wyścigu, uruchamiając tysiące agentów on-chain oraz nowe tokeny powiązane z ich sukcesem.

Wzrost rynku i momentum w I kw. 2025

Pod każdym względem agenci AI szturmem wdarli się na rynek kryptowalut na początku 2025 r. W ciągu kilku miesięcy z praktycznie nieistniejącej niszy wyrósł rynek wart wiele miliardów dolarów. Łączna kapitalizacja tokenów związanych z agentami AI przekroczyła 15 mld USD na koniec pierwszego kwartału. Dla porównania: w połowie 2024 r. segment praktycznie nie istniał – to pokazuje, jak szybko ten narratyw zapalił rynek.

Serwisy danych on-chain i raporty analityczne podkreślały to meteoryczne tempo wzrostu, zwracając uwagę, że „praktycznie każdy większy kanał czy influencer” zaczął promować agentów AI jako Next Big Thing.

Szacuje się, że łączna wartość rynkowa tokenów AI w krypto może sięgnąć 150 mld USD w 2025 r. (Źródło: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Na wzrost hype’u złożyło się kilka głośnych wydarzeń. Pod koniec 2024 r. eksperymentalny agent AI o nazwie Truth Terminal trafił na nagłówki mediów po tym, jak przekonał znanego inwestora Marc’a Andreessena do wysłania mu 50 tys. USD, które agent przeznaczył na promocję meme coina. Cała akcja stała się viralem – kapitalizacja rynkowa tego coina wystrzeliła powyżej 1,2 mld USD – pokazując, jaką spekulacyjną falę mogą wywołać agenci AI. W styczniu 2025 r. media społecznościowe zalały podobne historie i śmiałe prognozy. Influencerzy nakręcali narrację o autonomicznych agentach, którzy mogą „zarabiać” lub generować yield dla użytkowników, gdy ci śpią, przyciągając tłumy inwestorów detalicznych.

Równolegle w danych widać było skok adopcji i zaangażowania. Jedna z wiodących platform, Virtuals, raportowała uruchomienie ponad 11 tys. unikalnych agentów AI do końca I kwartału oraz ponad 140 tys. unikalnych posiadaczy tokenów agentów w swojej sieci – to imponujące tempo przyjęcia nowej technologii. Duże giełdy i portfele zaczęły listować i obsługiwać nowe tokeny, dodatkowo zwiększając dostęp.

Obroty na tokenach agentów AI wystrzeliły, a część z nich awansowała w I kwartale do grona stu największych kryptowalut pod względem kapitalizacji. Przykładowo, token VIRTUAL (Virtuals Protocol) zanotował wzrost ceny o 850% pod koniec 2024 r., ustanawiając historyczne maksimum w styczniu 2025 r., gdy entuzjazm osiągnął apogeum. Z kolei token ai16z (DAO agentów AI) wyceniany był już na miliardy dolarów pod koniec I kw.. Nawet bardziej ugruntowane projekty AI, jak FET od Fetch.ai, skorzystały na odświeżonym zainteresowaniu inwestorów.

Warto podkreślić, że ten gwałtowny wzrost dokonał się mimo ogólnie mieszanych nastrojów na rynku krypto w I kwartale. Bitcoin i duże alty pozostawały relatywnie stabilne, natomiast narracja wokół agentów AI wprowadziła nową falę spekulacji, przywodząc na myśl wcześniejsze mody – od ICO po gorączkę DeFi i yield farmingu. Wielu obserwatorów uważa jednak, że w tym trendzie kryje się coś więcej niż tylko hype, co postaramy się omówić dalej. Boom z I kwartału wyznaczył punkt wyjścia: agenci AI udowodnili, że potrafią przyciągać wyobraźnię – i kapitał – społeczności krypto, tworząc znaczący segment rynku, który teraz potrzebuje potwierdzenia w postaci realnych zastosowań i dalszego wzrostu w 2025 r.

Czym właściwie są agenci AI w krypto?

W swoim rdzeniu agenci AI w krypto to autonomiczne programy wykorzystujące sztuczną inteligencję, działające w oparciu o sieci blockchain. W praktyce agent AI to często bot lub cyfrowy byt, który potrafi odbierać informacje, podejmować decyzje i wykonywać działania, jednocześnie posiadając i obracając kryptowalutą. Niekiedy przybierają formę asystentów podobnych do chatbotów, innym razem działają w tle jako usługa z dostępem do portfela krypto. Ich nowość polega na połączeniu zaawansowanej AI (czyli „mózgu”) z aktywami i operacjami blockchain (czyli „sprawczości”).

Według ekspertów agenci ci wykorzystują zaawansowane techniki, takie jak Natural Language Understanding (NLU) i konwersacyjna AI, by wchodzić w interakcje z użytkownikami i danymi. Mogą odpowiadać na złożone pytania o rynki, oferować spersonalizowane podpowiedzi finansowe czy prowadzić użytkowników krok po kroku przez operacje krypto w interfejsie czatu – trochę jak Alexa lub Siri, lecz skupione na krypto i zasilane danymi rynkowymi w czasie rzeczywistym. Co kluczowe, poza samą rozmową agent AI w krypto może podejmować bezpośrednie działania w imieniu użytkownika – na przykład wykonać transakcję po spełnieniu określonych warunków, przesunąć środki między portfelami czy nawet wdrożyć smart kontrakt.

W przeciwieństwie do tradycyjnych botów tradingowych czy prostych skryptów, agenci AI są zazwyczaj bardziej adaptacyjni i „inteligentni”. Wykorzystują Large Language Models (LLM) – tę samą klasę technologii, co AI stojąca za ChatGPT – aby analizować kontekst i formułować decyzje. Potrafią zrozumieć zapytania w języku naturalnym (np. „Czy w tej chwili lepiej trzymać czy sprzedać Ethereum?”), połączyć je z danymi on-chain i własnym wnioskowaniem AI, a następnie przełożyć na odpowiedź lub działanie. Dzięki napędzaniu przez AI mogą się z czasem ulepszać (ucząc się na nowych danych czy feedbacku) i radzić sobie z nieustrukturyzowanymi informacjami, które prosty algorytm pominie. Jeśli klasycznego bota tradingowego porównamy do kalkulatora podążającego za stałym wzorem, agent AI jest raczej analitykiem, który dynamicznie dostosowuje strategię do zmieniających się warunków.

Kolejna cecha wyróżniająca to fakt, że wielu agentów AI posiada własny portfel krypto lub inne aktywa cyfrowe, co pozwala im działać z pewnym stopniem autonomii finansowej. Jak obrazowo ujęła to analiza CoinMarketCap, autonomiczny agent w krypto przypomina „cyfrowego przedsiębiorcę z własnym portfelem krypto”. Oznacza to, że agent może przechowywać środki (zwykle powierzone przez użytkowników lub inwestorów), wydawać je bądź inwestować, a nawet płacić innym. W praktyce część agentów „zatrudnia” inne agenty lub freelancerów – np. może automatycznie opłacać źródła danych, kupować usługi (w tym projekty graficzne) za krypto do tworzenia treści albo wynagradzać użytkowników za ich wkład. To zasadnicza różnica względem zwykłego chatbota: agent AI w krypto ma sprawczość ekonomiczną. Może podeprzeć swoje decyzje realnymi środkami – w tokenach i Wei – co otwiera zarówno ekscytujące możliwości, jak i zupełnie nowe ryzyka.

Istotne jest także odróżnienie agentów AI od zwykłych chatbotów. Na pierwszy rzut oka kontakt z agentem może wyglądać jak typowa rozmowa na czacie, ale „pod maską” prawdziwy agent jest autonomiczny i nastawiony na osiąganie celów. Jak ujął to jeden z komentarzy branżowych, to nie są typowe chatboty, do których się przyzwyczailiśmy; to autonomiczne cyfrowe byty, które mogą handlować, tworzyć treści, a nawet zatrudniać inne AI, korzystając z krypto. Innymi słowy, agent AI jest zorientowany na działanie – nie tylko reaguje na pytania, lecz potrafi inicjować złożone sekwencje kroków w świecie krypto. Jeśli otrzyma cel typu „zwiększ portfel do 2 BTC”, wystarczająco zaawansowany agent może samodzielnie dokonywać transakcji, lokować aktywa w protokołach DeFi, reinwestować zyski itd., przy minimalnej dalszej ingerencji człowieka. Ta zdolność samodzielnego działania uzasadnia nazywanie ich „agentami”.

Podsumowując, agent AI w krypto = mózg AI + „ręce” krypto. Mózg AI (uczenie maszynowe, NLP itd.) zapewnia zrozumienie i podejmowanie decyzji, natomiast „ręce” krypto (portfele, smart kontrakty, API giełd) pozwalają realnie oddziaływać na środowisko blockchain. Ta kombinacja napędza wszystkie ekscytujące scenariusze użycia, ale jednocześnie stoi za wieloma wyzwaniami (choćby zaufaniem do AI, która zarządza pieniędzmi). W I kwartale 2025 r. technologia stojąca za agentami dojrzała na tyle, że stały się nie tylko wykonalne, lecz także bardzo pożądane, otwierając drogę do szerokich eksperymentów w całej branży krypto.

Jak działają agenci AI w kontekście krypto?

Od strony technicznej agenci AI w krypto łączą w jedną całość kilka warstw technologii. W dużym uproszczeniu typowy cykl działania agenta obejmuje: (1) interpretację wejścia, (2) analizę danych, (3) podjęcie decyzji oraz (4) wykonanie tej decyzji on-chain. Można to zobrazować na przykładzie agenta tradingowego, wskazując kluczowe komponenty umożliwiające jego działanie:

• Interfejs przetwarzania języka naturalnego (NLP): Wiele agentów zaczyna od przyjęcia komendy lub pytania od człowieka. Dzięki NLP agent jest w stanie Agent potrafi rozumieć polecenia użytkownika zapisane w prostym, potocznym języku. Użytkownik może na przykład powiedzieć: „Monitoruj rynek i kup 0,5 BTC, jeśli cena spadnie poniżej 25 tys. dol.”. Model językowy analizuje tę instrukcję, rozpoznając intencję (kupno Bitcoina) oraz warunek (cena < 25 tys. dol.). Nowoczesne LLM-y zapewniają wysoki poziom zrozumienia, dzięki czemu agent radzi sobie z niuansami poleceń, a gdy czegoś nie jest pewien – potrafi dopytać o szczegóły.

• Pobieranie danych z API i feedów: Gdy agent „wie, co ma zrobić”, zaczyna gromadzić niezbędne dane. W naszym przykładzie handlowy agent sprawdzi bieżącą cenę BTC w wiarygodnym serwisie z danymi rynkowymi. Zwykle jest on zintegrowany z wieloma API (Application Programming Interfaces) – strumieniami cen z giełd, danymi z protokołów DeFi, analityką on-chain, wskaźnikami nastrojów z mediów społecznościowych itd. Bardziej zaawansowane agent y korzystają z technik retrieval-augmented generation (RAG), aby w czasie rzeczywistym dociągać informacje potrzebne do podjęcia decyzji lub udzielenia odpowiedzi. Mogą też sięgać do historycznych baz danych czy wykonywać zapytania w sieci. Dzięki temu agent nie działa „w ciemno” – stale aktualizuje swoją wiedzę (co jest jednym z powodów, dla których w szybko zmieniających się rynkach potrafi bić na głowę statyczne algorytmy).

• Silnik wnioskowania i podejmowania decyzji: Kolejny etap to „mózg” agenta – zazwyczaj kombinacja LLM-a i wyspecjalizowanych modeli (np. do prognozowania, oceny ryzyka, optymalizacji). Mając dane wejściowe, agent analizuje sytuację i wybiera działanie. Wracając do przykładu: logika agenta sprawdza, czy cena spadła poniżej 25 tys. dol. Może to być prosty warunek zdefiniowany przez użytkownika albo rozbudowana strategia wyuczona przez AI (np. analiza wskaźników technicznych). Wiele krypto‑agentów korzysta z uczenia ze wzmocnieniem i innych technik planowania, aby ważyć różne scenariusze. Agent może symulować wyniki: „Co się stanie, jeśli kupię teraz, a co jeśli poczekam?”. Pojawienie się mocnych otwartych modeli, takich jak DeepSeek‑R1, znacząco podniosło możliwości wnioskowania – zaawansowane rozumowanie DeepSeek‑R1 pozwala agentom planować i dostosowywać strategie przy znacznie niższych kosztach niż w przypadku modeli zamkniętych. Pierwszy krypto‑agent oparty na DeepSeek‑R1 wystartował pod koniec 2024 r., pokazując, że otwarte modele AI mogą skutecznie napędzać agentów on-chain, uczących się optymalnych zachowań wyłącznie poprzez reinforcement learning.

• Egzekucja on-chain (smart kontrakty i portfele): Po podjęciu decyzji agent przechodzi do wykonania transakcji w systemach blockchain. Nasz agent tradingowy, widząc spadek ceny BTC do 24 900 dol., składa zlecenie kupna. W jaki sposób? Jeśli jest podłączony do scentralizowanej giełdy, może użyć jej API na koncie użytkownika. Jeśli działa w pełni on-chain, wywoła smart kontrakt zdecentralizowanej giełdy (DEX), aby wymienić stablecoiny na 0,5 BTC. Tu kluczową rolę odgrywa portfel kryptowalutowy agenta – może on już posiadać odpowiednie stablecoiny albo mieć nadane uprzednio uprawnienia do korzystania ze środków użytkownika. Część agentów jest zrealizowana bezpośrednio jako smart kontrakty lub korzysta z całej serii kontraktów, aby wykonywać zlecenia w sposób beztrustowy. Inne działają off-chain (jako usługi w chmurze lub boty), ale gdy mają coś zrobić na blockchainie, podpisują transakcje kluczem prywatnym. We wszystkich wariantach to blockchain stanowi warstwę egzekucji decyzji agenta – czy chodzi o handel, przesuwanie środków, mintowanie NFT, czy wdrażanie kolejnego kontraktu. Przykładowo protokół Virtuals standaryzuje ten model, tokenizując agentów jako tokeny ERC‑20 i nadając im tożsamość on-chain, co ułatwia im interakcję z aplikacjami w ekosystemie Ethereum za pośrednictwem instancji tokena i powiązanych modułów.

• Uczenie się i adaptacja: Ostatnim elementem jest pętla zwrotna, która pozwala wielu agentom ulepszać się z czasem. Może to przyjmować formę jawnego uczenia (aktualizacja modeli na nowych danych) lub pośrednią (korygowanie strategii w oparciu o wyniki). Agent może np. zauważyć, że konkretny pool DeFi wykorzystywany do generowania yieldu przynosił słabsze wyniki i „nauczyć się”, by omijać go w przyszłości. Może też brać pod uwagę feedback użytkownika („ta porada była nietrafiona”) i włączać go do kolejnych decyzji. Kluczowe jest, że krypto‑agenci nie są statycznymi algorytmami; w idealnym scenariuszu ciągle się doskonalą (albo przynajmniej aktualizują) wraz ze zmianą warunków rynkowych. W I kw. 2025 r. pojawiło się wiele eksperymentów w tym obszarze – np. agenci wykorzystujący dane multimodalne (ceny + nastroje z social mediów) do doskonalenia decyzji tradingowych, czy stosujący „Chain-of-Thought” prompting (technikę AI) do bardziej uporządkowanego wnioskowania. Choć nie wszystkie agenty są jeszcze naprawdę samouczące, trend zmierza w stronę rosnącej autonomii – nie tylko w wykonaniu, ale i w samodzielnym budowaniu strategii.

Podsumowując: krypto‑agent AI działa, łącząc analitykę AI z działaniem na blockchainie – rozumie cele, zbiera dane z odpowiednich źródeł, podejmuje decyzję z wykorzystaniem modeli AI, a następnie realizuje ją on-chain poprzez transakcje lub wywołania kontraktów. Tę pętlę można uruchomić w sposób ciągły, z prędkością maszyny. Człowiek wyznacza ogólne parametry i cele, natomiast agent przejmuje na siebie wszystkie bieżące, często sekundowe decyzje. Dla użytkowników to jak zlecenie zadań bardzo sprawnemu (i niezmordowanemu) cyfrowemu asystentowi. Dla ekosystemu krypto oznacza to, że coraz większa część aktywności jest wykonywana przez algorytmy koordynujące się między sobą – co prowadzi do niezwykle ciekawego zjawiska: autonomiczne podmioty gospodarcze zaczynają współdziałać z ludźmi na rynkach i w sieciach.

Zastosowania: jak agenci AI są wykorzystywani w krypto

Jednym z powodów, dla których agenci AI przyciągnęli w I kw. 2025 r. tyle uwagi, jest ogromna rozpiętość potencjalnych zastosowań w całym sektorze krypto. Nie mówimy tu o teoriach – już w pierwszych wdrożeniach widzieliśmy agentów AI realizujących szereg praktycznych (i czasem zupełnie nowych) funkcji. Poniżej przedstawiamy najważniejsze, realne zastosowania krypto‑agentów AI, które wyłoniły się do końca I kwartału, obejmujące DeFi, trading, DAO, NFT oraz gaming.

Przeczytaj też o agentic trading: https://yellow.com/agentic-trading

DeFi: optymalizacja yieldu i zautomatyzowane finanse (DeFAI)

Decentralized finance okazało się idealnym środowiskiem dla agentów AI, prowadząc do powstania tzw. „DeFAI” – przecięcia DeFi z automatyzacją sterowaną sztuczną inteligencją. W złożonym świecie farmingu, pul płynności i protokołów pożyczkowych niezwykle trudno jest pojedynczemu użytkownikowi na bieżąco śledzić, gdzie w danym momencie są najlepsze stopy zwrotu przy akceptowalnym ryzyku. W tę lukę wchodzą agenci AI, zaczynając pełnić rolę autonomicznych zarządzających majątkiem.

Jak opisują eksperci, zaawansowani agenci mogą w sposób ciągły monitorować APY, głębokość płynności i ryzyka protokołów na wielu platformach DeFi, a następnie automatycznie przenosić aktywa tam, gdzie w danym momencie da się uzyskać najlepszy dochód. Przykładowo agent AI zarządzający depozytami w stablecoinach może przerzucać środki między różnymi protokołami pożyczkowymi (Compound, Aave, nowsze platformy itd.), gdy tylko znajdzie wyższą stopę procentową, równolegle oceniając ryzyko smart kontraktów i płynności, aby uniknąć pułapek. Podobnie agent może zapewniać płynność do puli DEX, gdy opłaty transakcyjne są wysokie, i wycofywać ją, gdy wolumen spada, maksymalizując zarobek na fee bez ręcznej ingerencji użytkownika.

Taka bieżąca optymalizacja przypomina 24/7 bota do yield farmingu, ale sterowanego AI, które podejmuje znacznie bardziej wyrafinowane decyzje niż prosty skrypt. Agent uwzględnia szersze spektrum czynników: nie tylko nagłówkowy APR, ale też kondycję platformy, nadchodzące zmiany governance czy nawet nastroje rynkowe (jeśli np. pojawiają się newsy o włamaniu, agent może proaktywnie wycofać środki). Jeden z artykułów na Medium przedstawiał koncepcyjne studium przypadku „futurystycznego funduszu DeFi prowadzonego w całości przez agentów AI”, gdzie wyspecjalizowane agenty odpowiadają za skanowanie rynku, trading, zarządzanie ryzykiem i compliance. W takim układzie agent Risk Manager monitoruje pozycje użytkownika i przy nagłym skoku zmienności powyżej określonego progu automatycznie wymusza hedging lub redukcję ekspozycji – szybciej i bardziej konsekwentnie niż zrobiłby to człowiek. Równolegle agent Market-Scanning odczytuje feedy cenowe i social media w poszukiwaniu arbitrażu lub nowych trendów, a agent Trader realizuje na tej podstawie tysiące mikrozleceń.

Choć w pełni autonomiczny fundusz to na razie ilustracja, jego elementy już działają. Do I kw. 2025 r. na rynku pojawiły się aplikacje, w których użytkownik deponuje aktywa, a strategię przejmuje agent AI. Część DApps z obszaru zarządzania aktywami zaczęła oferować „skarbce zarządzane przez AI”, obiecujące dynamiczną alokację kapitału. Określenie „yield agent” zaczęło funkcjonować jako nazwa agentów odpowiedzialnych za agregację yieldu. Główna korzyść to efektywność i czujność: ludzcy farmerzy DeFi śpią i mogą przegapić nagłe okazje lub sygnały ostrzegawcze, podczas gdy agent AI działa non stop i reaguje w milisekundach.

Oczywiście powierzenie pieniędzy AI rodzi kwestie zaufania, do których wrócimy później. Niemniej skala adopcji była wyraźna – część projektów DeFi raportowała znaczące poziomy TVL (Total Value Locked) przypisane do strategii napędzanych przez AI. Inwestorzy postrzegają wieloagentowe workflow w DeFi jako duży krok naprzód, orchestrating …wyspecjalizowane agenty (jeden szuka najlepszych stawek, inny odpowiada za rebalancing, kolejny obsługuje ubezpieczenia przez Nexus Mutual itd.) mogą radykalnie poprawić wyniki strategii dochodowych i zarządzanie ryzykiem. To rozwinięcie koncepcji „money legos” w DeFi – z tym że dziś poszczególne klocki spina „klej” w postaci AI.

W skrócie, agenci AI w DeFi mają automatycznie maksymalizować zwroty i kontrolować ryzyko, dając nawet mniej zaawansowanym użytkownikom dostęp do złożonych strategii. To bezpośrednia ewolucja robo-doradców i automatycznych zarządzających portfelem znanych z tradycyjnych finansów, dostosowana do zdecentralizowanego, błyskawicznie zmieniającego się świata krypto.

Trading i inwestycje: autonomiczni traderzy i analitycy

Jeśli jest obszar, w którym królują szybkość i analiza danych, to jest nim trading – i tutaj agenci AI zdążyli już sporo namieszać. Rynki krypto działają 24/7 na całym świecie, a decyzje podejmowane w ułamku sekundy potrafią przełożyć się na ogromne różnice w wyniku. Agenci tradingowi AI powstali właśnie po to, by to wykorzystać – działają jako niezmordowani traderzy i analitycy rynkowi, realizujący strategie bez przerwy, przez całą dobę.

Jednym z najgłośniejszych przykładów w I kwartale był AIXBT – agent AI, który de facto stał się krypto‑influencerem tradingowym. Według doniesień AIXBT skanuje opinie ponad 400 czołowych krypto‑influencerów oraz trendy on-chain, a następnie publikuje syntetyczne analizy rynku w czasie rzeczywistym na X. Popularność tych kuratorowanych insightów była tak duża, że agent zbudował ogromną społeczność (niektóre dane wskazywały, że na początku 2025 r. miał ok. 3% całego „mindshare’u” Crypto Twittera) i doprowadził do wyceny swojego tokena powyżej $500 million. W praktyce AIXBT zamienił arbitraż informacyjny w biznes: dzięki temu, że szybciej i szerzej przetwarzał nastroje rynkowe niż jakikolwiek człowiek, dostarczał wartościowe rekomendacje i komentarze – a inwestorzy wycenili „osąd” tego agenta realnym kapitałem poprzez token.

Poza mediami społecznościowymi wiele agentów AI angażuje się bezpośrednio w trading algorytmiczny na giełdach. Mówimy tu zarówno o prostszych botach wzbogaconych modelami predykcyjnymi, jak i bardzo zaawansowanych systemach. Autonomous Trader AI może wciągać w czasie rzeczywistym dane rynkowe (ceny, księgi zleceń, newsy) i składać zlecenia z dokładnością do ułamka sekundy​. W odróżnieniu od sztywnego algorytmu HFT, trader napędzany AI potrafi dynamicznie zmieniać strategię po wykryciu zmiany reżimu rynkowego – jeśli rynek z konsolidacji przechodzi w silny trend, algorytm może porzucić mean reversion i przełączyć się na trend‑following. Taką adaptacyjność pokazały m.in. agenci wykorzystujący arbitraż zmienności w trakcie publikacji ważnych informacji: interpretowali nagłówki (wykorzystując NLP), prognozowali wpływ na rynek i w ciągu chwil dostosowywali pozycje.

Agenci AI zaczęli też pełnić funkcję osobistych asystentów tradingowych. Użytkownik może zadać zadanie typu: „Monitoruj Ethereum i jeśli zacznie gwałtownie spadać, sprzedaj część mojej pozycji, w przeciwnym razie dokupuj stopniowo na spadkach”. Agent zajmuje się egzekucją. Trader nie musi więc non stop patrzeć w wykresy. Część platform krypto wbudowała „studia botów AI”, w których użytkownicy konfigurowali własnego agenta zwykłym językiem, a ten handlował za pomocą kluczy API. Połączenie GPT‑4 (i następców) z API tradingowymi otworzyło drogę do nowej fali „DIY AI traderów” – bez potrzeby programowania.

Co istotne, także w tradingu pojawiły się architektury multi‑agentowe. Jak wcześniej opisano, cały ekosystem może składać się z agenta‑Market‑Scannera, osobnego Trade Executora i agenta‑Risk Manager​. Dzięki podziałowi ról każdy agent się specjalizuje, a następnie wymienia dane i komendy z pozostałymi. Przykładowo: jeden agent monitoruje wyłącznie sentyment na Twitterze oraz ruchy dużych portfeli (tzw. whale alerts) i sygnalizuje innemu, gdy dzieje się coś istotnego, np. „duży napływ środków na giełdę, możliwa fala sprzedaży”. Agent tradingowy odbiera taki sygnał i może z wyprzedzeniem ograniczyć ekspozycję. Całość odbywa się bez udziału człowieka, tworząc autonomiczny stos tradingowy działający non stop.

W realnych wdrożeniach w I kwartale pojawiły się m.in. agenci arbitrażowi wykorzystujący różnice cen pomiędzy DEX‑ami, agenci zarządzający płynnością w roli market makerów oraz agenci tradingowi na derywatach, którzy prowadzili pozycje na perpetualach z wykorzystaniem hedgingu sterowanego AI. Kilka funduszy krypto deklarowało nawet, że powierzyło agentom AI zarządzanie całymi portfelami – ludzie definiowali jedynie strategię wysokiego poziomu i limity ryzyka, a szczegółowe transakcje wybierała AI. Wyniki były zróżnicowane, ale anegdotyczne dane wskazywały, że w I kwartale część takich agentów biła przeciętne portfele ludzkich traderów – głównie dzięki natychmiastowej, pozbawionej emocji reakcji na ruchy rynku.

Podsumowując, zastosowanie AI w tradingu opiera się na szybkości, adaptacyjności i szerokości analizy. Agenci działają jako stale obecni, pozbawieni emocji traderzy, którzy potrafią w czasie rzeczywistym przesiać ocean danych (ceny, newsy, social media, dane on-chain) i zrealizować spójny plan. Na zmiennych rynkach krypto w I kwartale 2025 r. okazało się to dla wielu uczestników kluczowe – zarówno dla tych, którzy szukają przewagi, jak i dla tych, którym zależy po prostu na spokoju, że „ktoś” (choć nie człowiek) czuwa nad ich pozycjami.

DAOs i on-chain governance: agenci AI jako decydenci

Decentralized Autonomous Organizations (DAO) to w istocie mechanizmy wspólnotowego zarządzania na blockchainie – odpowiadają za środki i protokoły poprzez głosowania społeczności. Co ciekawe, agenci AI zaczęli brać udział w DAO, a w niektórych wręcz nimi kierować. To już autonomia na poziomie organizacyjnym: czy agent AI może działać jako członek‑decydent lub wręcz rdzeń DAO, podejmujący decyzje w interesie społeczności?

Jednym z nagłośnionych przykładów jest ai16z, wspomniany wcześniej. Projekt jest opisywany jako pierwsze DAO zarządzane przez autonomicznego agenta AI. W praktyce ai16z wykorzystuje personę AI wzorowaną na Marcu Andreessenie, która podejmuje decyzje inwestycyjne w modelu zbliżonym do funduszu VC. Posiadacze tokena de facto obstawiają, że AI trafnie alokuje kapitał. Agent korzysta z wieloagentowego frameworka symulacyjnego Eliza, aby działać na różnych platformach i utrzymywać spójną „osobowość”. Ma też formalne uprawnienia governance – propozycje AI są wdrażane, jeśli zaakceptują je posiadacze tokena. To odwraca klasyczny schemat DAO: zamiast ludzi proponujących i głosujących, a botów jedynie wykonujących decyzje, tutaj AI składa propozycje, a ludzie je zatwierdzają lub odrzucają. Sukces tokena ai16z (wycena sięgająca $2B market cap i atrakcyjne APY ze stakingu) pokazuje, że wielu inwestorów uznało ten model za obiecujący – powierzyli prowadzenie DAO inwestycyjnego AI, zakładając, że będzie działać w oparciu o dane i pozbawione typowych ludzkich uprzedzeń.

Poza w pełni „AI‑sterowanymi” organizacjami, agenci służą też jako analitycy lub delegaci w bardziej tradycyjnych DAO. W części z nich liczba propozycji, postów na forum i dyskusji off‑chain jest tak duża, że pojedynczy członek społeczności nie jest w stanie tego ogarnąć. Agenci AI są więc wykorzystywani do streszczania propozycji governance, oceny potencjalnych skutków oraz automatycznego głosowania według z góry ustalonych kryteriów. Przykład: skarbnik DAO protokołu DeFi może skorzystać z agenta, który przegląda wszystkie wnioski o finansowanie, filtruje te spełniające wymagania zwrotu i profilu ryzyka, a następnie oddaje głos „za” lub „przeciw” zgodnie z analizą. Taki agent działa jako pełnomocnik głosującego – czy to pojedynczej osoby, czy grupy, która powierzyła mu swoje głosy. W I kwartale 2025 r. testowano pierwsze „pool‑e delegacji AI”, w których mniejsi posiadacze tokenów łączyli swoje uprawnienia, pozwalając agentowi głosować w ich imieniu. Agent miał podejmować decyzje tak, by maksymalizować korzyści całej puli, po analizie argumentów i danych on-chain.

Kolejny ciekawy przypadek to AI‑skarbnicy. DAO często kontrolują znaczące skarbce, które trzeba aktywnie zarządzać – inwestować w strategie dochodowe, dywersyfikować aktywa, planować budżety. Agenci AI mogą pełnić funkcję zarządzających skarbcem, decydując o alokacji środków w ramach wytycznych społeczności. DAO może ustalić: „utrzymuj X miesięcy runwayu w stablecoinach, Y% przeznacz na niskoryzykowne yieldy, Z% na bardziej agresywne strategie wzrostowe”, a agent AI wdraża tę politykę i koryguje ją wraz ze zmianami rynkowymi. To rozwiązanie bliskie DeFi, ale osadzone w ramach mandatu danej społeczności.

Zaletą AI w governance jest ponownie efektywność i zdolność przetwarzania danych. Agent AI nie męczy się po lekturze 50 postów na forum na temat jednej propozycji – streści je w kilka sekund i wyłuska kluczowe punkty. Potrafi rozpoznać wzorce („ta propozycja przypomina tę z poprzedniego kwartału, która została odrzucona; prawdopodobne obawy to X, Y, Z”). W teorii może też być bardziej obiektywny – jeśli zostanie zaprogramowany tak, by maksymalizować długoterminowe wskaźniki DAO, a nie interes poszczególnych frakcji.

Oddanie realnej władzy AI w ramach DAO budzi jednak kontrowersje. Trwa dyskusja: kod jest prawem, ale czy kod naprawdę rozumie społeczne i długoterminowe konsekwencje decyzji? Na koniec I kwartału 2025 r. dominowało podejście ostrożne: agenci AI głównie doradzali lub wykonywali jasno określone zadania, zamiast samodzielnie sterować DAO (z wyjątkiem odważnych eksperymentów w rodzaju ai16z). Trend jest jednak wyraźny: w miarę jak agenci sprawdzają się w wąskich rolach, społeczności zaczynają rozważać powierzenie im coraz większej odpowiedzialności. To…Możliwe, że pod koniec 2025 r. zobaczymy w DAO propozycje tworzone już bezpośrednio przez agentów AI – i faktycznie przyjmowane, bo społeczność uzna ich dotychczasowe decyzje za wiarygodne i zyskowne.

Podsumowując, agenci AI w DAO zaczynają funkcjonować jak inteligentni uczestnicy rynku – od analityków wniosków i pełnomocników głosujących, po w pełni autonomicznych liderów w eksperymentalnych organizacjach. Poszerza to rozumienie słowa „autonomous” w Decentralized Autonomous Organization: nie chodzi już tylko o automatyczne wykonanie decyzji, ale potencjalnie także o ich samodzielne podejmowanie.

NFT i treści kreatywne: agenci AI jako twórcy i kuratorzy

Boom na NFT w poprzednich latach dotyczył głównie cyfrowej sztuki i kolekcjonerskich obrazków, ale agenci AI dodają do tego zupełnie nową warstwę: dynamiczne tworzenie i obsługę treści. W I kwartale 2025 r. pojawiły się pierwsze przypadki wykorzystania agentów AI w ekosystemie NFT i creator economy – zarówno do generowania nowych treści, jak i zarządzania istniejącymi kolekcjami oraz społecznościami.

Najprostszą aplikacją jest sztuka i kolekcjonalia tworzone przez AI. Platformy testujące „generatywnych agentów NFT” pozwalają algorytmom nieprzerwanie tworzyć nowe prace lub muzykę, zgodnie z określonym zestawem parametrów, a nawet reagować na rynkowe trendy. Przykładowo agent AI może śledzić, jakie style i motywy najlepiej się sprzedają, a następnie generować nowe dzieła, wybijać je on-chain i wystawiać na sprzedaż – na bieżąco dostosowując estetykę do preferencji odbiorców. W praktyce taki agent staje się autonomicznym artystą.

Niektórzy kolekcjonerzy NFT konfigurują agentów, by komponowali muzyczne NFT albo projektowali karty kolekcjonerskie. Taki agent może automatycznie wystawiać je na rynkach, zarządzać cenami (obniżać, jeśli nie ma popytu, podnosić przy dużym zainteresowaniu) oraz przekazywać wpływy do własnego portfela bądź do właściciela. Sama generatywna sztuka AI nie jest niczym nowym, ale spięcie jej z on-chainowym mintem i sprzedażą tworzy kompletny łańcuch wartości, w którym AI nie tylko tworzy, lecz także samodzielnie komercjalizuje swoje prace.

Druga sfera zastosowań to obsługa społeczności wokół projektów NFT. Popularne kolekcje utrzymują społeczności na Discordzie czy Telegramie, które wymagają moderacji, odpowiadania na pytania i stałego angażowania użytkowników. Chatboty oparte na AI zaczęto wykorzystywać jako całodobowych przewodników – odpowiadających na pytania posiadaczy („Kiedy kolejny airdrop dla holderów?”, „Jak stakingować NFT?”), tłumaczących mechanikę projektu czy rozwijających lore (wiele projektów NFT buduje fikcyjne uniwersa, a agenci AI mogą odgrywać postaci, uatrakcyjniając narrację). Artykuł o AI Agents zwraca uwagę, że takie rozwiązania mogą pełnić rolę edukacyjną, upraszczając żargon kryptowalutowy dla nowych uczestników rynku – co naturalnie przenosi się także na społeczności NFT, gdzie początkujący często potrzebują pomocy w zrozumieniu projektu. Automatyzacja tych interakcji pozwala utrzymać wysoki poziom zaangażowania bez konieczności stałej obecności ludzkich moderatorów, szczególnie przy globalnej bazie użytkowników.

Kolejny obszar przecięcia AI i NFT to wirtualni influencerzy oraz osobowości generowane przez AI. Wspomniany już profil AIXBT na Twitterze można traktować jako swoisty „NFT w ruchu” – nie w formie statycznego obrazka, lecz cyfrowej persony z własną społecznością i tokenizowaną wartością. Podobnie projekt Luna na platformie Virtuals prezentuje agenta AI pełniącego rolę wokalistki AI i osobowości social media. Misją Luny jest zbudowanie 100 tys. obserwujących, a projekt przewiduje, że dysponuje ona własnym treasury, z którego zleca prawdziwym artystom graffiti i „wynajmuje” inne agenty AI do produkcji treści.

W tym miejscu zaciera się granica między NFT (jako unikalną postacią cyfrową) a agentem AI (jako autonomicznym podmiotem). Luna funkcjonuje jak postać z NFT, która „ożyła” – podejmuje decyzje, by zwiększać swoją rozpoznawalność i wartość powiązanych tokenów. Można sobie łatwo wyobrazić kolejne takie byty: agentów AI reprezentujących bohaterów gier, wirtualne idole czy maskotki marek, które wchodzą w interakcje z fanami i samodzielnie realizują kampanie marketingowe. Mogą one np. wypuszczać limitowane NFT ze swoim wizerunkiem dla społeczności. Koncepcja autonomicznych wirtualnych influencerów wprost wyrasta z połączenia trendów NFT i AI.

Luna AI i jej możliwości

Z perspektywy kolekcjonerów i twórców NFT, agenci AI są także użyteczni jako narzędzia do zarządzania portfelem i wyszukiwania okazji. Mogą obsługiwać całą kolekcję: monitorować wyceny rynkowe, wyszukiwać potencjalnych kupujących lub możliwości wymiany, sygnalizować nowe, trendujące dropy dopasowane do preferencji użytkownika, a nawet licytować w aukcjach w ramach ustalonych limitów. Przy nadmiarze platform NFT, posiadanie agenta, który filtruje „szum” i wskazuje warte uwagi projekty, staje się realną przewagą. Już w I kwartale 2025 r. pojawiły się usługi oferujące AI‑„doradców”, wskazujących kolekcje z nietypową aktywnością on‑chain (np. nagłe zakupy przez „wielorybów”, co bywa zapowiedzią wzrostu cen).

Konkretny przykład: gra Kuroro Wilds (wspomniana w Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming) wykorzystała agenta AI w ramach kampanii „play‑to‑airdrop”. W tym RPG agent (lub system oparty na AI) monitorował wykonywanie zadań fabularnych i aktywności społecznościowych przez graczy, a następnie nagradzał ich punktami wymienialnymi na nadchodzące tokeny KURO. De facto był to mechanizm dystrybucji sterowany sztuczną inteligencją – algorytmicznie weryfikujący prawdziwe zaangażowanie użytkowników i przydzielający nagrody w skali, której ręczne zarządzanie byłoby niewykonalne. System dynamicznie reagował na aktywność graczy, czyniąc airdrop bardziej angażującym i sprawiedliwym. W szerszym ujęciu każdy projekt NFT czy gamingowy może wdrożyć podobnych agentów do zarządzania programami nagród, airdropami czy gospodarką wewnątrz gry w czasie rzeczywistym.

W skrócie, agenci AI w świecie NFT i kreatywnego krypto pełnią rolę twórców, kuratorów i menedżerów. Generują treści (sztukę, muzykę, opowieści), obsługują społeczności jako dostępni non stop „reprezentanci” projektów oraz optymalizują kolekcjonowanie i dystrybucję cyfrowych aktywów. Tchną tym samym nowe życie w NFT – przestają to być statyczne pliki, a stają się raczej „żyjącymi” bytami i usługami, co dobrze wpisuje się w ewoluującą wizję metawersum.

Gaming i metawersum: autonomiczni uczestnicy gier

Gry blockchainowe i platformy metawersowe również zaczęły implementować agentów AI, by budować bardziej dynamiczne, interaktywne światy. Gry to z natury złożone systemy reguł – idealne środowisko, w którym AI może szukać optymalnych strategii lub symulować inteligentne postacie. Do I kwartału 2025 r. obserwowaliśmy pierwsze przypadki wykorzystywania agentów jako graczy oraz NPC (non‑player characters) w grach krypto.

Po stronie „graczy” agenci AI mogą brać udział w rozgrywkach typu play‑to‑earn (P2E) i zarabiać nagrody w imieniu użytkowników. Brzmi to jak klasyczne botowanie (i rzeczywiście balans jest tu delikatny), ale część gier dopuszcza, a nawet wspiera określone formy automatyzacji. W wirtualnym świecie, w którym powtarzalne zadania generują tokeny, użytkownik może uruchomić agenta, który będzie je wykonywał 24/7. Różnica wobec prostych makr polega na tym, że agent potrafi uczyć się mechaniki gry i optymalizować styl rozgrywki – a czasem odkrywać nowe strategie czy możliwości arbitrażu w gospodarce gry. Zdarzały się przypadki, w których agenci prowadzili wiele kont jednocześnie, „farmiąc” tokeny zbywalne na giełdach, pełniąc funkcję w pełni autonomicznych „stypendiów” (nawiązując do modelu znanego z Axie Infinity). Twórcy gier podchodzą jednak do tej kwestii ostrożnie, bo niekontrolowane wykorzystanie agentów może zrujnować balans. Dlatego najbardziej perspektywiczne są modele, w których agenci są integralnie wkomponowani w projekt gry.

Przykładowo wspomniane Kuroro Wilds wykorzystało agenta AI nie tylko w systemie nagród, ale może stanowić zapowiedź szerszego użycia inteligentnych postaci. W opisie gry podkreśla się głęboką fabułę i system questów – łatwo wyobrazić sobie potwory czy bohaterów niezależnych sterowanych przez AI, które adaptują się do stylu gry użytkownika. Nawet jeśli Kuroro nie wdrożyło jeszcze pełnego takiego modelu, inne projekty zapowiadały eksperymenty z NPC zasilanymi AI. Taki NPC mógłby dostosowywać poziom trudności lub dialogi do zachowań gracza. Ponieważ gry blockchainowe operują na trwałych aktywach (np. tokenach czy NFT dropowanych przez NPC), wykorzystanie AI do regulowania podaży nagród w reakcji na popyt mogłoby pomóc w stabilizacji gospodarki gry.

Osobną kategorią są platformy metawersowe – współdzielone światy wirtualne, w których kluczową rolę odgrywają NFT. Agenci AI pełnią tam funkcję wirtualnych asystentów czy „gospodarzy” przestrzeni. Wejście do cyfrowej galerii może wiązać się z powitaniem przez agenta, który opowie o eksponowanych pracach (czerpiąc dane z IPFS lub historii on‑chain danego NFT), a nawet przeprowadzi użytkownika przez proces zakupu, tłumacząc interakcję ze smart kontraktem. De facto są to „lokalsi” metawersum, którzy nadają mu życie. Bez nich większość takich przestrzeni sprawia wrażenie pustych, jeśli akurat nie ma w nich innych ludzi – agenci wypełniają tę lukę, będąc obecni przez całą dobę.

Gry pokroju Axie Infinity już wcześniej miały do czynienia z automatyzacją, ale agenci z 2025 r. są znacznie bardziej zaawansowani – potrafią realnie strategizować w rozgrywkach konkurencyjnych. W społeczności pojawiły się koncepcje trenowania agentów metodami uczenia ze wzmocnieniem, by osiągali mistrzowski poziom w grach on‑chain, co w przyszłości może doprowadzić do rozgrywek AI‑vs‑AI na blockchainie (nowej formy „e‑sportu” z tokenami w puli nagród, trochę jak turnieje szachowe AI, ale w wersji krypto). Pierwsze eksperymenty obejmowały trenowanie agentów do gier karcianych na blockchainie, gdzie sztuczna inteligencja uczyła się nie tylko zasad, ale także dynamiki rynkowej powiązanych z grą aktywów.wyszukiwanie nowych kombinacji kart, których nie odkryli jeszcze ludzie. Tego typu eksploracja potrafi wzbogacić metagę oraz pomóc deweloperom zidentyfikować zbyt mocne zasoby.

Podsumowując, w grach AI‑agenci pełnią podwójną rolę – asystentów i przeciwników. Mogą automatyzować żmudne czynności (farmienie tokenów, powtarzalne questy), ale też stać się integralną częścią rozgrywki (inteligentne NPC, dynamiczne eventy). Docelowa wizja to produkcje, które w dużej mierze działają autonomicznie, z generowaną przez AI zawartością i postaciami. Doskonale wpisuje się to w zdecentralizowaną filozofię Web3 – wyobraźmy sobie świat gry, który ewoluuje dalej, nawet gdy pierwotny zespół twórców się wycofa, bo to AI‑agenci utrzymują go przy życiu i dbają o to, by pozostał ciekawy.

To wciąż wczesny etap, ale I kwartał 2025 r. pokazał przedsmak tego, jak AI‑agenci mogą przekształcić Web3‑gaming w bardziej autonomiczną, immersyjną przestrzeń, w której nie wszystkie napotkane postaci są ludźmi, a mimo to są angażujące i tworzą realną wartość dla ekosystemu.

Kluczowe platformy, projekty i tokeny AI‑agentów, które nadają ton rynkowi

Wraz z eksplozją trendu AI‑agentów wykrystalizowało się kilka platform i projektów, które stały się kręgosłupem tego nowego ekosystemu – od infrastruktury po emisję popularnych tokenów, do których ustawiają się kolejki inwestorów. Poniżej przegląd głównych graczy i tokenów, które kształtowały segment AI‑agentów w I kw. 2025 r.:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): Często wskazywany jako punkt zapalny dla boomu na AI‑agentów. Virtuals to uruchomiona w 2021 r. zdecentralizowana platforma, która ułatwia tworzenie, wdrażanie i monetyzację AI‑agentów on‑chain. Rdzeniem rozwiązania jest framework GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities), pozwalający budować agentów przy minimalnej ilości kodu, z wykorzystaniem modułowych komponentów. Użytkownik definiuje misję agenta, podpina odpowiednie modele AI (językowe, wizji itp.), określa uprawnienia i budżet, a następnie mintuje go jako token ERC‑20 w sieci Virtuals. Każdy taki token reprezentuje udział / instancję danego agenta. Ta koncepcja tokenizowanych AI‑agentów jest kluczowa – oznacza, że agenci mogą mieć właścicieli, być przedmiotem obrotu i funkcjonować w ramach własnych mikro‑gospodarek. Jeżeli dany agent zyskuje popularność lub generuje zyski, rośnie popyt na jego token, co przekłada się na korzyści dla posiadaczy. Virtuals wprowadziło też model współwłasności, w którym wielu deweloperów może współtworzyć jednego agenta i dzielić się przychodami zgodnie z regułami zapisanymi on‑chain.

Pod koniec 2024 r. i na początku 2025 r. Virtuals odnotowało gwałtowny wzrost. Natwny token VIRTUAL wzrósł o ok. 850%, osiągając ATH w styczniu, i handlowany był w okolicach 1,22 USD przy kapitalizacji blisko $800M w momencie przygotowywania materiału. To uczyniło go drugim co do wielkości tokenem powiązanym z AI‑agentami pod względem kapitalizacji. Wzrost napędzały istotne kamienie milowe w ekosystemie: wdrożenie funkcji współwłasności na łańcuchu Base od Coinbase oraz viralowa popularność kilku agentów zbudowanych na Virtuals, zwłaszcza w rozrywce (m.in. wspomniana wcześniej wokalistka Luna). Dodatkowo Virtuals pełni rolę launchpadu AI – projekty takie jak CLANKER, VVAIFU czy MAX wykorzystywały Virtuals do startu swoich agentów, generując łącznie ponad $60 million przychodów protokołu. W uproszczeniu: Virtuals wobec AI‑agentów pełni podobną rolę, jaką Ethereum pełniło wobec ICO – to główna platforma, na której koncentruje się innowacja, co jednocześnie buduje wartość tokena i całej sieci.

• ai16z (AI16Z token): Projekt, który przykuł uwagę zarówno żartobliwym nawiązaniem do znanej legendy VC, jak i pionierskim modelem DAO zarządzanego przez AI. Startując pod koniec 2024 r., ai16z wprowadził na rynek AI‑agenta (ochrzczonego „Marc”, na cześć Andreessena), pełniącego rolę operacyjnej głowy zdecentralizowanego funduszu venture. Agent korzysta z frameworka Eliza multi‑agent, aby koordynować decyzje w różnych środowiskach, utrzymując spójną strategię. Token AI16Z ma charakter zarówno governance, jak i użytkowy – posiadacze głosują nad propozycjami, a token służy także do rozliczeń wewnątrz ekosystemu. Projekt przyjął też ciekawą konstrukcję podażową: stała podaż 1,1 mld tokenów oraz atrakcyjne stopy zwrotu ze stakingu (~31,4% APR) poprzez pulę ai16zPOOL, co miało stymulować uczestnictwo.

W styczniu 2025 r. kapitalizacja rynkowa ai16z sięgnęła 2 mld USD, odzwierciedlając ogromne zainteresowanie. Rynek pokazał gotowość do zainwestowania w koncepcję funduszu zarządzanego przez AI – w praktyce powierzenia algorytmowi selekcji, a potencjalnie także egzekucji inwestycji w startupy czy strategii tradingowych. Sukces ai16z podkreślił również multichainowy wymiar AI‑agentów: projekt działa na Solanie, co pokazuje, że ruch nie ogranicza się do Ethereum ani jednego łańcucha. Wysoka przepustowość Solany ułatwia agentowi ai16z realizację szybkich serii transakcji. W efekcie ai16z stał się dowodem, że autonomiczne organizacje – w których AI pełni de facto funkcję CEO – mogą istnieć, a społeczność kryptowalut jest gotowa nadać im znaczną wycenę.

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): Nie wszyscy kluczowi gracze pojawili się dopiero w 2025 r. Fetch.ai (FET) działa od kilku lat, budując framework i sieć dla AI‑agentów. W 2025 r. Fetch.ai połączyło siły z SingularityNET i Ocean Protocol, tworząc tzw. Artificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance). Celem było skumulowanie przewag: SingularityNET wnosi kompetencje w obszarze zdecentralizowanych rynków AI i badań nad AGI, Fetch.ai – technologię agentową i narzędzia (jak platforma bazująca na agentach DeltaV), a Ocean – infrastrukturę danych i marketplace’y dla zbiorów treningowych AI. Wspólnie sojusz pozycjonuje się na czele zdecentralizowanego rozwoju AI. W kontekście agentów krypto, zwłaszcza Fetch.ai dostarcza bazową technologię, która pozwala agentom być coraz inteligentniejszymi i interoperacyjnymi między różnymi sieciami.

Token FET został wskazany jako największy pod względem kapitalizacji token AI‑agenta w analizowanym okresie, co sugeruje, że w I kw. 2025 r. przegonił nawet Virtuals pod względem wyceny. (FET i powiązany z SingularityNET token AGIX zaliczyły silne rajdy, korzystając ogólnie z narracji AI). Ambicją sojuszu jest długoterminowy wyścig o AGI (Artificial General Intelligence) w modelu zdecentralizowanym, jednak już dziś ich platformy znajdują praktyczne zastosowania – od optymalizacji logistyki po predykcyjne oracle w DeFi. Produkt Predictoor od Ocean, który w pół roku przetworzył $800M wolumenu na rynku danych, ilustruje skalę działania tych infrastruktur, dostarczających paliwo informacyjne dla AI‑agentów. W skrócie: ASI Alliance i token FET reprezentują bardziej infrastrukturalno‑badawcze oblicze AI‑agentów w krypto – mniej efektowne marketingowo, ale oferujące zaawansowaną technologię i potencjalnie najwyższej klasy modele AI, na których inni mogą budować.

• OriginTrail (TRAC): Na pierwszy rzut oka OriginTrail to projekt z obszaru łańcuchów dostaw i danych Web3, a nie AI‑agentów. Dlaczego więc pojawia się wśród „tokenów AI‑agentów, na które warto zwrócić uwagę”? Ponieważ wysokiej jakości dane są paliwem dla dobrej AI. Zdecentralizowany graf wiedzy OriginTrail i platforma zweryfikowanych danych mogą stanowić kręgosłup dla AI‑agentów, które potrzebują wiarygodnych informacji. Przykład: agent AI wspierający optymalizację łańcucha dostaw w korporacji może pobierać uwierzytelnione dane z OriginTrail, by podejmować decyzje. Partnerstwa OriginTrail z dużymi graczami (Oracle, BSI itd.) sugerują, że dane z tej sieci mogą zasilać automatyzację napędzaną AI w sektorze enterprise. Token TRAC służy do stakingu, wynagradzania dostawców danych i zapewniania integralności informacji w sieci. W miarę jak AI‑agenci przejmują zadania związane z weryfikacją pochodzenia towarów czy automatyzacją logistyki – obszary, w których połączenie AI + blockchain ma szczególnie dużą wartość – projekty takie jak OriginTrail stają się „niezbędną infrastrukturą”. W I kw. 2025 r. rola TRAC była coraz szerzej dostrzegana – kapitalizacja nie dorównywała najbardziej rozgrzanym platformom agentowym, ale rynek postrzegał token jako solidną, długoterminową pozycję. Przy maksymalnej podaży 500 mln i tokenomice nastawionej na realne wykorzystanie w sieci TRAC jest kandydatem do wzrostów, jeśli AI‑agenci wejdą szerzej w korporacyjne przypadki użycia wymagające przeszukiwalnych, wiarygodnych danych – zgodnie z wizją projektu, który chce być „Googlem Web3”, intensywnie wykorzystywanym przez AI‑agentów do zapytań do grafu wiedzy.

• Inni warci wzmianki: Na rynku pojawia się szereg kolejnych nazw. ChainGPT uruchomił AI‑agentów skoncentrowanych na analizie on‑chain, ale też na treściach rozrywkowych – zgodnie z wpisem na LinkedIn, wypuścił drugiego agenta do analityki rynkowej, który równocześnie pełni rolę web3‑„komika”, mającego boost engagement​. BULLY jest z kolei przykładem „AI Agent meme coin” – projektu łączącego narrację AI z meme culture w ekosystemie Virtuals. Choć technologicznie często nie wnoszą przełomowych rozwiązań, takie „meme‑agenty” przyciągają społeczność i płynność w bardzo krótkim czasie, kosztem wysokiego ryzyka. Równolegle funkcjonuje szersza grupa projektów krypto zorientowanych na AI (jak Cortex, Numerai), które nie są klasycznymi agentami, ale pozostają blisko spokrewnione z tym segmentem. Co istotne, nawet duże, mainstreamowe protokoły zaczęły dodawać warstwę AI – pod koniec I kw. pojawiły się sygnały, że choćby Uniswap rozważa wprowadzenie asystentów interfejsu wykorzystujących AI, co pokazuje, jak…Duzi gracze mogą wdrażać technologię agentów AI, nie uruchamiając własnych tokenów.

Kluczowe trendy i technologie napędzające rozwój agentów AI

Kilka trendów i przełomów technologicznych, które zbiegły się pod koniec 2024 r. i w I kwartale 2025 r., znacząco przyspieszyło rozwój agentów AI w krypto. Zrozumienie ich pozwala lepiej uchwycić, dlaczego to dzieje się właśnie teraz i dokąd zmierza rynek.

„Moment iPhone’a” dla AI: zaawansowane modele i przełom open source

Agenci AI skorzystali przede wszystkim na gwałtownym wzroście możliwości modeli sztucznej inteligencji. Wielu ekspertów określa końcówkę 2024 r. i początek 2025 r. jako „moment iPhone’a” dla AI – etap, w którym technologia stała się na tyle przyjazna i potężna, że umożliwia masową adopcję. Kluczowe były dwa elementy:

• Modele językowe (LLM) wskoczyły na nowy poziom: Po tym, jak OpenAI z GPT‑4 (w niektórych kręgach określanym jako „o1”) wyznaczył bardzo wysoki standard, społeczność open source odpowiedziała modelami takimi jak Llama 2, a następnie DeepSeek‑R1. Ten ostatni, opracowany przez chiński startup DeepSeek, osiąga wydajność porównywalną z czołowymi amerykańskimi modelami, przy kosztach uruchomienia stanowiących ułamek ich kosztów. W styczniu 2025 r. DeepSeek‑R1 udostępniono komercyjnie, a jego użycie wyceniano na 20–50 razy taniej niż w przypadku porównywalnego modelu OpenAI. To zmiana reguł gry: nagle wdrożenie zaawansowanego agenta AI stało się ekonomicznie osiągalne dla znacznie szerszej grupy projektów krypto (które zwykle nie mają budżetów pozwalających na wywoływanie drogich API w ogromnej skali). Analiza Switchere dotycząca DeepSeek wskazywała, że adopcja R1 może być kluczowa dla platform agentów AI, by ściąć koszty i skupić się na realnej użyteczności, a nie na marketingu (How DeepSeek May Affect AI Agent Tokens). Rzeczywiście, projekty szybko zaczęły integrować R1 lub podobne modele; pierwsza fala agentów AI opartych o customowe modele DeepSeek zadebiutowała jako dowód, że wysoka wydajność może iść w parze z bardzo niskim kosztem (First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model).

Szersza konsekwencja jest taka, że AI przestała być wąskim gardłem – jakość rozumowania, zrozumienia języka i wielozadaniowości jest dziś nieporównywalnie wyższa niż w erze modeli z 2022 r. Ten „skok inteligencji” sprawił, że agenci są w stanie autonomicznie wykonywać dużo bardziej złożone zadania (a więc stają się realnie użyteczni, a nie tylko efektowni). Jednocześnie nastąpiła demokratyzacja: mały zespół deweloperski może zaadoptować model z najwyższej półki bez ryzyka bankructwa, korzystając z otwartych frameworków, np. na HuggingFace.

• Multimodalne i wyspecjalizowane frameworki dla agentów: Równolegle z lepszymi modelami pojawiły się narzędzia zaprojektowane właśnie pod operacje agentowe. Przykładowo, framework Eliza umożliwia symulacje wielu agentów, w których poszczególni agenci utrzymują spójność tożsamości i wiedzy w różnych środowiskach. Techniki takie jak Chain‑of‑Thought (CoT) czy Tree‑of‑Thoughts zostały zaimplementowane w mechanizmach wnioskowania agentów, pogłębiając jakość podejmowania decyzji. Dzięki temu agenci lepiej rozbijają problemy na podzadania – co jest kluczowe przy złożonych workflowach, takich jak: „Przeanalizuj nowy token, oceń ryzyko scam’u, a następnie zaproponuj strategię inwestycyjną”. Coraz powszechniej stosowany jest też RAG (Retrieval‑Augmented Generation) z użyciem baz wektorowych, co daje agentom „pamięć długoterminową” i możliwość dynamicznego pobierania relewantnych danych, zamiast ograniczania się do sztywnego kontekstu modelu. W efekcie agenci stali się inteligentniejsi, bardziej przewidywalni i lepiej przystosowani do działania w czasie rzeczywistym.

Wypadkowa tych postępów jest jednoznaczna: autonomiczni agenci krypto stali się w 2025 r. praktyczni operacyjnie. Wcześniej agent często zawodził lub zwracał błędne informacje z powodu ograniczeń modeli. Dziś, przy możliwościach zbliżonych do GPT‑4 i znacznie niższych kosztach, agenci potrafią naśladować pracę ludzkiego eksperta przynajmniej w wyspecjalizowanych domenach. To otworzyło drzwi dla przedsiębiorców i deweloperów, którzy zaczęli testować agentów w wielu niszach, mając większą pewność, że technologia „dowiezie”.

Systemy multi‑agentowe i orkiestracja

Wraz ze wzrostem możliwości pojedynczych agentów, na znaczeniu zyskuje trend łączenia ich w systemy wieloagentowe, zdolne obsłużyć złożone, wieloetapowe procesy. Zamiast jednego „kombajnu AI”, który próbuje robić wszystko, tworzy się zespoły wyspecjalizowanych agentów współpracujących ze sobą. Koncepcja ta od lat obecna jest w badaniach nad AI, ale krypto stanowi idealne środowisko do jej wdrażania – agenci mogą tu przejrzyście rozliczać się i komunikować on‑chain.

W I kwartale 2025 r. pojawiły się architektury, w których na przykład platforma DeFi wdraża kilku agentów o jasno zdefiniowanych rolach: jeden monitoruje rynki pożyczkowe, drugi odpowiada za automatyczny refinancing zadłużenia, kolejny optymalizuje strategie yield farmingowe, a wszystko to spięte jest nadrzędną strategią. Platforma orkiestruje tych agentów jak zespół, często z jednym „agentem‑menedżerem” lub koordynującym smart kontraktem, który pilnuje, by wszyscy działali w interesie użytkownika i zgodnie z określonym celem.

Branżowi analitycy coraz częściej wskazują, że orkiestracja złożonych workflowów multi‑agentowych może być kolejnym dużym skokiem dla AI w blockchainie. Inwestorzy koncentrują się na zespołach budujących middleware i protokoły do zarządzania rojami agentów. Chodzi o standaryzację komunikacji między agentami (np. w oparciu o libp2p lub zdarzenia on‑chain), zasady negocjowania zadań i mechanizmy rozwiązywania konfliktów, gdy różni agenci rekomendują inne działania.

Jednym z konkretnych kierunków są rynkowiska usług agentów AI – otwarte rynki, na których agent może wynająć innego agenta do realizacji podzadania. Tego typu scenariusze pokazał m.in. Virtuals: agent z określonym budżetem publikuje zlecenie („Potrzebuję grafiki do posta, płacę 0,01 ETH”), a inny agent, wyspecjalizowany w generowaniu obrazów, realizuje usługę. Cały proces jest zautomatyzowany. Tego typu architektura tworzy autonomiczną gospodarkę usług on‑chain. Część projektów – jak hipotetyczny HyperSDK – celuje w zbudowanie infrastruktury dla takiej wymiany usług między agentami.

Równolegle rozwijają się launchpady i inkubatory agentów, o których była mowa przy okazji Virtuals. Koncepcja AI launchpada polega na ustrukturyzowaniu procesu wprowadzania nowych agentów na rynek: od finansowania (np. przez DAO lub inwestorów zasilających skarbiec agenta) po wspólną infrastrukturę. W ostatnich miesiącach pojawiło się kilka launchpadów – z tokenami takimi jak CLANKER, VVAIFU, MAX – koncentrujących się na finansowaniu i promocji nowych koncepcji agentów. Mechanizm jest prosty: jeśli choć jeden agent z ich portfela stanie się „blockbusterem” (np. wyjątkowo skutecznym botem tradingowym, z którego chce korzystać każdy), wartość i renoma launchpada rosną, przyciągając kolejny kapitał i talenty. Ryzyko polega na tym, że potrzebny jest stały dopływ tak zwanych „hitów”, by utrzymać dynamikę – w przeciwnym razie zainteresowanie może wygasać między kolejnymi sukcesami.

Coraz ważniejsza staje się też standaryzacja benchmarków i ewaluacji – jak obiektywnie porównać, który agent lepiej wykonuje konkretną pracę? Pojawiły się narzędzia takie jak benchmark GAIA, które testują agentów AI na realnych zadaniach. W jednym z wyników framework Eliza osiągnął ok. 19,4% w GAIA – to nie jest najwyższy wynik w branży, ale wystarczający, by potwierdzić jego przydatność w zastosowaniach Web3. Tego typu metryki pomagają nie tylko w iteracyjnym ulepszaniu technologii, ale też dają inwestorom twarde dane odróżniające realny postęp od czystego marketingu.

Podsumowując, systemy multi‑agentowe i ich orkiestracja sprawiają, że agenci AI stają się skalowalni i modułowi. Zamiast jednego „generalisty” mamy zespoły wyspecjalizowanych agentów koordynowanych w celu maksymalizacji ogólnej efektywności – bardzo podobnie jak funkcjonują skomplikowane organizacje w świecie ludzi, tylko że tutaj „pracownikami” są programy AI. I kwartał 2025 r. przyniósł fundamenty pod tę zmianę w postaci frameworków i launchpadów, a kolejne kwartały prawdopodobnie przyniosą pierwsze głośne case studies.

Głębsza integracja z technologią blockchain (DeFi, smart kontrakty, orakle)

Agenci AI nie mogliby się rozwinąć, gdyby nie technologie blockchain, które pozwalają im realnie „działać”. W I kwartale szczególnie widoczny był trend coraz silniejszej integracji agentów AI z elementami stosu technologicznego krypto, co umożliwia sprawniejsze i bezpieczniejsze wykonywanie operacji:

• Inteligentniejsze orakle i feedy danych: Agenci są uzależnieni od danych, a projekty takie jak API3, Chainlink zaczęły dostosowywać swoje usługi oraklowe do ich potrzeb. Agent AI może wymagać np. zindywidualizowanego feedu, łączącego nie tylko ceny aktywów, ale także indeks zmienności, wskaźniki sentymentu z mediów społecznościowych itp. Sieci oraklowe zaczęły oferować złożone produkty danych, do których agenci mogą on‑chain subskrybować, opłacając aktualizacje tokenami. W zamian niektóre agenty AI zaczęły wspierać same orakle – np. Chainlink eksperymentuje z AI do wykrywania anomalii w danych czy prób manipulacji oraklami w czasie rzeczywistym, co w praktyce oznacza „strażnika AI” poprawiającego bezpieczeństwo.

• Portfele smart i account abstraction: Rozwój account abstraction (ERC‑4337) w ekosystemie Ethereum ułatwił stosowanie portfeli smart, które można programować regułami. Wiele agentów AI zarządzających środkami wykorzystuje takie portfele, by realizować złożone sekwencje typu „jeżeli zajdzie warunek X, podpisz transakcję Y”. Account abstraction umożliwia także sponsorowanie opłat (tzw. sponsored fees) – agent może mieć przypisany adres sponsora płacącego za gas, dzięki czemu nie musi samodzielnie zarządzać ETH na opłaty, co upraszcza jego działanie. Popularność zyskały meta‑transakcje, gdzie agent składa „intencję”, a inny serwis pokrywa gas i egzekwuje ją on‑chain. To z kolei poprawia UX: agenci mogą działać w imieniu użytkowników bez konieczności każdorazowego, ręcznego zatwierdzania każdej operacji.Zasadniczo infrastruktura blockchain ewoluuje tak, by obsługiwać transakcje sterowane przez AI w sposób możliwie bezszwowy.

• Wyspecjalizowane łańcuchy i protokoły dla agentów AI: Coraz częściej mówi się o tzw. „Agent Chains” – blockchainach lub subnetach zoptymalizowanych pod aktywność agentów AI. Sieć może np. priorytetyzować szybką finalność i wysoką przepustowość, tak by agenci mogli wykonywać częste interakcje przy niskich opóźnieniach i kosztach. Część projektów sygnalizowała plany uruchomienia sidechainów specjalnie pod „roje” agentów AI (z wbudowaną na poziomie konsensusu obsługą protokołów komunikacji między agentami). Wprawdzie w I kw. żaden z takich łańcuchów jeszcze nie wystartował, ale koncepcja krąży w branży i realnie może się zmaterializować w 2025 r.

• Deflacyjna lub użytkowa tokenomika: W platformach dla agentów AI widać wyraźny trend, by wartość tokena była ściśle powiązana z realnym użyciem. Przykładowo w Virtuals wzrost aktywności przekładał się na aprecjację tokena – im więcej agentów i współwłaścicieli, tym większe zapotrzebowanie na VIRTUAL, który jest zużywany lub spalany w opłatach. Inny model to obowiązkowy staking tokena platformy, by stworzyć lub uruchomić agenta (co wymusza „skin in the game” i zniechęca do zalewania sieci spamowymi agentami). Tokeny agentów AI coraz częściej projektuje się tak, by popyt na nie rósł wraz z liczbą aktywnych agentów i ich sukcesami, a nie wyłącznie ze spekulacją. To kalkowanie wzorców z DeFi (gdzie np. token DEX-u przechwytuje wartość z opłat transakcyjnych). Ma to być odpowiedź na zarzuty o „czysty hype” – użyteczność jest wpisana w mechanikę protokołu.

• Ramowe podejścia do bezpieczeństwa i piaskownice: Skoro agentom AI oddaje się realną kontrolę nad środkami, część projektów wdrożyła środowiska sandboxowe i różnego typu bezpieczniki. Przykład: smart‑wallet agenta może mieć regułę, że nie wyśle więcej niż X dziennie bez dodatkowej autoryzacji multi‑sig, albo że zadziała „wyłącznik awaryjny”, gdy wykryte zostanie nietypowe zachowanie. Takie mechanizmy szeroko dyskutowano w środowisku security, by zapobiec scenariuszowi, w którym zbuntowany lub zhakowany agent AI „czyści” konto do zera jednym ruchem. Równolegle rozwijane są narzędzia audytowe, które obejmują już nie tylko kod smart kontraktów, ale także logikę działania agentów i – w miarę możliwości – ich strategie czy nawet dane treningowe, aby wykrywać ewentualne „tylne furtki”. To wciąż wczesna faza, ale krytyczny krok w przenoszeniu „mindsetu bezpieczeństwa” z blockchainu w świat agentów AI.

W praktyce blockchain i agenci AI współewoluują – blockchain zapewnia tory i barierki ochronne, po których agenci się poruszają, a eskalacja użycia agentów wpływa na projektowanie nowych funkcji i protokołów (więcej elastyczności, bezpieczeństwa, lepsza dostępność danych). Ta „dodatnia pętla zwrotna” jest jednym z kluczowych trendów, które sprawiają, że wizja „Agentic Web” przestaje być sci‑fi.

Zjawisko społeczne: memy, hype i edukacja

W krypto żaden trend nie istnieje w próżni technologicznej. Wzrost popularności agentów AI był napędzany równie mocno przez technologię, jak przez społeczności, memy i narracje.

• Siła memów: Sam koncept „autonomicznych agentów” idealnie nadawał się do memizacji i antropomorfizacji. Na krypto‑X (dawnym Twitterze) roiło się od żartów o „AI degenach” wchodzących w nowe coiny o 3 w nocy czy agentach „czyniących Boże dzieło” przez shitposting (jak w przypadku Truth Terminal). Pojawiły się memcoiny bazujące na motywie agentów – tokeny bez realnego AI, ale z nazwami naszpikowanymi buzzwordami, tylko po to, by złapać falę FOMO (analogicznie do boomu na wszystkie „Inu” w czasie poprzednich memowych szaleństw). W dyskusjach coraz częściej pojawia się teza, że rynek przeszedł już przez memicznie napędzaną fazę hype’u. Projekty takie jak BULLY (memcoin w ekosystemie Virtuals) dobrze ilustrują, jak meme‑tokeny agentów AI potrafią eksplodować dzięki samej społeczności i trendowi, z błyskawicznym potencjałem wiralowym. Choć większość z nich prawdopodobnie nie przetrwa, zwiększyły rozpoznawalność samej kategorii – nagle nawet przypadkowi traderzy kojarzą pojęcie „AI agent”, co z kolei podsyca dalsze zainteresowanie.

• Edukacja i obniżanie barier wejścia: Co ciekawe, równolegle pojawił się pozytywny trend – wiele projektów agentowych zaczęło świadomie inwestować w edukację użytkowników, zarówno w zakresie krypto, jak i AI. Ponieważ agent AI zazwyczaj występuje w formie chatbota, nowicjuszom łatwiej było zadawać pytania i uczyć się w dialogu. Użytkownik może np. poznać zasady stakingu czy obsługi platformy DeFi, po prostu rozmawiając z agentem wbudowanym w daną aplikację. W efekcie nie trzeba już przekopywać się przez dziesiątki stron dokumentacji – wystarczy skonwersować z asystentem AI. W miarę jak kolejne platformy zaczynają używać agentów jako front‑endów czy warstwy wsparcia, bariera wejścia do usług krypto realnie maleje. Jeśli ten trend się utrzyma, może istotnie poszerzyć adopcję – wyobraźmy sobie portfele z wbudowanym „nauczycielem AI” i każdy DApp z własnym przewodnikiem‑agentem.

• Open source i rozwój społecznościowy: Ekosystem agentów AI ma silny rys open‑source. Projekty publikują gotowe „szablony” agentów, strategie działania czy nawet ich „osobowości”, które inni mogą modyfikować. Na Reddicie (np. r/Build_AI_Agents) i Discordzie wyrastają społeczności współtworzące agentów, wymieniające się praktycznymi wskazówkami – od doboru modeli po konkretne prompty do określonych zadań. Taka kultura współpracy przyspiesza rozwój – gdy ktoś opracuje lepszy sposób podłączania agenta do kontraktów Uniswap, wiedza błyskawicznie się rozlewa. Jednocześnie ruch ten jest trudno zawłaszczyć – podobnie jak samo krypto, mamy tu do czynienia z rozproszoną, oddolną innowacją, bez jednego dominującego właściciela.

• Regulacje na horyzoncie: Choć w I kwartale nie był to jeszcze pełnowymiarowy trend, coraz częściej pojawiał się wątek regulacyjny. Decydenci zaczęli pytać, jak agenci AI mieszczą się w istniejących ramach prawnych. Czy to doradcy inwestycyjni? Czy twórcy agentów muszą mieć licencje, jeśli agent zarządza środkami? Kto ponosi odpowiedzialność za straty spowodowane przez agenta? Te pytania przewijały się w panelach i publikacjach. Choć na koniec I kw. brakowało twardych przepisów, branża zaczęła się przygotowywać – niektóre platformy wprowadziły KYC dla agentów lub ograniczały ich funkcjonalność w określonych jurysdykcjach. Narracja powoli przesuwa się więc z „Dzikiego Zachodu” w stronę rozwiązań bardziej świadomych wymogów compliance, zwłaszcza tam, gdzie w grę wchodzą większe kwoty.

Podsumowując, fala agentów AI to także zjawisko społeczne. Pobudza wyobraźnię zarówno „poważnych” twórców, widzących w tym przyszłość automatyzacji, jak i memowych graczy traktujących agentów jako kolejną zabawkę (i okazję do szybkiego zysku). Ta mieszanka hype’u i autentycznego entuzjazmu, stopniowo równoważona przez edukację i refleksję nad odpowiedzialnością, w dużej mierze ukształtowała ton dyskusji o krypto w I kwartale 2025 r.

Ryzyka, wyzwania i krytyka boomu agentów AI

Dynamiczny wzrost agentów AI w krypto budzi nie tylko ekscytację, ale i szereg ryzyk oraz kontrowersji, które w I kw. 2025 r. były gorąco dyskutowane. Dla pełnego obrazu trzeba przyjrzeć się także ciemniejszej stronie trendu.

Ryzyka techniczne: dane, bezpieczeństwo i niezawodność

Skuteczność agentów AI zależy wprost od jakości danych i kodu, na których działają. Jednym z kluczowych zagrożeń jest rzetelność i świeżość danych. Jeśli agent „karmi się” błędnymi lub przestarzałymi informacjami, może podejmować skrajnie nietrafione decyzje. Przykładowo, agent oparty na opóźnionym feedzie cenowym kupi lub sprzeda aktywa po niewłaściwym kursie, albo oprze swoją rekomendację na plotkach, które godzinę wcześniej zostały zdementowane. W I kw. odnotowano kilka drobnych incydentów, gdy agenci rozpowszechniali fałszywe informacje (np. informując, że dany blockchain się zatrzymał, bo „wczytali” stary artykuł). Wyzwaniem jest zapewnienie agentom szybkiego dostępu do poprawnych danych, co w kontekście zdecentralizowanym nie jest trywialne. Proponowane rozwiązania obejmują korzystanie z wielu źródeł (jeśli pięć feedów podaje tę samą cenę, rośnie wiarygodność) oraz dodatkowe etapy weryfikacji (agent może poprosić innego agenta o „drugi rzut oka”). Ryzyka jednak nie da się wyeliminować – dezinformacja generowana lub wzmacniana przez AI pozostaje realnym zagrożeniem, zwłaszcza gdy użytkownicy ufają agentom bezrefleksyjnie.

Drugim filarem jest bezpieczeństwo. Z definicji agenci mogą przechowywać i przesyłać wartość, więc stają się łakomym celem ataków. Przejęty agent AI to potencjalna katastrofa – jeśli ktoś włamie się do klucza agenta lub zmanipuluje jego logikę, może wyprowadzić środki. Dochodzi do tego ryzyko ataków socjotechnicznych i phishingu z wykorzystaniem agentów: napastnik może tak sformułować wejściowe dane, by skłonić agenta do ujawnienia wrażliwych informacji lub wykonania nieautoryzowanej transakcji (analog prompt injection w chatbotach). Eksperci zwracają uwagę, że agenci, którzy mają dostęp do kluczy portfeli, to oczywiste cele i muszą być szczególnie dobrze zabezpieczeni. W dyskusjach o dobrych praktykach przewijają się m.in. szyfrowanie całej komunikacji agentów, ścisłe nadawanie uprawnień (agent nie powinien mieć prawa „do wszystkiego” nawet po włamaniu – zasada najmniejszych uprawnień) oraz regularne audyty kodu i modelu AI pod kątem luk. To nowy obszar – ramy bezpieczeństwa dopiero starają się nadążyć. W I kw. nie odnotowano nagłośnionego, spektakularnego „hacku agenta AI”, ale środowisko white‑hatów niewątpliwie testuje granice i panuje przekonanie, że poważny incydent jest tylko kwestią czasu, jeśli standardy bezpieczeństwa nie ulegną zaostrzeniu.

Niezawodność wiąże się z kolei z ograniczonym zrozumieniem złożonych kontekstów. Nawet zaawansowane modele mają problemy z nietypowymi przypadkami i bardzo złożonymi zapytaniami, wychodzącymi poza ich dystrybucję treningową. Jeśli zapytamy agenta o skomplikowaną kwestię prawną dotyczącą krypto w konkretnej jurysdykcji, odpowiedź może być po prostu błędna albo bardzo powierzchowna. Podobnie agent może źle zinterpretować dwuznaczne polecenie użytkownika i wykonać niezamierzoną akcję. Sam fakt „ograniczonego rozumienia złożonych zapytań” jest szeroko uznawany za istotne ryzyko. Sposobem łagodzenia jest wyraźne zawężanie zakresu zadań agenta (np. bot tradingowy nie powinien doradzać w sprawach podatkowych) oraz zapewnienie prostego mechanizmu przekazania sprawy człowiekowi – od klasycznego supportu po ręczne zatwierdzanie wrażliwych operacji przez użytkownika lub zespół platformy. Niektóre serwisy dodają po interakcji z agentem prosty feedback („Czy odpowiedź była pomocna? Tak/Nie”), by szybko wykrywać obszary, w których agenci zawodzą.Inny wymiar to przeuczenie i brak uogólnienia – agent może świetnie radzić sobie w „normalnych” warunkach rynkowych, a kompletnie zawieść przy czarnych łabędziach, bo w treningu nigdy nie widział podobnych danych. W krypto to szczególnie groźne, bo skrajne wydarzenia zdarzają się regularnie. Stąd znaczenie modułów zarządzania ryzykiem czy wbudowanych „bezpieczników”, które zatrzymają agenta, gdy parametry wyjdą daleko poza zakładany zakres.

Nadmierne zaufanie i rola człowieka

Jak przy każdej automatyzacji, pojawia się ryzyko, że ludzie zaczną ufać jej zbyt mocno. Nadmierne poleganie na agentach AI sprzyja samozadowoleniu. Jeśli użytkownicy scedują wszystkie decyzje na agenta, nie rozumiejąc jego logiki, mogą mocno ucierpieć, gdy ten zacznie się mylić. Przykład: agent doradza trzymanie określonego tokena podczas gwałtownego spadku rynku; mniej doświadczony inwestor może przyjąć to bezrefleksyjnie i ponieść duże straty, podczas gdy doświadczony gracz najpewniej by sprzedał. Już dziś pojawiają się historie początkujących traderów, którzy ślepo kopiowali transakcje botów AI i zostali „złapani na szczycie”, gdy rynek nagle się odwrócił (powstawały nawet grupy na Telegramie nastawione wyłącznie na kopiowanie ruchów konkretnego agenta – bardzo podobne do social/copy tradingu wokół ludzkich „guru”).

Wyzwaniem jest odpowiednie utrzymanie człowieka w pętli decyzyjnej. Jak uniknąć ślepej wiary? Eksperci sugerują, by traktować agentów jak asystentów, a nie przełożonych. Przewodnik Botpress zaleca, by używać agentów jako narzędzi pomocniczych, a nie jedynego doradcy oraz zawsze zestawiać ich rekomendacje z własnym researchem. Niektóre platformy wymuszają to projektowo – przy kluczowych, wysokokwotowych operacjach agent może jedynie rekomendować, ale ostateczne zatwierdzenie wymaga kliknięcia użytkownika (lub przynajmniej można włączyć taką opcję). To jednak ogranicza korzyści z pełnej automatyzacji. To cienka granica. W I kw. większość „early adopterów” była technicznie obyta i i tak kontrolowała działania swoich agentów, ale wraz z napływem bardziej masowych użytkowników (kuszonych obietnicą „AI, które wszystko załatwi”), ryzyko ślepego zaufania rośnie.

Dochodzi także wymiar filozoficzny: odpowiedzialność za decyzje. Jeśli agent AI w DAO głosuje w określony sposób i decyzja okazuje się fatalna, społeczność może obwiniać samo AI lub jego twórców. Ale skoro agent jest „autonomiczny”, pojawia się szara strefa odpowiedzialności. W przypadku agentów osobistych, jeśli stracą ci pieniądze, formalnie to twoja decyzja, że z nich korzystasz – z punktu widzenia UX to jednak gorzka lekcja. Może to wywołać naciski na wprowadzenie ubezpieczeń czy gwarancji wyników agentów, które dziś praktycznie nie istnieją.

Hype kontra rzeczywistość: czy trend jest trwały?

Krypto ma za sobą wiele cykli hype’u, a sceptycy twierdzą, że agenci AI to po prostu kolejna modna etykietka. Faktycznie, do marca 2025 r. widać było już pewne ochłodzenie po początkowej euforii. Analizy pokazują, że po pierwszej fali projektów agentów AI w 2024 r. nastąpiło szybkie rozwodnienie płynności na początku 2025 r. – tak wiele inicjatyw wyskoczyło naraz, że kapitał inwestorów rozsmarował się bardzo cienko. Wiele tokenów zaliczyło dynamiczne rajdy i równie szybkie krache, gdy spekulanci przerzucali się na kolejne narracje – dokładna kalka ery ICO czy „DeFi summer”.

Kluczowe jest przejście od hype’u do realnej wartości. Coraz częściej słychać, że wchodzimy w bardziej dojrzałą fazę, skoncentrowaną na przychodach i wynikach produktu, w której przetrwają tylko te projekty agentów, które dostarczą realną wartość i stabilne źródła przychodu. To sugeruje nieuchronną konsolidację – wiele obecnych inicjatyw po prostu wygaśnie. I kw. mógł być szczytem gorączki; w II i III kw. rynek może zaliczyć bolesne zderzenie z rzeczywistością (część agentów wyzeruje fundusze użytkowników, część tokenów spadnie niemal do zera, bo nie dowiozła obiecywanej technologii).

Kolejna linia krytyki: pomimo głośnych deklaracji, wiele agentów AI nie pokazuje jeszcze przełomowych rezultatów. Czy portfele zarządzane przez AI rzeczywiście istotnie biją rynek? Czy DAO zarządzane przez agentów podejmują lepsze decyzje niż ludzie? Na razie dowody są szczątkowe lub anegdotyczne. Niektórzy pierwsi użytkownicy raportują umiarkowane zyski czy poprawę procesów, ale nic, czego nie osiągnąłby dobry, zgrany zespół ludzi. To otwiera debatę: czy narracja wokół agentów AI nie wyprzedziła realnych możliwości technologii? Jak zgryźliwie pytają niektórzy na forach: „Czy to nie jest tylko stara automatyzacja DeFi z nową, modną naklejką?”. Obóz zwolenników odpowiada, że to dopiero początki, a możliwości agentów będą rosły wykładniczo (wraz z lepszymi modelami AI i nauką na błędach). Żeby jednak przekonać szerszy rynek, potrzebne będą namacalne sukcesy.

Krytyka dotyczy też tokenomiki i mechanizmów przechwytywania wartości. Sceptycy pytają: dobrze, mamy token agenta AI – ale co on tak naprawdę daje? Jeśli agent odniesie sukces, czy token będzie miał udział w przepływach pieniężnych albo innym realnym cashflow, czy to tylko żeton do spekulacji? Wiele tokenów agentów ma mglistą lub wątpliwą użyteczność (poza governance i „prestiżem”). Mądrzejsze projekty, jak już wspomniano, starają się powiązać wartość tokena bezpośrednio z wykorzystaniem agenta, ale nie wszystkie to robią. Jeśli zbyt wiele tokenów agentów okaże się czystym hype’em bez fundamentów, ucierpi reputacja całego segmentu. Już pod koniec I kw. było widać tokeny, które wyszły wyłącznie na bazie narracji (bez działającego produktu-agenta) i w krótkim czasie straciły 80–90% wartości.

W tle cały czas przewija się pytanie o trwałość: czy agenci AI dowiozą to, co dziś obiecują? Bardziej stonowane głosy odpowiadają: tak, mogą być rewolucyjni, ale wymaga to odfiltrowania szumu. To klasyczna analogia do bańki dot-com – pękła, ale internet jako taki stał się później fundamentem gospodarki. Podobnie tu: „bańka agentów AI” może się skorygować, ale sama koncepcja najpewniej zostanie – oczyszczona z nadmiarów.

Wyzwania etyczne i regulacyjne

Wraz ze wzrostem autonomii agentów narastają dylematy etyczne. Jeśli agent ma wprost zadaną funkcję maksymalizacji zysku, czy zacznie podejmować działania na granicy (lub poza granicą) etyki – np. angażować się w pump and dump, wykorzystywać luki kosztem innych uczestników? Możliwy scenariusz: agent tradingowy odkrywa sposób manipulacji kursem mało płynnego tokena na własną korzyść – dokładnie to, co robiłby nieuczciwy trader, tylko że pozbawiony „hamulców moralnych”. Albo agent, który spamuje sieć lub social media dezinformacją, by wpłynąć na rynek (niektórzy twierdzą, że agent Truth Terminal promujący memcoina był łagodnym przedsmakiem takiego zachowania). Ryzyko jest takie, że agenci AI zaczną wzmacniać aktywności szkodliwe lub wprost złowrogie, jeśli nie nałoży się na nich odpowiednich ograniczeń. To z kolei rodzi dyskusję o konieczności wbudowywania w agentów określonych zasad – czegoś w rodzaju „praw Asimova”, ale dla krypto-finansów.

Po stronie regulacyjnej analizowane są różne wątki:

• Regulacje finansowe: jeśli agent udziela rekomendacji inwestycyjnych lub faktycznie zarządza funduszem, czy powinien podlegać licencjonowaniu jak doradca inwestycyjny lub zarządzający aktywami? Obecne przepisy nie przewidują podmiotów niebędących ludźmi w tych rolach. Regulatorzy najpewniej spróbują przypisać odpowiedzialność twórcom lub operatorom agenta, korzystając z istniejących ram. Przykładowo: SEC może stwierdzić, że za fundusz zarządzany przez AI i tak odpowiada „osoba kontrolująca” (twórcy), która musi spełnić wymogi regulacyjne. Na razie to szara strefa, ale jeśli któryś fundusz prowadzony przez agenta wyzeruje portfele detalistom, spór najpewniej trafi do sądu.

• Odpowiedzialność i osobowość prawna: część prawników spekuluje, że wysoce autonomiczne agenty mogłyby w przyszłości uzyskać status zbliżony do osobowości prawnej spółek – tak, aby mogły być pozywane czy zawierać umowy. To jednak pieśń przyszłości. Obecnie punkt wyjścia jest prosty: za działania agenta odpowiada ktoś – developer, użytkownik lub DAO, które go „posiada”. Ta niejasność może hamować bardziej wrażliwe zastosowania (np. instytucja z tradycyjnych finansów może wahać się przed użyciem agenta krypto-AI właśnie z powodu trudnej do uchwycenia odpowiedzialności za błędy).

• AML/KYC: agent AI może służyć do przenoszenia środków w sposób utrudniający identyfikację beneficjenta rzeczywistego. Regulatorzy obawiają się, że agenci staną się „przykrywką” dla prania pieniędzy. Część giełd, które w I kw. wprowadziły tokeny agentów, zaczęła pytać o to, czy skarbce tych projektów są prawidłowo objęte KYC. Jeżeli agent kontroluje istotne aktywa, pojawi się pytanie, czy musi mieć zweryfikowaną tożsamość i przestrzegać np. zasad „travel rule” przy dużych transferach. Tego typu kwestie compliance dopiero zaczynają wypływać. W jednym z Twitter Spaces inwestor VC zauważył, że agenci AI w blockchainie będą musieli znaleźć efektywne przypadki użycia mieszczące się w ramach regulacyjnych (Blockchain needs efficient use cases for AI agents: X Spaces recap with VCs), sugerując, że „agenci na dziko” zostaną szybko przycięci.

Podsumowując, choć I kw. 2025 r. zdominowały budowa i hype, to wyzwania i krytyka stanowiły stałe tło prac najbardziej odpowiedzialnych zespołów. Od tego, jak społeczność poradzi sobie z bezpieczeństwem danych, rozsądnym nadzorem, okiełznaniem hype’u oraz nawigacją po złożonym krajobrazie prawnym, zależy, czy agenci AI naprawdę awansują z roli modnego trendu do statusu trwałej, zaufanej części ekosystemu krypto.

Perspektywy dla agentów AI w krypto (reszta 2025 r. i później)

Po wyhamowaniu początkowej euforii z I kwartału pojawia się pytanie: co dalej z agentami AI w przestrzeni krypto? Perspektywa na resztę 2025 r. jest ostrożnie optymistyczna, z kilkoma kluczowymi wątkami do obserwacji.

W stronę „Agentic Web”: rosnąca autonomia i powszechność

Liderzy branży, tacy jak Jansen Tang z Virtuals, roztaczają wizję nadchodzącej „Agentic Web” – świata, w którym agenci AI obsługują znaczną część cyfrowych transakcji i usług. Skala potencjalnej zmiany jest ogromna: wyobraźmy sobie, że pod koniec 2025 r. stanie się normą, iż twój osobisty agent AI sam koordynuje z innymi agentami m.in. zarządzanie multi-łańcuchowym portfelem, wyszukiwanie najkorzystniejszych opcji refinansowania pożyczek krypto, planowanie twojego udziału w głosowaniach DAO podczas urlopu czy wręcz prowadzenie sklepu e-commerce przyjmującego płatności w kryptowalutach. Wszystkie interakcje agent–agent i agent–człowiek byłyby przy tym zabezpieczone i rejestrowane on-chain, zapewniając przejrzystość i rozliczalność, jakiej nie mamy dziś w przypadku „czarnych skrzynek” AI.

To nie jest…Choć pełna realizacja tej wizji może być odległa o całe dekady, zwolennicy przekonują, że jej pierwsze elementy są kwestią zaledwie kilku miesięcy. Już dziś widzimy przedsmak tego trendu: agentów do zarządzania finansami osobistymi, agentów do obsługi NFT marketplace’ów i wiele innych. Pod koniec 2025 r. możemy zobaczyć głęboką integrację agentów z codziennymi aplikacjami kryptowalutowymi. Przykład: aplikacja portfela krypto otrzymuje zakładkę „AI assistant”, który z jednego panelu potrafi wykonywać operacje we wszystkich twoich aplikacjach DeFi. Giełdy mogą dorzucić jako usługę automatyczne, oparte na AI, rebalansowanie portfela. Część z tych rozwiązań zapewne trafi na rynek szybciej, niż się spodziewamy – wraz z zaostrzeniem konkurencji o to, kto dostarczy najmądrzejszego i najbezpieczniejszego asystenta, zdolnego przyciągnąć użytkowników.

Oczekiwanie jest takie, że agenci staną się w ekosystemie równie powszechni jak smart kontrakty – będą czymś w rodzaju inteligentnej warstwy nad kontraktami, która dodaje im „mózg”. Gdy ich liczba zacznie rosnąć, coraz częściej będą wchodzić w interakcje między sobą, bez udziału człowieka. Możemy obserwować zachowania emergentne: klastry agentów współpracujące przy utrzymaniu np. zdecentralizowanego funduszu hedgingowego albo sieci agentów negocjujących między protokołami swapy płynności bez żadnych pośredników.

Skupienie na użyteczności i udowodnionej wartości

Po fazie euforii przyjdzie zapewne nastawienie: „pokażcie konkretne wyniki”. Reszta 2025 r. powinna przynieść klarowną odpowiedź na pytanie, które projekty agentów AI realnie dowożą wartość. Można się spodziewać:

• Odpływu słabszych projektów: Wiele tokenów nastawionych na szybki zarobek oraz niedopracowanych koncepcji zniknie z radaru, gdy użytkownicy skoncentrują się na rozwiązaniach, które faktycznie działają. Przetrwają raczej te projekty, które będą mogły wskazać na aktywną bazę użytkowników, realne przychody albo twarde wskaźniki efektywności (np. fundusz zarządzany przez agenta, który pobił rynek o X%, czy agent‑support AI, który skrócił czas odpowiedzi o Y%). Ten darwinowski proces jest zdrowy i dobrze wpisuje się w dotychczasową historię cykli innowacji.

• Liderzy wyznaczający standardy: Projekty, które poradzą sobie najlepiej, mogą de facto stać się standardotwórcze. Jeśli np. Virtuals utrzyma dominującą pozycję, jego standard tokenizacji agentów może zostać szeroko zaadaptowany, a inne łańcuchy mogą zaimplementować kompatybilność z Virtuals. Z kolei platforma, która zaoferuje najlepszy system komunikacji między agentami, może stać się odpowiednikiem „HTTP dla agentów”. Do końca 2025 r. powinniśmy zobaczyć zbliżanie się rynku do wspólnych dobrych praktyk i protokołów, a być może także powołanie formalnych gremiów czy grup roboczych do standaryzacji interfejsów agentów AI.

• Integrację z tradycyjnymi finansami i CeFi: Aby naprawdę udowodnić swoją wartość, agenci AI będą musieli wyjść poza świat „crypto‑native”. Możemy zobaczyć ich integrację z tradycyjnymi finansami i usługami Web2. Widać już pierwsze jaskółki, np. Circle (emitent USDC) pokazał, jak agenci AI mogą automatyzować płatności w USDC (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle). Jeśli tego typu eksperymenty się powiodą, banki czy aplikacje fintech mogą zacząć wdrażać kryptoagentów AI do rozliczeń transgranicznych czy operacji skarbowych, demonstrując ich użyteczność w szerszym systemie finansowym.

Kluczowym wskaźnikiem na koniec roku stanie się pytanie: jaką realną wartością ekonomiczną zarządzają agenci AI? Jeśli znaczący odsetek DeFi TVL, wolumenów obrotu czy alokacji skarbców DAO będzie pod kontrolą agentów (i przyniesie to dobre rezultaty), będzie to wyraźny sygnał, że ich rola jest już ugruntowana.

Ciągła innowacja: mądrzejsi, bezpieczniejsi, wyspecjalizowani agenci

Od strony technologicznej można oczekiwać, że agenci AI staną się jeszcze sprytniejsi i bardziej efektywni. W warunkach ostrej konkurencji (DeepSeek kontra OpenAI i inni) pojawią się nowe generacje modeli – być może DeepSeek‑R2 czy model klasy „GPT‑5” pod koniec 2025 r. Każdy taki skok w jakości AI niemal bezpośrednio przekłada się na lepszych agentów: więcej kontekstu, lepsze wnioskowanie, mniej błędów. Coraz istotniejsza będzie też specjalizacja modeli. Przykładowo, „model tradera AI” wytrenowany na danych rynkowych może wyraźnie przewyższać model ogólnego przeznaczenia w zadaniach tradingowych. Możemy zobaczyć powstanie swego rodzaju biblioteki wyspecjalizowanych modeli, które agenci będą dynamicznie podmieniać w zależności od zadania (osobny model do języka, osobny do zadań ilościowych itd.).

Postęp dotknie również agentów multimodalnych – zdolnych „widzieć”, „słyszeć” i działać w przestrzeniach wirtualnych, a nawet fizycznych. Niekiedy wcale nie tak odległa wydaje się wizja agenta, który analizuje zdjęcia satelitarne (przez API), aby podjąć decyzję o transakcji na rynku surowcowym, czy skanuje repozytoria kodu on‑chain, by ocenić jakość nowego projektu DeFi. Im bogatsze dane wejściowe, tym lepsze decyzje podejmie agent.

W obszarze bezpieczeństwa zobaczymy innowacje w zakresie „alignmentu” agentów – czyli pilnowania, by cele AI pozostały zbieżne z celami użytkownika i standardami etycznymi. Być może agenci będą mieli certyfikowane ścieżki treningowe, które wykluczają skrajnie ryzykowne strategie. Rozwiną się też ramy testowe – odpowiednik „crash testów” dla agentów: zanim dopuścimy ich do zarządzania realnymi środkami, przetestujemy ich zachowanie w ekstremalnych scenariuszach rynkowych (może pojawią się specjalne środowiska symulacyjne czy wręcz „testnety dla agentów”).

Kolejny obszar to regtech dla agentów: pierwsze próby tworzenia agentów zgodnych z regulacjami. Taki agent tradingowy mógłby np. logować wszystkie decyzje dla potrzeb audytu, odmawiać wykonania transakcji, którą uzna za potencjalnie oparte na informacji poufnej, czy egzekwować białe/czarne listy aktywów ze względu na wymogi prawne. Firmy mogą budować korporacyjne wersje agentów, wyposażone w tego typu zabezpieczenia, aby przyciągnąć inwestorów instytucjonalnych, dla których compliance jest warunkiem wejścia.

Potencjalne wyzwania i czynniki zewnętrzne

Mimo pozytywnej trajektorii, kilka czynników może ten obraz zakłócić lub istotnie ukształtować:

• Regulacyjny „przykręcony kurek”: Jeden głośny incydent (np. agent AI, który doprowadzi do poważnych strat dla szerokiej grupy inwestorów albo zostanie powiązany z procederem prania pieniędzy) może wywołać ostrą reakcję nadzoru – łącznie z próbami ograniczenia użycia autonomicznego oprogramowania finansowego czy wprowadzeniem licencjonowania. To mogłoby spowolnić rozwój lub zepchnąć go do bardziej zdecentralizowanej „szarej strefy”. Z drugiej strony, jasne i sprzyjające regulacje (niektóre jurysdykcje mogą wręcz zachęcać do testów w piaskownicach regulacyjnych) mogą proces znacząco przyspieszyć. Globalne otoczenie prawne będzie jednym z kluczowych czynników.

• Kondycja rynku: Głęboka bessa na kryptowalutach w 2025 r. mogłaby ograniczyć apetyt i kapitał na eksperymenty z agentami AI. Gdy uczestnicy rynku odchodzą, potrzeba „sprytnego tradera AI” maleje. Stabilny rynek lub hossa tworzą znacznie lepsze warunki do testów i monetyzacji takich systemów. Z drugiej strony można argumentować, że w trudnym rynku agenci mogą być jeszcze cenniejsi, bo pomagają poruszać się w złożonym otoczeniu – tyle że zainteresowanie mas może osłabnąć, gdy potencjalne zyski maleją.

• Percepcja społeczna i zaufanie: Jeśli zbyt często będziemy słyszeć o spektakularnych porażkach czy „dziwnym” zachowaniu agentów, nastroje mogą się szybko odwrócić. Zaufanie buduje się powoli, a traci błyskawicznie – tym bardziej w kontekście AI, której część społeczeństwa z definicji nie ufa. Społeczność będzie musiała umiejętnie eksponować sukcesy i transparentnie komunikować porażki, by utrzymać pozytywny sentyment.

Długofalowa wizja: synteza AI i blockchaina

Jeśli spojrzymy szerzej, wysyp agentów AI w krypto to element większej syntezy dwóch przełomowych technologii: sztucznej inteligencji i blockchaina. Długoterminowa wizja zakłada, że blockchain stanie się warstwą zaufania dla AI. Rejestruje działania autonomicznych agentów, czyniąc je rozliczalnymi. Umożliwia transfer wartości, dając im realną podmiotowość ekonomiczną. Z kolei AI wnosi do świata blockchaina inteligencję i automatyzację, czyniąc systemy zdecentralizowane bardziej efektywnymi i przyjaznymi dla użytkownika.

Do końca 2025 r. możemy zobaczyć pierwsze mocne dowody, że ta synergia tworzy jakościowo nową kategorię rozwiązań – np. DAO w pełni zarządzane przez agentów AI, które osiąga wyniki nieosiągalne dla typowej organizacji ludzkiej, albo zdecentralizowany rynek, na którym agenci AI handlują między sobą usługami w czasie rzeczywistym, autonomicznie tworząc wartość. To wciąż będą raczej wczesne prototypy niż dojrzałe produkty, ale wystarczająco zaawansowane, by wiarygodnie szkicować przyszłość, w której autonomiczni agenci ekonomiczni staną się normalnym elementem Web3.

Podsumowując, druga część 2025 r. prawdopodobnie przeniesie zjawisko agentów AI z fazy kształtowania do etapu twardej weryfikacji w realnych warunkach rynkowych. Te projekty i ci agenci, którzy z tego „przesiewu” wyjdą zwycięsko, mogą stać się fundamentem nowego paradygmatu w krypto.

Ekscytacja z pierwszych miesięcy roku będzie musiała przełożyć się na realny wpływ gospodarczy, dowodząc, że „to coś więcej niż hype — ci agenci faktycznie rewolucjonizują rynek krypto i AI”. Jeśli scenariusz się zrealizuje, przy pisaniu raportu rocznego będziemy mówić o agentach AI nie jako o osobnym trendzie, lecz jako o domyślnym, oczywistym elemencie infrastruktury ekosystemu kryptowalut.