Pierwszy kwartał 2025 roku był świadkiem eksplozji popularności agentów AI w kryptowalutach, co było jednym z najbardziej uderzających nowych trendów w świecie blockchain. W przeciwieństwie do prostych chatbotów, te autonomiczne cyfrowe byty mogą posiadać i zarządzać kryptowalutą, wykonywać transakcje, tworzyć treści, a nawet wchodzić w interakcje ze sobą – wszystko bez bezpośredniej kontroli człowieka. Na początku 2025 roku Twitter i YouTube w kryptowalutach były zdominowane przez rozmowy o „agentach AI” jako kolejnej wielkiej rzeczy.

Co zaczęło się jako niszowe eksperymenty w 2024 roku, nagle stało się głównym nurtem: wartość rynkowa sektora agentów AI wzrosła z praktycznie zera do dobrze ponad $10 miliardów w ciągu kilku miesięcy. Deweloperzy, inwestorzy i duże platformy kryptowalutowe ścigają się, by objąć tę tendencję, uruchamiając tysiące agentów on-chain i nowych tokenów powiązanych z ich sukcesem.

Wzrost rynku i momentum w Q1 2025

Pod każdym względem agenci AI podbili rynek kryptowalut na początku 2025 roku. W ciągu zaledwie kilku miesięcy to, co było praktycznie nieistniejącym sektorem, przekształciło się w wielomiliardową gospodarkę. Całkowita kapitalizacja rynkowa tokenów związanych z agentami AI wzrosła do ponad $15 miliardów do końca pierwszego kwartału. Dla perspektywy, ten wzrost miał miejsce z prawie zera w połowie 2024 roku – świadczy to o tym, jak szybko ta narracja zyskała na popularności.

Portale z danymi kryptowalutowymi i artykuły badawcze podkreślały ten meteoryczny wzrost, zauważając, jak nagle „praktycznie każdy duży kanał czy influencer” reklamował agentów AI jako Następną Dużą Rzecz.

Całkowita wartość rynkowa tokenów AI kryptowalut ma osiągnąć 150 mld USD w 2025 roku (Źródło: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Wiele głośnych wydarzeń wzmocniło to momentum. Pod koniec 2024 roku eksperymentalny agent AI o nazwie Truth Terminal zdobył nagłówki po tym, jak przekonał Marca Andreessena (słynnego kapitalistę venture) do przekazania mu 50 000 dolarów, które agent następnie wykorzystał do promowania meme coina. Sztuczka stała się wiralna – kapitalizacja rynkowa meme coina eksplodowała do ponad 1,2 miliarda dolarów – i pokazała spekulacyjny szał, jaki mogą wywołać agenci AI. Do stycznia 2025 roku media społecznościowe były pełne podobnych historii i śmiałych przewidywań. Influencerzy hype'owali autonomiczne agenty, które potencjalnie mogły zarabiać pieniądze lub przynosić plon dla użytkowników, podczas gdy oni śpią, przyciągając tłumy inwestorów detalicznych.

Po stronie liczb również nastąpił wzrost adopcji i partycypacji. Jedna z wiodących platform, Virtuals, zgłosiła uruchomienie ponad 11 000 różnych agentów AI w pierwszym kwartale i odnotowała ponad 140 000 unikalnych posiadaczy tokenów agentów w swojej sieci – niezwykłe przyjęcie w krótkim czasie. Główne giełdy i portfele zaczęły notować i wspierać te nowe tokeny, co dodatkowo ułatwiło dostęp.

Wolumeny handlowe tokenów agentów AI wystrzeliły w górę, a przynajmniej kilka z tych aktywów stało się top-100 monetami pod względem kapitalizacji rynkowej w ciągu kwartału. Na przykład token VIRTUAL (Virtuals Protocol) odnotował wzrost ceny o 850% pod koniec 2024 roku, osiągając najwyższy poziom w historii w styczniu 2025, gdy ekscytacja osiągnęła szczyt. Podobnie token ai16z (token DAO agenta AI) wzrósł do miliardów wartościacji do końca Q1. Nawet bardziej ugruntowane tokeny skupione na AI, takie jak Fetch.ai’s FET cieszyły się nowym zainteresowaniem inwestorów w ramach tej tendencji.

Warto zauważyć, że ten szybki wzrost nastąpił nawet w obliczu ogólnie mieszanej sytuacji na rynku kryptowalut w Q1. Podczas gdy Bitcoin i większe altcoin są były stosunkowo stabilne, narracja agentów AI wprowadziła świeżą falę spekulacyjną przypominającą przeszłe mody (od ICO po szaleństwa yield farmingu DeFi). Jednak wielu obserwatorów uważa, że jest w tym coś więcej niż tylko hype, jak to będzie wyjaśnione później. Boom w Q1 stworzył fundamenty: agenci AI udowodnili, że potrafią zdobyć wyobraźnię – i kapitał – społeczności kryptowalut, ustanawiając znaczący rynek, który teraz szuka walidacji poprzez rzeczywiste przypadki użycia i dalszy wzrost w całym 2025 roku.

Czym właściwie są agenci AI w kryptowalutach?

W rdzeniu swojej działalności, agenci AI w kryptowalutach to autonomiczne programy komputerowe obdarzone sztuczną inteligencją, które działają na sieciach blockchain. W praktyce agent AI w kryptowalutach jest często botem lub cyfrowym bytem zdolnym do postrzegania informacji, podejmowania decyzji i realizacji działań – wszystko to przy zachowaniu kryptowalut i przeprowadzaniu transakcji. Często występują jako asystenci w stylu chatbotów lub jako usługi tła z dostępem do portfela kryptowalutowego. Ich nowość polega na połączeniu zaawansowanych technologii AI (dla „mózgu”) z aktywami i operacjami opartymi na blockchainie (dla „działania”).

Według ekspertów, agenci ci wykorzystują najnowsze techniki AI, takie jak Zrozumienie Języka Naturalnego (NLU) i konwersacyjna AI do interakcji z użytkownikami i danymi. Mogą odpowiadać na złożone pytania o rynkach, udzielać spersonalizowanych porad finansowych lub prowadzić użytkowników przez zadania związane z kryptowalutami w interfejsie czatu – podobnie jak Alexa czy Siri, ale skoncentrowane na kryptowalutach i oparte na najnowszej wiedzy rynkowej. Co istotne, poza samym prowadzeniem rozmowy, agent AI w kryptowalutach może podejmować bezpośrednie działania w imieniu użytkownika. Na przykład, może wykonać transakcję, gdy spełnione zostaną określone warunki, przenieść środki pomiędzy portfelami, czy nawet wdrożyć smart kontrakt.

W przeciwieństwie do tradycyjnych botów do handlu kryptowalutami lub prostych skryptów, te agenci AI są zazwyczaj bardziej adaptacyjni i "inteligentni." Korzystają z Modeli Języka Dużego (LLM) – tych samych AI, które stoją za ChatGPT – do analizowania kontekstu i formułowania decyzji​. Są zdolne do przetwarzania naturalnego języka (np. „Czy powinienem trzymać czy sprzedać Ethereum teraz?”) i łączenia tego z danymi on-chain oraz wnioskowaniem AI, aby dojść do odpowiedzi lub działania. Ponieważ są napędzane przez AI, mogą się poprawiać w czasie (ucząc się z nowych danych lub opinii) i obsługiwać nieustrukturyzowane dane wejściowe, które mogą umknąć sztywnym algorytmom. W istocie, gdy bot handlowy jest jak kalkulator, który podąża za stałą formułą, agent AI jest bardziej jak analityk, który może dynamicznie dostosowywać swoją strategię w miarę rozwijania się warunków.

Inną definicją jest to, że wielu agentów AI jest wyposażonych w portfel kryptowalutowy lub cyfrowe aktywa, co pozwala im działać z pewną autonomią finansową. Analiza CoinMarketCap opisała autonomicznego agenta kryptowalutowego jako podobnego do „cyfrowego przedsiębiorcy z własnym portfelem kryptowalutowym”. Oznacza to, że agent może posiadać środki (często dostarczane przez użytkowników lub inwestorów), wydawać lub inwestować te środki, a nawet płacić innym. W rzeczywistości niektórzy agenci „zatrudniają” innych agentów lub ludzkich freelancerów do zadań – na przykład, agent AI może automatycznie płacić za źródła danych, kupować usługi takie jak projektowanie graficzne (poprzez płatności kryptowalutowe) do tworzenia treści lub nagradzać użytkowników za wkłady. To kluczowa różnica w stosunku do zwykłego chatbota AI: agent kryptowalutowy ma agencję ekonomiczną. Może podejmować decyzje wspierane pieniędzmi (a raczej tokenami i Wei), co otwiera drzwi do ekscytujących możliwości i nowych ryzyk.

Ważne jest również, aby odróżnić agentów AI od zwykłych chatbotów. Na pierwszy rzut oka można prowadzić rozmowę z agentem AI za pomocą interfejsu czatu, ale pod maską prawdziwy agent jest autonomiczny i nastawiony na cel. Jak zauważył jeden komentarz branżowy, to nie są typowe chatboty, do których jesteśmy przyzwyczajeni; to autonomiczne byty cyfrowe, które mogą handlować, tworzyć treści, a nawet zatrudniać inne agenty AI wykorzystując kryptowaluty. Innymi słowy, agent AI jest zorientowany na działanie – nie tylko odpowiada na zapytania, ale także może inicjować złożone sekwencje kroków w świecie kryptowalut. Na przykład, jeśli dany jest cel „zwiększyć portfel do 2 BTC”, wystarczająco zaawansowany agent może ciągle wykonywać transakcje, stakować aktywa na platformach DeFi, reinwestować zyski i tak dalej, przy minimalnym dalszym wkładzie. Ta zdolność do działania na własną rękę jest tym, co uzasadnia nazywanie ich agentami.

Podsumowując, agent AI w kryptowalutach = mózg AI + ręce kryptowalutowe. Mózg AI (uczenie maszynowe, NLP itp.) daje mu zdolności rozumowania i podejmowania decyzji, podczas gdy ręce kryptowalutowe (portfele, smart kontrakty, interfejsy API giełdy) pozwalają mu wprowadzać zmiany w środowisku blockchain. Ta potężna kombinacja jest podstawą wszystkich ekscytujących przypadków użycia, które omówimy, ale jest także podstawą wielu wyzwań (takich jak zaufanie AI z pieniędzmi!). W Q1 2025 technologia stojąca za tymi agentami dojrzała do punktu, w którym nie tylko stały się realne, ale także w dużym popycie, tworząc podstawy do szybkich eksperymentów w całym przemyśle kryptowalutowym.

Jak działają agenci AI w kontekście kryptowalut?

Pod maską agenci AI w kryptowalutach integrują stos technologii, aby działać płynnie. Na wysokim poziomie, przepływ pracy typowego agenta AI w kryptowalutach obejmuje (1) interpretację danych wejściowych, (2) analizę danych, (3) podejmowanie decyzji i (4) wykonanie tej decyzji on-chain. Przeanalizujmy to z przykładowym scenariuszem – powiedzmy, agentem handlowym AI – podkreślając kluczowe komponenty, które to umożliwiają:

• Interfejs przetwarzania języka naturalnego (NLP): Wielu agentów zaczyna od zbierania danych wejściowych od człowieka. Polecenie lub zapytanie. Korzystając z przetwarzania języka naturalnego, agent może zrozumieć instrukcje użytkownika lub pytania w prostym języku plain language. Na przykład użytkownik może powiedzieć agentowi: „Monitoruj rynek i kup 0,5 BTC, jeśli cena spadnie poniżej 25 tys. USD”. Model językowy agenta analizuje to, rozpoznając intencję (zakup Bitcoinów) i warunek (cena < 25 tys. USD). Nowoczesne modele LLM umożliwiają wysoki poziom zrozumienia, dzięki czemu agent może obsługiwać złożone prośby, a nawet zadawać pytania wyjaśniające, jeśli jest to potrzebne.

• Pobieranie danych przez API i kanały: Kiedy wie co ma robić, agent zbiera niezbędne dane. W naszym przykładzie agent handlujący pobierałby bieżącą cenę BTC z wiarygodnego API danych rynkowych. Agenty AI są zwykle zintegrowane z różnymi Interface'ami Programowania Aplikacji (API) – kanałami cen na giełdach, danymi protokołów DeFi, analizą on-chain, sentymentem mediów społecznościowych, itd. Zaawansowane agenty używają techniki wytwarzania wspomaganego odzyskiwaniem informacji (RAG) do pozyskiwania informacji w czasie rzeczywistym podczas formułowania odpowiedzi lub podejmowania decyzji. Mogą również korzystać z baz danych historycznych lub nawet przeprowadzać wyszukiwania w sieci. Dzięki temu agent nie działa na ślepo; stale aktualizuje się najnowszymi informacjami (jeden z powodów, dla których agenty AI mogą przewyższać statyczne algorytmy na szybko zmieniających się rynkach).

• Rozumowanie AI i silnik decyzyjny: Następnym krokiem jest "mózg" agenta – zazwyczaj kombinacja LLM i potencjalnie specjalistycznych modeli (do prognozowania, oceny ryzyka, itd.). Mając dane wyjściowe i wejściowe, agent analizuje sytuację i decyduje o działaniu. Kontynuując przykład: logika agenta sprawdza cenę względem 25 tys. USD. Ta logika może być prostą regułą ustawioną przez użytkownika lub bardziej skomplikowaną strategią, której nauczył się AI (jak analiza wskaźników technicznych). Wiele agentów kryptograficznych włącza również uczenie się przez wzmocnienie i inne techniki planowania AI do oceny opcji. Na przykład, agent może symulować wyniki: „Jeśli kupię teraz, jaki jest przewidywany zysk w porównaniu do tego, jeśli poczekam?”. Pojawienie się mocnych, otwartych modeli, takich jak DeepSeek-R1, znacząco zwiększyło tę zdolność do rozumowania – zaawansowane rozumowanie DeepSeek-R1 pozwala agentom planować i adaptować strategie dużo taniej niż poleganie na zastrzeżonych modelach. W rzeczywistości pierwszy agent kryptograficzny AI oparty na DeepSeek-R1 został wprowadzony pod koniec 2024 roku jako dowód na to, że otwarte modele AI mogą efektywnie napędzać agentów on-chain, ucząc się optymalnych zachowań wyłącznie przez uczenie się przez wzmocnienie.

• Wykonanie on-chain (Smart kontrakty i portfele): Po podjęciu decyzji agent wykonuje ją poprzez interakcję z systemami blockchain. Nasz agent handlujący, widząc spadek ceny BTC do 24 900 USD, uruchomi zlecenie zakupu. Jak? Jeśli jest połączony z giełdą kryptograficzną, może używać API giełdy na koncie użytkownika. Jeśli w pełni on-chain, agent może wezwać kontrakt inteligentny zdecentralizowanej giełdy (DEX), aby wymienić jakieś stablecoiny na 0,5 BTC. W tym miejscu w grę wchodzi osobisty portfel kryptograficzny agenta – może on już posiadać stablecoiny lub mieć uprawnienia do korzystania z funduszy z portfela użytkownika (przyznane wcześniej). Niektóre agenty są implementowane jako same smart kontrakty lub korzystają z serii smart kontraktów do realizowania poleceń w sposób godny zaufania. Inne działają poza łańcuchem (jako usługi chmurowe lub boty), ale podpisują transakcje kluczami prywatnymi, gdy potrzebują wykonać coś on-chain. W każdym przypadku blockchain zapewnia warstwę wykonawczą dla wyborów agenta, niezależnie od tego, czy chodzi o handel, przenoszenie funduszy, wybijanie NFT, czy wdrażanie innego kontraktu. Protokół Virtuals, na przykład, standaryzuje to poprzez tokenizację agentów jako tokeny ERC-20 i nadawanie im tożsamości on-chain, co ułatwia agentowi interakcję z aplikacjami opartymi na Ethereum, używając własnego instancji tokenu i powiązanych modułów.

• Uczenie się i adaptacja: Ostatnim elementem jest to, że wiele agentów AI posiada pętlę zwrotną, dzięki której mogą się ulepszać z biegiem czasu. Może to się odbywać poprzez jawne uczenie się (aktualizowanie modeli z nowymi danymi) lub ukryte (dostosowywanie strategii w oparciu o wyniki). Agent może zidentyfikować, że pewien pool DeFi, z którego korzystał do uzyskiwania zwrotu, działał słabiej i "nauczyć się", aby unikać go następnym razem. Albo mógłby otrzymać feedback od użytkownika („ta porada nie była pomocna”) i włączyć go do swojego modelu. Pomysł polega na tym, że agenci kryptograficzni nie są statycznymi algorytmami; idealnie, ciągle się doskonalą (lub przynajmniej aktualizują), gdy warunki się zmieniają. W pierwszym kwartale 2025 roku przeprowadzano wiele eksperymentów w tym zakresie – np. agenty korzystające z wejść multimodalnych (dane cenowe + sentyment w mediach społecznościowych) do udoskonalania swoich decyzji handlowych lub wykorzystujących „Serię przemyśleń” (technikę AI) do bardziej systematycznego rozumowania. Chociaż nie wszystkie agenty są już rzeczywiście samodzielnie uczące się, trend zmierza ku zwiększeniu autonomii nie tylko w działaniu, ale także w formowaniu strategii.

Podsumowując, agent AI w kryptografii działa poprzez łączenie wglądu opartego na AI z działaniem blockchain: rozumie cele, zbiera dane z odpowiednich źródeł, decyduje o najlepszym działaniu przy użyciu modeli AI, a następnie działa on-chain za pomocą transakcji lub wywołań kontraktów. Ta pętla może działać stale i z prędkością maszyny. Człowiek może ustawić ogólne parametry lub cele, ale agent obsługuje codzienne lub nawet sekundowe decyzje. Dla użytkowników to jak delegowanie zadań bardzo utalentowanemu (i niestrudzonemu) cyfrowemu asystentowi. Dla ekosystemu kryptograficznego oznacza to, że coraz większa część aktywności jest wykonywana przez algorytmy koordynujące się między sobą, co jest fascynującym rozwojem – w zasadzie chodzi o autonomicznych agentów ekonomicznych uczestniczących obok ludzi w rynkach i sieciach.

Przypadki użycia: Zastosowanie agentów AI w kryptowalutach

Jednym z powodów, dla których agenty AI zyskały tak dużą uwagę w pierwszym kwartale 2025 roku, jest niesamowite bogactwo potencjalnych przypadków użycia w sektorze kryptograficznym. To nie są teoretyczne pomysły – nawet we wczesnych implementacjach widzieliśmy, jak agenty AI wykonują szereg przydatnych (a czasem nowych) funkcji. Poniżej badajmy niektóre z najbardziej godnych uwagi rzeczywistych zastosowań agentów AI w kryptografii, które pojawiły się pod koniec pierwszego kwartału, obejmując DeFi, handel, DAOs, NFT i gry.

DeFi: Optymalizacja zysku i zautomatyzowane finanse (DeFAI)

Zdecentralizowane finanse okazały się być żyznym gruntem dla agentów AI, dając początek temu, co niektórzy nazywają „DeFAI” – konwergencją DeFi z automatyzacją opartą na AI. W skomplikowanym świecie farm dochodowych, pul płynności i protokołów kredytowych, niezwykle trudno jest pojedynczym użytkownikom śledzić, gdzie są najlepsze zwroty lub najniższe ryzyko w danym momencie. Agenty AI wkraczają, by działać jako autonomiczni zarządcy pieniędzy.

Jak opisują eksperci, zaawansowane agenty mogą nieustannie monitorować APY, głębokość płynności i ryzyka protokołów na różnych platformach DeFi, i automatycznie przenosić zasoby tam, gdzie można w danym momencie uzyskać najlepszy zwrot. Na przykład agent AI zarządzający depozytami w stablecoinach może przenosić twoje środki między różnymi protokołami kredytowymi (Compound, Aave, nowa platforma itd.), kiedykolwiek znajdzie wyższą stopę procentową, jednocześnie oceniając ryzyko smart kontraktu lub płynność, aby uniknąć pułapek miodowych. Podobnie, agent mógłby zapewnić płynność puli DEX wtedy, gdy opłaty są wysokie, a wycofać się, gdy wolumen spada, maksymalizując dochody z opłat bez ręcznego ingerowania użytkownika.

Taka optymalizacja w czasie rzeczywistym była w istocie botem do farmingu zysków 24/7, ale takim, który używa AI do mądrzejszego wyboru niż statyczny skrypt. Uwzględnia wiele czynników: nie tylko nagłówkowe APR, ale także takie rzeczy jak kondycja platformy, wszelkie nadchodzące zmiany governance, a nawet sentyment (jeśli, na przykład, pojawiają się wieści o exploicie, agent AI mógłby proaktywnie wycofać środki). Jeden post na Medium przedstawił przypadek użycia „futurystycznego funduszu DeFi zarządzanego całkowicie przez agentów AI”, gdzie różne wyspecjalizowane agenty zajmują się skanowaniem rynku, handlem, zarządzaniem ryzykiem i zgodnością​. W takim układzie agent AI zarządzający ryzykiem mógłby monitorować pozycje użytkownika, a jeśli zmienność wzrośnie powyżej progu, natychmiast wyzwala system do zhedgowania lub zmniejszenia ekspozycji​ – odpowiedź szybsza i bardziej zdyscyplinowana niż mogłoby to zrobić człowiek. Tymczasem AI skanujący rynek przeszukuje kanały cenowe i media społecznościowe w poszukiwaniu okazji arbitrażowych lub trendingowych​, a AI handlowy wykonuje tysiące mikro-transakcji w oparciu o tę inteligencję​.

Choć ten w pełni autonomiczny fundusz jest ilustracją, niektóre jego elementy są już rzeczywistością. Na początku 2025 roku pojawiły się produkty skierowane do użytkowników, gdzie można było zdeponować aktywa, a agent AI przejmował strategię. Niektóre aplikacje zarządzania aktywami kryptograficznymi zaczęły oferować „AI-zarządzane skarbce”, które obiecywały dynamicznie alokować kapitał dla ciebie. Czasem używano terminu „agent zysku” w odniesieniu do agentów zajmujących się agregacją zysków. Kluczową zaletą jest efektywność i czujność: ludzcy farmerzy DeFi śpią i mogą przegapić nagłe okazje lub ostrzeżenia, podczas gdy agent AI jest zawsze czujny i reaguje w ciągu milisekund.

Oczywiście, powierzenie swoich pieniędzy AI niesie za sobą problemy z zaufaniem, które omówimy później. Jednak przyciąganie było niezaprzeczalne – wiele projektów DeFi raportowało, że użytkownicy powierzają znaczną TVL (Całkowitą Wartość Zablokowaną) strategiom napędzanym przez AI. Inwestorzy widzą agentów DeFi opartych na wielu agentach jako wielki krok naprzód, koordynującHere's the translation of your content from English to Polish, while skipping translation for markdown links:

Content: agenci](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs), którzy specjalizują się (jeden znajduje najlepsze stawki, inny realizuje rebalansowanie, jeszcze inny zajmuje się ubezpieczeniami za pomocą Nexus Mutual, itp.) mogą znacząco poprawić wyniki zysku oraz zarządzanie ryzykiem. To zgodne z ideą „money legos” w DeFi, teraz z AI jako spoiwem.

Krótko mówiąc, AI agenci w DeFi mają na celu maksymalizację zysków i automatyczne zarządzanie ryzykiem, dając nawet okazjonalnym użytkownikom szansę na skorzystanie z skomplikowanych strategii. Ten przypadek użycia jest bezpośrednią ewolucją robo-doradców oraz zautomatyzowanych menedżerów portfela widocznych w tradycyjnych finansach, dostosowanych do zdecentralizowanego oraz szybkiego świata kryptowalut.

Handel i inwestycje: Autonomiczni handlowcy i analitycy

Jeśli jest jakieś pole, gdzie prym wiodą szybkość i analiza danych, to jest to handel – a AI agenci dokonali tu dużego wpływu. Rynki kryptowalut działają 24/7 globalnie, a decyzje podejmowane w ułamkach sekund mogą przynieść duże różnice. AI agenci handlowi pojawili się, aby to wykorzystać, działając jako niestrudzeni handlowcy i analitycy rynkowi, którzy realizują strategie przez całą dobę.

Jednym z najczęściej omawianych przykładów w Q1 był AIXBT, agent AI, który w zasadzie stał się influencerem handlu kryptowalutami na własną rękę. Według raportów, AIXBT skanuje opinie ponad 400 czołowych influencerów kryptowalutowych i trendy on-chain, po czym dzieli się zsyntetyzowanymi wglądami rynkowymi na X w czasie rzeczywistym. Analiza kuratorska tego agenta stała się tak popularna, że zebrała ogromne grono obserwujących (dane sugerują, że zdobył 3% całkowitej "mindshare" Crypto Twittera do początku 2025 roku), a jego związany token osiągnął wartość powyżej $500 milionów. W efekcie, AIXBT zamienił arbitraż informacji w biznes: będąc szybszym i bardziej kompleksowym w przyswajaniu rynku emocjonalnego niż jakikolwiek człowiek, dostarczał wartościowe sygnały i komentarze, a ludzie wartościowali decyzje agenta prawdziwymi pieniędzmi poprzez jego token.

Poza kanałami społecznościowymi, wielu agentów AI bezpośrednio angażuje się w handel algorytmiczny na giełdach. Obejmują one od stosunkowo prostych botów wzbogaconych o modele prognozowania AI, po bardzo skomplikowane systemy. Autonomiczny Handlowiec AI może przetwarzać bieżące dane (ceny, księgi zleceń, wiadomości) i składać zamówienia z wyprzedzeniem sub-sekundy. W przeciwieństwie do sztywnego algorytmu handlu wysokiej częstotliwości, trader napędzany AI może dostosować swoją strategię, zauważając zmiany w rynku – na przykład, jeśli rynek zaczyna zmieniać weselne granice, może przestawić się z taktyki rewersji średniej na śledzenie trendów. Taka elastyczność została zademonstrowana przez agentów uczestniczących w arbitrażu zmienności podczas wydarzeń informacyjnych: mogli interpretować nagłówki będące wiadomościami (używając NLP), przewidywać wpływ rynku i odpowiednio dostosować pozycje w ciągu kilku chwil.

Widzieliśmy również, że agenci AI byli wykorzystywani przez osoby jako osobiste asystenty handlowe. Wyobraź sobie, że powiedzielibyś agentowi: „Monitoruj Ethereuma i jeśli zacznie szybko spadać, sprzedaj część mojej pozycji, w przeciwnym razie stopniowo kupuj w dołkach”. Agent następnie zajmuje się wykonaniem. Uwalnia to traderów od konieczności wpatrywania się w wykresy 24/7. Niektóre platformy handlu kryptowalutami zintegrowały studia botów AI, gdzie użytkownicy mogli skonfigurować własnego agenta za pomocą prostych reguł języka i zlecać mu handel za pomocą kluczy API. Połączenie GPT-4 (i jego następców) z interfejsami API do handlu umożliwiło nową falę „DIY AI traderów” bez potrzeby posiadania umiejętności codingu.

Znacząco, także ustawienia z wieloma agentami były stosowane w handlu. Jak opisano wcześniej, ekosystem może mieć jednego agenta AI jako Market-Scanner, innego jako Trade Executor, a jeszcze innego jako Risk Manager. Dzięki podziałowi zadań, każdy agent może się specjalizować, po czym dzielić się informacjami lub poleceniami pomiędzy sobą. Na przykład, jeden agent może się skupić tylko na analizie nastrojów w mediach społecznościowych lub dużych ruchów portfela (alerts wale) i sygnalizować innemu agentowi, gdy wystąpi coś godnego uwagi, jak „duży napływ na giełdę wykryty, możliwe nadchodzące wyprzedaże”. Agent handlowy odbiera to i może zapobiegawczo redukować ekspozycję. Wszystko to może się odbywać bez ludzkiego udziału, tworząc autonomiczny stos handlowy, który działa nieprzerwanie.

Przykładowe zastosowania rzeczywiste w Q1 obejmowały agentów arbitrażowych, którzy wykorzystują różnice cenowe pomiędzy DEX, agentów zarządzania płynnością dla tworzenia rynku oraz agentów handlu instrumentami pochodnymi, którzy zarządzają pozycjami futures perpetual z hedgingiem napędzanym przez AI. Kilka funduszy kryptowalutowych nawet twierdziło, że używają agentów AI do prowadzenia całych portfeli, gdzie ludzie ustawiają ogólną strategię i limity ryzyka, natomiast AI decyduje o konkretnych transakcjach. Choć wyniki tych traderów AI różnią się, niektóre raporty anegdotyczne pokazały, że przewyższały one średnie portfele ludzkie w ciągu kwartału, głównie dzięki zdolności natychmiastowej i bezemocjonalnej reakcji na ruchy rynkowe.

Podsumowując, przypadek użycia handlu dla agentów AI koncentruje się na szybkości, elastyczności i szerokości analiz. Działają jako stale włączone, bezemocjonalne handlowce, które potrafią przetworzyć ocean danych (ceny, wiadomości, kanały społecznościowe, dane on-chain) i wykonać plan w czasie rzeczywistym. Na zmiennych rynkach kryptowalut Q1 2025, okazało się to bezcenne dla wielu szukających przewagi lub po prostu spokoju ducha, że „ktoś” (nawet jeśli nie jest to człowiek) obserwuje rynki w ich imieniu.

DAOs i zarządzanie on-chain: Agenci AI jako decydenci

Zdecentralizowane organizacje autonomiczne (DAOs) są w istocie mechanizmami zarządzania grupowego na blockchainie – zarządzają funduszami lub protokołami poprzez kolektywne głosowanie. Co ciekawe, ai agenci zaczęli uczestniczyć w DAOs, a nawet niektóre prowadzić. To przypadek autonomii na poziomie organizacyjnym: czy agent AI może działać jako członek zarządzający lub nawet być rdzeniem DAO, podejmując decyzje dla dobra społeczności?

Jednym z głośnych przykładów jest ai16z, jak wspomniano wcześniej. Projekt jest opisywany jako pierwsze DAO prowadzone przez autonomicznego agenta AI. W praktyce, ai16z ma osobowość AI wzorowaną na Marcu Andreessenie, podejmując decyzje inwestycyjne w sposób podobny do venture capitalowego​. Posiadacze tokenów w zasadzie zakładają się na zdolność AI w mądrym alokowaniu kapitału. Agent używa ram symulacji wieloagentowej zwanej Eliza, aby interak

ować się na różnych platformach i utrzymać spójną "osobowość". Nawet organizuje głosowania, gdzie propozycje AI są wykonywane, jeśli posiadacze tokenów wyrażają zgodę. To odwraca standardowy scenariusz DAO: zamiast ludzi proponujących i głosujących, a botów realizujących automatycznie, tutaj AI proponuje działania, a ludzie głosują, aby je zatwierdzić lub odrzucić. Sukces tokena ai16z (osiągając $2B market cap i oferując korzystne APY dla stakingu) wskazuje, że wielu uznało ten pomysł za atrakcyjny – zaufanie AI do prowadzenia inwestycyjnego DAO na bazie logiki danych, przypuszczalnie wolnej od ludzkich uprzedzeń.

Poza organizacjami całkowicie prowadzonymi przez AI, agenci AI również służą jako analitycy lub delegaci w bardziej tradycyjnych DAOs. Niektóre DAOs mają tysiące propozycji, postów na forum i dyskusji poza siecią – za dużo, aby jakakolwiek osoba mogła śledzić. Agenci AI zostali wprowadzeni do podsumowanie propozycji zarządzania, oceny potencjalnych skutków, a nawet oddawania głosów automatycznie zgodnie z wcześniej ustalonymi kryteriami. Na przykład, Skarbiec DAO protokołu DeFi może zlecić agentowi AI skanowanie wszystkich wniosków o finansowanie i wybieranie tych, które spełniają określone kryteria ROI lub ryzyka, a następnie automatyczne głosowanie „Tak” lub „Nie” na podstawie tej analizy. Taki agent działa jako prowizoryczny dla głosującego (czy to indywidualny użytkownik, czy cała społeczność, która mu powierzyła to zadanie). W Q1 2025 przeprowadzano wczesne eksperymenty, w których mniejsi posiadacze tokenów łączyli się, aby oddać swoje głosy na rzecz agenta AI, tworząc w ten sposób "pool delegacji AI" w zarządzaniu. Agent głosował w sposób, który ustalił jako najlepszy interes pool, po przeanalizowaniu argumentów i metrów on-chain.

Innym ciekawym przypadkiem użycia są AI skarbniki. DAOs często dysponują dużymi skarbcami wymagającymi zarządzania – inwestowanie w zyski, dywersyfikacja aktywów, planowanie wydatków. Agenci AI mogą przejąć rolę zarządzania skarbcem, decydując o alokacji funduszy zgodnie z wytycznymi społeczności. DAO może powiedzieć: „utrzymuj X miesięcy rezerwy w stablecoinach, przydziel Y% do niskiego ryzyka zysków, Z% do szans wzrostu”, a agent AI może wtedy wdrożyć tę politykę i dostosowywać ją w miarę zmiany rynków. Jest to podobne do przypadków użycia w DeFi, ale operuje w granicach mandatu społeczności.

Zaletą AI w zarządzaniu jest ponownie efektywność i przetwarzanie danych. Agent AI nie nudzi się, czytając 50 postów na forum o propozycji – może je podsumować w kilka sekund i wyodrębnić kluczowe punkty. Może wykrywać wzorce (np. „ta propozycja jest podobna do tej z zeszłego kwartału, która upadła, prawdopodobne będą obawy X, Y, Z”). Teoretycznie może być także bardziej obiektywny – nie ulega wpływowi polityki czy osobistego zysku, jeśli jest zaprogramowany na maksymalizację długoterminowych metrów DAO.

Jednak przekazanie władzy AI w DAOs jest również kontrowersyjne. Trwa debata: kod to prawo, ale czy kod naprawdę może zrozumieć społeczne i długoterminowe implikacje decyzji? Do Q1 2025 podejście było ostrożne: agenci AI głównie doradzali lub realizowali jasno zdefiniowane zadania, a nie jednoznacznie kierowali DAOs (z wyjątkiem odważnych doświadczeń jak ai16z). Jednak trend pokazuje, że gdy AI agenci sprawdzą się w węższych rolach, społeczności mogą im ufać z... Większy autorytet. Możliwe, że pod koniec 2025 roku będziemy świadkami propozycji DAO napisanych przez agentów AI i zatwierdzonych, ponieważ społeczność zauważyła historię podejmowania przez agenta rozsądnych decyzji.

Podsumowując, agenci AI w DAO działają jako inteligentni uczestnicy – od analityków propozycji i pełnomocników do głosowania, po w pełni autonomicznych liderów w eksperymentalnych organizacjach. To rozszerza znaczenie „autonomiczności” w Decentralized Autonomous Organization: nie tylko autonomiczność w realizacji, ale być może także w podejmowaniu decyzji.

NFT i Treści Kreatywne: Agenci AI jako Twórcy i Kuratorzy

Boom NFT z poprzednich lat dotyczył głównie sztuki cyfrowej i kolekcjonerstwa, ale agenci AI dodają nowy wymiar: dynamiczne tworzenie i interakcja z treścią. W Q1 2025 zaczęliśmy obserwować agentów sterowanych przez AI, którzy odgrywają role w ekonomii NFT i twórców, zarówno w generowaniu nowych treści, jak i zarządzaniu istniejącymi kolekcjami czy społecznościami.

Jednym z prostych zastosowań jest AI generująca sztukę i kolekcjonerstwo. Platformy eksperymentujące z „Generatywnymi Agentami NFT” umożliwiają AI ciągłe tworzenie nowych dzieł sztuki NFT lub muzyki na podstawie określonych parametrów, nawet reagując na trendy. Na przykład, agent AI może obserwować, które style czy tematy dobrze się sprzedają na rynkach NFT, a następnie generować nowe dzieła do wytworzenia i wystawienia na sprzedaż, dostosowując swój styl do potrzeb odbiorców. To de facto czyni agenta autonomicznym artystą.

Niektórzy kolekcjonerzy NFT tworzą agentów do takich rzeczy jak komponowanie muzyki NFT lub projektowanie kart do wymiany. Agent może następnie automatycznie wystawiać je na rynkach, zarządzać cenami (na przykład obniżać ceny, jeśli się nie sprzedają, lub zwiększać, jeśli popyt jest wysoki) i przekazywać zyski do portfela lub właściciela. Chociaż generatywna sztuka AI nie jest nowością, integracja z zadaniami związanymi z wybijaniem i sprzedażą na łańcuchu tworzy pełny łańcuch, w którym AI nie tylko tworzy, ale także samodzielnie komercjalizuje dzieło.

Inne zastosowanie to zarządzanie społecznością dla projektów NFT. Popularne kolekcje NFT często mają społeczności Discord/Telegram, które wymagają moderacji, odpowiadania na FAQ i angażowania. Zatrudniono agentów czatowych AI, aby służyć jako przewodnicy społeczności 24/7 – odpowiadając na pytania właścicieli (np. „Kiedy jest następny zrzut dla właścicieli NFT?”), udzielając informacji na temat jak stakingować lub używać NFT, a nawet tworzenie fabuły (niektóre projekty NFT mają fikcyjne historie lub storytelling, a agenci AI mogą odgrywać role postaci, aby społeczność była bardziej wciągająca). Artykuł na temat Agentów AI zauważa, że tacy agenci mogą zapewniać wsparcie edukacyjne, upraszczając żargon krypto i koncepty dla nowych osób​ – to rozszerza się na społeczności NFT, gdzie nowoprzybyli często potrzebują pomocy w zrozumieniu projektu. Dzięki automatyzacji tych interakcji, projekty trzymały swoją społeczność zaangażowaną bez całodobowych moderatorów ludzkich, szczególnie w różnych strefach czasowych.

Istnieje także połączenie między agentami AI a NFT w postaci wirtualnych influencerów lub osobowości opartych na AI. Wspomnieliśmy już o AIXBT na Twitterze. Można to uznać za coś w rodzaju NFT – nie że to statyczny obrazek, ale że jest to cyfrowa osobowość z gronem obserwujących i wartości tokenizowanej. Podobnie, projekty jak Luna na platformie Virtuals pokazują agenta AI, który działa jako wokalistka AI oraz osobowość w mediach społecznościowych​. Misja Luny polega na zwiększaniu liczby swoich obserwatorów do 100 tys., a nawet wydaje własną skrzynię na zamówienie prawdziwych artystów do graffiti oraz zatrudnia inne agenty AI do tworzenia treści​.

To zaciera granicę między NFT (jako unikalnymi cyfrowymi postaciami) a agentami AI (jako autonomicznymi aktorami). W zasadzie Luna jest jak postać NFT, która żyje, podejmując decyzje, aby zwiększyć swoją popularność i wartość tokenów. Możemy sobie wyobrazić podobnych agentów AI reprezentujących postacie z gier, wirtualnych idoli lub maskotki marek, które nawiązują interakcję z fanami i prowadzą autonomiczne inicjatywy marketingowe. Mogą oni wydawać limitowane kolekcje NFT samych siebie dla fanów itd. Ten koncept autonomicznych wirtualnych influencerów wyrósł zarówno z trendów NFT, jak i AI.

Z perspektywy kolekcjonerów lub twórców NFT, agenci AI są także przydatni do zarządzania portfelem i odkrywaniem. Agent mógłby zarządzać kolekcją NFT: śledzić wartości rynkowe, znajdować kupców lub możliwości wymiany, informować o nowych trendujących zrzutach, które pasują do twojego gustu, a nawet licytować w aukcjach w ramach ustalonych limitów. Biorąc pod uwagę natłok rynków NFT, posiadanie AI, które kuratoruje to, co warte uwagi, jest cenne. Niektóre usługi w Q1 oferowały AI „doradców”, którzy mówią, które projekty NFT mają nietypową aktywność na łańcuchu (np. wieloryby kupujące, co może sugerować nadchodzący wzrost cen).

Jednym z konkretnego przykładu jest gra Kuroro Wilds (cytowana w Trzech Agentach AI Zbudowanych Na Blockchainie, aby Przekształcić Crypto, DeFi, Gaming), która użyła agenta AI jako części swojej kampanii play-to-airdrop. W tej grze RPG, AI agent (lub system AI) monitorował graczy ukończających zadania i społeczne zadania, a następnie nagradzał ich punktami przekształcalnymi na nadchodzące tokeny KURO​. To jest w zasadzie mechanizm dystrybucji napędzany przez AI – zapewniający autentyczne zaangażowanie graczy poprzez algorytmiczną weryfikację działań i wydzielanie nagród, co byłoby uciążliwe do zarządzania dla ludzi ręcznie dla tysięcy graczy. Stworzyło to dynamiczny, responsywny system nagradzania, który dostosowywał się w miarę uczestnictwa graczy, czyniąc airdrop bardziej wciągającym i uczciwym. W szerszym sensie każda gra NFT lub projekt mógłby zatrudniać agentów analogicznie do zarządzania programami nagród, airdropami lub gospodarką w grze w czasie rzeczywistym.

Podsumowując, agenci AI w NFT i kreatywnych kręgach kryptowalutowych pełnią role twórców, kuratorów i menedżerów. Generują treści (sztukę, muzykę, historie), współdziałają ze społecznościami jako zawsze dostępni przedstawiciele oraz optymalizują zbieranie i dystrybucję cyfrowych kolekcji. To wstrzykuje nową energię do NFT – przechodząc od statycznych mediów do czegoś bliższego żywym bytom lub usługom, co jest dość odpowiednie dla ewoluującej koncepcji metaverse.

Gry i Metaverse: Autonomiczni Uczestnicy Gier

Platformy gier blockchain i metaverse również zaczęły przyjmować agentów AI, aby tworzyć bardziej dynamiczne i interaktywne światy. Gry są zasadniczo złożonymi systemami reguł – idealnym miejscem do nawigowania dla AI i znajdowania optymalnych strategii lub symulowania inteligentnych postaci. Do Q1 2025 zaobserwowaliśmy wczesne użycie agentów AI zarówno jako graczy, jak i postaci niezależnych (NPC) w grach krypto.

Po stronie graczy, agenci AI mogą grać w gry play-to-earn (P2E) w celu zdobywania nagród w imieniu użytkowników. Może to brzmieć jak botowanie (i faktycznie, balansuje to na cienkiej granicy), ale niektóre gry zezwalają lub nawet zachęcają do pewnych form automatyzacji. Na przykład, w grze w wirtualnym świecie, gdzie rutynowe zadania przynoszą tokeny, użytkownik mógłby wdrożyć agenta AI do ciągłego wykonywania tych zadań. Różnica w stosunku do podstawowego makra polega na tym, że agent AI mógłby faktycznie uczyć się mechaniki gry i optymalizować swój styl gry – potencjalnie nawet odkrywać nowe strategie lub możliwości arbitrażu w ekonomii gry. Zdarzały się przypadki agentów AI prowadzących wiele kont w grze, aby zarabiać tokeny w grze, które są wymienialne na giełdach, działając de facto jako autonomiczne „stypendia” (pożyczając termin z czasów Axie Infinity). Jednak deweloperzy gier są ostrożni, ponieważ niekontrolowane użycie agentów może zakłócić równowagę w grze. Tak więc, bardziej interesujące aplikacje to te, w których gry integrują agentów w przemyślany sposób.

Na przykład, Kuroro Wilds, wspomniana wcześniej gra RPG, nie tylko użyła agenta AI do swojego systemu nagród, ale mogła utorować drogę dla postaci sterowanych przez AI w swojej rozgrywce. Opis Kuroro Wilds podkreśla jego angażującą historię oraz zadania​ – można sobie wyobrazić agentów AI kontrolujących niektóre potwory lub dawców zadań, które dostosowują się do działań graczy. Nawet jeśli samo Kuroro jeszcze tego nie zrobiło, inne projekty sugerowały postacie NPC oparte na AI. NPC-agent w grze blockchain mógłby dostosowywać swoje dialogi lub trudność w oparciu o postępowanie gracza. Ponieważ gry blockchainowe często mają trwałe zasoby (jak NPC może upuścić token lub NFT), korzystanie z AI do regulowania tych upuszczeń w oparciu o podaż/popyt mogłoby pomóc gospodarce gry pozostać zrównoważoną.

Inną dziedziną są platformy metaverse – wspólne przestrzenie wirtualne często powiązane z NFT. Agenci AI są zatrudniani jako wirtualni asystenci lub powitacze w tych światach. Na przykład, jeśli wejdziesz do wirtualnej galerii, agent AI może cię powitać, odpowiedzieć na pytania dotyczące sztuki (czerpiąc informacje z IPFS lub z proweniencji blockchainowej NFT), a nawet umożliwić zakup, prowadząc cię przez interakcję ze smart kontraktem. W zasadzie, tworzą rolę „lokalsów AI” w metaverse, czyniąc go bardziej żywym. Bez nich, wiele przestrzeni metaverse wydaje się pustych, chyba że realne osoby są zalogowane jednocześnie; agenci mogą wypełnić tę lukę, będąc obecni 24/7.

Gry jak Axie Infinity już wcześniej korzystały z zautomatyzowanych skryptów historycznie, ale agenci z Q1 2025 są znacznie bardziej zaawansowani – mogą faktycznie strategizować w konkurencyjnej rozgrywce. W społeczności toczyły się rozmowy na temat rozwijania agentów AI, którzy mogliby trenować z użyciem uczenia wzmocnieniowego, aby osiągać sukcesy w grach blockchainowych, co mogłoby pewnego dnia prowadzić do zawodów AI vs AI na łańcuchu (możliwe że nowy sport widowiskowy, podobny do turniejów szachowych AI, ale z tokenami na szali!). Niektóre wczesne eksperymenty miały AIs uczące się Content:

gry w stylu kart kolekcjonerskich na blockchainie, odkrywanie nowych kombinacji kart, które nie były odkryte przez ludzkich graczy. Tego typu eksploracja może wzbogacić metę gry lub nawet pomóc deweloperom zidentyfikować, czy określone zasoby nie są zbyt potężne.

Podsumowując, w grach, agenci AI pełnią rolę zarówno pomocników, jak i wyzwań – mogą automatyzować nudne części dla graczy (zarabianie tokenów, wykonywanie powtarzalnych zadań), albo stać się częścią struktury gry (inteligentne NPC, dynamiczne wydarzenia). Ostateczna wizja to gry, które mogą działać w dużej mierze autonomicznie z napędzaną przez AI zawartością i postaciami, co dobrze wpisuje się w zdecentralizowaną etos – wyobraź sobie świat gry, który nadal się rozwija, nawet jeśli oryginalny zespół deweloperów się wycofa, ponieważ agenci AI utrzymują go przy życiu i interesującym.

To wciąż początkowe dni, ale pierwsze kwartały 2025 roku pokazały przedsmak tego, jak agenci AI mogą przekształcić gry Web3 w bardziej autonomiczną, immersyjną przygodę, gdzie nie wszystkie postacie, które spotkasz, są ludźmi, ale mogą być angażujące i korzystne dla ekosystemu.

Główne Platformy, Projekty i Tokeny Agentów AI wiodące w tej przestrzeni

Jak trend agentów AI nabierał rozpędu, pewne platformy i projekty wyszły na podstawę nowego ekosystemu, każda wnosząc inny wkład – od dostarczania infrastruktury po emisję popularnych tokenów, do których chętnie dołączali inwestorzy. Tutaj wyróżniamy niektórych z głównych graczy i tokenów kształtujących przestrzeń agentów AI w pierwszym kwartale 2025 roku:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): Często wspominany jako punkt wyjścia dla wybuchu agentów AI, Virtuals to zdecentralizowana platforma (uruchomiona w 2021 roku), która ułatwia tworzenie, wdrażanie i monetyzację agentów AI na łańcuchu​. Virtuals zapewnia ramę zwaną GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) do budowania agentów z minimalną ilością kodu, używając modułowych komponentów. Użytkownicy mogą projektować agenta AI (definiować jego misję, podłączać modele AI, jak językowy czy wizualny, ustawiać jego uprawnienia i budżet) i następnie emitować go jako token ERC-20 na Virtuals​. Każdy token agenta reprezentuje udział/instancję tego agenta. Ta innowacja utokenizowanych agentów AI jest kluczowa – oznacza to, że agenci mogą być posiadani, wymieniani i mieć własne mikroekonomie. Na przykład, jeśli agent stanie się popularny czy dochodowy, wzrasta popyt na jego token, co przynosi korzyści jego posiadaczom. Virtuals wprowadziło także model współwłasności, pozwalający wielu deweloperom współpracować nad agentem i dzielić się jego przychodami (które są dystrybuowane za pomocą zasad on-chain)​.

Pod koniec 2024 roku i do stycznia 2025, Virtuals doświadczyło ogromnego wzrostu. Jego rodzimy token VIRTUAL zyskał ~850%, osiągając ATH w styczniu i był handlowany wokół $1.22 z blisko $800M kapitalizacji rynkowej w momencie raportowania. To uczyniło go drugim co do wielkości tokenem związanym z agentami AI pod względem kapitalizacji rynkowej. Wzrost napędzały kluczowe kamienie milowe w ekosystemie: wprowadzili funkcje na łańcuchu Coinbase's Base dla współwłasności, a kilka agentów AI zbudowanych na Virtuals osiągnęło wiralną popularność w rozrywce (jak wspomniana wokalistka Luna). Dodatkowo, Virtuals działa jako AI launchpad – projekty takie jak CLANKER, VVAIFU i MAX odnotowano jako korzystające z Virtuals w celu rozpoczęcia swoich agentów, co przyczyniło się do ponad $60 milionów przychodów protokołu​. W skrócie, Virtuals jest dla agentów AI czym Ethereum było dla tokenów ICO – główną platformą, na której dokonuje się innowacja, co z kolei napędza wartość do jego tokena i sieci.

• ai16z (AI16Z token): Ten projekt przyciągnął uwagę zarówno dla swojej ironicznej hołdy dla legendy VC, jak i dla swojego pionierskiego modelu zarządzanej przez AI DAO. Uruchomiony pod koniec 2024 roku, ai16z wdrożył agenta AI (przezwisko “Marc” dla Andreessena) jako operacyjnego szefa zdecentralizowanego funduszu venture. Agent używa ramy wieloagentowej Eliza do koordynowania decyzji na różnych platformach, utrzymując spójną strategię. Token AI16Z działa jako zarządzanie i użyteczność – posiadacze mogą głosować na propozycje, a token jest używany do transakcji w ekosystemie. Projekt ustawił również interesujący parametr ekonomiczny z ustaloną ilością 1.1 miliarda tokenów, i zaoferował wysoki zysk ze stakowania (~31.4% APR) poprzez coś zwanego ai16zPOOL, aby zachęcić do uczestnictwa.

Do stycznia 2025 roku kapitalizacja rynkowa ai16z wzrosła do $2 miliardów, odzwierciedlając ogromne zainteresowanie. Pokazało to, że społeczność była gotowa zainwestować w koncepcję funduszu zarządzanego przez AI – zasadniczo powierzając algorytmowi identyfikowanie, a może nawet realizowanie inwestycji startupowych lub możliwości handlowych. Sukces ai16z również podkreślił aspekt wielołańcuchowy agentów AI: działa na Solanie, pokazując, że ten ruch nie jest ograniczony do Ethereum czy jakiegokolwiek pojedynczego łańcucha. Wykorzystanie wysokiej przepustowości Solany prawdopodobnie pomaga agentowi ai16z przeprowadzać szybkie transakcje, kiedy jest to potrzebne. Ogólnie rzecz biorąc, ai16z stoi jako dowód koncepcji, że autonomiczne organizacje mogą istnieć – gdzie AI efektywnie jest CEO – i społeczność crypto przyzna im znaczną wartość.

• Fetch.ai / Sojusz Sztucznej Superinteligencji (FET): Nie wszyscy kluczowi gracze byli nowi w 2025 roku. Fetch.ai (FET) istnieje od kilku lat, budując ramę i sieć agentów AI. W 2025 roku Fetch.ai połączył siły ze SingularityNET i Ocean Protocol, aby stworzyć to, co nazwali Sojuszem Sztucznej Superinteligencji (ASI Alliance). Ta współpraca miała na celu połączenie sił: SingularityNET wnosiła ekspertyzę w zdecentralizowanych rynkach AI i badaniach nad AGI, Fetch.ai dostarczało swojej technologii i narzędzi agentowych (np. ich platformy DeltaV opartej na agentach), a Ocean zapewniał infrastrukturę danych i rynki dla danych szkoleniowych AI. Razem ten sojusz plasuje się na czele rozwijania zdecentralizowanej AI. W kontekście agentów crypto, sojusz a w szczególności Fetch.ai’s tech dostarczają narzędzi niezbędnych do uczynienia agentów mądrzejszymi i bardziej interoperacyjnymi sieciami.

Token Fetcha FET został wyróżniony jako token agentów AI z największą kapitalizacją rynkową w czasie, sugerując, że przewyższył on nawet Virtuals pod względem wartości do pierwszego kwartału. (Rzeczywiście, token FET i SingularityNET's AGIX miały znaczące wzrosty, biorąc pod uwagę ich związek z narracją AI ogólnie). Celem sojuszu jest dążenie do AGI (Sztucznej Generalnej Inteligencji) w zdecentralizowany sposób to długoterminowy krok na księżyc, ale tymczasem ich platformy są wykorzystywane do praktycznych działań agentów – od optymalizacji logistyki po przewidywawcze wyroczni w DeFi. Produkt Predictoor Oeeana, który przeprocesował $800M w skali danych rynkowej w sześć miesięcy, pokazuje skalę, na jaką te projekty infrastrukturalne działają, dostarczając przydatnych informacji agentom AI. Podsumowując, Sojusz ASI i token FET reprezentują bardziej skoncentrowaną na infrastrukturze i badaniach stronę agentów AI w krypto – mniej opartą na rozgłosie, ale dostarczającą poważnej technologii i (potencjalnie) najwyższej klasy modeli AI, na których inni mogą budować.

• OriginTrail (TRAC): Na pierwszy rzut oka, OriginTrail dotyczy łańcucha dostaw i danych Web3, a nie agentów AI. Dlaczego więc jest zaliczany do "tokenów agentów AI do obserwacji"? Powód jest taki, że dobre dane to paliwo dla dobrej AI. Zdecentralizowany graf wiedzy i weryfikowalna platforma danych OriginTrail mogą służyć jako kręgosłup dla agentów AI, które potrzebują zaufanych informacji. Na przykład agent AI używany w optymalizacji łańcucha dostaw przedsiębiorstwa mógłby pobierać autentyczne dane od OriginTrail do podejmowania decyzji. Partnerstwa OriginTrail z dużymi firmami (Oracle, BSI, itp.) sugerują, że jego dane mogą zasilać automatyzację napędzaną AI w tych branżach. Token TRAC jest używany do stakowania i wynagradzania dostawców danych oraz zapewnienia integralność danych w sieci. Jako że agenci AI podejmują zadania takie jak weryfikacja pochodzenia łańcucha dostaw czy automatyzacja logistyczna (obszary, gdzie AI + blockchain ma wyraźną wartość), projekt taki jak OriginTrail staje się niezbędnym wyposażeniem. Do pierwszego kwartalu 2025 roku znaczenie TRAC zostało rozpoznane, a jego kapitalizacja rynkowa utrzymywała się na zdrowym poziomie (nie tak wysoko, jak efektowne platformy agentów, ale solidna inwestycja długoterminowa). Z maksymalną podażą wynoszącą 500M a tokenomiką zachęcającą do użytkowania w sieci, TRAC jest gotowy do wzrostu, jeśli agenci AI rozprzestrzenią się na rzeczywiste przypadki użycia w przedsiębiorstwach, które wymagają przeszukiwalnych, godnych zaufania danych – w efekcie starając się być “Google Web3” jak projekt to widzi, co z kolei byłoby intensywnie wykorzystywane przez agentów AI potrzebujących przeszukać ten graf wiedzy.

• Inne Ważne: Istnieją inne dochodzące nazwy: ChainGPT wypuścił agentów AI przeznaczonych do analizy on-chain i nawet komediowej treści (zgodnie z postem na LinkedIn, wypuścił drugiego agenta do inteligencji rynkowej, który działa również jako “Web3 komik” do zwiększania zaangażowania. BULLY został wymieniony jako przykład "AI Agent meme coin", łączący narracje AI z kulturą memów w ekosystemie Virtuals . Mimo że może nie są technicznie innowacyjne, takie agentów-memy przyciągają społeczność i płynność szybko, choć z dużym ryzykiem. Istnieje również szersza kategoria projektów crypto skoncentrowanych na AI (jak Cortex, Numerai itp.), które nie są agentami per se, ale powiązane. Notably nawet niektóre główne protokoły kryptograficzne zaczęły dodawać integracje AI – do końca pierwszego kwartału pojawiły się wskazówki na temat rzeczy jak Uniswap.Rozważając asystentów interfejsu napędzanych sztuczną inteligencją itp., pokazując, jak wielcy gracze mogą włączyć technologię agentów bez uruchamiania własnego tokena.

Kluczowe Trendy i Technologie Napędzające Agentów AI

W końcu 2024 i w pierwszym kwartale 2025 roku doszło do zbieżności kilku ważnych trendów i rozwijających się technologii, które napędzały rozwój agentów AI w kryptowalutach. Zrozumienie tych trendów daje wgląd w dlaczego dzieje się to teraz i dokąd zmierza:

„Moment iPhone’a” dla AI: Zaawansowane Modele i Przełomy Open-Source

Agenci AI odnieśli ogromne korzyści z szybkiego rozwoju możliwości modeli AI. Wielu ekspertów odnosi się do końca 2024/początku 2025 roku jako „momentu iPhone’a” dla AI – punktu, w którym technologia AI stała się przyjazna dla użytkownika i wystarczająco potężna, aby wywołać masowe przyjęcie. Dwa rozwinięcia są szczególnie ważne:

• Modeli Językowych Wielkiej Skali (LLM) osiągnęły nowe wysokości: Dzięki OpenAI’s GPT-4 (często nazywanym „o1” w niektórych kręgach), społeczność open-source odpowiedziała modelami takimi jak Llama 2 i później DeepSeek-R1. Ten ostatni, opracowany przez chiński startup DeepSeek, osiągnął wydajność porównywalną z czołowymi amerykańskimi modelami, ale przy ułamku kosztu operacyjnego​. W styczniu 2025 roku wydano DeepSeek-R1, uznawany za 20-50 razy tańszy w użyciu niż porównywalny model OpenAI. Jest to zmiana gry: nagle uruchomienie dość zaawansowanego agenta AI stało się ekonomicznie wykonalne dla szerszego zakresu projektów kryptowalutowych (które mogłyby nie mieć głębokich kieszeni na wywoływanie kosztownych API tysiące razy). Analiza Switchere na temat DeepSeek zauważyła, że przyjęcie R1 może być kluczowe dla platform agentów AI do ograniczenia wydatków i skupienia się na użyteczności, zamiast na hype (Jak DeepSeek Może Wpłynąć na Tokeny Agentów AI). Rzeczywiście, projekty szybko zintegrowały R1 lub podobne modele; na przykład, pierwsza fala agentów AI używających niestandardowych modeli opartych na DeepSeek została uruchomiona jako dowód, że wysoką wydajność można osiągnąć tanio (Pierwszy Blockchain AI Agent Integruje Niestandardowy Model DeepSeek).

Szersze implikacje są oczywiste: AI nie jest już wąskim gardłem; jakość rozumowania, zrozumienie języka i nawet multitasking, jakie obecnie posiadają agenci, są daleko lepsze niż w przypadku modeli z ery 2022 roku. Takie „podniesienie inteligencji” oznacza, że agenci mogą samodzielnie radzić sobie z bardziej skomplikowanymi zadaniami (co czyni ich naprawdę użytecznymi, a nie tylko gadżetami). Demokratyzuje to także przestrzeń – mały zespół deweloperski może włączyć model najnowocześniejszy model bez bankructwa, często korzystając z otwartych frameworków na HuggingFace lub podobnych.

• Modele multimodalne i wyspecjalizowane frameworki AI: Równocześnie z lepszymi modelami pojawiły się frameworki dostosowane do operacji z agentami. Na przykład, framework Eliza umożliwia symulacje wieloagentowe, w których agenci utrzymują tożsamość i wiedzę w różnych środowiskach. Techniki takie jak Chain-of-Thought (CoT) i Tree-of-Thoughts były zintegrowane w rozumowanie agentów w celu poprawy głębokości podejmowania decyzji. To pomogło agentom skuteczniej dzielić problemy na podzadania (ważne dla złożonych przepływów pracy, takich jak „Analizuj ten nowy token, zdecyduj, czy to oszustwo, a następnie opracuj strategię inwestycyjną”). Agenci także zaczęli używać Augmentacji Generacji Wiedzy (RAG) z bazami danych wektorowych, co oznacza, że mogli mieć długoterminową pamięć i na bieżąco pozyskiwać istotne informacje, zamiast być ograniczonymi przez stałe okno kontekstu LLM. Wszystko to razem sprawiło, że agenci AI są mądrzejsi, bardziej niezawodni i lepsi w działaniach w czasie rzeczywistym niż ich poprzednicy.

Rezultat tych postępów w AI jest jasny: w 2025 roku autonomiczni agenci kryptowalutowi stali się naprawdę praktyczni. Wcześniej może agent często by zawodził lub podawał błędne informacje z powodu ograniczeń modelu. Teraz, z niemalową dostępnością poziomu myślenia GPT-4 za rozsądne koszty, agenci mogą naprawdę imitować to, co mógłby zrobić ludzki ekspert, przynajmniej w określonych dziedzinach. To zachęciło przedsiębiorców i deweloperów do próbowania agentów w różnych niszach, pewnych, że AI poradzi sobie z wyzwaniami.

Systemy Wieloagentowe i Orkiestracja

W miarę jak pojedyncze agenty AI stawały się bardziej zdolne, pojawił się trend sieciowania ich w systemy wieloagentowe, aby poradzić sobie z złożonymi, wieloetapowymi procesami. Zamiast jednego monolitycznego AI próbującego zrobić wszystko, tworzymy zestaw wyspecjalizowanych agentów, którzy współpracują. Ten pomysł istnieje w badaniach AI, ale kryptowaluty oferują unikalne środowisko do jego implementacji, ponieważ agenci mogą przeprowadzać transakcje i komunikować się na łańcuchu z transparentnością.

W pierwszym kwartale 2025 roku widzieliśmy projekty, gdzie na przykład platforma DeFi wdrażała różnych agentów do różnych ról: jeden agent specjalizujący się w monitorowaniu rynków lendingowych, inny specjalizujący się w refinansowaniu długów, inny w yield farming itp., wszystko w ramach strategii parasolowej. Platforma następnie efektywnie orkiestruje tych agentów jak zespół, często z jednym agentem „menedżerem” lub koordynującym smart kontrakcie, zapewniającym, że działają w kierunku zjednoczonego celu użytkownika.

Eksperci z branży wyraźnie wskazali, że orkiestracja wieloagentowych przepływów pracy jest oczekiwaną kolejną dużą zmianą dla AI w blockchainie. Inwestorzy przyglądają się zespołom budującym middleware i protokoły do koordynacji roju agentów. Obejmuje to standardyzację, jak agenci komunikują się (może na protokole jak libp2p lub przy użyciu zdarzeń na łańcuchu), jak negocjują zadania między sobą, i jak rozwiązywać konflikty, gdy dwóch agentów ma różne sugestie.

Jednym z konkretnych kierunków są wyspecjalizowane rynki agentów – wyobraź sobie otwarty rynek, gdzie agent może zatrudnić innego do podzadania. Działo się to w niektórych scenariuszach Virtuals: agent z budżetem może ogłosić żądanie („Potrzebuję obrazu do mojego posta, zapłacę 0,01 ETH”), a inny agent specjalizujący się w generowaniu obrazów zrealizuje je. Wszystko zautomatyzowane. To efektywnie tworzy autonomiczną gospodarkę usługową na łańcuchu. Niektóre projekty jak HyperSDK (hipotetyczna nazwa tutaj dla ilustracji) mogą dążyć do bycia platformą umożliwiającą taką handel agent-agent wiarygodnie.

Inny aspekt to launchpady i inkubatory dla agentów, o czym wspomnieliśmy przy okazji Virtuals. Pomysł launchpadu AI polega na uproszczeniu wprowadzenia nowych agentów na rynek, włącznie z finansowaniem ich (jak DAO lub inwestorzy dostarczający początkowy kapitał do skarbu agenta) i dzieleniem infrastruktury. Kilka projektów launchpad – z tokenami takimi jak CLANKER, VVAIFU, MAX – pojawiło się, skoncentrowanych na finansowaniu i promowaniu nowych pomysłów agentów​. Tworzą one koło zamachowe: jeśli jeden agent z ich puli stanie się hitem, jak super przydatny bot handlowy, którego wszyscy chcą używać, token i reputacja launchpadu rosną gwałtownie, co przyciąga więcej talentów i środki, i tak dalej. Ostrożność, jak wyraźnie stwierdzono, polega na tym, że te muszą mieć ciąg „blockbuster projektów”, aby utrzymać momentum, w przeciwnym razie zainteresowanie może osłabnąć między dużymi hitami.

Na koniec, benchmarking i ewaluacja stały się bardziej znaczące – jak wiemy, że Agent A jest lepszy niż Agent B w zadaniu? Narzędzia takie jak GAIA benchmark zostały opracowane do testowania agentów AI w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów. W jednym z wyników, framework Eliza uzyskał wynik ~19,4% na GAIA, co, choć nie na najwyższym poziomie, pokazało solidne możliwości dla zastosowań Web3. Tego rodzaju metryka pomaga w kierowaniu ulepszeniami, a także daje inwestorom sposób na ocenę, czy technologia agenta jest naprawdę innowacyjna, czy tylko marketingiem.

Podsumowując, systemy wieloagentowe i ich orkiestracja czynią agentów AI skalowalnymi i modularnymi. Zamiast jednego generalisty, trend zamienia się w zespoły wyspecjalizowanych agentów koordynowanych dla lepszej ogólnej wydajności – bardzo podobnie jak działają złożone organizacje w społeczeństwie ludzkim, ale tu „pracownicy” to programy AI. W pierwszym kwartale 2025 roku postawiono fundamenty tego trendu dzięki launchpadom i frameworkom, i prawdopodobnie przyspieszy to wraz z pojawieniem się sukcesów.

Pogłębiająca się Integracja z Technologią Blockchain (DeFi, Smart Kontrakty, Oracles)

Agenci AI nie mogliby rozkwitnąć, gdyby nie technologie blockchain, które umożliwiają im podejmowanie rzeczywistych działań. Trend w pierwszym kwartale to pogłębiająca się integracja agentów AI z różnymi częściami stosu technologii kryptograficznej, umożliwiająca bardziej efektywne i bezpieczne działania:

• Mądrzejsze Oracles i Strumienie Danych: Agenci polegają na danych, a projekty takie jak API3, Chainlink zaczęły dostosowywać usługi oracle dla potrzeb AI. Na przykład, agent AI może potrzebować niestandardowego strumienia, który agreguje nie tylko ceny, ale także wskaźniki zmienności, indeks nastrojów społecznych itp. Sieci oracle zaczęły oferować złożone produkty danych, które agenci mogą subskrybować na łańcuchu, płacąc za każdą aktualizację w tokenach. Ta synergia zapewnia, że agenci działają na danych wysokiej jakości. W zamian niektóre agenci AI zostały użyte do wzmocnienia samych oracles – na przykład, Chainlink eksperymentujący z AI w celu wykrywania danych wykraczających poza normę lub prób manipulacji oracle w czasie rzeczywistym, w zasadzie jako strażnik AI do poprawy bezpieczeństwa oracle.

• Portfele Smart Kontraktowe i Abstrakcja Konta: Wzrost abstrakcji konta (ERC-4337) na Ethereum ułatwił posiadanie portfeli smart kontraktowych, które można zaprogramować z politykami. Wielu agentów AI kontrolujących fundusze korzysta z tych inteligentnych portfeli, aby mogli wykonywać złożone sekwencje, takie jak „jeśli warunek X, to podpisz transakcję Y”. Abstrakcja konta także pozwala na takie rzeczy jak sponsorowane opłaty (agent mógłby mieć adres sponsora płacący za gas, więc nie musi zarządzać ETH dla gazu, upraszczając jego operację). Widzieliśmy transakcje metatransakcyjne, gdzie agent przesyła intencję, a inna usługa płaci gas za jej realizację, co pomaga w UX, gdzie agenci działają.Skip translation for markdown links.

Treść: dla użytkowników bez konieczności, aby użytkownicy zawsze udzielali zgody w czasie rzeczywistym (użytkownik udzielił szerokiej zgody z wyprzedzeniem). W zasadzie, infrastruktura blockchain dostosowuje się, aby transakcje oparte na sztucznej inteligencji odbywały się płynniej.

• Dedykowane łańcuchy i protokoły dla agentów AI: Istnieje pojęcie "Agent Chains" – blockchainy lub subnety zoptymalizowane pod kątem aktywności agentów AI. Na przykład sieć może priorytetować szybkie zakończenie i wysoką przepustowość, pozwalając agentom na częstą interakcję bez dużych opóźnień czy kosztów. Niektóre projekty sugerowały uruchomienie sidechainów specjalnie do hostingu roju agentów AI (być może z wbudowanym wsparciem dla protokołów komunikacyjnych agentów na poziomie konsensusu). Chociaż żaden nie został uruchomiony w I kwartale, koncepcja ta się unosi i może się zmaterializować później w 2025 roku.

• Deflacyjne lub użytecznościowe modele tokenów: Trend w tokenomii dla platform agentów polega na zapewnieniu, że wartość tokenu wiąże się z rzeczywistym użytkowaniem. Wirtuale, na przykład, doświadczyły wzrostu wartości tokenów napędzanego aktywnością, ponieważ im więcej agentów i współwłaścicieli, tym więcej VIRTUAL jest potrzebne lub spalane w opłatach. Innym przykładem jest wymaganie stawiania tokenów platformy, aby stworzyć lub uruchomić agenta (zapewnienie pewnego uczestnictwa, aby zniechęcić do tworzenia spamujących agentów). Tokeny agentów AI zatem coraz częściej przyjmują modele, w których popyt na tokeny skaluje się z aktywnością agentów i ich sukcesem, a nie czystą spekulacją. Jest to trend zapożyczony z DeFi (gdzie, dajmy na to, token DEX zyskuje na wartości z opłat transakcyjnych). Ma to na celu rozwiązanie problemu szumu poprzez wbudowanie użyteczności.

• Ramki bezpieczeństwa i piaskownice: Rozpoznając ryzyko związane z dającym agentom AI kontrolę nad środkami, niektóre projekty wdrożyły środowiska piaskownicy i zabezpieczenia awaryjne dla agentów. Na przykład, portfel smart contract agenta może posiadać regułę: nie może wysłać więcej niż X kwotę dziennie bez zatwierdzenia multi-sig, lub awaryjny wyłącznik, jeśli wykryte zostanie nietypowe zachowanie. Środki te były omawiane w kręgach bezpieczeństwa, aby zapewnić, że zbuntowany lub zhakowany AI nie opróżni wszystkiego na raz. Ponadto, narzędzia audytowe są rozszerzane na logikę agentów AI (poza kodem smart contract, audytowane są strategie czy dane treningowe, aby zapewnić brak złośliwych luk). Chociaż jest to wciąż w fazie ewolucji, jest to kluczowa integracja blockchainowego myślenia o bezpieczeństwie w sferze agentów AI.

W istocie, technologia blockchain i agenci AI współewoluują – blockchain dostarcza torów i zabezpieczeń dla agentów do działania, a wzrost użycia agentów wpływa na sposób projektowania nowych funkcji lub protokołów blockchain (więcej elastyczności, więcej bezpieczeństwa, więcej dostępności danych). Ten cnotliwy cykl jest kluczowym trendem, który sprawia, że „Agentic Web” staje się realistyczną możliwością.

Społeczność i fenomen kulturowy: memy, szum i edukacja

Żaden trend krypto nie jest kompletny bez elementu kulturowego. Agenci AI nie pojawili się w próżni czystej technologii; byli napędzani przez fascynację społeczności, kulturę memów i szersze poczucie narracji.

• Moc memów: Pojęcie „autonomicznych agentów” nadawało się do memów i antropomorfizacji. Użytkownicy krypto na Twitterze żartowali o „AI degens” wchodzących w monety o 3 nad ranem lub agentach wykonujących „Bożą robotę” poprzez publikowanie memów (jak robiło to Truth Terminal). Pojawiły się memecoins, które jechały na temat agenta – na przykład, tokeny, które nie miały realnej AI, ale były nazwane słowami kluczowymi AI, aby przyciągnąć tłum (jest to analogiczne do tego, jak każda moneta z „Inu” w nazwie zyskała popularność podczas szaleństwa memów). Dyskusje wskazują, że przeszliśmy przez fazę szumu napędzaną memami​. Projekty takie jak BULLY (meme coin ekosystemu Virtuals) są przykładem memy monet agenta AI rozwijające się dzięki wsparciu społeczności i trendowości, z szybkim potencjałem wiralnym​. Chociaż wiele z takich monet prawdopodobnie nie przetrwa, zwiększyły one widoczność — nagle nawet przypadkowi handlowcy znali „agent AI” jako modne słowo, co dalej napędzało cykl zainteresowania.

• Edukacja i dostępność: Co ciekawe, pozytywnym trendem jest to, że wiele projektów agentów AI zainwestowało w edukowanie użytkowników zarówno w zakresie krypto, jak i AI. Ponieważ agent AI często ma interfejs czatbota, nowicjusze uznali, że łatwiej jest zadawać pytania agentowi i uczyć się. Na przykład, ktoś mógłby nauczyć się o stakingu lub jak korzystać z platformy DeFi, rozmawiając z agentem AI zintegrowanym na tej platformie. Ma to efekt sprowadzenia większej liczby osób – nie musisz czytać dziesiątek dokumentów, wystarczy zadać pytanie asystentowi AI. Tak więc, gdy więcej platform włączyło agentów AI jako front-endy lub wsparcie, bariera wejścia do korzystania z usług krypto spadła. Ten trend mógłby znacząco poszerzyć adopcję kryptowalut, jeśli będzie kontynuowany (wyobraź sobie, że każdy portfel ma nauczyciela AI, każda DApp ma przewodnik AI).

• Open Source i rozwój społecznościowy: Trend agentów AI ma silną etykę open source. Projekty dzielą się planami agentów, szablonami strategii, a nawet „osobowościami” agentów, aby inni mogli na nich budować. Społeczności na Reddit (jak r/Build_AI_Agents) i Discord powstają, aby współpracować przy tworzeniu agentów, dzielić się wskazówkami na temat modeli lub podpowiedzi, które najlepiej działają w określonych zadaniach. Ta kultura współpracy przyspiesza rozwój – ktoś dowiaduje się, jak lepiej połączyć agenta z kontraktami Uniswap, a ta wiedza się rozprzestrzenia itp. Oznacza to również, że ruch nie jest kontrolowany przez jeden podmiot; podobnie jak samo krypto, jest to zdecentralizowany push innowacyjny z wieloma niezależnymi współpracownikami.

• Nadzór regulacyjny jako temat: Chociaż jeszcze nie pełnowymiarowy trend, pod koniec I kwartału istniała rosnąca rozmowa na temat regulacji. Warto zwrócić uwagę jako na trend perspektywiczny: decydenci zaczęli pytać, jak agenci AI wpasowują się w istniejące przepisy. Czy są doradcami inwestycyjnymi? Czy ich twórcy muszą mieć licencje, jeśli agent zarządza pieniędzmi? Jeśli agent powoduje stratę, kto jest odpowiedzialny? Te pytania były podnoszone w panelach i artykułach. Chociaż konkretna regulacja nie trafiła jeszcze na agentów do I kwartału, społeczność się na nią przygotowuje, a niektóre platformy z wyprzedzeniem zaczęły wdrażać KYC dla agentów lub ograniczać pewne funkcje w poszczególnych jurysdykcjach. Tak więc część narracji przesuwa się z czystego Dzikiego Zachodu do nieco bardziej świadomego rozwoju zgodności, szczególnie dla agentów obsługujących duże fundusze.

Podsumowując, poza technologią, fala agentów AI to zjawisko społeczne. Chwyciło wyobraźnię – od poważnych budowniczych, którzy widzą to jako przyszłość automatyzacji, po mem lorda, którzy traktują agentów jako najnowszą szaleństwo, z którym można się bawić (i szybko zarobić). Ta mieszanka szumu i autentycznego entuzjazmu, stopniowo zahartowana edukacją i dyskusją na temat odpowiedzialności, określiła ton I kwartału 2025 roku w społeczności krypto. #Ryzyka, wyzwania i krytyka boomu agentów AI

Chociaż wzrost agentów AI w kryptowalutach był ekscytujący, przynosi również mnóstwo ryzyk i wyzwań, które były gorąco debatowane w I kwartale 2025 roku. Ważne jest, aby zbadać te kwestie, aby uzyskać zrównoważony pogląd:

Ryzyka techniczne: jakość danych, bezpieczeństwo i niezawodność

Agenci AI są tylko tak dobrzy, jak dane i kod, na których działają. Jednym z głównych ryzyk jest dokładność i wiarygodność danych. Jeżeli agent zostanie zasilony złymi lub przestarzałymi danymi, może podejmować katastrofalnie błędne decyzje​. Na przykład, agent czytający opóźniony kanał cenowy mógłby kupować lub sprzedawać po niewłaściwej cenie, lub mógłby polecić na podstawie plotek, które zostały obalone godzinę wcześniej. W I kwartale było kilka drobnych incydentów, w których agenci wydali błędne informacje (jak powiedzenie użytkownikowi, że dany blockchain został zatrzymany, podczas gdy tak nie było, z powodu zeskrobania starego artykułu). Wyzwanie polega na zapewnieniu, że agenci mają aktualne, poprawne informacje – co jest trudne w zdecentralizowanym kontekście. Rozwiązaniami są korzystanie z wielu źródeł danych (jeśli 5 źródeł zgadza się co do ceny, jest to prawdopodobnie dokładne) i wdrażanie kroków weryfikacyjnych (może agent prosi inny agent o dodatkowe sprawdzenie odpowiedzi). Ale ryzyka nie można wyeliminować; dlatego dezinformacja przez AI jest realnym zagrożeniem, zwłaszcza jeśli użytkownicy ślepo ufają agentowi.

Bezpieczeństwo jest kolejną ogromną kwestią. Ze względu na swój charakter, agenci ci mogą przechowywać i przenosić wartość, więc stają się celem dla eksploatacji. Zhakowany agent AI mógłby być katastrofalny – jeśli ktoś zhakowałby klucz agenta lub zmanipulował jego logikę, mógłby opróżnić środki. Istnieje również ryzyko phishingu lub inżynierii społecznej za pośrednictwem agentów: atakujący mógłby oszukać agenta AI, aby ujawnił poufne informacje lub wykonał nieautoryzowane działanie, podając mu złośliwe dane wejściowe (nieco analogiczne do ataków injekcji poleceń na chatboty). Eksperci zauważyli, że agenci obsługujący dane uwierzytelniające portfela są potencjalnymi celami i muszą być dobrze zabezpieczone​. Najlepsze praktyki, o których się dyskutuje, obejmują szyfrowanie wszelakiej komunikacji agenta, ścisłe nadawanie uprawnień (agent nie powinien być w stanie zrobić wszystkiego, nawet jeśli jest zhakowany; dać mu minimalne potrzebne uprawnienia), i regularne audyty kodu agenta oraz modelu AI pod kątem podatności na zagrożenia​. Ponieważ jest to nowe terytorium, ramki bezpieczeństwa muszą doganiać. W czasie I kwartału nie zgłoszono publicznie żadnego dużego włamania do agenta AI, ale wielu hakerów „białych kapeluszy” z pewnością prowadziło próby, i wygląda na to, że to tylko kwestia czasu, jeśli nie zostaną wdrożone solidne środki.

Niezawodność wiąże się z rozumieniem. Nawet zaawansowana AI może mieć trudności z przypadkami brzegowymi czy złożonymi zapytaniami poza jej rozkładem treningowym​. Na przykład, zapytanie agenta AI o złożone pytanie prawne dotyczące krypto w konkretnym kraju – może nie poradzić sobie z nim prawidłowo lub wcale. Lub agent może źle zinterpretować komendę z powodu dwuznaczności i zrobić coś niezamierzonego. „Ograniczone rozumienie złożonych zapytań” jest uznane za ryzyko​. Dotychczasowe rozwiązanie to: jasno określić obowiązki agenta (nie oczekuj od bota tradingowego, żeby wyjaśniał implikacje podatkowe, na przykład) i zapewnić łatwy sposób na przejście do wsparcia lub interwencji człowieka​.Here is the translation of the provided content without changing markdown links:

Niektóre platformy wyświetlają „Czy jesteś zadowolony? Tak/Nie” po interakcjach z agentem, aby człowiek mógł szybko ocenić, czy coś jest nie tak.

Innym aspektem jest nadmierne dopasowanie i brak uogólnienia – agent może radzić sobie dobrze w normalnych warunkach, ale zawieść podczas nieprzewidywalnych wydarzeń, ponieważ nigdy nie zetknął się z podobnymi danymi w czasie treningu. Jest to ryzykowne w kryptowalutach, gdzie ekstremalne wydarzenia są częste. Dlatego komponenty do zarządzania ryzykiem lub wyłączniki bezpieczeństwa są ważne, by zatrzymać agenty, gdy sytuacje wymykają się spod oczekiwań.

Nadmierna poleganie i nadzór ludzki

W przypadku każdej automatyzacji istnieje ryzyko, że ludzie będą jej zbytnio ufać. Nadmierne poleganie na agentach AI może prowadzić do samozadowolenia. Jeśli użytkownicy zaczną powierzchniać wszystkie decyzje agentom bez zrozumienia motywacji, mogą znaleźć się w kłopocie, jeśli agent się pomyli. Jeden scenariusz: agent zaleca trzymanie określonego tokena podczas spadku rynku; użytkownik może zaakceptować to bezrefleksyjnie i ponieść duże straty, podczas gdy doświadczony inwestor mógłby się zastanowić i sprzedać. Już były anegdoty o mniej doświadczonych traderach podążających za botami AI i ponoszących straty, gdy rynek gwałtownie się zmienił (niektóre grupy w Telegramie powstały wokół kopiowania ruchów określonego agenta, na wzór kopiowania handlu ludzkich „guru”).

Wyzwanie polega na odpowiednim angażowaniu ludzi w proces. Jak uniknąć ślepej wiary? Eksperci sugerują traktowanie agentów AI jako asystentów, a nie szefów. [[Przewodnik Botpress] doradza użytkownikom, aby używali agentów jako narzędzia wspomagające, a nie jako jedynych doradców]( przepisując BOT_e51ddaa7af5645a189f4e1d13a99586e.html), i zawsze łączyli wgląd agentów z własnymi badaniami. Niektóre platformy egzekwują to poprzez projektowanie – przy dużych, krytycznych działaniach, agent może zarekomendować, ale nadal wymagać, by użytkownik kliknął potwierdzenie, lub przynajmniej mieć taką opcję. Jednak to zmniejsza korzyść pełnej automatyzacji. To jest delikatna równowaga. W pierwszym kwartale wielu wczesnych użytkowników było obeznanych z technologią i śledziło swoich agentów, ale gdy coraz więcej użytkowników weszło na rynek (może przyciągnięci łatwością, z jaką AI zarządza sprawami), ryzyko nadmiernego polegania rośnie.

Istnieje również filozoficzna strona: odpowiedzialność za decyzje. Jeśli agent AI głosuje w DAO w określony sposób i okazuje się to złą decyzją, społeczność może obwiniać AI lub jego twórców. Ale ponieważ jest „autonomiczne”, istnieje szara strefa odpowiedzialności. W przypadku osobistych agentów, jeśli stracą twoje pieniądze, technicznie rzecz biorąc, to twoja własna wina, że ich używasz – jednak z perspektywy użytkownika może to być gorzkie, a mogą pojawić się wezwania do form ubezpieczeń lub gwarancji na temat działania agentów, które obecnie nie są powszechnie dostępne.

Szum kontra rzeczywistość: zrównoważoność trendu

Przemysł kryptowalutowy widział wiele cykli hype'u, a sceptycy dotyczący agentów AI twierdzą, że to tylko najnowsza moda. Rzeczywiście, do marca 2025 nastąpiło pewne ochłodzenie po początkowej gorączce. Analiza wskazuje, że po początkowej fali projektów agentów AI w 2024 roku, do początku 2025 roku nastąpiła szybka dezintegracja płynności – oznacza to, że tak wiele projektów pojawiło się, że pieniądze inwestorów były rozłożone cienko. Wiele tokenów osiągnęło szczyty, a potem spadło, gdy spekulanci przeskoczyli na kolejną modę, wzorzec przypominający erę ICO lub lato DeFi.

Wyzwanie polega na przejściu od hype'u do substancji. Artykuł sugeruje, że wchodzimy w bardziej dojrzałą fazę, skupiającą się na przychodach i wynikach produktów, gdzie przetrwają tylko te projekty agentów, które dostarczają realnej wartości i stabilnych źródeł dochodu. To oznacza, że wiele obecnych projektów zgaśnie – w zasadzie nadchodzi konsolidacja. Pierwszy kwartał mógł być szczytem wierchówki; drugi i trzeci kwartał mogą przynieść trudne lekcje (niektóre agenty eksplodują fundusze, niektóre tokeny spadną do niemal zera, gdy nie zdołają dostarczyć obiecanej technologii).

Istnieje krytyka, że pomimo wszelkich rozmów, wiele agentów AI nie dostarcza jeszcze prawdziwie rewolucyjnych wyników. Czy portfolia zarządzane przez AI znacznie przekraczają wyniki rynkowe? Czy AI-rządzące DAO podejmują lepsze decyzje niż ludzie? Dowody są nadal skąpe lub anegdotyczne. Niektórzy wczesni użytkownicy zgłaszają umiarkowane zyski lub poprawę, ale nic nadzwyczajnego, czego nie osiągnąłby zręczny ludzki zespół. To rozpoczęło debatę: czy narracja agenta AI nie wyprzedza rzeczywistość? Albo jak niektórzy na forach kryptowalutowych to ujmują, „Czy to tylko automatyzacja DeFi z nową, atrakcyjną nazwą?” Kontrargument ze strony zwolenników jest taki, że to są wczesne dni, a technologia agentów poprawi się wykładniczo (zwłaszcza z lepszymi modelami AI i nauką na błędach). Ale aby przekonać szerszy rynek, sukcesy muszą być widoczne.

Inna krytyka dotyczy tokenomii i przechwytywania wartości. Krytycy mówią, że dobrze, masz token agenta AI – do czego cię to właściwie uprawnia? Jeśli agent odniesie sukces, czy token zyska jakąkolwiek wartość lub przepływy gotówki, czy jest to tylko spekulacyjne? Niektóre tokeny agentów mogą nie mieć jasnej użyteczności (poza zarządzaniem lub prestiżem). Mądrzejsze projekty, jak zauważyliśmy, próbują powiązać wartość tokena z używaniem agenta, ale nie wszystkie to robią. Jeśli zbyt wiele tokenów agenta okaże się modą bez substancji, może to zaszkodzić całemu sektorowi. Już na koniec pierwszego kwartału niektóre tokeny, których start opierał się na hucie (bez działającego produktu agenta), szybko straciły 80-90% swojej wartości.

W istocie, pytanie o zrównoważenie jest najważniejsze: Czy agenci AI spełnią oczekiwania? Konsensus pomiędzy rozsądnymi głosami jest taki, że tak, mogą być rewolucyjni, ale wymaga to wywietrzenia szumu. To podobne do tego, jak pękła bańka dot-com, a potem pojawiły się prawdziwe giganty internetowe. Możemy zobaczyć jak „bańka agentów AI” opada, ale nie oznacza to, że koncept jest martwy – tylko że nadmiar został odrzucony.

Zagadnienia etyczne i regulacyjne

W miarę jak agenci AI stają się bardziej autonomiczni, pojawiają się pytania etyczne. Jeśli agent AI jest polecony do maksymalizacji zysków, czy będzie angażował się w nieetyczne zachowania (takie jak schematy „pompowania i zrzucania” czy wykorzystywanie luk, które szkodzą innym)? Istnieje scenariusz, w którym agent handlujący kryptowalutami odkrywa, jak manipulować ceną tokena o małej kapitalizacji dla własnej korzyści – robiąc zasadniczo to, co mógłby zrobić nieuczciwy trader, ale bez moralnego kompasu mówiącego „stop”. Albo weźmy pod uwagę agenta AI spamującego sieć lub media społecznościowe dezinformacją w celu wpływania na rynki (można by argumentować, że agent Truth Terminal promujący memecoin był łagodną wersją tego). Istnieje ryzyko, że agenci AI będą potęgować złośliwe działania, jeśli nie będą właściwie kontrolowani. To prowadzi do wezwania do wytycznych lub ograniczeń dotyczących tego, co mogą robić autonomiczne agenty, może zakodowanych w ich programowaniu (podobnie jak zasady Asimova, ale dla finansów kryptowalutowych).

Z punktu widzenia regulacji badane są różne kąty:

• Regulacja finansowa: Jeśli agent AI udziela porad inwestycyjnych lub zarządza funduszem, czy powinien być zarejestrowany jako doradca inwestycyjny lub zarządca funduszu? Obecne prawo oczywiście nie uwzględnia nie-ludzkich bytów w tych rolach. Regulatorzy mogą próbować pociągać do odpowiedzialności twórców lub operatorów agenta na mocy istniejących ram. Na przykład SEC może powiedzieć, że fundusz zarządzany przez AI nadal ma osobę kontrolującą (twórców), którzy muszą przestrzegać przepisów. Teraz istnieje szara strefa, ale prawdopodobnie zostanie przetestowana, jeśli jakikolwiek fundusz zarządzany przez AI straci dużo pieniędzy klientów.

• Odpowiedzialność i osobowość prawna: Niektórzy naukowcy prawniczy rozważają pomysł, że wysoko autonomiczne agenty mogą potrzebować statusu podobnego do osobowości prawnej korporacji – by mogły być pozwane lub zawierać umowy. Ale to bardzo wczesna dyskusja. Na razie założeniem jest, że ktoś (deweloper, użytkownik lub DAO, które „właśnie” agenta) będzie pociągnięty do odpowiedzialności za jego działania. Ta niepewność może przeszkadzać niektórym zastosowaniom (na przykład tradycyjna instytucja finansowa może się wahać przed użyciem agenta AI w kryptowalutach z powodu niejasnej odpowiedzialności jeśli coś pójdzie nie tak).

• AML/KYC: Agent AI mógłby być używany do poruszania funduszami w sposób, który maskuje, kto za nimi stoi. Regulatorzy martwią się, że agenci mogą być używani jako tło dla prania pieniędzy. Niektóre giełdy, które notowały tokeny agentów AI w pierwszym kwartale, zaczęły zadawać pytania o to, czy ich skarbce tokenów są prawidłowo prowadzone zgodnie z KYC itd. Jeśli agent AI posiada duże aktywa, czy potrzebuje zweryfikowanej tożsamości lub musi przestrzegać zasad podróży, gdy przesyła duże sumy? Te kwestie zgodności prawdopodobnie wyjdą na jaw. W jednym z Twitter Spaces, VC wspomniał, że agenci AI oparci na blockchainie będą musieli znaleźć wydajne zastosowania, które pasują do ram regulacyjnych (Blockchain potrzebuje efektywnych zastosowań dla agentów AI: X Spaces recap with VCs), sugerując, że agenci działający na wolności staną w obliczu represji.

Ogólnie rzecz biorąc, gdy pierwszy kwartał 2025 roku skoncentrowany był głównie na budowie i hype'ie, te wyzwania i krytyka stanowiły tło, któremu odpowiedzialne zespoły poświęcają uwagę. To, jak społeczność poradzi sobie z bezpieczeństwem danych, właściwym nadzorem, zarządzaniem hype'em i poruszaniem się po kwestiach prawnych, zadecyduje o tym, czy agenci AI mogą przejść od trendu do zaufanego, długoterminowego elementu ekosystemu kryptowalut.

Prognoza dla agentów AI w kryptowalutach (Reszta 2025 i dalej)

Jak przechodzimy poza początkowy zgiełk pierwszego kwartału, wielkie pytanie brzmi: co dalej z agentami AI w przestrzeni kryptowalut? Prognozy na resztę 2025 roku są ostrożnie optymistyczne, z kilkoma kluczowymi tematami do obserwacji:

W kierunku „Agentowej Sieci”: Wzrost autonomii i wszechobecności

Liderzy przemysłu, tacy jak Jansen Tang z Virtuals, mają przeczucie, że na horyzoncie znajduje się „Agentowa Sieć”– scenariusz, w którym agenci AI obsługują znaczącą część cyfrowych transakcji i usług. To może być transformacyjne: wyobraź sobie, że do końca 2025 roku normalne jest, że twój osobisty agent AI koordynuje się z innymi, aby zarządzać twoim portfelem wielołańcuchowym, znaleźć najlepszy sposób na refinansowanie twojego pożyczki kryptowalutowej, zaplanować twoje głosowanie w DAO, gdy jesteś na wakacjach, a nawet zarządza sklepem e-commerce, który akceptuje płatności kryptowalutowe. I wszystkie te interakcje agent-do-agent i agent-do-człowiek byłyby zabezpieczone i zapisane na blockchainie, dając przejrzystość i odpowiedzialność.Zgodnie z Twoimi wytycznymi, tłumaczenie tekstu na język polski zostanie dokonane z pominięciem tłumaczenia odnośników markdown. Oto przetłumaczona treść:

Zazwyczaj nie mielibyśmy tego z AI działającą jak czarna skrzynka.

To nie jest coś odległego o dekady – zwolennicy twierdzą, że jego elementy mogą być już tylko kilka miesięcy od nas​. Już teraz mamy przedsmak: agenci ds. finansów osobistych, agenci rynku NFT itp. Do końca 2025 roku możemy zobaczyć integracje agentów w codzienne aplikacje kryptograficzne. Na przykład, twoja aplikacja portfela kryptograficznego może posiadać zakładkę „Asystent AI”, która może wykonywać polecenia we wszystkich twoich aplikacjach DeFi przez jeden interfejs. Giełdy mogą oferować funkcję równoważenia portfela napędzaną przez AI. Niektóre z tych rozwiązań prawdopodobnie zostaną wdrożone w miarę nasilającej się konkurencji – kto dostarczy najmądrzejszego i najbezpieczniejszego asystenta AI, może przyciągnąć użytkowników.

Oczekiwanie jest takie, że agenci staną się tak powszechni jak inteligentne kontrakty, efektywnie tworząc warstwę nad inteligentnymi kontraktami, która dodaje inteligencję. A gdy się rozpowszechnią, zaczną bezpośrednio się między sobą komunikować. Możemy być świadkami zachowań emergentnych: grupy agentów współpracujących w celu utrzymania, na przykład, zdecentralizowanego funduszu hedgingowego, lub agentów między różnymi projektami negocjujących wymianę płynności między protokołami bez ludzkich pośredników.

Skupienie się na użyteczności i udowodnionej wartości

Hype prawdopodobnie ustąpi miejsca postawie „pokaż mi wyniki”. Reszta 2025 roku powinna przynieść jasność, które projekty agentów AI rzeczywiście dostarczają rezultaty. Przewidujemy:

• Wychwyt słabszych projektów: Wiele tokenów szybkozyskowych lub niedopracowanych pomysłów zniknie, gdy użytkownicy będą koncentrować się na rozwiązaniach, które faktycznie działają. Przetrwały projekty będą prawdopodobnie te, które mają aktywną bazę użytkowników, rzeczywiste przychody lub wyraźne wskaźniki wydajności do wskazania (np. fundusz napędzany przez agenta, który pokonał rynek o X%, czy wsparcie klienta przez agenta AI, które skróciło czas odpowiedzi o Y%). Ten darwinowski proces jest zdrowy i odzwierciedla poprzednie cykle innowacji.

• Zwycięzcy wyznaczający standardy: Projekty, które się wybiją, mogą ustanowić de facto standardy dla branży. Na przykład, jeśli Virtuals nadal będzie dominować, jego standard tokenizacji dla agentów może być szeroko przyjęty, a inne łańcuchy mogą wdrożyć kompatybilność z Virtuals. Albo jeśli inna platforma ma najlepszy system komunikacji między agentami, może stać się analogicznym do „HTTP dla agentów”. Do końca 2025 roku prawdopodobnie zobaczymy pewną konwergencję wokół najlepszych praktyk i protokołów, być może nawet formalne ciała czy grupy robocze do standaryzacji interfejsów agentów AI.

• Integracja z Legacy i CeFi: Aby faktycznie udowodnić wartość, agenci AI mogą wyjść poza świat kryptonatywny. Mogą zacząć współpracować z tradycyjnymi finansami lub usługami Web2. W rzeczywistości jednym z pierwszych przykładów może być Circle (emitent USDC) pokazujący, jak agenci AI mogą być wykorzystywani do automatyzacji płatności USDC. Jeśli te eksperymenty przyniosą owoce, banki lub aplikacje fintech mogą zaadaptować agenci kryptowalutowych AI do takich rzeczy jak rozliczenia międzynarodowe czy operacje skarbcowe, podkreślając użyteczność w szerszym systemie finansowym.

Kluczowym wskaźnikiem do końca roku będzie jak wiele faktycznej działalności gospodarczej jest zarządzanej przez agentów AI? Jeśli znacząca część DeFi TVL, wolumenu handlowego lub alokacji skarbcowych DAO będzie pod kontrolą agentów (z dobrymi wynikami), będziemy wiedzieli, że utrzymywali swoją użyteczność.

Ciągła innowacja: mądrzejsi, bezpieczniejsi, bardziej wyspecjalizowani agenci

Technologicznie, oczekujemy, że agenci AI staną się jeszcze bardziej inteligentni i wydajni. Z otwartą konkurencją (DeepSeek vs OpenAI vs inni), pojawią się nowe wersje modeli, być może DeepSeek-R2 lub model na poziomie „GPT-5” do końca 2025 roku. Każdy skok w technologii AI przełoży się bezpośrednio na poprawę agentów – więcej kontekstu, lepsze rozumowanie, mniej błędów. Ponadto modele mogą stać się bardziej wyspecjalizowane. Na przykład, „model AI dla traderów” wyszkolony na danych rynkowych może wypaść lepiej w zadaniach handlowych niż model ogólnego przeznaczenia. Możemy zobaczyć bibliotekę wyspecjalizowanych modeli, które agenci mogą wymieniać w zależności od zadania (jeden dla zadań językowych, jeden dla zadań ilościowych itp.).

Agenci multimodalni również się rozwiną – agenci, którzy potrafią widzieć, słyszeć i działać w przestrzeni wirtualnej lub nawet fizycznej. Nie jest przesadą, że agent AI mógłby analizować zdjęcia satelitarne (poprzez API), aby poinformować o transakcjach towarowych, lub przeszukiwać repozytoria kodów blockchain, aby zdecydować, czy nowy projekt DeFi jest dobrze zbudowany. Im bogatsze dane wejściowe, tym bardziej poinformowane decyzje agenta.

Na froncie bezpieczeństwa, będzie innowacja w zakresie Dostosowania Agentów (zapewniając, że cele AI pozostają zgodne z celami użytkowników i normami etycznymi). Być może agenci będą posiadać certyfikowane szkolenia, które unikną nieodpowiedzialnych strategii. I będą na miejscu bardziej solidne ramy testowe – pomyśl o przeprowadzaniu stres-testów agenta AI w ekstremalnych scenariuszach rynkowych przed jego wdrożeniem z rzeczywistymi funduszami (może symulowane środowiska lub „testnety agentów” będą czymś realnym).

Regulatory tech to kolejna sfera: możemy być świadkami pierwszych prób uzyskania zgodnych agentów AI. Na przykład agent handlowy AI, który przestrzega określonych regulacji, może rejestrować wszystkie swoje decyzje do audytu, odmówić wykonania transakcji z wykorzystaniem informacji wewnętrznych (jeśli w jakiś sposób dedukuje informacje poufne) lub egzekwować białą/czarną listę niektórych aktywów z powodów prawnych. Firmy mogą tworzyć wersje agentów dla przedsiębiorstw z takimi zabezpieczeniami, aby przyciągnąć użytkowników instytucjonalnych, którzy potrzebują zgodności.

Potencjalne wyzwania i czynniki zewnętrzne

Pomimo pozytywnej trajektorii, kilka czynników może przeszkodzić lub kształtować perspektywy:

• Regulacyjne represje: Jeśli dojdzie do głośnego incydentu (np. agent AI spowoduje dużą stratę finansową dla wielu ludzi lub zostanie zamieszany w pranie pieniędzy), regulatorzy mogą zareagować ostro – może nawet ograniczając użycie autonomicznego oprogramowania finansowego lub wymagając jego licencjonowania. To mogłoby spowolnić rozwój lub wypchnąć go bardziej do podziemia / decentralizacji. Odwrotnie, jasne wspierające regulacje (niektóre jurysdykcje mogą go akceptować, oferując piaskownice dla agentów AI) mogłyby przyspieszyć postęp. Globalny krajobraz regulacyjny będzie czynnikiem decydującym.

• Warunki rynkowe: Gwałtowny spadek rynku kryptowalut w 2025 roku mógłby zmniejszyć entuzjazm i kapitał na eksperymenty z agentami AI. Jeśli ludzie opuszczą rynki, będą mieli mniejsze zapotrzebowanie na wymyślnego tradera AI. Z drugiej strony, stabilny lub rosnący rynek oferuje żyzne podłoże do testowania i czerpania zysków z tych systemów. To powiedziawszy, można by argumentować, że agenci AI mogą być nawet bardziej przydatni na rynku niedźwiedzim, aby poradzić sobie z jego złożonością, ale zainteresowanie publiczne mogłoby osłabnąć, jeśli jest mniej pieniędzy do zarobienia.

• Percepcja publiczna i zaufanie: Jeśli będzie zbyt wiele historii o agentach zawodzących lub dziwacznie się zachowujących, opinia publiczna może się obawiać. Zaufanie jest trudne do zdobycia i łatwo je stracić, szczególnie w kontekście AI, której niektórzy ludzie z natury nie ufają. Społeczność będzie musiała podkreślać sukcesy i być przejrzysta wobec porażek, aby utrzymać ogólny pozytywny sentyment.

Długoterminowa wizja: synteza AI i blockchain

Patrząc szerzej, trend agentów AI w kryptowalutach jest częścią większej syntezy dwóch transformacyjnych technologii: AI i blockchain. Długoterminową wizją jest, że blockchain dostarcza warstwy zaufania dla AI. Może rejestrować, co robią agenci autonomiczni, czyniąc ich odpowiedzialnymi. Może obsługiwać transfer wartości, dając im agencję ekonomiczną. AI, z kolei, może zapewnić inteligencję i automatyzację dla blockchain, czyniąc zdecentralizowane systemy bardziej wydajne i przyjazne dla użytkownika.

Do końca 2025 roku spodziewamy się zobaczyć pierwsze mocne dowody na to, że ta synteza tworzy coś fundamentalnie nowego – być może DAO, które działa całkowicie dzięki AI i osiąga wyniki, jakich żadna organizacja ludzka nie mogłaby uzyskać, lub zdecentralizowany rynek, na którym agenci AI handlują usługami nawzajem z zawrotną prędkością, tworząc wartość autonomicznie. Mogą to być jeszcze nowinki, ale wystarczająco widoczne, aby wskazywać na przyszłość, w której autonomiczne agenci ekonomiczne są normalną częścią Web3.

Podsumowując, reszta 2025 roku prawdopodobnie przekształci zjawisko agentów AI z jego wczesnego etapu przez tygiel weryfikacji. Te projekty i agenci, które wyjdą jako sukcesy, mogą stać się kręgosłupem nowego paradygmatu kryptograficznego.

Ekscytacja z pierwszego kwartału dojrzeje do rzeczywistego wpływu, spełniając obietnicę, że „to nie tylko hype — ci agenci rewolucjonizują kryptowaluty i AI”. Jeśli wszystko pójdzie dobrze, kiedy będziemy pisali raport na koniec roku, możemy postrzegać agentów AI nie jako osobny trend, ale jako integralną, założoną część struktury ekosystemu kryptograficznego.