В первом квартале 2025 года произошло взрывное появление AI-агентов в криптовалютах, что стало одной из самых ярких новых тенденций в мире блокчейна. В отличие от простых чатботов, эти автономные цифровые сущности могут удерживать и управлять криптовалютой, выполнять транзакции, создавать контент и даже взаимодействовать друг с другом — всё это без прямого человеческого контроля. В начале 2025 года Crypto Twitter и YouTube были переполнены разговорами об "AI агентах" как о следующем большом новшестве.

То, что началось как нишевые эксперименты в 2024 году, внезапно стало мейнстримом: рыночная стоимость сектора AI-агентов взлетела с почти нуля до более $10 миллиардов всего за несколько месяцев. Разработчики, инвесторы и крупные криптоплатформы стремятся принять эту тенденцию, запуская тысячи агентов на блокчейне и новые токены, связанные с их успехом.

Рост рынка и импульс в Q1 2025 года

AI-агенты штурмом взяли крипторынок в начале 2025 года. В течение всего нескольких месяцев практически несуществующий сектор превратился в многомиллиардную экономику. Общая рыночная капитализация токенов, связанных с AI-агентами, выросла до более чем $15 миллиардов к концу первого квартала. Для справки: этот рост был почти с нуля в середине 2024 года — свидетельство того, насколько быстро загорелась эта идея.

Криптодата агентства и исследовательские статьи отмечают этот стремительный рост, подчеркивая, как "практически каждый крупный канал или влиятельный человек" рекламировал AI-агентов как Следующее Большое Новшество.

Ожидается, что общая рыночная стоимость токенов AI-в крипто достигнет $150 млрд в 2025 году (Источник: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Несколько громких событий подпитали этот импульс. В конце 2024 года экспериментальный AI-агент по имени Truth Terminal стал заголовком новостей после того, как убедил Марка Андриссена (известного венчурного капиталиста) отправить ему $50,000, которые агент затем использовал для продвижения мемной монеты. Этот трюк стал вирусным – рыночная капитализация мемной монеты взлетела до более чем $1.2 миллиарда – и продемонстрировал спекулятивное безумие, которое могут вызывать AI-агенты. Уже в январе 2025 года социальные медиа заполнились аналогичными историями и смелыми предсказаниями. Влиятельные лица раскручивали автономных агентов, которые могут зарабатывать деньги или приносить доход для пользователей, пока они спят, привлекая толпы розничных инвесторов.

На числовой стороне дела, принятие и участие также резко возросло. Одна из ведущих платформ, Virtuals, сообщила о запуске более 11,000 различных AI-агентов к первому кварталу и более чем 140,000 уникальных владельцев токенов агентов в своей сети – замечательное усвоение за короткое время. Крупные биржи и кошельки начали листинг и поддержку этих новых токенов, что ещё больше способствовало доступу.

Объемы торговли токенами AI-агентов резко возросли, и, по меньшей мере, некоторые из этих активов вошли в топ-100 монет по рыночной капитализации в течение квартала. Например, токен VIRTUAL (Virtuals Protocol) увеличился в цене на 850% в конце 2024 года, достигнув исторического максимума в январе 2025 года на пике ажиотажа. Токен ai16z (токен DAO AI агента) также взлетел до миллиардов в оценке к концу первого квартала. Даже более устоявшиеся токены, ориентированные на AI, такие как FET от Fetch.ai, пользовались обновленным интересом инвесторов как часть этой тенденции.

Стоит отметить, что этот быстрый рост произошёл даже на фоне общей смешанной среды крипторынка в первом квартале. Хотя Bitcoin и крупные альткоины оставались относительно стабильными, нарратив AI-агентов внес свежую спекулятивную волну, напоминающую прошлые моды (от ICO до DeFi). Однако многие наблюдатели считают, что это не просто хайп, о чем мы будем говорить позже. Бум первого квартала заложил основу: AI-агенты доказали, что могут завоёвывать внимание и капитал криптосообщества, формируя значительный рынок, который теперь ищет подтверждение через реальные кейсы использования и продолжительный рост в 2025 году.

Что такое AI-агенты в крипто?

Ядро крипто AI-агентов – это автономные программные программы с искусственным интеллектом, работающие на блокчейн-сетях. На практике AI-агент в крипто часто является ботом или цифровым существом, которое может воспринимать информацию, принимать решения и выполнять действия – всё это, держа и проводя транзакции с криптовалютой. Они иногда воплощаются как помощники, подобные чатботам, или как фоновые сервисы с доступом к криптокошельку. Что делает их новаторскими, так это комбинация продвинутого AI (для «интеллекта») с активами и операциями на базе блокчейна (для «агентства»).

По словам экспертов, эти агенты используют передовые AI техники, такие как понимание естественного языка (NLU) и разговорный AI для взаимодействия с пользователями и данными. Они могут отвечать на сложные вопросы о рынках, предоставлять персонализированные финансовые советы или направлять пользователей через крипто задания в интерфейсе чата – как Alexa или Siri, но c фокусом на крипто и работающей на основе свежей рыночной информации. С общей точки зрения, кроме простого общения, крипто AI-агент может предпринимать прямые действия от имени пользователя. Например, он может выполнять сделку при достижении определённых условий, перемещать средства между кошельками или запускать смарт-контракты.

В отличие от традиционных криптовалютных торговых ботов или простых скриптов, эти AI-агенты обычно более адаптивны и "интеллигентны". Они используют крупные языковые модели (LLM) – такие же, как AI, стоящая за ChatGPT – для анализа контекста и принятия решений​. Они способны анализировать подсказки на естественном языке (например, “Стоит ли удерживать или продавать Ethereum прямо сейчас?”) и комбинировать это с данными на блокчейне и умозаключением AI, чтобы прийти к ответу или действию. Поскольку они управляются AI, они могут улучшаться со временем (обучаясь на новых данных или отзывах) и обрабатывать неструктурированные входные данные, которые могут быть упущены жёсткими алгоритмами. В сущности, если торговый бот — это как калькулятор, следящий за фиксированной формулой, то AI-агент больше похож на аналитика, который может динамически корректировать свою стратегию по мере развития условий.

Другой отличительной чертой является то, что многие AI агенты наделены собственным криптокошельком или цифровыми активами, что позволяет им работать с некоторой финансовой автономией. Анализ CoinMarketCap описал автономного крипто агента как нечто подобное "цифровому предпринимателю с собственным криптокошельком". Это означает, что агент может держать средства (часто предоставляемые пользователями или инвесторами), тратить или инвестировать эти средства и даже оплачивать услуги других. На самом деле, некоторые агенты "нанимают" других агентов или человеческих фрилансеров для выполнения задач – например, AI агент может автоматически платить за потоки данных, покупать услуги, такие как графический дизайн (с помощью криптовыплат), для создания контента, или вознаграждать пользователей за внесённый вклад. Это ключевое отличие от обычного AI чатбота: у крипто агента есть экономическое агентство. Он может подкреплять свои решения долларами и центами (или, вернее, токенами и Wei), что открывает двери к захватывающим возможностям и новым рискам.

Также важно отличать AI агентов от обычных чатботов. На поверхности может казаться, что вы общаетесь с AI агентом через чат-интерфейс, но под капотом настоящий агент — это автономное и целеориентированное существо. Как выразился один комментарий индустрии, это не те обычные чатботы, к которым мы привыкли; это автономные цифровые существа, которые могут торговать, создавать контент и даже нанимать других AI агентов, используя крипто. Иными словами, AI агент ориентирован на действие – он не только отвечает на запросы, но может инициировать сложные последовательности шагов в криптомире. Например, если перед ним поставить цель "увеличить портфель до 2 BTC", достаточно продвинутый агент может постоянно выполнять сделки, размещать активы на DeFi платформах, реинвестировать прибыль и так далее, с минимальным дополнительным вводом. Эта самоцелесообразность оправдывает их название "агенты".

В завершение, крипто AI агент = AI мозг + крипто руки. AI мозг (машинное обучение, NLP и т.д.) даёт ему понимание и способность к принятию решений, в то время как крипто руки (кошельки, смарт-контракты, API бирж) позволяют ему вносить изменения в среде блокчейна. Эта мощная комбинация поддерживает все захватывающие случаи применения, которые мы обсудим, но также лежит в основе многих проблем (например, доверие AI с деньгами!). В первом квартале 2025 года технология за этими агентами созрела до такой степени, что они стали не только возможными, но и высоко востребованными, устанавливая сцену для быстрого экспериментации в криптоиндустрии.

Как работают AI агенты в контексте крипто?

Под капотом AI агенты в криптоинтегрируют стек технологий для плавного функционирования. На высоком уровне, рабочий процесс типичного AI агента в криптосфере включает (1) интерпретацию входных данных, (2) анализ данных, (3) принятие решения и (4) исполнение этого решения на блокчейне. Давайте развернём это на примере сценария – скажем, AI торгового агента – выделяя ключевые компоненты, которые делают это возможным:

• Интерфейс обработки естественного языка (NLP): Многие агенты начинают с приема человеческого... Вот перевод запрошенного вами текста на русский язык:

Содержание: команда или запрос. С помощью NLP агент может понимать пользовательские инструкции или вопросы на простом языке. Например, пользователь может сказать агенту: «Отслеживай рынок и купи 0.5 BTC, если цена упадет ниже $25,000». Языковая модель агента анализирует это, распознавая намерение (купить Биткойн) и условие (цена < $25,000). Современные LLM предоставляют высокий уровень понимания, так что агент может обрабатывать сложные запросы и даже задавать уточняющие вопросы в случае необходимости.

• Получение данных через API и фиды: Когда агент знает, что делать, он собирает необходимые данные. В нашем примере торговый агент будет получать текущую цену BTC из надежного API рыночных данных. AI агенты обычно интегрируются с различными API – ценовые фиды бирж, данные из DeFi протоколов, on-chain аналитика, сентимент в социальных медиа и т. д. Продвинутые агенты используют техники retrieval-augmented generation (RAG) для получения информации в реальном времени при формировании ответа или принятии решения. Они также могут обращаться к историческим базам данных или даже выполнять веб-поиски. Это гарантирует, что агент не работает вслепую; он постоянно обновляет себя последней информацией (одна из причин, по которым AI агенты могут превосходить статические алгоритмы на быстро меняющихся рынках).

• Модуль размышления и принятия решений AI: Далее входит "мозг" агента – обычно это сочетание LLM и, возможно, специализированных моделей (для прогноза, оценки риска и т. д.). С входными данными в руках агент анализирует ситуацию и решает, какие действия предпринять. Продолжая пример: логика агента проверяет цену против $25,000. Эта логика может быть простым правилом, установленным пользователем, или более сложной стратегией, выученной ИИ (например, анализ технических индикаторов). Многие криптоагенты также включают обучение с подкреплением и другие AI техники планирования для взвешивания вариантов. Например, агент может моделировать исходы: «Если купить сейчас, какой ожидаемый доход против, если я подожду?». Появление мощных моделей с открытым исходным кодом, таких как DeepSeek-R1, значительно повысило способности к размышлению – продвинутое размышление DeepSeek-R1 позволяет агентам планировать и адаптировать стратегии с гораздо меньшими затратами, чем при использовании проприетарных моделей. В частности, первый крипто AI агент на базе DeepSeek-R1 был запущен в конце 2024 года как доказательство того, что открытые AI модели могут эффективно управлять on-chain агентами, обучаясь оптимальному поведению только через обучение с подкреплением.

• On-Chain выполнение (смарт-контракты и кошельки): После принятия решения агент выполняет его, взаимодействуя с блокчейн-системами. Наш торговый агент, видя падение цены BTC до $24,900, выполнит покупку. Как? Если агент подключен к криптовалютной бирже, он может использовать APIs биржи с аккаунтом пользователя. Если полностью on-chain, агент может обратиться к смарт-контракту децентрализованной биржи (DEX), чтобы обменять часть стабильной монеты на 0.5 BTC. Здесь вступает в игру собственный криптокошелек агента – он может уже содержать стабильные монеты или иметь разрешение на использование средств из кошелька пользователя (предоставлено заранее). Некоторые агенты реализованы в виде смарт-контрактов или используют серию смарт-контрактов для выполнения инструкций без доверия. Другие работают off-chain (как облачные сервисы или боты), но подписывают транзакции приватными ключами, когда им необходимо что-то сделать on-chain. Во всех случаях блокчейн предоставляет слой выполнения** выборам агента, будь то торговля, перемещение средств, чеканка NFT или развертывание другого контракта. Протокол Virtuals, например, стандартизирует это, токенизируя агентов как ERC-20 токены и предоставляя им on-chain идентичности, что делает взаимодействие агента с приложениями на базе Ethereum проще с использованием его токен-экземпляра и сопутствующих модулей.

• Обучение и адаптация: Последним звеном является то, что многие AI агенты имеют цикл обратной связи для улучшения со временем. Это может происходить через явное обучение (обновление их моделей с новыми данными) или неявное (корректировка стратегий на основе результатов). Агент может заметить, что определенный DeFi пул, который он использовал для доходности, не оправдал ожиданий, и "научиться" избегать его в следующий раз. Или он может получать обратную связь от пользователя («этот совет был бесполезен») и учитывать её. Идея в том, что криптоагенты не являются статическими алгоритмами; в идеале, они непрерывно улучшаются (или по крайней мере обновляются) по мере изменения условий. В первом квартале 2025 года многое экспериментировалось в этом направлении – например, агенты использовали многомодальные входные данные (ценовые данные + сентимент в социальных медиа) для улучшения своих торговых решений или использовали «цепочку мыслей» (AI техника) для более систематичного размышления. Хотя не все агенты пока могут по-настоящему самообучаться, тенденция заключается в увеличении автономности не только в действиях, но и в формировании стратегий.

Вкратце, крипто AI агент работает, объединяя AI-инсайт и блокчейн-действия: он понимает цели, собирает данные из соответствующих источников, решает лучшим образом с учетом моделей AI, а затем действует on-chain через транзакции или вызовы контрактов. Этот цикл может непрерывно работать на машинной скорости. Человек может установить общие параметры или цели, но агент обрабатывает повседневные или поминутные решения. Для пользователей это как делегирование задач очень умному (и неутомимому) цифровому помощнику. Для криптоэкосистемы это означает, что все большая часть активности выполняется алгоритмами, координирующимися между собой, что является захватывающим развитием – по сути, автономными экономическими агентами, участвующими наряду с людьми на рынках и в сетях.

Примеры использования: как AI агентов применяют в криптовалюте

Одна из причин, по которой AI агенты приобрели такое внимание в первом квартале 2025 года, – огромная широта их потенциальных случаев использования в криптосекторе. Это не теоретические идеи – даже в ранних внедрениях мы наблюдали, как AI агенты выполняли различные полезные (а иногда и новые) функции. Ниже мы рассмотрим некоторые наиболее примечательные примеры реальных приложений крипто AI агентов, которые появились к концу первого квартала, охватывающих DeFi, торговлю, DAOs, NFT и игры.

DeFi: Оптимизация доходов и автоматизированные финансы (DeFAI)

Децентрализованные финансы оказались плодородной почвой для AI агентов, породив то, что некоторые называют «DeFAI» – слияние DeFi с AI-автоматизацией. В сложном мире ферм доходности, пулов ликвидности и протоколов кредитования чрезвычайно трудно для отдельных пользователей отслеживать, где в любой момент лучшие доходы или самые низкие риски. AI агенты берут на себя роль автономных управляющих деньгами.

Как описывают эксперты, сложные агенты могут постоянно мониторить доходности, глубины ликвидности и риски протоколов на различных платформах DeFi и автоматически перемещать активы туда, где на данный момент можно получить наилучший доход. Например, AI агент, управляющий депозитами в стабильных монетах, может переносить ваши средства между различными кредитными протоколами (Compound, Aave, новая платформа и т. д.), когда находит более высокую процентную ставку, при этом оценивая риск смарт-контракта или ликвидности, чтобы избежать ловушек. Аналогично, агент может предоставлять ликвидность в DEX пул, когда комиссии высокие, и выводить ее, когда объемы падают, максимизируя доход на комиссиях без ручного вмешательства пользователя.

Этот вид оптимизации в реальном времени являлся по сути ботовой фермой доходов 24/7, но использовал AI для более разумного выбора, чем статичский сценарий. Учитывались многочисленные факторы: не только заглавные процентные ставки, но и такие вещи, как здоровье платформы, предстоящие изменения системы управления или даже сентимент (если, например, появляется новость о взломе, AI агент может профилактически вывести средства). Один пост на Medium давал концептуальное описание «футуристического фонда DeFi, полностью управляемого AI агентами», где различные специализированные агенты отвечают за сканирование рынка, торговлю, управление рисками и соблюдение нормативов. В такой установке AI агент по управлению рисками мог мониторить позиции пользователя, и если волатильность резко возрастает, он запускает систему хеджирования или немедленно уменьшает риски – реакция быстрее и дисциплинированнее, чем это мог бы сделать человек. В то же время AI, сканирующий рынок, читает ценовые фиды и социальные медиа, чтобы находить арбитражные или трендовые возможности, а AI трейдер выполняет тысячи микросделок на основе этого интеллекта.

Хотя этот полностью автономный фонд – это иллюстрация, элементы его уже реальны. К первому кварталу 2025 года были предложения для пользователей, где можно было депонировать активы, и AI агент брал на себя стратегию. Некоторые крипто-приложения управления активами стали предлагать «AI-управляемые хранилища», обещающие динамическое распределение капитала. Термин "агент доходности" иногда использовался для агентов, управляющих агрегацией доходности. Ключевое преимущество – эффективность и бдительность: человеческие фермеры DeFi спят и могут пропустить внезапные возможности или предупреждения, в то время как AI агент всегда на чеку и реагирует за миллисекунды.

Конечно, передача ваших денег ИИ вызывает проблемы доверия, которые мы рассмотрим позже. Но рост интереса был неоспорим – ряд проектов DeFi сообщил о пользователях, доверяющих значительное значение общей заблокированной стоимости (TVL) стратегиям на основе AI. Инвесторы также видят многоканальные DeFi рабочие процессы как значительный шаг вперед, координируя...Конечно, вот перевод содержимого на русский язык, сохраняя форматирование и исключая перевод URL-ссылок:

агенты](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs), которые специализируются (один находит лучшие ставки, другой выполняет ребалансировку, третий занимается страхованием через Nexus Mutual и т. д.), могут значительно улучшить результаты по доходности и управлению рисками. Это соответствует идее «денежный лего» в DeFi, теперь с использованием AI в качестве связующего элемента.

Вкратце, AI-агенты в DeFi нацелены на максимизацию доходности и автоматическое управление рисками, предоставляя даже обычным пользователям возможность получить выгоду от сложных стратегий. Этот случай использования представляет собой прямую эволюцию робо-консультантов и автоматизированных управляющих портфелями, известных в традиционных финансах, модернизированных для децентрализованного и быстродвигающегося мира криптовалют.

Торговля и инвестиции: автономные трейдеры и аналитики

Если есть одна область, где царствуют скорость и анализ данных, так это торговля — и AI-агенты оказывают здесь большое влияние. Рынки криптовалют работают круглосуточно по всему миру, и решения, принятые за доли секунды, могут привести к значительным различиям. AI-агенты для торговли появились для того, чтобы использовать это, функционируя как неутомимые трейдеры и аналитики рынка, которые выполняют стратегии круглосуточно.

Одним из самых обсуждаемых примеров в первом квартале стал AIXBT, AI-агент, фактически ставший влиятельным лицом в торговле криптовалютами. Согласно отчетам, AIXBT анализирует мнения более 400 ведущих крипто-влиятельных лиц и тенденции в блокчейне, затем делится своими синтезированными рыночными данными в реальном времени на X. Этот анализ стал настолько популярным, что собрал огромную аудиторию (по некоторым данным, к началу 2025 года он занимал 3% от общего “влияния” Крипто-Твиттера) и привел к достижению капитализации токена выше $500 миллионов. Фактически, AIXBT превратил арбитраж информации в бизнес: будучи быстрее и более всесторонним в переваривании настроений рынка, чем любой человек, он предоставлял ценные данные и комментарии, и люди оценивали "суждения" агента настоящими деньгами через его токен.

Помимо социальных сетей, многие AI-агенты непосредственно участвуют в алгоритмической торговле на биржах. Эти агенты варьируются от относительно простых ботов, улучшенных моделями AI-прогнозирования, до очень сложных систем. Автономный трейдер AI может получать информацию в реальном времени (цены, книги заказов, новости) и размещать заказы с суб-секундной точностью. В отличие от жесткого алгоритма высокочастотной торговли, движимый AI трейдер может адаптировать свою стратегию, если заметит изменения в режиме, например, если рынок, который был ограничен в диапазоне, начинает трендироваться, он может переключиться с тактики возврата к среднему на следование за трендом. Такая адаптивность демонстрировалась агентами, которые участвовали в волатильности арбитража во время новостных событий: они могли интерпретировать свежую новость (с помощью NLP), прогнозировать воздействие на рынок и вносить коррективы в позиции буквально за считанные моменты.

Мы также наблюдали использование AI-агентов частными лицами как личных торговых помощников. Представьте, что вы говорите агенту: “Следи за Ethereum, и если он начинает резко падать, продай часть моей позиции, иначе постепенно покупай на спадах.” Далее агент управляет выполнением этой задачи. Это освобождает трейдеров от необходимости смотреть на графики круглосуточно. Некоторые криптовалютные торговые платформы интегрировали студии AI-ботов, где пользователи могли настроить собственных агентов с помощью простых языковых правил и позволить им торговать через API-ключи. Комбинация GPT-4 (и его последователей) с торговыми API позволила новой волне “самостоятельных AI-трейдеров” работать без необходимости кодирования.

Значительно, в торговле также применялись многоагентные системы. Как описано ранее, в экосистеме может быть один AI-агент как Сканер Рынка, другой как Исполнитель Сделок, а еще один как Управляющий Рисками. Разделение ролей позволяет каждому агенту специализироваться, а затем обмениваться информацией или командами между собой. Например, один агент может сосредоточиться исключительно на анализе настроений на Твиттере или крупных движений средств (предупреждений о китах) и сигнализировать другому агенту, когда происходит что-то значимое, например “обнаружен крупный приток на биржу, возможно предстоящее массовое распродажа”. Торговый агент получает эту информацию и, возможно, заранее снижает экпозицию. Все это может происходить без участия человека, создавая автономный торговый стек, который работает безостановочно.

Реальные применения в первом квартале включали агентов арбитража, которые используют ценовые различия на DEX, агентов управления ликвидностью для создания рынка, и агентов торговли деривативами, которые управляют позициями по постоянным фьючерсам с помощью AI-управляемого хеджирования. Некоторые крипто-фонды даже утверждали, что используют AI-агентов для управления целыми портфелями, где люди задают общие стратегии и лимиты рисков, но AI решает, какие именно сделки совершать. Несмотря на то, что производительность этих AI-трейдеров варьируется, некоторые анекдотичные отчеты показывали, что они превосходят средние человеческие портфели за счёт способности мгновенно и безэмоционально реагировать на движения рынка.

В заключение, торговое применение AI-агентов касается скорости, адаптивности и широты анализа. Они действуют как круглосуточные, неэмоциональные трейдеры, которые могут анализировать океан данных (цены, новости, социальные сети, данные в блокчейне) и выполнять план в реальном времени. В волатильных криптовалютных рынках первого квартала 2025 года это оказалось неоценимым для многих, кто искал преимущество или просто спокойствие, что “кто-то” (даже если это не человек) следит за рынками от их имени.

DAO и управление на блокчейне: AI-агенты как принимающие решения

Децентрализованные автономные организации (DAO) по сути являются механизмами коллективного управления на блокчейне – они управляют средствами или протоколами путем коллективного голосования. Интересно, что AI-агенты начали участвовать в работе DAO, а также управлять ими. Это случай автономии на уровне организации: могут ли AI-агенты действовать как члены управления или даже являться ядром DAO, принимая решения для пользования общим благом?

Одним из самых обсуждаемых случаев является ai16z, как было упомянуто ранее. Проект описывается как первая DAO, управляемая автономным AI-агентом. На практике ai16z имеет AI-персону, смоделированную по образцу Марка Андриссена, принимающую инвестиционные решения в манере венчурного капитала. Владельцы токенов по сути делают ставку на проницательность AI в выборе капитала. Агент использует многоагентную симуляционную рамку под названием Eliza для взаимодействия на различных платформах и поддержания последовательной “личности”. У него даже есть голосования по управлению, где предложения AI исполняются, если владельцы токенов согласны. Это переворачивает сценарий обычных DAO: вместо того, чтобы люди предлагали и голосовали, в то время как боты исполняют автоматически, здесь AI предлагает действия, а люди голосуют за их одобрение или отклонение. Успех токена ai16z (достигший $2B рыночной капитализации и предлагающий значительную APY для стекинга) указывает на то, что многим понравилась эта идея — доверять AI управление инвестиционным DAO, основанным на логике данных, предположительно свободной от человеческих предвзятостей.

Помимо полностью управляемых AI организаций, AI-агенты также служат аналитиками или делегатами в более традиционных DAO. Некоторые DAO имеют тысячи предложений, постов на форумах и обсуждений вне блокчейна – слишком много для одного человека, чтобы это все отслеживать. AI-агенты были внедрены для суммирования предложений по управлению, оценки потенциальных последствий и даже автоматического голосования в соответствии с заданными критериями. Например, казначейство протокола DeFi могло бы привлекать AI-агента для сканирования всех запросов на финансирование и выделения тех, которые соответствует определенным критериям ROI или риска, а затем автоголосовать “Да” или “Нет” на основе анализа. Такой агент выступает в качестве прокси для голосующего (будь то частное лицо или вся община, которой он доверен). В первом квартале 2025 года проводились ранние эксперименты, в которых меньшие владельцы токенов объединяли свои голоса и позволяли AI-агенту голосовать от их имени, фактически создавая “пул AI-делегирования” в управлении. Агент голосовал в том, что, по его мнению, отвечало лучшим интересам пула, после анализа аргументов и данных в блокчейне.

Ещё один интересный случай применения – AI-казначеи. DAO часто управляют большими казначействами, которые нуждаются в управлении – инвестициями в доходность, диверсификацией активов, планированием расходов. AI-агенты могут брать на себя роль управления казначеством, решая, как распределять средства на основе руководств, предоставленных сообществом. DAO может прописать: “держите X месяцев запасов в стабильных монетах, распределите Y% на низкорисковую доходность, Z% на возможности роста”, и AI-агент может затем реализовать эту политику и корректировать её по мере изменения рынков. Это похоже на случай использования в DeFi, но работает в рамках мандата сообщества.

Преимущество использования AI в управлении заключается вновь в эффективности и обработке данных. AI-агент не устает читать 50 постов на форуме о предложении — он может суммировать их за считанные секунды и выделить ключевые моменты. Он может обнаруживать шаблоны (например, “это предложение похоже на провалившееся в прошлом квартале, вероятные опасения будут X, Y, Z”). Теоретически, он может быть более объективным — не подверженным влиянию политических или личных интересов, если запрограммирован на максимизацию долгосрочных KPIDAO.

Однако предоставление власти AI в DAO вызывает также разногласия. Существует постоянное обсуждение: код — это закон, но может ли код действительно понять социальные и долговременные последствия решений? На первый квартал 2025 года подход был осторожным: AI-агенты в основном давали советы или выполняли чётко определённые задачи, а не самостоятельно управляли DAO (за исключением смелых экспериментов, таких как ai16z). Тем не менее, тенденция такова, что по мере того, как AI-агенты доказывают себя в более узких ролях, сообщества могут доверять им больше полномочий.

---Больше авторитета. Вполне возможно, что к концу 2025 года мы увидим предложения DAO, созданные агентами ИИ и принятые, так как сообщество будет видеть их успешную историю принятия обоснованных решений.

В итоге, агенты ИИ в DAO выступают как интеллектуальные участники – от анализаторов предложений и доверенных представителей до полностью автономных лидеров в экспериментальных организациях. Это расширяет значение слова «автономный» в термине Децентрализованная автономная организация: не только автономный в исполнении, но, возможно, и в принятии решений.

НФТ и креативный контент: агенты ИИ как создатели и кураторы

Бум НФТ предыдущих лет в основном касался цифрового искусства и коллекционных предметов, но агенты ИИ добавляют новое измерение: динамичное создание и взаимодействие с контентом. В первом квартале 2025 года мы начали замечать, как агенты, управляемые ИИ, играют роли в НФТ и экономике создателей, как в генерации нового контента, так и в управлении существующими коллекциями или сообществами.

Одним из простых применений является искусство и коллекционные предметы, созданные ИИ. Платформы, экспериментирующие с «Генеративными НФТ агентами», позволяют ИИ непрерывно создавать новые НФТ произведения искусства или музыку на основе определенных параметров, даже реагируя на тренды. Например, агент ИИ может отслеживать, какие стили или темы хорошо продаются на рынках НФТ, а затем создавать новые работы для выпуска и продажи, корректируя свой стиль в соответствии с спросом аудитории. Это, по сути, делает агента автономным художником.

Некоторые коллекционеры НФТ настраивают агентов для создания таких вещей, как сочинение музыкальных НФТ или разработка дизайна игровых карточек. Агент может автоматически выставить их на продажу на торговых площадках, управлять ценами (может быть, снижая цены, если они не продаются, или повышая, если спрос высок), и переводить поступления на свой кошелек или владельцу. Хотя генеративное искусство ИИ не является новым, его интеграция с задачами чеканки и продаж на блокчейне создает полный конвейер, в котором ИИ не только создает, но и коммерциализирует это создание самостоятельно.

Еще одним случаем использования является управление сообществом для проектов НФТ. Популярные коллекции НФТ часто имеют сообщества в Discord/Telegram, которые нуждаются в модерации, ответах на часто задаваемые вопросы и взаимодействии. Чат-агенты ИИ были наняты, чтобы служить 24/7 гидом для сообщества – отвечая на вопросы держателей (например, «Когда следующий эирдроп для владельцев НФТ?»), предоставляя информацию о том, как стейкать или использовать НФТ, и даже создавая лор (некоторые проекты НФТ имеют вымышленный лор или повествование, и агенты ИИ могут играть роли персонажей, чтобы сделать сообщество более захватывающим). Статья на AI Agents отмечает, что такие агенты могут предоставлять образовательную поддержку, упрощая криптовалютный жаргон и концепции для новичков, что расшифровывается в сообществах НФТ, где новичкам часто нужна помощь для понимания проекта. Автоматизируя эти взаимодействия, проекты удерживали свое сообщество вовлеченным без круглосуточных человеческих модераторов, особенно по разным часовым поясам.

Также есть пересечение агентов ИИ и НФТ в виде виртуальных влиятельных лиц или личностей, управляемых ИИ. Мы уже упоминали AIXBT в Twitter. Мы можем рассматривать это как своего рода НФТ самого себя – не просто статичное изображение, а цифровая персона с подписчиками и токенизированной стоимостью. Аналогично, проекты вроде Luna на платформе Virtuals демонстрируют агента ИИ, который выступает как вокалист ИИ и персона в социальных медиа​. Цель Луны – наращивать свою аудиторию до 100 тысяч, и она даже расходует свои собственные средства на заказ реальных художников для создания граффити и нанимает других агентов ИИ для создания контента.

Это размывает границы между НФТ (как уникальными цифровыми персонажами) и агентами ИИ (как автономными актерами). По сути, Луна похожа на персонажа НФТ, который живой, принимает решения для увеличения своей известности и стоимости токена. Мы можем представить себе аналогичных агентов ИИ, представляющих игровые персонажи, виртуальных идолов или торговых маскотов, которые взаимодействуют с фанатами и проводят маркетинговые инициативы автономно. Они могут выпускать ограниченные коллекционные НФТ о себе для поклонников и так далее. Эта концепция автономных виртуальных влиятельных лиц выросла из как НФТ, так и тенденций ИИ.

Луна ИИ и её возможности

С перспективы коллекционеров или создателей НФТ, агенты ИИ также полезны для управления портфолио и обнаружения. Агент мог бы управлять вашей коллекцией НФТ: отслеживать рыночную стоимость, находить покупател...игры в стиле торговых карт на блокчейне, поиск новых комбинаций карт, которые не нашли бы человеческие игроки. Такой тип исследования может обогатить игру или даже помочь разработчикам определить, если некоторые активы слишком сильны.

В резюме, в играх, AI-агенты служат как помощниками, так и конкурентами – они могут автоматизировать скучные части для игроков (зарабатывание токенов, выполнение повторяющихся квестов), или могут стать частью игровой ткани (умные NPC, динамичные события). Конечная цель – это игры, которые могут работать в основном автономно с контентом и персонажами, управляемыми AI, что идеально вписывается в децентрализованный принцип – представьте себе игровой мир, который продолжает развиваться, даже если оригинальная команда разработчиков отходит на задний план, потому что AI-агенты поддерживают его жизнь и интерес.

Хотя это только начало, первый квартал 2025 года показал, как AI-агенты могут трансформировать Web3 гейминг в более автономный, погружающий опыт, где не все встреченные персонажи – люди, но они все равно могут быть интересными и полезными для экосистемы.

Основные платформы, проекты и токены AI-агентов, лидирующие в пространстве

Определенные платформы и проекты стали основой этой новой экосистемы, каждая из них вносит вклад по-разному – от предоставления инфраструктуры до выпуска популярных токенов, к которым стремились инвесторы. Здесь мы выделяем некоторых основных участников и токенов, формирующих пространство AI-агентов в первом квартале 2025 года:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): Часто упоминается как точка отсчета взрыва AI-агентов, Virtuals является децентрализованной платформой (запущена в 2021 году), которая упрощает создание, развертывание и монетизацию AI-агентов на блокчейне. Virtuals предоставляет фреймворк под названием GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) для создания агентов с минимальным кодом, используя модульные компоненты. По существу, пользователи могут проектировать AI-агента (определять его цель, подключать AI-модели, такие как язык или зрение, устанавливать его права и бюджет) и затем чеканить его как ERC-20 токен на Virtuals. Каждый токен агента представляет собой долю/экземпляр этого агента. Это новшество токенизированных AI-агентов является ключевым – это означает, что агенты могут быть собственниками, торговать и иметь свои микроэкономики. Например, если агент становится популярным или прибыльным, спрос на его токен растет, принося пользу держателям. Virtuals также представил модель совместной собственности, позволяя нескольким разработчикам сотрудничать над агентом и делить его доход (который распределяется по ончейн-правилам).

К концу 2024 года и в январе 2025 года

Virtuals испытал огромный рост. Его родной токен VIRTUAL взлетел примерно на 850%, достигнув ATH в январе и торговался около $1,22 при рыночной капитализации почти $800M на момент составления отчета. Это сделало его вторым по величине токеном, связанным с AI-агентами, по рыночной кап. Рост был обусловлен ключевыми вехами экосистемы: они запустили функции на цепочке Base от Coinbase для совместной собственности, и несколько AI-агентов, построенных на Virtuals, достигли вирусной популярности в развлечениях (например, упомянутый ранее Luna вокалист). Кроме того, Virtuals работает как AI-лаунчпад – отмечается, что проекты, такие как CLANKER, VVAIFU и MAX, использовали Virtuals для запуска своих агентов, что способствовало получению более $60 миллионов дохода протокола. В общем, Virtuals для AI-агентов то же, что и Ethereum для ICO токенов – основная платформа, где происходит инновация, что, в свою очередь, увеличивает стоимость его токена и сети.

• ai16z (AI16Z токен): Этот проект привлек внимание своей ироничной отсылкой к легендарному венчурному капиталу и своей инновационной моделью AI-управляемого DAO. Запущенный в конце 2024 года проект ai16z задействовал AI-агента (кличка “Marc” в честь Андреессена) в качестве операционного директора децентрализованного венчурного фонда. Агент использует Eliza мульти-агентный фреймворк для координации решений на разных платформах, поддерживая единую стратегию. Токен AI16Z действует как управленческий и полезностный – держатели могут голосовать по предложениям, и токен используется для транзакций в экосистеме. Проект также задал интересный экономический параметр с фиксированным предложением в 1.1 миллиард токенов, и предложил высокую доходность (~31.4% APR) через ai16zPOOL для поощрения участия.

К январю 2025 года капитализация рынка ai16z достигла $2 миллиардов, что отразило огромный интерес. Это продемонстрировало, что сообщество было готово инвестировать в концепцию AI-управляемого фонда – фактически доверяя алгоритму идентифицировать и, возможно, даже выполнять инвестиции в стартапы или торговые возможности. Успех ai16z также подчеркнул мультицепную сторону AI-агентов: он работает на Solana, показывая, что это движение не ограничено Ethereum или любой одной цепью. Использование высокой пропускной способности Solana вероятно помогает агенту ai16z выполнять быстрые транзакции по мере необходимости. В целом, ai16z является доказательством концепции, что автономные организации могут существовать – где AI эффективно является исполнительным директором – и сообщество крипто-энтузиастов придаст им значительную ценность.

• Fetch.ai / Альянс Искусственного Суперинтеллекта (FET): Не все ключевые игроки были новыми в 2025 году. Fetch.ai (FET) существует уже несколько лет, создавая рамки и сеть для AI-агентов. В 2025 году Fetch.ai объединился с SingularityNET и Ocean Protocol для создания так называемого Альянса Искусственного Суперинтеллекта (ASI Альянс). Это сотрудничество направлено на объединение сильных сторон: SingularityNET приносит свой опыт в децентрализованных AI-рынках и исследованиях AGI, Fetch.ai предоставляет свою агентскую технологию (например, их агентную платформу DeltaV), а Ocean обеспечивает инфраструктуру данных и рынки обучения AI.

Токен Fetch FET был выделен как токен AI-агента с самой большой рыночной капитализацией на тот момент, что предполагает, что он превзошел даже Virtuals по стоимости к первому кварталу. (Действительно, FET и AGIX, токен от SingularityNET, имели значительные ралли, учитывая их связь с AI-нарративом в целом). Цель альянса – стремление к AGI (Искусственный Общий Интеллект) в децентрализованной форме – это долгосрочная попытка, однако их платформы используются для практических агентов – от оптимизации логистики до прогнозных оракулов в DeFi. Продукт Predictoor от Ocean, который обработал $800 миллионов объемов данных за шесть месяцев, показывает, какой масштаб имеют эти инфраструктурные проекты, обеспечивающие полезную информацию AI-агентам. В общем, ASI Альянс и токен FET представляют более инфраструктурную и исследовательскую сторону крипто AI-агентов – менее связаны с хайпом, но предоставляют серьезные технологические возможности и (потенциально) самые передовые AI модели, которые могут стать основой для других энтузиастов.

• OriginTrail (TRAC): С первого взгляда, OriginTrail связан с цепочками поставок и данными Web3, не с AI-агентами. Так почему оно считается среди “AI-агентных токенов, за которыми стоит наблюдать”? Причина в том, что хорошие данные – это топливо для хорошего AI. Децентрализованный знаниевый граф и платформа верифицируемых данных OriginTrail может служить основой для AI-агентов, которым нужна надежная информация. Например, AI-агент, используемый в оптимизации цепочки поставок, может получить проверенные данные через OriginTrail для принятия решений. Партнерства OriginTrail с крупными фирмами (Oracle, BSI и т.д.) указывают, что его данные могут быть использованы в AI-управляемой автоматизации в этих отраслях. Токен TRAC используется для стекинга и вознаграждения за предоставление данных и обеспечения целостности данных в сети. Поскольку AI-агенты принимают на себя задачи, такие как проверка прозраности цепочек поставок или автоматизация логистики (области, где AI + блокчейн имеет очевидное значение), проект OriginTrail становится важной составляющей. К первому кварталу 2025 года значимость TRAC была признана, и он поддерживал здоровую рыночную капитализацию (не столь высокую, как у ярких агентных платформ, но надежная долгосрочная ставка). С максимальным предложением в 500 миллионов и токеномикой, способствующей использованию в сети, TRAC готов к росту, если AI-агенты расширятся в реальных корпоративных сценариях, требующих поисковых, надежных данных – стремиться быть “Google Web3”, как проект обещает, что, в свою очередь, будет активно использоваться AI-агентами, нуждающимися в запросах этого знаниевого графа.

• Другие Заметные: Есть и другие новые имена: ChainGPT запустила AI-агентов для ончейн-анализа и даже комедийного контента (согласно посту на LinkedIn, он выпустил второго агента для рыночной разведки, который также является Web3 “комиком”, чтобы повысить вовлеченность. BULLY был приведен в пример, как “AI-Agent мемный коин”, объединяющий AI-наративы с мемной культурой в экосистеме Virtuals. Хотя, возможно, технически неудобов Австралия, такие мем-агенты быстро привлекают сообщество и ликвидность, хотя с высоким риском. Также существует более широкая категория AI-ориентированных крипто-проектов (как Cortex, Numerai и т.д.), которые не являются агентами как таковыми, но имеют отношение. Примечательно, что даже некоторые мейнстрим-крипто-протоколы начали добавлять интеграции с AI – к концу первого квартала были намеки на такие вещи, как UniswapContent: рассматривая интерфейсные ассистенты на базе ИИ и так далее, показывая, как крупные игроки могут внедрять технологии агентов без запуска собственного токена.

Основные Тенденции и Технологии, Движущие ИИ-Агентов

Несколько важных тенденций и технологических разработок сошлись в конце 2024 и первом квартале 2025 года, чтобы подтолкнуть рост ИИ-агентов в крипто. Понимание этих тенденций дает представление о почему это происходит сейчас и куда это направляется:

«Момент iPhone» для ИИ: Продвинутые Модели и Прорывы в Open-Source

ИИ-агенты получили огромную выгоду от быстрых достижений в возможностях ИИ-моделей. Многие эксперты называют конец 2024/начало 2025 годы «моментом iPhone» для ИИ – момент, когда технологии ИИ стали достаточно удобными и мощными, чтобы разжечь массовое принятие. Два развития выделяются:

• Крупные Языковые Модели (LLMs) достигли новых высот: благодаря GPT-4 от OpenAI (часто называемой «o1» в некоторых кругах), установка высокого уровня, сообщество open-source ответило такими моделями, как Llama 2 и затем DeepSeek-R1. Последняя, разработанная китайским стартапом DeepSeek, достигла производительности на уровне лучших моделей США, но при меньшей стоимости работы. В январе 2025 года DeepSeek-R1 была выпущена и объявлена на 20-50 раз дешевле в использовании, чем сопоставимая модель OpenAI. Это изменило правила игры: внезапно овладение довольно сложным ИИ-агентом стало экономически целесообразным для более широкого круга криптопроектов (которые могут не иметь глубоких карманов для стольких вызовов дорогих API). Анализ Switchere на DeepSeek отметил, что принятие R1 может стать ключом для платформ ИИ-агентов в снижении расходов и концентрации на пользе, а не на ажиотаже (Как DeepSeek может повлиять на токены ИИ-агентов). Действительно, проекты быстро интегрировали R1 или аналогичные модели; например, первый всплеск ИИ-агентов, использующих кастомные модели на базе DeepSeek, был запущен как доказательство того, что высокая производительность может быть достигнута дешево (Первый блокчейн ИИ-агент интегрирует кастомную модель DeepSeek).

Более широкое последствие заключается в том, что ИИ больше не является узким местом; качество рассуждений, понимания языка и даже многозадачности, которыми обладают агенты сейчас, значительно превосходит то, что было с моделями 2022 года. Этот «интеллектуальный взрыв» означает, что агенты могут обрабатывать более сложные задачи автономно (что делает их действительно полезными, а не просто уловками). Это также демократизирует пространство – небольшая команда разработчиков может интегрировать передовую модель без банкротства, часто используя открытые фреймворки на HuggingFace или аналогичные.

• Мультимодальные и специализированные ИИ-фреймворки: наряду с лучшими моделями пришли фреймворки, нацеленные на операции агентов. Например, фреймворк Eliza позволяет мультиагентные симуляции, где агенты поддерживают идентичность и знание в разных средах. Техники, такие как Цепочка Мышления (CoT) и Дерево Мышления, были интегрированы в рассуждение агентов для улучшения глубины принятия решений. Это помогло агентам более эффективно разбивать проблемы на подзадачи (важно для сложных рабочих процессов, таких как «Анализируй этот новый токен, решите, является ли это мошенничеством, затем сформулируйте инвестиционную стратегию»). Агенты также начали использовать Генерацию с Углубленным Извлечением (RAG) с векторными базами данных, что означает, что они могут иметь долгосрочную память и получать актуальную информацию на лету, а не быть ограниченными фиксированным контекстом LLM. Все это вместе делает ИИ-агентов умнее, надежнее и более способными к действиям в реальном времени, чем их предшественники.

Результат этих достижений ИИ ясен: автономные криптоагенты стали фактически практичными в 2025 году. Ранее, возможно, агент часто терпел неудачу или давал неверную информацию из-за ограничений модели. Теперь, с когницией на уровне приближённом к GPT-4 и её экономичностью, агенты могут действительно имитировать действия человеческого эксперта, по крайней мере в определённых областях. Это побудило предпринимателей и разработчиков попробовать агентов в самых разных нишах, уверенными в том, что ИИ справится.

Мультиагентные Системы и Оркестрация

С ростом индивидуальных возможностей ИИ-агентов, новая тенденция заключается в их объединении в мультиагентные системы для решения сложных, многоступенчатых процессов. Вместо одного единого ИИ, стремящегося делать всё, мы создаем ансамбль специализированных агентов, который сотрудничает. Эта идея давно существует в исследованиях ИИ, но криптопространство предоставляет уникальную игровую площадку для её реализации, поскольку агенты могут взаимодействовать и коммуницировать в блокчейне с полной прозрачностью.

В первом квартале 2025 года мы увидели проекты, где, например, платформа DeFi развернет других агентов для разных ролей: один агент специализируется на мониторинге кредитных рынков, другой на рефинансировании долгов, третий на фермерстве дохода и так далее, все в рамках общей стратегии. Платформа эффективно оркестрирует этих агентов как команду, часто с одним «управляющим» агентом или координирующим смарт-контрактом, обеспечивающим их работу на достижение единой цели пользователя.

Эксперты отрасли четко заявили, что оркестрация мультиагентных рабочих процессов станет следующим крупным скачком для ИИ в блокчейне. Инвесторы рассматривают команды, создающие промежуточное ПО и протоколы для координирования роя агентов. Это включает такие вещи, как стандартизация коммуникативных процессов агентов (возможно, на протоколе наподобие libp2p или используя события в блокчейне), как они распределяют задачи между собой и как разрешаются конфликты, если два агента предлагают различные решения.

Одно из конкретных направлений – это рынки ИИ-агентов – представьте себе открытый рынок, где агент может нанять другого для выполнения подзадачи. Это происходило в некоторых сценариях Virtuals: агент с бюджетом может разместить запрос («Мне нужно изображение для моего поста, заплачу 0.01 ETH»), и другой агент, специализирующийся на создании изображений, выполнит его. Всё это автоматизировано. Это фактически создает автономную экономику услуг на блокчейне. Некоторые проекты, такие как HyperSDK (гипотетическое название здесь для иллюстрации), могут иметь целью стать платформой, обеспечивающей такую торговлю между агентами надежно.

Другой аспект – это запуски и инкубаторы агентов, о которых мы упоминали с Virtuals. Идея запусков ИИ состоит в упрощении вывода новых агентов на рынок, включая их финансирование (например, DAO или инвесторы представляют первоначальный капитал в казну агента) и общую инфраструктуру. Несколько проектов запусков – с токенами, такими как CLANKER, VVAIFU, MAX – появились, сосредоточенные на финансировании и продвижении новых идей агентов. Они создают замкнутую систему: если один агент из их стабильного арсенала станет блокбастером (например, сверхполезным торговым ботом, который все хотят использовать), токен и репутация запуска резко возрастают, что привлекает больше талантов и финансирования, и так далее. Предупреждение, как отмечалось, заключается в том, что им нужна линейка «блокбастерных проектов», чтобы поддерживать инерцию, иначе интерес может угаснуть между большими ударами.

Наконец, бенчмаркинг и оценка стали более заметны – как мы можем определить, что Агент А лучше Агент Б в выполнении задачи? Инструменты, такие как GAIA бенчмарк, были разработаны для тестирования ИИ-агентов на решение реальных проблем. В одном результате фреймворк Eliza набрал около 19.4% на GAIA, что, хотя и не является высшим, продемонстрировало солидные возможности для случаев использования в Web3. Этот вид метрики помогает направлять улучшения и также предоставляет инвесторам способ оценить, является ли технология агента действительно инновационной или просто маркетинговой.

В итоге, мультиагентные системы и их оркестрация делают ИИ-агентов масштабируемыми и модульными. Вместо одного универсального агента тренд идет на специализацию команд агентов для достижения большего общего результата – очень похоже на работу сложных организаций в человеческом обществе, но здесь «сотрудники» – это программные продукты ИИ. Первый квартал 2025 года заложил основу для этого с запуском и фреймворками, и, вероятно, это будет ускоряться по мере появления историй успеха.

Продолжающаяся Интеграция с Технологиями Блокчейна (DeFi, Смарт-контракты, Оракулы)

ИИ-агенты не процветали бы, если бы не блокчейн-технологии, которые позволяют им фактически что-то делать. Трендом в первом квартале стало углубление интеграции ИИ-агентов с различными частями криптографического технологического стека, что позволяет более эффективным и безопасным действиям:

• Умные Оракулы и Источники Данных: Агенты зависят от данных, и такие проекты, как API3, Chainlink начали адаптировать оркульные услуги для использования ИИ. Например, ИИ-агенту может потребоваться кастомный фид, который агрегирует не только цену, но и индексы волатильности, индекс социального настроения и так далее. Сети оракулов начали предлагать комплексные продукты данных, на которые агенты могут подписываться в блокчейне, оплачивая токенами за каждое обновление. Эта синергия гарантирует, что агенты действуют на основе высококачественных данных. Взамен, некоторые ИИ-агенты использовались для улучшения самих оракулов – например, Chainlink экспериментирует с ИИ для обнаружения выбросов данных или попыток манипуляции оракулами в реальном времени, по сути ИИ-страж, который улучшает безопасность оракулов.

• Кошельки Смарт-контрактов и Абстракция Аккаунтов: Рост абстракции аккаунтов (ERC-4337) на Ethereum сделала легче использование кошельков смарт-контрактов, которые могут быть запрограммированы с политиками. Многие ИИ-агенты, контролирующие финансы, используют эти умные кошельки, чтобы выполнять сложные последовательности, такие как «если условие X, то подписать транзакцию Y». Абстракция также позволяет такие вещи, как спонсируемые комиссии (агент может иметь спонсорский адрес, оплачивающий за газ, так что ему не нужно управлять ETH для газа, упрощая его операции). Мы видели, как метавведения используются, где агент отправляет намерение, а другая служба оплачивает газ для его выполнения, что помогает в UX, где агенты действуют.Содержимое: для пользователей, без необходимости всегда одобрять пользователей в реальном времени (пользователь дал широкое одобрение заранее). По сути, инфраструктура блокчейна приспосабливается, чтобы транзакции, управляемые ИИ, происходили более плавно.

• Посвященные цепочки и протоколы для агентов ИИ: Существует концепция "агентных цепочек" — блокчейнов или подсетей, оптимизированных для деятельности агентов ИИ. Например, сеть может приоритизировать быструю финализацию и высокую пропускную способность, позволяя агентам часто взаимодействовать без высокой задержки или стоимости. Некоторые проекты намекнули на запуск сторонних цепочек, специально предназначенных для размещения роя агентских ИИ (возможно, с встроенной поддержкой протоколов коммуникации агентов на уровне консенсуса). Хотя ни одна из них не вышла в первом квартале, концепция витает в воздухе и может материализоваться позже в 2025 году.

• Дефляционные или направленные на полезность токеномические модели: Тренд в токеномике платформ для агентов заключается в обеспечении привязки стоимости токена к фактическому использованию. Виртуалы, например, столкнулись с увеличением стоимости токена, основанной на активности, потому что чем больше агентов и со-владельцев, тем больше требуется или сжигается в виде комиссий. Другой пример — требование для создания или запуска агента ставки токенов платформы (чтобы избежать мошеннических агентов). Токены агентов ИИ таким образом все чаще принимают модели, где спрос на токены масштабрируется с активностью агентов и их успехами, а не чисто спекуляциями. Этот тренд заимствован из DeFi (где, например, токен DEX накапливает стоимость от торговых сборов). Это предназначено для решения проблемы хайпа через внедрение полезности.

• Рамки безопасности и песочницы: Признавая риски, связанные с предоставлением кода ИИ контроля над средствами, некоторые проекты внедрили среды песочницы и отказоустойчивые механизмы для агентов. Например, кошелек смарт-контракта агента может иметь правило: не может отправлять более определенной суммы в день без многофакторного одобрения или иметь аварийный выключатель, если обнаружено аномальное поведение. Эти меры обсуждались в кругах безопасности, чтобы гарантировать, что изворотливый или взломанный ИИ не исчерпает все средства сразу. Кроме того, инструменты аудита расширяются на логику агентов ИИ (помимо кода смарт-контракта, аудируя стратегии или данные обучения для обеспечения отсутствия злонамеренных лазеек). Хотя это все еще развивается, это является важной интеграцией подхода безопасности блокчейна в область агентов ИИ.

По сути, технологии блокчейн и агенты ИИ развиваются совместно — блокчейн предоставляет рельсы и предохранители для работы агентов, и всплеск использования агентов влияет на то, как разрабатываются новые функции или протоколы блокчейна (больше гибкости, больше безопасности, больше доступности данных). Этот добродетельный цикл — ключевой тренд, который делает "агентную сеть" реальной возможностью.

Сообщество и культурный феномен: Мемы, хип и обучение

Ни один крипто-тренд не обходится без культурного элемента. Агенты ИИ не возникли в вакууме чистой технологии; их подогрели общественный интерес, мем-культура и более широкое чувство нарратива.

• Меметическая сила: Концепция "автономных агентов" способствовала появлению мемов и антропоморфизации. Пользователи криптовалют в Twitter шутили о "AI деге-нах", которые внезапно вскочили на прилавки монет в три часа ночи, или агентах, делающих "божью работу", размещая смешные мемы (например, как это делал Truth Terminal). Появились мем-токены, которые опирались на тему агентов — например, токены, которые на самом деле не имели ИИ, но были названы с использованием модных словечек ИИ, чтобы привлечь аудиторию (это аналогично тому, как любые монеты с "Inu" в названии выстреливали во время мем-хайпов). Обсуждения намекали на то, что мы прошли через фазу хайпа посредством мемов​. Такие проекты, как BULLY (мем-коин в экосистеме Virtuals), иллюстрируют мем-коины агентов ИИ, которых поддерживает сообщество и трендовость, с высоким потенциальным вирусным эффектом. Хотя многие из таких монет, вероятно, не продержатся долго, они увеличили видимость — внезапно даже случайные трейдеры узнали "агент ИИ" как модное слово, дополнительно подпитывая цикл интереса.

• Обучение и доступность: Интересно, что положительной тенденцией является то, что многие проекты по агентам ИИ вкладывают средства в обучение пользователей как криптовалюте, так и ИИ. Поскольку агент ИИ часто имеет интерфейс чат-бота, новичкам было проще задавать агенту вопросы и учиться. Например, кто-то мог узнать о ставках или о том, как использовать платформу DeFi, общаясь с агентом ИИ, встроенным в эту платформу. Это способствовало привлечению большего числа людей — вам не нужно читать десятки документов, вы можете просто задать вопрос AI ассистенту. Таким образом, по мере того, как больше платформ внедряют агентов ИИ в качестве интерфейсов или поддержки, барьер для входа в использование крипто-сервисов снизился. Эта тенденция может значительно расширить адаптацию криптовалют, если продолжится (представьте, что у каждого кошелька есть наставник ИИ, у каждого DApp есть гид ИИ).

• Открытый исходный код и разработка сообществом: Тренд агентов ИИ имеет сильную этику открытого исходного кода. Проекты делятся чертежами агентов, шаблонами стратегий и даже "личностями" агентов, для того чтобы другие могли продолжать использовать. Сообщества на Reddit (например, r/Build_AI_Agents) и Discord появляются для совместной работы над созданием агентов, обмена советами о том, какие модели или подсказки лучше всего работают для определенных задач. Эта кооперативная культура ускоряет разработку — кто-то выясняет, как лучше подключить агента к контрактам Uniswap, и это знание распространяется и так далее. Это также означает, что движение не контролируется одним субъектом; как и сам крипто, это децентрализованный толчок к инновациям с множеством независимых участников.

• Регуляторное внимание как тема: Хотя это еще не стал полноценным трендом, к концу первого квартала росли обсуждения регуляции. Стоит отметить этот тренд как перспективный: законодатели начали задаваться вопросом, как агенты ИИ вписываются в существующие законы. Являются ли они инвестиционными консультантами? Нужны ли их создателям лицензии, если агент управляет деньгами? Если агент вызывает убыток, кто ответственный? Эти вопросы поднимаются в панелях и статьях. Хотя конкретное регулирование не было внедрено к первому кварталу, сообщество готовится к нему, и некоторые платформы заранее начали внедрять KYC для агентов или ограничивать определенные функции в юрисдикциях. Таким образом, часть нарратива переходит от чистого Дикого Запада к более осознающему соблюдение стандартов инноватора, особенно для агентов, работающих с крупными фондами.

В итоге, за пределами технологий, волна агентов ИИ — это социальное явление. Она захватила воображение — от серьезных разработчиков, которые видят в ней будущее автоматизации, до повелителей мемов, которые относятся к агентам как к последнему тренду, с которым можно повеселиться (и быстро заработать). Эта смесь хайпа и подлинного энтузиазма, постепенно смягчающаяся обучением и обсуждением ответственности, определяла тон первого квартала 2025 года в крипто-сообществе.

#Риски, трудности и критика бума агентов ИИ

Хотя рост агентов ИИ в криптовалютах был захватывающим, он также приносит массу рисков и вызовов, которые горячо обсуждались в первом квартале 2025 года. Важно изучать эти вопросы для получения сбалансированного взгляда:

Технические риски: Качество данных, безопасность и надежность

Агенты ИИ хороши так же, как и данные и код, на которых они работают. Одной из основных угроз является точность и надежность данных. Если агент получает плохие или устаревшие данные, он может принимать катастрофически неправильные решения. Например, агент, читающий запаздывающий ценовой фид, может купить или продать по неверной цене или основывать свои рекомендации на слухах, которые были опровергнуты час назад. В первом квартале было несколько незначительных инцидентов, когда агенты выдавали ложную информацию (например, сообщая пользователю, что определенный блокчейн остановлен, когда это было не так, из-за парсинга старой статьи). Проблема заключается в том, чтобы обеспечить агентам своевременную и корректную информацию, что сложно в децентрализованном контексте. Решения включают использование нескольких источников данных (если 5 фидов согласны с ценой, она вероятно точна) и внедрение шагов верификации (возможно, агент просит другого агента перепроверить ответ). Но этот риск нельзя полностью исключить; поэтому дезинформация ИИ — это реальная угроза, особенно если пользователи слепо доверяют агенту.

Безопасность — другая огромная проблема. По замыслу, эти агенты могут владеть и перемещать значение, поэтому они становятся целями для эксплуатации. Скомпрометированный агент ИИ может стать катастрофой — если кто-то взломает ключи агента или изменит его логику, он может опустошить средства. Также существует риск фишинга или социальной инженерии через агентов: атакующий может обмануть агента ИИ, заставив его раскрыть конфиденциальную информацию или выполнить несанкционированное действие, заполнив его вредоносными входными данными (аналогично атакам на чат-боты путем инъекции подсказок). Эксперты отметили, что агенты, работающие с учетными данными кошелька, являются потенциальными целями и должны быть хорошо защищены. Лучшие практики, о которых ведутся обсуждения, включают шифрование всех коммуникаций агента, строгую авторизацию (агент не должен мочь выполнять все действия, даже если он взломан; дайте ему минимальные привилегии, требуемые для выполнения задач) и регулярные аудиты кода агентства и модели ИИ на предмет уязвимостей. Поскольку это новая область, рамки безопасности догоняют. В первом квартале не было публично сообщено крупных атак на агента ИИ, но уж точно многие белые хакеры проводили проверки, и кажется вопросом времени столкновение с проблемами, если не будут внедрены надежные методы защиты.

Надежность связана с пониманием. Даже продвинутые ИИ могут испытывать трудности с крайними случаями или сложными запросами за пределами их области обучения. Например, если задать агенту ИИ сложный юридический вопрос о крипте в конкретной стране — он может неправильно обработать его или не обработать вовсе. Или агент может неверно интерпретировать команду из-за неясности и сделать что-то непреднамеренное. "Ограниченное понимание сложных запросов" признано как риск. Меры смягчения до сих пор включали: четкую постановку задач агенту (не ожидайте от торгового бота разъяснений налоговых последствий, например) и обеспечение простоты возврата к человеческой поддержке или вмешательству, если агент сталкивается с негабаритной задачей.Конечно, вот перевод вашего текста на русский язык:

Некоторые платформы устанавливают после взаимодействий с агентом опрос "Вы удовлетворены? Да/Нет", чтобы человек мог быстро оценить, если что-то кажется неправильным.

Ещё один аспект — это переобучение и недостаток обобщения. Агент может хорошо справляться с обычными условиями, но провалиться во время событий "черного лебедя", потому что никогда не сталкивался с подобными данными в обучении. Это рискованно в криптоиндустрии, где происходят экстремальные события. Поэтому компоненты управления рисками или "предохранители" важны, чтобы остановить агентов, когда дела выходят за ожидаемые пределы.

Перегрузка и Человеческий Контроль

С любой автоматизацией существует опасность чрезмерного доверия к ней. Чрезмерное использование ИИ-агентов может привести к самодовольству. Если пользователи начинают полагаться на агентов, не понимая их мотивацию, они могут попасть в беду, если агент допустит ошибку. Один из сценариев: агент советует держать определенный токен во время спада на рынке; пользователь может слепо принять это и понести большие убытки, тогда как опытный инвестор мог бы пересмотреть и продать. Уже были анекдоты о том, как менее опытные трейдеры следовали за AI-ботами в сделки и терпели неудачу, когда рынок резко менялся (некоторые группы в Телеграм даже формировались вокруг копирования действий определенного агента, что напоминает копи-трейдинг с человеческими “гурами”).

Задача – поддерживать правильный баланс вовлеченности человека. Как избежать слепого доверия? Эксперты предлагают рассматривать агентов ИИ как помощников, а не как начальников. Руководство Botpress советует пользователям использовать агентов в качестве дополнительных инструментов, а не единственных советчиков, и всегда комбинировать инсайты агентов с собственными исследованиями. Некоторые платформы внедрили это в дизайн – для крупных критических действий агент может рекомендовать, но всё равно требует подтверждения от пользователя или хотя бы иметь настройку для этого. Однако это уменьшает выгоды полной автоматизации. Это тонкий баланс. Во время первого квартала, многие ранние пользователи были технически подкованы и всё равно следили за своими агентами, но по мере появления более массовых пользователей (возможно, привлечённых легкостью управления ИИ), риск чрезмерного доверия растет.

Также существует философская сторона: ответственность за принятие решений. Если агент ИИ в DAO голосует определенным образом и это оказывается плохим решением, сообщество может обвинять ИИ или его создателей. Но поскольку он "автономен", существует серая зона ответственности. Для личных агентов, если он потеряет ваши деньги, технически это ваша собственная ответственность за его использование – но с точки зрения пользовательского опыта это может быть горькой пилюлей, и могут возникнуть призывы к формам страхования или гарантий на производительность агентом, которые в настоящее время не распространены широко.

Шум против Реальности: Устойчивость Тренда

Криптоиндустрия пережила множество циклов ажиотажа, и скептики агентов ИИ утверждают, что это просто последний модный тренд. Действительно к марту 2025 года прошел некоторый спад после начального ажиотажа. Анализ показывает, что после первой волны проектов с агентами ИИ в 2024 году произошло быстрое разведение ликвидности в начале 2025 года – это означает, что так много проектов возникло, что [деньги инвесторов](https://dapp.expert/news/en_from-ico-hype-to-ai-utility-the-e Волюм инвесторов был размытым. Многие токены резко выросли, а затем упали, так как спекулянты переключились на следующее, сценарий, напоминающий эпоху ICO или лето DeFi.

Задача здесь заключается в переходе от ажиотажа к содержанию. Статья предполагает, что мы входим в более зрелую фазу, ориентированную на доход и производительность продукта, где выживут только те проекты с агентами, которые предоставляют реальную ценность и стабильные источники дохода. Это подразумевает, что многие текущие проекты затухнут – по сути, предстоящая консолидация. Первый квартал мог быть пиковым в плане ажиотажа; второй и третий кварталы могут принести тяжелые уроки (некоторые агенты провалят средства, некоторые токены упадут до почти нуля, если не смогут выполнить обещанную технологию).

Существует критика, что, несмотря на все разговоры, многие агенты ИИ пока не дают по-настоящему революционных результатов. Управляют ли ИИ-портфели значимо лучше рынка? Принимают ли AI-DAO-руководители решения лучше, чем люди? Доказательства пока скудны и анекдотичны. Некоторые ранние пользователи сообщали о скромных доходах или улучшениях, но ничего ошеломляющего, чего нельзя было бы достичь с помощью команды опытных людей. Это вызвало дебаты: не обгоняет ли нарратив об агентах ИИ реальность? Или, как задавались вопросом на крипто-форумах, “Это всего лишь автоматизация DeFi c красивым новым названием?” Контр-аргумент сторонников заключается в том, что это ранние дни, и технологии агентов будут улучшаться экспоненциально (особенно с лучшими моделями ИИ и учётом ошибок). Но чтобы убедить более широкий рынок, успехи должны быть видимыми.

Другая критическая точка касается токеномики и захвата ценности. Противники говорят, ладно, у вас есть токен агента ИИ – что он точно даёт вам? Если агент успешен, разве токен получает какую-то ценность или денежные потоки, или это просто спекуляция? Некоторые токены агентов могут не иметь ясной утилиты (помимо управления или статуса). Более умные проекты, как мы отмечали, пытаются связать стоимость токена с использованием агента, но далеко не все. Если слишком много агентских токенов окажутся ажиотажными без содержания, это может запятнать весь сектор. Мы уже видели к концу первого квартала некоторые токены, запущенные на волну ажиотажа (без работающего продукта агента), быстро потеряли 80-90% своей стоимости.

В сущности, вопрос устойчивости стоит на первом месте: могут ли агенты ИИ оправдать ожидания? Консенсус среди трезвых голосов заключается в том, что да, они могут быть революционными, но потребуется устранить шум. Это похоже на то, как лопнул пузырь доткомов, и затем появились настоящие интернет-гиганты. Мы можем увидеть, как “пузырь агентов ИИ” спадёт, но это не означает, что концепция мертва – лишь излишества.

Этические и Регуляторные Проблемы

По мере того, как агенты ИИ становятся более автономными, появляются этические вопросы. Если агент ИИ нацелен на максимизацию прибыли, станет ли он вести себя неэтично (например, участвовать в схемах "памп и дамп" или использовать лазейки, которые наносят вред другим)? Существует сценарий, в котором агент ИИ играет на низкой кап стоимость токенов для своей выгоды – что делает злочинный трейдер, агент и агента и аморальной горной частью нового правила. Или рассмотрите агент ИИ, который засоряет сеть или социальные СМИ дезинформацией, чтобы манипулировать рынками (кто-то мог бы сказать, что агент "Термальная платформа выложения" был мягкой версией этого). Исходит риск усилением злообразивных действий агентов, если их не контролировать должным образом. Это выливается в призывы к руководящим принципам или ограничениям того, что могут делать автономные агенты, возможно, закодированным в их программировании (аналогичные законам Азимова, но для криптофинансов).

С регуляторной точки зрения, рассматриваются различные углы:

• Финансовое регулирование: Если агент ИИ даёт инвестиционные советы или управляет фондом, следует ли ему регистрироваться как инвестиционный советник или управляющий фондом? Текущие законы, очевидно, не предусматривают негуманные образования в этих ролях. Регуляторы могут пытаться возложить ответственность на создателей или операторов агента в рамках существующих структур. Например, SEC может заявить, что фонд, управляемый AI, всё еще имеет контролирующее лицо (создателей), которые должны соблюдать регулирование. Существует серая зона сейчас, но вероятно, что она будет испытываться, если какой-либо фонд AI-агентов потеряет много денег потребителей.

• Ответственность и правосубъектность: Некоторые юристы высказывают мысль о том, что высокоавтономные агенты могут нуждаться в статусе, аналогичном корпоративной правосубъектности, чтобы их можно было судить или вступить в контракты. Но это очень недосягаемая дискуссия. На данный момент по умолчанию ответственность несёт кто-то (разработчик, пользователь или DAO, который “владеет” агентом) за действия агента. Этот факт может затруднить определенные использования (например, финансовое учреждение может воздержаться от использования крипто-агента ИИ из-за неясной ответственности, если что-то пойдет не так).

• AML/KYC: Агент ИИ может быть использован для перемещения средств таким образом, который скрывает, кто на самом деле за ними стоит. Регуляторы беспокоятся о том, чтобы агенты использовались в качестве прикрытия для отмывания денег. Некоторые биржи, которые размещали токены агентов ИИ в первом квартале, начали задавать вопросы о том, были ли токеновые казначейства правильно KYC и т. д. Если агент ИИ владеет значительными активами, ему потребуется проверенная идентификация или соблюдение правил поездок при передачте крупной суммы? Эти вопросы о соответствии, вероятно, всплывут на поверхность. В одном из записей Spaces на Твиттере, венчурный капиталист упомянул, что на блокчейне агенты ИИ должны найти эффективные сценарии использования, которые также попадают в рамки регулирования (Блокчейн требует эффективных сценариев использования агентов AI: X Spaces реклама с венчурными капиталистами), намекая, что агенты, которые действуют без ограничений, столкнутся с ограничениями.

В общем, пока первый квартал 2025 года был в основном сосредоточен на строительстве и ажиотаже, эти вызовы и критика составили подводное течение, на которое ответственные команды обращают внимание. То, как сообщество решает вопросы безопасности данных, надлежащего надзора, управления ажиотажем и навигации по правовым вопросам, определит сможет ли ИИ-агенты вырасти из тренда в долгосрочную часть криптоэкосистемы.

Перспективы ИИ-Агентов в Крипто (Оставшаяся часть 2025 и дальше)

Переходя от начального ажиотажа первого квартала, большой вопрос заключается в том: что дальше для агентов ИИ в крипто-пространстве? Перспектива на оставшуюся часть 2025 года осторожно оптимистична с некоторыми ключевыми темами для наблюдения:

##К Оживлению "Агентской Сети": Увеличение Автономии и Расширение Размахов

Отраслевые лидеры, такие как Янсен Тан из Virtuals, предвидят **"Агентскую Сеть" на горизонте – сценарий, в котором **агенты ИИ обрабатывают значительную часть цифровых транзакций и услуг.​ Это может стать трансформативным: представьте себе, что к концу 2025 года это станет нормой для вашего личного агента ИИ координировать с другими выполнение таких задач, как управление портфелем на нескольких цепях, поиск наилучшего способа рефинансирования вашего крипто-кредита, планирование голосования в DAO, пока вы находитесь в отпуске, даже управление электронной коммерческой витриной для вас, которая принимает криптоплатежи. И все эти взаимодействия агент-агент и агент-человек будут защищены и записаны на блокчейне, обеспечивая прозрачность и ответственность.

(Примечание: Markdown-ссылки пропущены в соответствии с вашими указаниями. Если нужны другие уточнения, пожалуйста, сообщите.)Пропустить перевод для Markdown-ссылок.

TEXT: Мы обычно бы не имели с черным ящиком ИИ.

Это не за десятки лет – сторонники говорят, что элементы такой системы могут появиться всего через несколько месяцев. Уже сейчас мы видим некоторые примеры: агенты личных финансов, агенты для торговых площадок NFT и т.д. К концу 2025 года мы можем увидеть интеграцию агентов в повседневные криптоприложения. Например, в вашем приложении для криптокошелька может появиться вкладка «ИИ-ассистент», которая сможет выполнять команды для всех ваших приложений DeFi через один интерфейс. Биржи могут предложить ребалансировку портфеля, управляемую ИИ, в качестве функции. Некоторые из этих изменений вероятно будут внедряться по мере того, как конкуренция нарастает – тот, кто предоставит самого умного и безопасного ИИ-ассистента, сможет привлечь пользователей.

Ожидается, что агенты станут такими же обыденными, как смарт-контракты, фактически становясь слоем поверх смарт-контрактов, добавляющим интеллект. И по мере их распространения они начнут больше взаимодействовать друг с другом напрямую. Мы могли бы наблюдать за созданием нового поведения: кластеры агентов, сотрудничающие для поддержания, скажем, децентрализованного хедж-фонда, или агенты между проектами, ведущие переговоры о ликвидности между протоколами без участия человека-посредника.

Фокус на утилите и доказанной ценности

Скорее всего, ажиотаж сменится менталитетом «покажите мне результаты». Оставшаяся часть 2025 года должна внести ясность в то, какие проекты агентов ИИ действительно работают. Мы ожидаем:

• Выбывание слабых проектов: Многие из быстрых проектов по поиску наличных или непродуманные идеи уйдут на второй план, так как пользователи сосредотачиваются на решениях, которые демонстрируют свою работоспособность. Выживут, вероятно, те проекты, которые имеют активные базы пользователей, реальный доход или ясные показатели эффективности, на которые можно указать (например, фонд на основе агентов, который превзошел рынок на X%, или поддержка клиентов с помощью ИИ-агентов, сократившая время отклика на Y%). Этот дарвиновский процесс является здоровым и отражает предыдущие циклы инноваций.

• Победители, устанавливающие стандарты: Проекты, которые добьются успеха, могут установить де-факто стандарты для индустрии. Например, если Virtuals продолжит доминировать, его токенизационный стандарт для агентов может быть широко принят, и другие цепочки могут внедрить совместимость с Virtuals. Или если другая платформа имеет наилучшую систему для межагентской коммуникации, она может стать аналогом «HTTP для агентов». К концу 2025 года, вероятно, будет наблюдаться некоторая конвергенция вокруг лучших практик и протоколов, и, возможно, даже формальные органы или рабочие группы для стандартизации интерфейсов ИИ-агентов.

• Интеграция с традиционной и центральноуправляемой финансовыми системами (CeFi): Чтобы доказать свою ценность, ИИ агенты могут выйти за пределы крипто-мира. Мы можем видеть их взаимодействие с традиционными финансовыми или Web2 сервисами. Фактически, один из ранних примеров – это Circle (эмитент USDC), демонстрирующий, как можно использовать ИИ агентов для автоматизации платежей USDC. Если эти эксперименты принесут плоды, банки или финтех-приложения могут внедрить крипто-ИИ-агентов для таких вещей, как межграничные расчеты или операции с казначейством, подчеркивая их полезность в более широкой финансовой системе.

Ключевым показателем к концу года станет то, какое количество реальной экономической деятельности управляется ИИ-агентами. Если значительная часть DeFi TVL, объема торгов или распределения казны DAO находится под управлением агентов (с хорошими результатами), то мы поймем, что они закрепили свою полезность.

Продолжение инноваций: умнее, безопаснее, более специализированные агенты

С технологической точки зрения мы ожидаем, что ИИ агенты станут еще умнее и эффективнее. С открытой конкуренцией (DeepSeek против OpenAI и других), появятся новые версии моделей, возможно, DeepSeek-R2 или модель уровня «GPT-5» к концу 2025 года. Каждое усовершенствование ИИ непосредственно приведет к улучшению агентов – больше контекста, более лучший резон, меньше ошибок. Также модели могут стать более специализированными. Например, «модель ИИ трейдера», доработанная на рыночных данных, может превосходить общую модель в торговых задачах. Мы можем увидеть библиотеку специализированных моделей, которые агенты могут переключать в зависимости от задачи (одна для языковых задач, одна для количественных и т.д.).

Мультимодальные агенты также будут развиваться – агенты, которые могут видеть, слышать и функционировать в виртуальном или даже физическом пространстве. Это не кажется далеким, что ИИ агент сможет анализировать спутниковые снимки (через API), чтобы принимать решения по торговле товарами, или сканировать репозитории кода блокчейна, чтобы решить, хорошо ли построен новый проект DeFi. Чем богаче ввод, тем более информированы решения агента.

Что касается безопасности, будут инновации в области согласования агентов (обеспечение того, чтобы цели ИИ оставались согласованными с целями пользователей и этическими нормами). Возможно, агенты будут поставляться с сертифицированной подготовкой, чтобы избежать безрассудных стратегий. Более того, будут внедрены более надежные тестовые рамки – представьте себе стресс-тестирование ИИ агента в экстремальных рыночных условиях перед его развертыванием с реальными средствами (возможно, появятся симуляционные среды или «агентские тестнеты»).

Регулятивные технологии – еще одна область: мы можем увидеть первые попытки создания комплаентных ИИ агентов. Например, торговый ИИ агент, соблюдающий определенные регулирования, может записывать все свои решения для аудита, отказываться от выполнения инсайдерских сделок (если каким-то образом определит инсайдерскую информацию) или применять белый/черный список определенных активов из-за юридических причин. Компании могут создать корпоративные версии агентов с такими предохранительными мерами, чтобы привлечь институциональных пользователей, которым требуется соблюдение норм.

Потенциальные вызовы и внешние факторы

Несмотря на положительную траекторию, существует несколько факторов, которые могут усложнить или изменить перспективы:

• Регулятивные ограничения: Если произойдет серьезный инцидент (например, ИИ агент вызовет значительную финансовую потерю для многих или будет замешан в отмывании денег), регуляторы могут сильно отреагировать – возможно, даже ограничив использование автономного финансового ПО или потребовав лицензирования. Это может замедлить развитие или подтолкнуть его больше в подполье/децентрализованность. Напротив, четкое поддерживающее регулирование (некоторые юрисдикции могут поддержать это, предложив песочницы для ИИ агентов) может ускорить прогресс. Глобальный регулятивный ландшафт станет определяющим фактором.

• Рыночные условия: Если в 2025 году произойдет серьезный спад на рынке криптовалют, это может уменьшить интерес и капитал для экспериментирования с ИИ агентами. Если люди покидают рынки, у них меньше потребностей в модном ИИ трейдере. С другой стороны, стабильный или бычий рынок предоставляет плодородную почву для тестирования и получения прибыли от этих систем. Тем не менее, можно утверждать, что ИИ агенты могут быть даже более полезными на медвежьем рынке для навигации по сложности, но общественный интерес может снизиться, если будет меньше возможностей для заработка.

• Общественное восприятие и доверие: Если будет слишком много историй о сбоях агентов или их странном поведении, общество может насторожиться. Доверие трудно завоевать и легко потерять, особенно с ИИ, которому некоторые люди изначально не доверяют. Сообществу потребуется подчеркивать успехи и быть прозрачным в случае неудач, чтобы поддерживать общее положительное настроение.

Долгосрочная перспектива: синтез ИИ и блокчейна

Если посмотреть на это шире, тренд ИИ агентов в криптовалютах является частью более крупного синтеза двух трансформативных технологий: ИИ и блокчейна. Долгосрочная перспектива состоит в том, что блокчейн предоставляет слой доверия для ИИ. Он может фиксировать, что делают автономные агенты, делая их подотчетными. Он может управлять перемещением стоимости, предоставляя им экономическую агенцию. В свою очередь, ИИ может предоставлять интеллект и автоматизацию блокчейну, делая децентрализованные системы более эффективными и удобными для пользователей.

К концу 2025 года мы ожидаем увидеть первый сильный пример того, что этот синтез создает что-то принципиально новое — возможно, DAO, которое полностью управляется ИИ и достигает результатов, которые не могла бы достичь ни одна человеческая организация, или децентрализованный рынок, где ИИ агенты обмениваются услугами друг с другом с молниеносной скоростью, автономно создавая ценность. Эти возможности могут быть еще на начальной стадии, но достаточно видимыми, чтобы указывать на будущее, где автономные экономические агенты станут нормальной частью Web3.

В заключение, оставшаяся часть 2025 года, вероятно, отведет феномен ИИ-агентов от его начальной стадии через испытание правдой. Те проекты и агенты, которые выйдут успешными, могут стать основой новой криптопарадигмы.

Возбуждение от первого квартала перерастет в реальное влияние, осуществляя обещание, что «это больше, чем просто шумиха — эти агенты революционизируют крипто и ИИ». Если все пойдет хорошо, к моменту написания годового отчета мы можем рассматривать ИИ-агентов не как отдельный тренд, а как неотъемлемую, обязательную часть структуры криптовалютной экосистемы.