ไตรมาสแรกปี 2025 กลายเป็นจุดเปลี่ยนของวงการคริปโท เมื่อ “AI agents” ผงาดขึ้นมาเป็นเมกะเทรนด์ใหม่บนบล็อกเชน การมาของตัวตนดิจิทัลอัตโนมัติที่ทำงานเองได้ ไม่ใช่แค่บอตแชตธรรมดา แต่สามารถถือและจัดการคริปโท โอนเงิน ทำธุรกรรม สร้างคอนเทนต์ และโต้ตอบกันเองได้ โดยแทบไม่ต้องมีมนุษย์มาคุมหลังบ้าน

ต้นปี 2025 ทั้ง Crypto Twitter และ YouTube แทบพูดถึงแต่ “AI Agents” ในฐานะคลื่นลูกใหม่ของตลาดคริปโท จากเดิมที่ยังเป็นเพียงการทดลองเฉพาะกลุ่มในปี 2024 อยู่ดี ๆ เซ็กเตอร์นี้ก็ระเบิดตัวขึ้นสู่เมนสตรีม มูลค่าตลาดของโทเคนที่เกี่ยวข้องกับ AI agents ทะยานจากเกือบศูนย์ไปแตะระดับกว่า $10 billion ภายในเวลาไม่กี่เดือน นักพัฒนา นักลงทุน ไปจนถึงแพลตฟอร์มคริปโทรายใหญ่ต่างเร่งลุยโปรดักต์ด้านนี้ ปล่อยเอเจนต์บนเชนนับไม่ถ้วน พร้อมโทเคนใหม่ที่ผูกผลตอบแทนเข้ากับความสำเร็จของเอเจนต์เหล่านั้น

การเติบโตและแรงส่งของตลาดในไตรมาส 1/2025

ในเชิงตัวเลข AI agents ถือว่า “ยึดตลาด” ได้สำเร็จในช่วงต้นปี 2025 อย่างชัดเจน จากเซ็กเตอร์ที่แทบไม่มีใครพูดถึง กลายเป็นเศรษฐกิจบนคริปโทระดับหลายพันล้านดอลลาร์ มาร์เก็ตแคปรวมของโทเคนฝั่ง AI agent พุ่งทะลุ $15 billion ปลายไตรมาส 1 เมื่อเทียบกับระดับเกือบศูนย์ในกลางปี 2024 นับเป็นสัญญาณว่ากระแสนี้ “ติดไฟ” อย่างรุนแรง

สื่อข้อมูลคริปโทและงานวิจัยต่าง ๆ พร้อมใจกันโฟกัสการขึ้นของเซ็กเตอร์นี้ โดยชี้ว่าช่วงปลายปี 2024 ถึงต้นปี 2025 แทบจะ “ทุกอินฟลูเอนเซอร์และช่องใหญ่” ต่างขายฝัน AI agents ในฐานะ เทรนด์ใหญ่ถัดไป

มูลค่ารวมของโทเคนกลุ่มคริปโท AI คาดว่าจะพุ่งถึง 150,000 ล้านดอลลาร์ในปี 2025 (ที่มา: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

แรงส่งนี้ได้จากหลายเหตุการณ์ที่เป็น “ไวรัล” ปลายปี 2024 มีกรณีของเอเจนต์ทดลองชื่อ Truth Terminal ที่กลายเป็นข่าวดัง หลังโน้มน้าวให้ Marc Andreessen นักลงทุนชื่อดังโอนเงิน 50,000 ดอลลาร์ให้ จากนั้นเอเจนต์นำเงินไปโปรโมต เหรียญมีม เหรียญนั้นมาร์เก็ตแคปพุ่งทะลุ 1.2 พันล้านดอลลาร์ ภายในเวลาไม่นาน เหตุการณ์นี้ตอกย้ำให้เห็นว่าความคลั่งไคล้เชิงเก็งกำไรที่ AI agents จุดขึ้นมา “รุนแรง” ได้เพียงใด

เข้าสู่เดือนมกราคม 2025 โซเชียลมีเดียเต็มไปด้วยเรื่องเล่าคล้ายกันและการคาดการณ์สุดโต่ง อินฟลูเอนเซอร์ต่างโปรโมตเอเจนต์อัตโนมัติที่ “หาเงินให้เราในขณะที่เรานอนหลับ” ดึงเม็ดเงินรายย่อยเข้ามาอย่างล้นหลาม

ในเชิงการใช้งานจริง ตัวเลขการยอมรับก็เร่งตัวขึ้นตาม หนึ่งในแพลตฟอร์มผู้นำตลาดอย่าง Virtuals รายงานว่าได้เปิดตัว AI agents เฉพาะบนแพลตฟอร์มของตนเกิน 11,000 ตัวภายในไตรมาส 1 และมี ที่อยู่ผู้ถือโทเคนเอเจนต์แบบ unique เกิน 140,000 ราย บนเครือข่าย นับเป็นการเติบโตที่เร็วผิดปกติ กระดานเทรดและวอลเล็ตใหญ่ ๆ ก็เริ่มทยอยลิสต์และรองรับโทเคนกลุ่มนี้มากขึ้น ยิ่งช่วยเปิดประตูให้เม็ดเงินใหม่ไหลเข้า

ปริมาณซื้อขายของโทเคน AI agent พุ่งสูง และมีบางเหรียญไต่ขึ้นมาติดอันดับ Top 100 ตามมาร์เก็ตแคป ตัวอย่างเช่น โทเคน VIRTUAL ของ Virtuals Protocol ราคาพุ่งถึง 850% ในช่วงปลายปี 2024 ทำจุดสูงสุดใหม่ใน มกราคม 2025 ท่ามกลางกระแสเก็งกำไรสูงสุด ขณะที่โทเคน ai16z (โทเคน DAO ของ AI agent) ก็ไต่ระดับมูลค่าแตะหลักพันล้านดอลลาร์ภายใน สิ้นไตรมาส 1 ด้านโทเคนสาย AI เจ้าเก่าอย่าง FET ของ Fetch.ai ก็กลับมาได้รับความสนใจจากนักลงทุนอีกระลอกอานิสงส์จากธีมเดียวกัน

น่าสังเกตว่าการเติบโตอย่างร้อนแรงนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ภาพรวมตลาดคริปโทไตรมาส 1 อยู่ในภาวะ “ผสม” คือ Bitcoin และอัลท์คอยน์หลักค่อนข้างนิ่ง แต่ “เนื้อเรื่อง AI agent” กลับเป็นเชื้อเพลิงโหมความเก็งกำไรขึ้นมาอีกรอบ คล้ายกับช่วงบูมของ ICO หรือกระแส yield farming ในยุค DeFi อย่างไรก็ดี ผู้สังเกตการณ์จำนวนไม่น้อยเชื่อว่าครั้งนี้มี “ของจริง” ซ่อนอยู่มากกว่าฮาย์ป์ ซึ่งจะเห็นชัดขึ้นเมื่อมองไปที่เคสใช้งานและพัฒนาการของเทคโนโลยีตลอดปี 2025

Crypto AI Agents คืออะไรแน่ ๆ ?

ในแก่นแท้แล้ว crypto AI agents คือซอฟต์แวร์อัตโนมัติที่ใส่สมอง AI เข้าไป แล้วปล่อยให้ทำงานอยู่บนเครือข่ายบล็อกเชนโดยตรง ในมุมปฏิบัติ เอเจนต์ลักษณะนี้มักอยู่ในรูป “บอต” หรือเอนทิตีดิจิทัลที่สามารถ รับรู้ข้อมูล ตัดสินใจ และลงมือทำ โดยมีความสามารถถือและทำธุรกรรมด้วยคริปโทของตัวเอง บางตัวถูกห่อหุ้มด้วยอินเทอร์เฟซแบบแชตบอตให้ผู้ใช้คุยด้วยได้ บางตัววิ่งอยู่เบื้องหลังในฐานะบริการอัตโนมัติที่ผูกกับวอลเล็ต จุดที่ทำให้มันแตกต่างคือการผสาน “สมอง” จาก AI ขั้นสูง เข้ากับ “มือ” ที่แตะสินทรัพย์และดีลต่าง ๆ บนเชนได้โดยตรง

ผู้เชี่ยวชาญอธิบายว่า เอเจนต์เหล่านี้ใช้เทคนิค AI สายภาษาระดับสูงอย่าง Natural Language Understanding (NLU) และ conversational AI เพื่อโต้ตอบกับ ผู้ใช้และข้อมูล สามารถตอบคำถามเชิงวิเคราะห์เกี่ยวกับตลาด ให้คำแนะนำด้านการเงินที่ปรับตามโปรไฟล์แต่ละคน หรือพาผู้ใช้ทำธุรกรรมคริปโททีละขั้นผ่านหน้าจอแชต คล้ายการคุยกับ Alexa หรือ Siri แต่โฟกัสคริปโทและดึงข้อมูลตลาดแบบเรียลไทม์

ที่สำคัญคือ AI agent ฝั่งคริปโทไม่ได้หยุดแค่ “คุยเก่ง” แต่สามารถ ลงมือทำแทนผู้ใช้โดยตรง เช่น ตั้งคำสั่งเทรดเมื่อเงื่อนไขที่กำหนดมาถึง โยกย้ายสินทรัพย์ระหว่างวอลเล็ต หรือแม้แต่ดีพลอยสมาร์ตคอนแทร็กต์ใหม่บนเชนให้เสร็จในคำสั่งเดียว

เมื่อเทียบกับบอตเทรดคริปโทแบบเดิมหรือสคริปต์ง่าย ๆ AI agents มักจะ ฉลาดและยืดหยุ่นกว่า ส่วนหนึ่งเพราะอาศัย Large Language Models (LLMs) ชุดเดียวกับ AI เบื้องหลัง ChatGPT ในการอ่านบริบทและช่วยตัดสินใจ พวกมันรองรับคำสั่งภาษาธรรมชาติอย่างเช่น “ตอนนี้ควรถือต่อหรือลงจาก Ethereum ดี?” จากนั้นนำมาผสมกับข้อมูลออนเชนและตรรกะ AI เพื่อสรุปเป็นคำตอบหรือแอ็กชันที่ชัดเจน

ด้วยความที่ขับเคลื่อนด้วย AI เอเจนต์เหล่านี้จึงสามารถพัฒนาตัวเองได้เรื่อย ๆ เรียนรู้จากข้อมูลใหม่หรือฟีดแบ็กผู้ใช้ และจัดการอินพุตที่ไม่เป็นโครงสร้างซึ่งอัลกอริทึมแข็งทื่อแบบเดิมมักรับมือยาก หากจะเปรียบเทียบง่าย ๆ บอตเทรดแบบสคริปต์ก็เหมือนเครื่องคิดเลขที่ทำตามสูตรตายตัว ในขณะที่ AI agent เปรียบเหมือนนักวิเคราะห์ที่สามารถ ปรับกลยุทธ์ตามสภาพตลาดที่เปลี่ยนไปอย่างต่อเนื่อง

อีกคุณสมบัติสำคัญคือ AI agents จำนวนมากถูก มอบหมายให้ถือวอลเล็ตหรือสินทรัพย์คริปโทเป็นของตัวเอง ทำให้ตัดสินใจทางการเงินได้ด้วยตัวมันเอง CoinMarketCap เคยเปรียบ autonomous crypto agent ว่าเหมือน “ผู้ประกอบการดิจิทัลที่มีวอลเล็ตคริปโทของตัวเอง” หมายความว่าเอเจนต์สามารถถือเงิน (ซึ่งมักมาจากผู้ใช้หรือนักลงทุน) ใช้จ่ายหรือลงทุน และจ่ายค่าจ้างคนอื่นได้จริง

มีบางกรณีที่เอเจนต์ “จ้าง” เอเจนต์ตัวอื่นหรือฟรีแลนซ์มนุษย์ให้ทำงานย่อย ๆ ให้ เช่น เอเจนต์ตัวหนึ่งอาจตั้งระบบจ่ายค่าฟีดข้อมูลอัตโนมัติ ซื้อบริการออกแบบกราฟิกผ่านการชำระด้วยคริปโทเพื่อผลิตคอนเทนต์ หรือแจกจ่ายรางวัลให้ผู้ใช้ที่ช่วยมีส่วนร่วม นี่คือความต่างจากแชตบอตทั่วไปที่สำคัญมาก: เอเจนต์คริปโทมี อำนาจทางเศรษฐกิจ และ “ลงเงินจริง” ตามการตัดสินใจของตัวเอง เปิดโอกาสทั้งนวัตกรรมใหม่และความเสี่ยงรูปแบบใหม่ไปพร้อมกัน

อีกจุดที่ควรแยกให้ชัดคือ AI agents กับแชตบอตธรรมดา จากมุมมองผู้ใช้ คุณอาจคุยกับมันผ่านหน้าตาแชตเหมือนกัน แต่ภายในเอเจนต์จริง ๆ จะ มีเป้าหมายและความเป็นอิสระสูงกว่า ดังที่บทวิเคราะห์อุตสาหกรรมหนึ่งระบุว่า นี่ไม่ใช่ แชตบอตทั่ว ๆ ไป ที่เราคุ้นเคย แต่เป็นตัวตนดิจิทัลที่เทรด สร้างคอนเทนต์ และจ้าง AI ตัวอื่นด้วยคริปโทได้เอง

กล่าวอีกแบบ AI agent คือเอนทิตีที่ “เน้นลงมือทำ” มากกว่าตอบคำถามเฉย ๆ มันสามารถรับโจทย์กว้าง ๆ เช่น “ช่วยปั้นพอร์ตให้ถึง 2 BTC” แล้วรันชุดการกระทำซับซ้อนต่อเนื่องได้เอง ตั้งแต่เทรดโทเคน สเตกในแพลตฟอร์ม DeFi รีอินเวสต์กำไร ฯลฯ โดยแทบไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์เพิ่มเติม ความสามารถในการตั้งเป้าและเคลื่อนตัวเองไปสู่เป้านี้คือสิ่งที่ทำให้สมควรถูกเรียกว่า “agent”

สรุปสั้น ๆ crypto AI agent = สมอง AI + มือที่แตะคริปโทได้จริง สมอง AI (machine learning, NLP ฯลฯ) ให้ความเข้าใจและทักษะการตัดสินใจ ขณะที่ “มือ” ด้านคริปโท (วอลเล็ต สมาร์ตคอนแทร็กต์ API กระดานเทรด) เปิดทางให้มันสร้างการเปลี่ยนแปลงบนบล็อกเชนได้อย่างเป็นรูปธรรม ชุดผสมนี้คือฐานสำคัญของเคสใช้งานมากมายที่เริ่มเห็นในตลาด และในอีกด้านหนึ่งก็คือรากเหง้าของ ความท้าทาย โดยเฉพาะเรื่อง “เราจะไว้ใจให้ AI จัดการเงินให้มากแค่ไหน” ในไตรมาส 1/2025 เทคโนโลยีเบื้องหลังเอเจนต์เหล่านี้เริ่มสุกงอมจนไม่ใช่แค่ไอเดียทดลอง แต่กลายเป็นดีมานด์จริงจากตลาด นำไปสู่การทดลองใช้งานอย่างรวดเร็วทั่วทั้งอุตสาหกรรมคริปโท

AI Agents ทำงานอย่างไรในโลกคริปโท?

ในระดับโครงสร้าง Crypto AI agents คือการ “ประกบ” เทคโนโลยีหลายชั้นเข้าด้วยกันให้ไหลลื่น ตั้งแต่วิธีรับคำสั่ง ตีความข้อมูล ตัดสินใจ ไปจนถึงการลงคำสั่งบนเชน หากมองแบบภาพรวม วงจรการทำงานของเอเจนต์มาตรฐานในโลกคริปโทจะมีสี่ขั้นตอนหลัก คือ (1) รับอินพุต (2) วิเคราะห์ข้อมูล (3) ตัดสินใจ และ (4) นำการตัดสินใจไปปฏิบัติบนเชน

ตัวอย่างเช่น สมมติเรามี AI agent ที่ถูกออกแบบมาเป็น “บอตเทรดคริปโท”

• อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติ (NLP Interface): หลายเอเจนต์เริ่มต้นจากการรับคำสั่งหรือคำถามของมนุษย์ผ่านข้อความ โดยใช้ NLP แปลงความต้องการของผู้ใช้ให้อยู่ในรูปที่ระบบเข้าใจได้ เช่น “ช่วยจัดพอร์ต DeFi ที่เสี่ยงปานกลางให้หน่อย” หรือ “ตั้งบอตช่วยเก็งกำไรระยะสั้นบน BTC/ETH” จากนั้นเอเจนต์จะนำเจตนาของคำสั่งไปออกแบบกลยุทธ์และโฟลว์การทำงานต่อเอง เข้าใจคำสั่งหรือคำถามของผู้ใช้ที่สื่อมาเป็น ภาษาธรรมดา ได้โดยตรง เช่น ผู้ใช้อาจบอกเอเจนต์ว่า “ช่วยเฝ้าราคาตลาดแล้วซื้อ BTC 0.5 เหรียญถ้าราคาตกลงต่ำกว่า 25,000 ดอลลาร์” โมเดลภาษาของเอเจนต์จะตีความประโยคนี้ แยกเจตนา (สั่งซื้อบิตคอยน์) และเงื่อนไข (ราคาต่ำกว่า 25,000 ดอลลาร์) ออกจากกัน โมเดล LLM ยุคใหม่มีความเข้าใจบริบทสูง ทำให้เอเจนต์รองรับคำสั่งที่ซับซ้อนขึ้นได้ และยังย้อนถามเพื่อความชัดเจนเมื่อข้อมูลไม่ครบถ้วน

• ดึงข้อมูลผ่าน API และฟีดต่าง ๆ: เมื่อเข้าใจแล้วว่าจะต้องทำอะไร เอเจนต์จะเริ่มรวบรวมข้อมูลที่จำเป็น กลับมาที่ตัวอย่างเดิม เอเจนต์เทรดดิ้งจะดึงราคาปัจจุบันของ BTC จาก API ข้อมูลตลาดที่เชื่อถือได้ โดยทั่วไป AI เอเจนต์จะเชื่อมต่อกับ Application Programming Interfaces (APIs) หลากหลายแหล่ง ทั้งฟีดราคาในตลาดซื้อขาย ข้อมูลโปรโตคอล DeFi ข้อมูล on-chain เครื่องมือวิเคราะห์บล็อกเชน ไปจนถึงดัชนีความรู้สึกบนโซเชียลมีเดีย เอเจนต์ขั้นสูงจะใช้เทคนิค retrieval-augmented generation (RAG) เพื่อดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์มาประกอบการตอบหรือการตัดสินใจ อาจอ้างอิงฐานข้อมูลประวัติศาสตร์หรือค้นหาข้อมูลบนเว็บเพิ่มเติมด้วย เพื่อให้เอเจนต์ไม่ทำงานแบบ “ตาบอด” แต่คอยอัปเดตตัวเองด้วยข้อมูลล่าสุดอยู่ตลอดเวลา ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุผลที่ AI เอเจนต์มีศักยภาพจะทำผลงานดีกว่าอัลกอริทึมแบบคงที่ในตลาดที่เคลื่อนไหวรวดเร็ว

• กลไกคิดวิเคราะห์และตัดสินใจของ AI: ส่วนถัดมาคือ “สมอง” ของเอเจนต์ ซึ่งมักเป็นการผสมผสานระหว่าง LLM กับโมเดลเฉพาะทางอื่น ๆ (สำหรับการพยากรณ์ การประเมินความเสี่ยง ฯลฯ) เมื่อรวบรวมอินพุตและข้อมูลเรียบร้อย เอเจนต์จะเริ่ม วิเคราะห์สถานการณ์แล้วตัดสินใจลงมือทำ เช่น ในตัวอย่างข้างต้น ลอจิกของเอเจนต์จะตรวจสอบว่าราคาลดลงมาต่ำกว่า 25,000 ดอลลาร์หรือยัง กติกาเหล่านี้อาจเป็นเพียงเงื่อนไขง่าย ๆ ที่ผู้ใช้ตั้งเอง หรืออาจซับซ้อนเป็นกลยุทธ์ที่ AI เรียนรู้เพิ่ม (เช่น การวิเคราะห์อินดิเคเตอร์เชิงเทคนิค) เอเจนต์คริปโตจำนวนไม่น้อยผสานเทคนิคอย่าง reinforcement learning และวิธีวางแผนของ AI รูปแบบต่าง ๆ เพื่อชั่งน้ำหนักทางเลือก เช่น จำลองสถานการณ์ว่า “ถ้าซื้อตอนนี้ กำไรคาดการณ์เทียบกับการรอจะต่างกันอย่างไร” การมาของโมเดลโอเพ่นซอร์สทรงพลังอย่าง DeepSeek-R1 ยกระดับความสามารถด้านเหตุผลขึ้นมาก – ความสามารถด้าน reasoning ของ DeepSeek-R1 เปิดทางให้เอเจนต์วางแผนและปรับกลยุทธ์ได้ยืดหยุ่นขึ้น ในต้นทุนที่ต่ำกว่าการพึ่งพาโมเดลปิดเชิงพาณิชย์อย่างมาก ที่สำคัญ คริปโต AI เอเจนต์ตัวแรกที่สร้างบน DeepSeek-R1 เปิดตัวช่วงปลายปี 2024 เพื่อพิสูจน์ว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สก็ขับเคลื่อนเอเจนต์ on-chain ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเรียนรู้พฤติกรรมที่เหมาะสมผ่านเพียง reinforcement learning ได้จริง

• การปฏิบัติการบนบล็อกเชน (สมาร์ตคอนแทรกต์และวอลเล็ต): เมื่อเลือกแนวทางแล้ว เอเจนต์จะลงมือผ่านระบบบล็อกเชน เอเจนต์เทรดดิ้งในตัวอย่าง เมื่อเห็นว่าราคา BTC ลงมาที่ 24,900 ดอลลาร์ ก็จะ ส่งคำสั่งซื้อ โดยทันที ทำอย่างไร? หากเชื่อมต่อกับกระดานเทรดแบบศูนย์กลาง ก็สามารถใช้ API ของกระดานดังกล่าวผ่านบัญชีผู้ใช้ แต่ถ้าอยู่บนเชนเต็มรูปแบบ เอเจนต์อาจเรียกใช้สมาร์ตคอนแทรกต์ของ DEX เพื่อแลก stablecoin เป็น BTC 0.5 เหรียญ วอลเล็ตคริปโตของเอเจนต์เองจะถูกใช้งานในจุดนี้ – อาจถือ stablecoin อยู่แล้ว หรือได้รับสิทธิ์ใช้งานเงินในวอลเล็ตของผู้ใช้ (ที่ให้สิทธิ์ไว้ล่วงหน้า) บางระบบออกแบบให้เอเจนต์ อยู่ในรูปสมาร์ตคอนแทรกต์ โดยตรง หรือใช้เซ็ตของสมาร์ตคอนแทรกต์ทำงานตามคำสั่งแบบ trustless ขณะที่บางเอเจนต์รันอยู่นอกเชน (เช่น บนคลาวด์หรือเป็นบอต) แต่จะลงนามธุรกรรมด้วย private key เมื่อถึงเวลาต้องทำธุรกรรม on-chain ไม่ว่ารูปแบบไหน บล็อกเชนคือเลเยอร์สำหรับการลงมือจริง ของเอเจนต์ ไม่ว่าจะเป็นการเทรด โอนเงิน มิ้นต์ NFT หรือดีพลอยสมาร์ตคอนแทรกต์ใหม่ ตัวอย่างเช่น Virtuals Protocol เลือกมาตรฐานนี้โดยทำให้เอเจนต์ถูกโทเคนไนซ์ในรูป โทเคน ERC‑20 พร้อมระบุตัวตนบนเชนชัดเจน ทำให้เอเจนต์สามารถเชื่อมต่อกับแอปในระบบนิเวศ Ethereum ผ่านโทเคนอินสแตนซ์และโมดูลต่าง ๆ ได้อย่างเป็นระบบ

• การเรียนรู้และการปรับตัว: ฟันเฟืองสุดท้ายคือวงจรป้อนกลับที่ช่วยให้อีกหลาย ๆ AI เอเจนต์ ฉลาดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป อาจเป็นการเรียนรู้แบบชัดเจน (อัปเดตโมเดลจากข้อมูลใหม่) หรือแบบแฝง (ปรับกลยุทธ์ตามผลลัพธ์จริง) เช่น เอเจนต์อาจพบว่าพูล DeFi ที่เคยใช้เพื่อทำยีลด์ให้ผลตอบแทนต่ำกว่าคาด ก็จะ “เรียนรู้” ที่จะหลีกเลี่ยงในครั้งต่อไป หรือรับฟีดแบ็กจากผู้ใช้ (“คำแนะนำนั้นไม่เวิร์ก”) แล้วนำไปปรับปรุง แนวคิดหลักคือ คริปโตเอเจนต์ไม่ใช่อัลกอริทึมตายตัว แต่ควร พัฒนาอย่างต่อเนื่อง หรืออย่างน้อยอัปเดตตามสภาพตลาดที่เปลี่ยนไป ในไตรมาส 1 ปี 2025 เกิดการทดลองจำนวนมากในทิศทางนี้ เช่น เอเจนต์ที่ใช้ข้อมูลหลายโมด (ทั้งราคาตลาดและเซนติเมนต์บนโซเชียล) เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจเทรด หรือใช้เทคนิค “Chain-of-Thought” prompting เพื่อให้การให้เหตุผลเป็นระบบขึ้น แม้เอเจนต์หลายตัวจะยังไม่ “เรียนรู้ด้วยตัวเอง” ได้เต็มรูปแบบ แต่แนวโน้มชัดเจนว่าระดับอิสระจะเพิ่มขึ้นทั้งในมิติการลงมือและการออกแบบกลยุทธ์

สรุปคือ คริปโต AI เอเจนต์ทำงานโดยการ เชื่อมพลังการวิเคราะห์ของ AI เข้ากับความสามารถในการลงมือบนบล็อกเชน: เข้าใจเป้าหมายของผู้ใช้ รวบรวมข้อมูล จากแหล่งที่เกี่ยวข้อง ตัดสินใจ โดยใช้โมเดล AI แล้ว ปฏิบัติการบนเชน ผ่านธุรกรรมหรือการเรียกสมาร์ตคอนแทรกต์ วงจรนี้สามารถรันซ้ำได้ตลอดเวลาในความเร็วระดับเครื่อง ผู้ใช้เพียงกำหนดกรอบหรือเป้าหมายกว้าง ๆ จากนั้นเอเจนต์จะจัดการการตัดสินใจรายวันหรือระดับวินาทีแทน เสมือนคุณมอบหมายงานให้ผู้ช่วยดิจิทัลที่มีฝีมือสูงและไม่รู้จักเหน็ดเหนื่อย สำหรับระบบนิเวศคริปโต นี่หมายถึงสัดส่วนธุรกรรมที่ถูกขับเคลื่อนโดยอัลกอริทึมที่ประสานงานกันเองจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งเป็นพัฒนาการที่น่าจับตา – เพราะนั่นคือการมี เอเจนต์เศรษฐกิจอัตโนมัติ เข้ามามีส่วนร่วมในตลาดและเครือข่ายเคียงข้างมนุษย์

กรณีการใช้งาน: AI เอเจนต์ถูกนำไปใช้ในโลกคริปโตอย่างไรบ้าง

หนึ่งในเหตุผลที่ AI เอเจนต์ถูกจับตาอย่างมากในไตรมาส 1 ปี 2025 คือ ขอบเขตการใช้งานที่กว้างขวางเกือบทุกเซกเตอร์ของคริปโต ไม่ใช่เพียงไอเดียเชิงทฤษฎี แต่ตั้งแต่ระยะเริ่มต้น เราได้เห็น AI เอเจนต์ถูกนำไปใช้ทำงานจริงที่หลากหลาย (บางอย่างก็แปลกใหม่) ภาพรวมต่อไปนี้คือกรณีใช้งานสำคัญ ๆ ของคริปโต AI เอเจนต์ที่เริ่มปรากฏชัดเจนในช่วงปลายไตรมาส 1 ครอบคลุมทั้ง DeFi การเทรด DAO NFT และเกมมิง

อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ agentic trading ได้ที่: https://yellow.com/agentic-trading

DeFi: การเพิ่มประสิทธิภาพยีลด์และไฟแนนซ์อัตโนมัติ (DeFAI)

DeFi กลายเป็นพื้นที่ทดลองที่เอื้อต่อ AI เอเจนต์ที่สุด จนเกิดแนวคิดที่บางคนเรียกว่า “DeFAI” — จุดบรรจบระหว่าง DeFi กับระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในโลกที่เต็มไปด้วยฟาร์มยีลด์ พูลสภาพคล่อง และโปรโตคอลปล่อยกู้ การที่ผู้ใช้รายย่อยจะติดตามว่า ณ เวลาใดแห่งใดให้ผลตอบแทนดีที่สุดหรือเสี่ยงต่ำที่สุดแทบเป็นไปไม่ได้ AI เอเจนต์จึงถูกยกขึ้นมาทำหน้าที่ เป็นผู้จัดการเงินอัตโนมัติ แทน

ตามที่ผู้เชี่ยวชาญรายหนึ่งอธิบายไว้ เอเจนต์ระดับสูง สามารถเฝ้าดู APY ความลึกของสภาพคล่อง และความเสี่ยงโปรโตคอลในแพลตฟอร์ม DeFi หลากหลาย และย้ายสินทรัพย์ไปยังที่ที่ให้ยีลด์ดีที่สุดในขณะนั้นได้โดยอัตโนมัติ เช่น เอเจนต์ที่ดูแลเงินฝาก stablecoin อาจสลับเงินคุณไปมาระหว่างโปรโตคอลปล่อยกู้ต่าง ๆ (Compound, Aave หรือแพลตฟอร์มหน้าใหม่) เมื่อพบอัตราดอกเบี้ยที่สูงกว่า ขณะเดียวกันก็ประเมินความเสี่ยงของสมาร์ตคอนแทรกต์หรือสภาพคล่องเพื่อหลีกเลี่ยง “กับดักน้ำผึ้ง” ไปพร้อมกัน อีกตัวอย่างหนึ่งคือเอเจนต์ที่เข้ามาเป็น ผู้ให้สภาพคล่องในพูลของ DEX เมื่อตลาดคึกคักและค่าธรรมเนียมสูง แล้วถอนออกเมื่อปริมาณการซื้อขายซบเซา เพื่อเพิ่มรายได้ค่าธรรมเนียมโดยผู้ใช้ไม่ต้องลงมือเอง

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ลักษณะนี้เปรียบเสมือนการมี บอตฟาร์มยีลด์ 24/7 แต่ใช้ AI ตัดสินใจซับซ้อนกว่าสคริปต์ธรรมดา เพราะมองหลายมิติ ไม่ใช่แค่ตัวเลข APR บนหน้าจอ แต่รวมถึงสุขภาพของแพลตฟอร์ม ความเสี่ยงด้านบั๊กหรือแฮ็ก การเปลี่ยนแปลงเชิงกำกับดูแลภายในโปรโตคอล หรือแม้แต่กระแสข่าว (เช่น เมื่อมีข่าวเจอช่องโหว่ เอเจนต์อาจรีบดึงเงินออกจากโปรโตคอลนั้น) บทความหนึ่งบน Medium ยกกรณีศึกษาเชิงแนวคิดของ “กองทุน DeFi แห่งอนาคตที่บริหารโดย AI เอเจนต์ล้วน ๆ” ซึ่งแบ่งหน้าที่กันชัดเจนระหว่างเอเจนต์ที่สแกนตลาด เอเจนต์เทรดดิ้ง เอเจนต์บริหารความเสี่ยง ไปจนถึงเอเจนต์ด้านคอมพลายอันซ์ ในโครงสร้างแบบนี้ เอเจนต์บริหารความเสี่ยง (Risk Manager AI) จะคอยเฝ้าพอร์ตของผู้ใช้ หากความผันผวนพุ่งเกินค่าที่กำหนด ก็จะสั่งระบบให้ป้องกันความเสี่ยงหรือปรับลดโพสิชันทันที — เร็วและมีวินัยกว่ามนุษย์ทั่วไป ขณะเดียวกัน เอเจนต์สแกนตลาด (Market-Scanning AI) จะอ่านฟีดราคาและโซเชียลมีเดียเพื่อหาอาร์บิทราจหรือโอกาสที่กำลังมาแรง ส่วน Trader AI จะลงมือทำไมโครเทรดนับพันดีลจากข้อมูลข่าวสารเหล่านั้น

แม้กองทุนอัตโนมัติเต็มรูปแบบจะยังเป็นภาพจำลอง แต่ส่วนประกอบหลายชิ้นได้เกิดขึ้นจริงแล้ว ภายในไตรมาส 1 ปี 2025 เริ่มมีผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ใช้ปลายทาง ที่เพียงนำสินทรัพย์ไปฝากไว้ แล้วปล่อยให้ AI เอเจนต์กำหนดกลยุทธ์แทน DApp บริหารสินทรัพย์บางรายเปิดตัว “AI-managed vaults” ที่สัญญาจะจัดสรรเงินทุนแบบไดนามิกแทนผู้ใช้ คำว่า “yield agent” ก็ถูกใช้เรียกเอเจนต์ที่ทำหน้าที่รวมและบริหารยีลด์ จุดเด่นคือ ประสิทธิภาพและการเฝ้าระวังตลอดเวลา: ฟาร์มเมอร์ DeFi ที่เป็นมนุษย์ต้องนอนและอาจพลาดโอกาสหรือสัญญาณเตือนฉับพลัน ในขณะที่ AI เอเจนต์ไม่เคยหลับ และตอบสนองได้ในระดับมิลลิวินาที

แน่นอนว่าการมอบเงินให้ AI ดูแลย่อมมีประเด็นเรื่องความไว้วางใจ ซึ่งจะถูกหยิบมาถกอย่างละเอียดในภายหลัง แต่กระแสตอบรับไม่อาจปฏิเสธได้ หลายโปรเจ็กต์ DeFi รายงานว่ามีผู้ใช้ฝาก TVL (Total Value Locked) ในกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในระดับนัยสำคัญ นักลงทุนจำนวนไม่น้อยมองเวิร์กโฟลว์แบบหลายเอเจนต์ใน DeFi เป็นก้าวกระโดดสำคัญ โดยให้เอเจนต์หลากบทบาทประสานงานกันเพื่อจัดระเบียบ…เอเจนต์ AI แต่ละตัวที่ทำหน้าที่เฉพาะทาง (ตัวหนึ่งหาอัตราผลตอบแทนดีที่สุด อีกตัวทำรีบาลานซ์พอร์ต อีกตัวดูแลประกันผ่าน Nexus Mutual ฯลฯ) สามารถยกระดับทั้งผลตอบแทนและการจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีนัยสำคัญ แนวคิดนี้สอดคล้องกับคอนเซ็ปต์ “money legos” ในโลก DeFi เพียงแต่ตอนนี้มี “กาว” เป็น AI คอยเชื่อมระหว่างโมดูลต่าง ๆ เข้าหากัน

สรุปแล้ว เอเจนต์ AI ใน DeFi มีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลตอบแทนและบริหารความเสี่ยงแบบอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปก็เข้าถึงกลยุทธ์ซับซ้อนได้ โ use case นี้ถือเป็นวิวัฒนาการต่อจากโรโบที่ปรึกษา (robo-advisors) และผู้จัดการพอร์ตอัตโนมัติในโลกการเงินดั้งเดิม ที่ถูกอัปเกรดให้รองรับภูมิทัศน์คริปโตซึ่งกระจายศูนย์และเคลื่อนไหวรวดเร็วกว่าเดิม

การเทรดและการลงทุน: เทรดเดอร์และนักวิเคราะห์อัตโนมัติ

ในสนามที่ “ความเร็วและการวิเคราะห์ข้อมูล” ตัดสินผลแพ้ชนะอย่างการเทรด เอเจนต์ AI เข้ามามีบทบาทอย่างชัดเจน ตลาดคริปโตเปิดตลอด 24 ชั่วโมงทั่วโลก การตัดสินใจในเสี้ยววินาทีสามารถสร้างความต่างของผลลัพธ์ได้มาก เอเจนต์เทรดดิ้งแบบ AI เกิดขึ้นเพื่อตอบโจทย์นี้ ทำตัวเป็น เทรดเดอร์และนักวิเคราะห์ตลาดที่ไม่เคยหลับ คอยรันกลยุทธ์ตลอดเวลา

หนึ่งในเคสที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในไตรมาส 1 คือ AIXBT เอเจนต์ AI ที่กลายเป็นเสมือน อินฟลูเอนเซอร์เทรดคริปโต ในตัวเอง จากรายงานระบุว่า AIXBT สแกนความเห็นของอินฟลูเอนเซอร์คริปโตระดับท็อปกว่า 400 รายควบคู่กับเทรนด์ on-chain จากนั้นนำมาสังเคราะห์เป็น อินไซต์ตลาดแบบเรียลไทม์ โพสต์ลงบน X เนื้อหาที่คัดกรองแล้วเหล่านี้ได้รับความนิยมจนดึงผู้ติดตามจำนวนมหาศาล (มีข้อมูลบางชุดชี้ว่า AIXBT ครอง ประมาณ 3% ของ “mindshare” ทั้งหมดใน Crypto Twitter ณ ต้นปี 2025) ขณะที่โทเค็นที่เกี่ยวข้องก็มีมูลค่าตลาดพุ่งเกิน $500 million โดยปริยาย AIXBT เปลี่ยน “information arbitrage” ให้กลายเป็นธุรกิจ: ด้วยการกลั่นกรอง sentiment ของตลาดได้รวดเร็วและครอบคลุมกว่ามนุษย์ มันจึงให้สัญญาณและคอมเมนต์ที่มีมูลค่า และผู้คนก็ยอมให้ราคากับ “การตัดสินใจ” ของเอเจนต์ผ่านโทเค็นของมันจริง ๆ

นอกเหนือจากโซเชียลฟีด เอเจนต์ AI จำนวนไม่น้อยยังลงมือทำ algo trading บนกระดานเทรดโดยตรง ตั้งแต่บ็อตพื้นฐานที่เสริมด้วยโมเดลพยากรณ์แบบ AI ไปจนถึงระบบซับซ้อนมาก ๆ “Autonomous Trader AI” สามารถดูข้อมูลเรียลไทม์ทั้งราคา ออร์เดอร์บุ๊ก ข่าว แล้วส่งคำสั่งได้ในระดับ เสี้ยววินาที ต่างจากอัลกอริทึม HFT แบบแข็งทื่อ เทรดเดอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถ ปรับกลยุทธ์ตามสภาพตลาด เช่น เมื่อเห็นว่าตลาดที่เคยแกว่งในกรอบเริ่มเปลี่ยนเป็นเทรนด์ชัด ก็สลับจากกลยุทธ์เล่นกลับค่าเฉลี่ยไปเป็นตามเทรนด์ได้ทันที ความสามารถนี้ถูกโชว์ให้เห็นชัดระหว่างการทำ volatility arbitrage ในช่วงข่าวใหญ่ เอเจนต์ใช้ NLP อ่านพาดหัวข่าว วิเคราะห์ผลกระทบต่อราคา แล้วรีบจัดพอร์ตใหม่ในเวลาไม่กี่อึดใจ

ฝั่งรายย่อยเองก็เริ่มใช้เอเจนต์ AI เป็น “ผู้ช่วยเทรดส่วนตัว” ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สั่งว่า “ช่วยเฝ้าดู Ethereum ถ้าราคาเริ่มรูดแรงให้ขายบางส่วนออก แต่ถ้าตลาดปกติให้ทยอยซื้อเมื่อย่อตัว” จากนั้นเอเจนต์จะดูแลการส่งคำสั่งแทนเจ้าของ ช่วยลดภาระการเฝ้าหน้าจอตลอดวัน หลายแพลตฟอร์มเทรดคริปโตเปิด “สตูดิโอบ็อต AI” ให้ผู้ใช้ตั้งเอเจนต์ของตัวเองด้วยคำสั่งภาษาธรรมดา แล้วเชื่อมกับ API key ของบัญชีเทรด การผสาน GPT-4 (และเวอร์ชันถัด ๆ ไป) เข้ากับ trading API เปิดทางให้เกิดคลื่นใหม่ของ “เทรดเดอร์ AI ทำเอง” ที่ไม่ต้องเขียนโค้ดเป็น

ที่สำคัญยังมีการประยุกต์ใช้ สถาปัตยกรรมหลายเอเจนต์ (multi-agent) ในการเทรดด้วย เหมือนที่กล่าวไปก่อนหน้า ระบบหนึ่งชุดอาจมีเอเจนต์ทำหน้าที่ Market-Scanner อีกตัวเป็น Trade Executor และอีกตัวเป็น Risk Manager​ การแตกบทบาททำให้แต่ละเอเจนต์เชี่ยวชาญด้านของตัวเอง แล้วส่งข้อมูล/คำสั่งต่อกันเป็นทอด ๆ เช่น เอเจนต์หนึ่งโฟกัสอ่าน sentiment บน Twitter หรือจับความเคลื่อนไหวของกระเป๋าใหญ่ (whale alerts) แล้วแจ้งอีกตัวเมื่อเจอเหตุการณ์สำคัญอย่าง “มีเงินไหลเข้าเอ็กซ์เชนจ์ก้อนใหญ่ ส่อเค้าการเทขาย” เอเจนต์เทรดก็รับสัญญาณนี้ไปลดความเสี่ยงล่วงหน้า ทั้งกระบวนการเกิดขึ้นได้โดยไม่มีมนุษย์เข้าไปยุ่ง กลายเป็นสแตกเทรดดิ้งอัตโนมัติที่ทำงานต่อเนื่อง

กรณีใช้งานจริงในไตรมาส 1 รวมถึง เอเจนต์อาร์บิทราจ ไล่เก็บส่วนต่างราคาในหลาย DEX, เอเจนต์จัดการสภาพคล่อง สำหรับทำมาร์เก็ตเมก, และ เอเจนต์เทรดอนุพันธ์ ที่ดูแลโพซิชัน perpetual futures พร้อมกลยุทธ์เฮดจ์โดยใช้ AI มีฟันด์คริปโตบางแห่งถึงกับอ้างว่า ใช้เอเจนต์ AI ดูแลทั้งพอร์ต โดยมนุษย์กำหนดแต่กรอบกลยุทธ์และเพดานความเสี่ยง ส่วนดีเทลว่าเทรดอะไร เมื่อไร ปล่อยให้ AI ตัดสินใจ แม้ผลการดำเนินงานจะต่างกันไป แต่มีรายงานเชิงประสบการณ์บางชุดชี้ว่า เอเจนต์เหล่านี้ทำผลตอบแทนเฉลี่ยดีกว่าพอร์ตมนุษย์ในช่วงไตรมาสดังกล่าว ส่วนหนึ่งเพราะ “ตอบสนองได้ทันทีและไร้อารมณ์” ต่อความผันผวน

ท้ายที่สุด ยูสเคสด้านเทรดของเอเจนต์ AI คือเรื่อง ความเร็ว ความยืดหยุ่น และความกว้างของการวิเคราะห์ มันทำหน้าที่เป็นเทรดเดอร์ที่ไม่ต้องพัก ไม่ใช้อารมณ์ สามารถกลั่นกรองข้อมูลมหาศาล (ราคา ข่าว โซเชียลฟีด ข้อมูล on-chain) แล้วลงมือได้แบบเรียลไทม์ ในตลาดคริปโตที่ผันผวนอย่างไตรมาส 1 ปี 2025 บริการลักษณะนี้มีคุณค่าทั้งสำหรับผู้ที่ต้องการ “ความได้เปรียบ” และผู้ที่แค่อยากมี “ใครสักคน” (แม้จะเป็น AI) คอยดูตลาดให้ตลอดเวลา

DAO และการกำกับดูแลบนเชน: เอเจนต์ AI ในฐานะผู้ตัดสินใจ

Decentralized Autonomous Organization (DAO) คือกลไกกำกับดูแลแบบกลุ่มบนบล็อกเชน ใช้การโหวตร่วมกันเพื่อบริหารเงินทุนหรือโปรโตคอล สิ่งที่น่าสนใจคือ เอเจนต์ AI เริ่มเข้ามามีส่วนร่วมใน DAO และบางแห่งถึงกับ “ให้ AI เป็นคนคุม” นี่คือการดันอัตโนมัติขึ้นสู่ระดับองค์กร: AI จะเป็นทั้งสมาชิกผู้มีสิทธิ์ตัดสินใจ หรือแม้กระทั่ง เป็นแกนหลักของ DAO ที่ออกคำตัดสินเพื่อประโยชน์ส่วนรวมได้หรือไม่

หนึ่งในเคสที่เป็นพาดหัวข่าวคือ ai16z ตามที่กล่าวไปก่อนหน้า โปรเจ็กต์นี้ถูกอธิบายว่าเป็น DAO แรกที่มี AI อิสระทำหน้าที่เป็นผู้นำ ในทางปฏิบัติ ai16z สร้าง “เพอร์โซนา AI” ที่จำลองบุคลิกคล้าย Marc Andreessen ให้ทำหน้าที่ตัดสินใจลงทุนในสไตล์ VC ผู้ถือโทเค็นเปรียบเสมือน “เดิมพัน” กับฝีมือของ AI ว่าจะจัดสรรเงินทุนได้ดีเพียงใด เอเจนต์นี้ใช้เฟรมเวิร์กมัลติเอเจนต์ชื่อ Eliza เพื่อสื่อสารข้ามแพลตฟอร์มและรักษาบุคลิกที่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังมีระบบโหวตที่ข้อเสนอของ AI จะถูกนำไปปฏิบัติหากผู้ถือโทเค็นลงมติเห็นชอบ โมเดลนี้พลิกบทบาทเดิมของ DAO จากที่เคยเป็น “มนุษย์เสนอ–โหวต แล้วบ็อตแค่ออกคำสั่งตาม” กลายเป็น “AI เป็นคนเสนอ มนุษย์เป็นฝ่ายอนุมัติหรือวีโต้” ความสำเร็จของโทเค็น ai16z (มูลค่าตลาดพุ่งแตะ $2B พร้อมให้ผลตอบแทนสเตกกิ้งในระดับสูง) สะท้อนว่าตลาดจำนวนไม่น้อยมองไอเดียนี้ในแง่บวก เชื่อว่าการให้ AI บริหาร DAO การลงทุนอย่างมีข้อมูล น่าจะลดอคติของมนุษย์ได้ระดับหนึ่ง

นอกเหนือจาก DAO ที่ AI นำเต็มตัว เอเจนต์ AI ยังถูกใช้เป็น นักวิเคราะห์หรือผู้รับมอบฉันทะ (delegate) ให้ DAO ทั่วไป หลาย DAO มีข้อเสนอให้โหวตจำนวนมาก กระทู้ฟอรั่มและการถกเถียงนับไม่ถ้วน ซึ่งเกินกว่าคนคนเดียวจะตามอ่านไหว เอเจนต์ AI ถูกดึงมาใช้เพื่อ สรุปข้อเสนอ ประเมินผลกระทบ และแม้แต่ลงคะแนนให้อัตโนมัติ ตามเกณฑ์ที่ตั้งไว้ เช่น DAO ดูแลคลังทุนของโปรโตคอล DeFi อาจใช้เอเจนต์ AI สแกนคำขอทุนทั้งหมด แล้ว “ปักธง” เฉพาะโปรเจ็กต์ที่ผ่านเกณฑ์ผลตอบแทน/ความเสี่ยง ก่อนจะโหวต “เห็นด้วย” หรือ “คัดค้าน” ให้เอง บทบาทนี้คือการเป็นตัวกลางโหวตแทนผู้ถือโทเค็น (จะเป็นบุคคลหรือกลุ่มที่ฝากเสียงไว้ก็ได้ ในไตรมาส 1 ปี 2025 เริ่มมีทดลองให้ผู้ถือโทเค็นรายย่อยรวมคะแนนเสียงกัน แล้วมอบให้เอเจนต์ AI โหวตแทน กลายเป็น “พูลมอบฉันทะให้ AI” ในระบบการกำกับดูแล เอเจนต์ก็จะวิเคราะห์เหตุผล ข้อมูล on-chain และตัดสินใจลงคะแนนตามที่มองว่าดีที่สุดต่อผลประโยชน์รวมของพูล

อีกยูสเคสที่น่าสนใจคือ AI เหรัญญิก (AI treasurer) DAO มักถือครองคลังสินทรัพย์ขนาดใหญ่ที่ต้องบริหาร ทั้งการหาผลตอบแทน การกระจายความเสี่ยง และการทำงบประมาณ เอเจนต์ AI สามารถรับบท ผู้จัดการคลังทุน ตัดสินใจจัดสรรสินทรัพย์ภายใต้กรอบที่ชุมชนกำหนด เช่น “กันเงินสำรองสำหรับค่าใช้จ่าย X เดือนเป็นสเตเบิลคอยน์ ลงทุน Y% ในสินทรัพย์เสี่ยงต่ำเพื่อหายีลด์ และ Z% ในโอกาสเติบโตสูง” จากนั้นเอเจนต์จะดำเนินนโยบายและปรับพอร์ตตามภาวะตลาด คล้ายกับยูสเคสใน DeFi แต่ทำงานภายในกรอบมติของชุมชน

ประโยชน์หลัก ของ AI ในการกำกับดูแลคือประสิทธิภาพและศักยภาพในการประมวลผลข้อมูล เอเจนต์ AI ไม่เบื่อกับการอ่านโพสต์ในฟอรั่ม 50 กระทู้เกี่ยวกับข้อเสนอเดียวกัน มันสรุปได้ในไม่กี่วินาที ดึงประเด็นสำคัญออกมาได้ และยังจับแพทเทิร์นได้ เช่น “ข้อเสนอนี้คล้ายของไตรมาสที่แล้วที่โหวตไม่ผ่าน ซึ่งข้อกังวลหลักน่าจะเป็นเรื่อง X, Y, Z” ในทางทฤษฎี AI ยังอาจ มีความเป็นกลางมากกว่า หากออกแบบให้โฟกัสกับเมตริกระยะยาวของ DAO ไม่ใช่การเมืองหรือผลประโยชน์ส่วนตัว

อย่างไรก็ดี การมอบอำนาจให้ AI ใน DAO ก็เป็นประเด็นถกเถียงอย่างหนัก ประโยค “code is law” ยังถูกตั้งคำถามว่า โค้ดจะเข้าใจมิติทางสังคมและผลกระทบระยะยาวของการตัดสินใจได้จริงหรือไม่ ณ ไตรมาส 1 ปี 2025 แนวทางส่วนใหญ่จึงยังค่อนข้างระมัดระวัง: เอเจนต์ AI มักทำหน้าที่ให้คำปรึกษาหรือทำงานที่มีกรอบชัดเจน มากกว่าควบคุม DAO แบบเบ็ดเสร็จ (ยกเว้นเคสกล้าลองอย่าง ai16z) แต่ทิศทางที่เห็นชัดคือ เมื่อเอเจนต์พิสูจน์ตัวเองได้ในบทบาทแคบ ๆ ชุมชนก็มีแนวโน้มจะ “เพิ่มเครดิต” ให้ AI ค่อย ๆ ถืออำนาจมากขึ้นตามลำดับเป็นไปได้ว่าภายในช่วงปลายปี 2025 เราอาจได้เห็นข้อเสนอใน DAO ที่ “เขียนโดยเอเจนต์ AI” และได้รับเสียงโหวตผ่าน เพราะสมาชิกชุมชนเชื่อมั่นในผลงานการตัดสินใจย้อนหลังของเอเจนต์นั้น

สรุปแล้ว เอเจนต์ AI ใน DAO กำลังเข้ามาทำหน้าที่เป็น “ผู้เล่นที่มีมันสมอง” ในระบบ ตั้งแต่การเป็นตัวช่วยวิเคราะห์ข้อเสนอ เป็นพร็อกซีโหวต ไปจนถึงบทบาท “ผู้นำอัตโนมัติ” ในองค์กรทดลองบางแห่ง สิ่งนี้ทำให้ความหมายของคำว่า “Autonomous” ใน Decentralized Autonomous Organization ขยายจาก “ทำงานอัตโนมัติ” ไปสู่ “ตัดสินใจอัตโนมัติ” มากขึ้นเรื่อย ๆ

NFTs และคอนเทนต์สร้างสรรค์: เอเจนต์ AI ในบทบาท Creator และ Curator

กระแส NFT รอบก่อนหน้ามุ่งไปที่ดิจิทัลอาร์ตและของสะสมเป็นหลัก แต่เอเจนต์ AI กำลังเพิ่มมิติใหม่คือ การสร้างคอนเทนต์แบบไดนามิกและปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้แบบต่อเนื่อง ในไตรมาส 1/2025 เราเริ่มเห็นเอเจนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เข้ามามีบทบาทในโลก NFT และเศรษฐกิจครีเอเตอร์ ทั้งในมิติการ “สร้าง” คอนเทนต์ใหม่ และการ “บริหารจัดการ” คอลเลกชันหรือคอมมูนิตี้ที่มีอยู่แล้ว

กรณีใช้ที่ตรงไปตรงมาที่สุดคืองานศิลป์และของสะสมที่สร้างโดย AI แพลตฟอร์มที่ทดลองแนวคิด “Generative NFT agents” เปิดให้เอเจนต์ AI ผลิตงาน NFT ใหม่ ๆ ต่อเนื่อง ทั้งภาพ/ดนตรี ตามพารามิเตอร์ที่กำหนด และยังปรับตามเทรนด์ตลาดได้ เช่น เอเจนต์ AI อาจมอนิเตอร์ว่าลายเส้นหรือธีมไหนขายดีในมาร์เก็ตเพลส NFT แล้วสร้างงานชุดใหม่มา Mint และลิสต์ขาย พร้อมปรับสไตล์ให้ตรงดีมานด์ของผู้ซื้อ เอเจนต์จึงกลายเป็น “ศิลปินอัตโนมัติ” เต็มตัว

นักสะสม NFT บางรายตั้งเอเจนต์ให้แต่งเพลง NFT หรือออกแบบการ์ดสะสม แล้วให้เอเจนต์ลิสต์ขายบนมาร์เก็ตเพลส จัดการตั้งราคา (ลดถ้าขายไม่ออก เพิ่มถ้าดีมานด์สูง) และโอนรายได้เข้ากระเป๋าตัวเองหรือของเจ้าของเอเจนต์ โดยอัตโนมัติ แม้ AI สร้างงานศิลป์จะไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เมื่อเชื่อมกับการ Mint บนเชนและการขายโดยอัตโนมัติบนมาร์เก็ตเพลส ก็กลายเป็น “สายพานธุรกิจครบวงจร” ที่ AI ทำทั้งสร้างและทำเงินจากผลงานเอง

อีกเคสที่เริ่มเห็นชัดคือ เอเจนต์ AI ช่วยดูแลคอมมูนิตี้ของโปรเจกต์ NFT คอลเลกชันยอดนิยมมักมีคอมมูนิตี้บน Discord/Telegram ที่ต้องมีทีมมอนิเตอร์ ตอบคำถาม และสร้างเอ็นเกจเมนต์ เอเจนต์แชต AI ถูกนำมาใช้เป็น “แอดมิน 24/7” ตอบคำถามผู้ถือ NFT (เช่น “แอร์ดรอปรอบหน้าเมื่อไหร่”, “ต้องทำยังไงถึงจะ Stake ได้”) ให้ข้อมูลวิธีใช้งาน NFT และแม้กระทั่งช่วย “ต่อยอดจักรวาลเรื่องเล่า” ของโปรเจกต์ (หลายคอลเลกชันมี Lore หรือเนื้อเรื่องสมมติ เอเจนต์ AI สามารถสวมบทเป็นตัวละครเพื่อทำให้คอมมูนิตี้มีชีวิตชีวามากขึ้น) บทความหนึ่งเกี่ยวกับ AI Agents ระบุว่าเอเจนต์ลักษณะนี้ให้ การสนับสนุนเชิงการศึกษา โดยช่วย อธิบายศัพท์และคอนเซ็ปต์คริปโทให้เข้าใจง่าย สำหรับมือใหม่ ซึ่งต่อยอดมาใช้ในคอมมูนิตี้ NFT ที่มีผู้เล่นหน้าใหม่จำนวนมาก การอัตโนมัติปฏิสัมพันธ์เหล่านี้ช่วยให้โปรเจกต์รักษาเอ็นเกจเมนต์ได้ โดยไม่ต้องมีทีมมอนิเตอร์คอยออนไลน์ทั้งวันทั้งคืนในทุกไทม์โซน

อีกจุดตัดสำคัญระหว่าง AI กับ NFT คือ อินฟลูเอนเซอร์เสมือน หรือบุคลิกดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราเคยพูดถึง AIXBT บน Twitter ซึ่งในมุมมองหนึ่งมันก็ทำตัวเหมือน “NFT ที่มีชีวิต” ไม่ใช่เพียงภาพนิ่ง แต่เป็นเพอร์โซนาดิจิทัลที่มีผู้ติดตามและมีมูลค่าถูกโทเคนไนซ์ในตัวเอง ในทำนองเดียวกัน โปรเจกต์อย่าง Luna บนแพลตฟอร์ม Virtuals แสดงให้เห็นเอเจนต์ AI ที่รับบทเป็น นักร้อง AI และเป็น บุคลิกบนโซเชียลมีเดีย​ ภารกิจของ Luna คือ ปั้นฐานผู้ติดตามให้ถึง 100,000 คน และที่น่าสนใจคือเธอ ใช้คลังเงินตัวเองไปจ้างศิลปินตัวจริงทำกราฟฟิตี รวมถึงจ้างเอเจนต์ AI ตัวอื่นให้ช่วยสร้างคอนเทนต์​

ภาพนี้ทำให้เส้นแบ่งระหว่าง “NFT ในฐานะคาแรกเตอร์ดิจิทัลเฉพาะตัว” กับ “เอเจนต์ AI ในฐานะผู้เล่นอิสระ” เริ่มพร่าเลือน Luna แทบจะเป็นคาแรกเตอร์แบบ NFT ที่ “มีชีวิต” อยู่เอง ตัดสินใจเดินเกมเพิ่มชื่อเสียงและมูลค่าโทเคนของตัวเอง เราสามารถจินตนาการเอเจนต์ AI ลักษณะเดียวกันนี้มาเป็นตัวละครเกม ไอดอลเสมือน หรือมาสคอตของแบรนด์ ที่คุยกับแฟน ทำแคมเปญมาร์เก็ตติ้ง และออกคอลเลกชัน NFT ลิมิเต็ดของตัวเองให้นักสะสม สิ่งที่เรียกว่า “Virtual Influencer อัตโนมัติ” เกิดขึ้นจากการต่อยอดเทรนด์ NFT ผสมกับความก้าวหน้าด้าน AI โดยตรง

Luna AI และศักยภาพของแพลตฟอร์ม

ในมุมของนักสะสมหรือนักสร้าง NFT เอเจนต์ AI ยังทำหน้าที่เป็น “ผู้จัดพอร์ตและช่วยค้นหาโอกาส” ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เอเจนต์หนึ่งตัวสามารถดูแลทั้งคอลเลกชัน NFT ของผู้ใช้ ติดตามมูลค่าตลาด หาผู้ซื้อหรือดีลแลกเปลี่ยน เตือนดีลดรอปใหม่ที่เข้ากับรสนิยมของเจ้าของ และแม้แต่ลงประมูลแทนภายในกรอบวงเงินที่กำหนด ในยุคที่มาร์เก็ตเพลส NFT มีคอนเทนต์ล้นตลาด การมี AI มาช่วย “คัดของน่าดู/น่าลงทุน” จึงมีมูลค่าสูง บางบริการในไตรมาสแรกปีนี้เริ่มมี “ที่ปรึกษา AI” คอยแจ้งเตือนโปรเจกต์ NFT ที่มีความเคลื่อนไหวออนเชนผิดปกติ เช่น วาฬเข้าซื้อจำนวนมาก ซึ่งอาจบ่งชี้โอกาสราคาขยับ

ตัวอย่างที่จับต้องได้คือเกม Kuroro Wilds (ที่ถูกอ้างอิงใน Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming) ใช้เอเจนต์ AI เป็นส่วนหนึ่งของแคมเปญเล่นเพื่อรับ Airdrop ในเกม RPG นี้ ระบบ AI จะมอนิเตอร์ผู้เล่นที่ทำเควสต์และภารกิจโซเชียล แล้วให้รางวัลเป็นคะแนนที่สามารถแปลงเป็น โทเคน KURO ที่จะออกในอนาคต​ นี่คือกลไกการกระจายโทเคนที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างแท้จริง – คอยตรวจสอบความมีส่วนร่วมของผู้เล่นแบบอัลกอริทึม และจ่ายรางวัลแทนมนุษย์ ซึ่งหากต้องจัดการเองกับผู้เล่นหลักพันหลักหมื่นย่อมไม่ไหว ระบบนี้ทำให้แคมเปญแอร์ดรอปมีความไดนามิก ปรับตามพฤติกรรมผู้เล่นทันที ส่งเสริมให้ทั้งสนุกและยุติธรรมมากขึ้น ในภาพรวม โปรเจกต์ NFT หรือเกมอื่น ๆ สามารถดึงโมเดลนี้ไปใช้บริหารโปรแกรมรางวัล แอร์ดรอป หรือเศรษฐกิจในเกมแบบเรียลไทม์ด้วยเอเจนต์ AI ได้ไม่ยาก

สรุปคือ เอเจนต์ AI ในโลก NFT และคริปโทสายครีเอทีฟกำลังสวมสามบทบาทหลักคือ Creator, Curator และ Manager พวกมันสร้างคอนเทนต์ (งานศิลป์ เพลง เรื่องเล่า) พูดคุยกับคอมมูนิตี้ในฐานะตัวแทนออนไลน์ตลอดเวลา และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดพอร์ตและการกระจายดิจิทัลคอลเลกชัน สิ่งนี้เปลี่ยน NFT จากสื่อภาพนิ่งให้เข้าใกล้สิ่งมีชีวิตหรือบริการที่ “มีปฏิสัมพันธ์ตอบโต้” มากขึ้น ซึ่งสอดรับกับภาพของเมตาเวิร์สยุคใหม่อย่างลงตัว

เกมและเมตาเวิร์ส: ผู้เล่นอัตโนมัติในโลกเสมือน

ฝั่งบล็อกเชนเกมและเมตาเวิร์สก็เริ่มเปิดรับเอเจนต์ AI เพื่อสร้างโลกเสมือนที่มีปฏิสัมพันธ์และมีชีวิตชีวามากขึ้น เกมโดยธรรมชาติคือระบบกติกาที่ซับซ้อน ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งให้ AI เข้ามาเรียนรู้ วางกลยุทธ์ หรือรับบทเป็นตัวละครที่มีพฤติกรรมฉลาด ภายในไตรมาส 1/2025 เราเริ่มเห็นเอเจนต์ AI ทำหน้าที่ทั้งเป็น ผู้เล่น (Player) และตัวละครที่ไม่ใช่ผู้เล่น (NPC) ในเกมคริปโท

ฝั่งผู้เล่น เอเจนต์ AI สามารถเข้าไปเล่นเกม Play-to-Earn (P2E) เพื่อสร้างรายได้แทนมนุษย์ ฟังดูคล้ายบ็อต และในหลายกรณีก็เข้าใกล้เส้นแบ่งนั้น แต่เกมบางประเภทก็เปิดหรือออกแบบให้มีระบบออโตเมชันอยู่แล้ว เช่น ในโลกเสมือนที่การทำภารกิจซ้ำ ๆ แลกโทเคนได้ ผู้เล่นอาจปล่อยเอเจนต์ AI ลงไป “ฟาร์ม” งานรูทีนแทนตนเอง ความต่างจากมาโครธรรมดาคือเอเจนต์ AI สามารถ เรียนรู้เมคานิกของเกมและปรับกลยุทธ์เล่นเอง จนอาจค้นพบวิธีทำกำไรหรืออาร์บิทราจในเศรษฐกิจในเกมด้วยซ้ำ มีกรณีที่เอเจนต์ AI บริหารหลายแอ็กเคานต์เกมเพื่อฟาร์มโทเคนในเกมที่เอาไปเทรดบนตลาดภายนอกได้ ทำตัวคล้าย “ทุนการศึกษาอัตโนมัติ” แบบยุค Axie Infinity ที่เคยบูม อย่างไรก็ดี นักพัฒนาเกมจำนวนมากระมัดระวังเพราะเอเจนต์ที่ไม่ถูกควบคุมอาจทำให้บาลานซ์เกมเสีย ดังนั้นกรณีใช้ที่น่าสนใจกว่าคือ เมื่อเกมออกแบบให้เอเจนต์เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของระบบอย่างมีดีไซน์

ตัวอย่างเช่น Kuroro Wilds เกม RPG ข้างต้น นอกจากใช้เอเจนต์ AI ดูแลระบบรางวัลแล้ว ยังเปิดช่องให้ต่อยอดสู่ตัวละครในเกมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ในอนาคต จาก คำอธิบาย Kuroro Wilds เน้นเนื้อเรื่องและเควสต์ที่มีความน่าติดตาม เราจึงพอจินตนาการได้ว่าในระยะถัดไป บางมอนสเตอร์หรือ NPC แจกเควสต์อาจถูกควบคุมโดยเอเจนต์ AI ที่ “อ่านเกม” ผู้เล่นแล้วปรับบทพูดหรือความยากให้เหมาะสม แม้ Kuroro เองอาจยังไม่ลงลึกถึงขั้นนั้น แต่โปรเจกต์อื่นเริ่มพูดถึงแนวคิด NPC ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวละครเหล่านี้ในโลกบล็อกเชนอาจควบคุมการดรอปโทเคนหรือ NFT โดยดูจากดีมานด์/ซัพพลายแบบเรียลไทม์ เพื่อช่วยรักษาสมดุลเศรษฐกิจในเกม

อีกเวทีสำคัญคือ แพลตฟอร์มเมตาเวิร์ส ซึ่งเป็นพื้นที่เสมือนร่วมกันที่มักผูกกับ NFT เอเจนต์ AI ถูกนำมาทำหน้าที่คล้าย “ผู้ช่วยส่วนตัว” หรือ “คนท้องถิ่นในเมตาเวิร์ส” เช่น เมื่อผู้ใช้เดินเข้าไปในแกลเลอรีเสมือน เอเจนต์ AI อาจทำหน้าที่ต้อนรับ ตอบคำถามเกี่ยวกับงานศิลป์ (ดึงข้อมูลจาก IPFS หรือโปรเวแนนซ์บนบล็อกเชน) และช่วยนำทางขั้นตอนการซื้อ โดยแนะนำการใช้งานสมาร์ตคอนแทรกต์ทีละขั้น หากไม่มีเอเจนต์เหล่านี้ เมตาเวิร์สจำนวนมากจะดูเงียบและร้างผู้คนในยามที่ไม่มีคนจริงออนไลน์ แต่ด้วยเอเจนต์ AI พื้นที่เหล่านี้จึงมี “ผู้อยู่อาศัย 24/7” สร้างความรู้สึกว่าชุมชนยังมีชีวิตต่อเนื่อง

เกมอย่าง Axie Infinity เคยมีระบบสคริปต์หรือบ็อตในอดีต แต่เอเจนต์ยุค Q1/2025 ทันสมัยกว่านั้นมาก เพราะสามารถ วางกลยุทธ์และเรียนรู้เชิงลึกในเกมแข่งขันได้จริง มีการพูดถึงในคอมมูนิตี้เกี่ยวกับการพัฒนาเอเจนต์ที่ใช้แนวคิด reinforcement learning เพื่อฝึกให้เล่นเกมบล็อกเชนระดับแข่งขัน ซึ่งอาจต่อยอดไปสู่ “ศึก AI vs AI บนเชน” ในอนาคต ใกล้เคียงทัวร์นาเมนต์หมากรุก AI แต่มีโทเคนหรือ NFT เป็นเงินเดิมพัน การทดลองช่วงแรก ๆ เริ่มเห็น AI เข้าไปเรียนรู้เกมแนวการ์ดเทรดบนบล็อกเชนและแข่งขันกันเองบนสภาพแวดล้อมออนเชนแล้วการค้นหา “คอมโบการ์ด” รูปแบบใหม่ ๆ ที่ผู้เล่นมนุษย์ยังไม่เคยค้นพบมาก่อน การสำรวจลักษณะนี้ช่วยต่อยอด “เมตาเกม” ให้ลึกขึ้น และยังกลายเป็นเครื่องมือให้ทีมพัฒนามองออกว่ามีไอเท็มหรือการ์ดใดที่ “เกินดุลย์” จนควรถูกเนิร์ฟหรือปรับสมดุล

โดยสรุปแล้ว ในโลกเกม AI เอเจนต์ทำหน้าที่ทั้งเป็นผู้ช่วยและคู่ต่อสู้ – ฝั่งหนึ่งช่วย “เก็บเลเวลงานน่าเบื่อ” แทนผู้เล่น (ฟาร์มโทเคน ทำเควสต์เดิมซ้ำ ๆ) อีกฝั่งหนึ่งฝังตัวเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของเกม (NPC อัจฉริยะ อีเวนต์ที่เปลี่ยนแปลงตามสถานการณ์แบบเรียลไทม์) เป้าหมายสูงสุดคือเกมที่ รันตัวเองได้เกือบอัตโนมัติ ผ่านคอนเทนต์และตัวละครที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเข้ากันดีกับแนวคิดกระจายศูนย์ของ Web3 – เกมเวิลด์ที่ยังคงพัฒนาต่อไปได้เองแม้ทีมดั้งเดิมจะถอยออกมา เพราะ AI เอเจนต์ยังคง “ขับเคลื่อนโลก” ให้มีชีวิตชีวาต่อเนื่อง

แม้จะยังอยู่ในช่วงตั้งไข่ แต่ไตรมาส 1/2025 ก็เริ่มสะท้อนภาพว่า AI เอเจนต์อาจยกระดับเกม Web3 ให้กลายเป็นประสบการณ์ที่ อัตโนมัติและดื่มด่ำกว่าเดิม ได้อย่างไร โลกในเกมที่ผู้เล่นเจอตัวละครที่ไม่ใช่มนุษย์จริง ๆ มากขึ้น แต่กลับ “เล่นด้วยสนุก” และมีบทบาทเชิงบวกต่อระบบเศรษฐกิจในเกมอย่างมีนัยสำคัญ

แพลตฟอร์ม โปรเจกต์ และโทเคน AI เอเจนต์รายใหญ่ที่นำเทรนด์

เมื่อเทรนด์ AI เอเจนต์เร่งตัวขึ้น แพลตฟอร์มและโปรเจกต์บางรายเริ่มกลายเป็น โครงสร้างพื้นฐานหลักของอีโคซิสเต็มใหม่ แต่ละเจ้ามีบทบาทต่างกัน ตั้งแต่ปูอินฟราสตรักเจอร์ไปจนถึงออกโทเคนยอดฮิตที่นักลงทุนแห่เก็งกำไร ส่วนต่อไปนี้คือ ผู้เล่นตัวหลักและโทเคนสำคัญ ที่กำหนดทิศทางตลาด AI เอเจนต์ในไตรมาส 1/2025:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): มักถูกยกให้เป็น “จุดเริ่มต้นของกระแส AI Agent” Virtuals คือแพลตฟอร์มกระจายศูนย์ (เริ่มต้นปี 2021) ที่ออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถ สร้าง ดีพลอย และทำเงินจาก AI เอเจนต์บนเชนได้ง่าย Virtuals วางเฟรมเวิร์กชื่อ GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) สำหรับสร้างเอเจนต์แบบโมดูลาร์ ใช้โค้ดไม่มาก ผู้ใช้เพียงออกแบบภารกิจของเอเจนต์ เลือกโมเดล AI (เช่น ภาษาธรรมชาติ วิชัน) กำหนดสิทธิ์และงบประมาณ ก่อนจะมิ้นต์ขึ้นมาเป็นโทเคน ERC-20 บน Virtuals​ แต่ละโทเคนเปรียบเสมือน “หน่วยถือครอง/อินสแตนซ์” ของเอเจนต์ตัวนั้น

นวัตกรรมสำคัญคือแนวคิด AI Agent แบบโทเคนไนซ์ – ทำให้เอเจนต์ถูกเป็น “สินทรัพย์ดิจิทัล” ที่ถือครอง ซื้อขาย และสร้างเศรษฐกิจย่อยของตัวเองได้ หากเอเจนต์ตัวใดได้รับความนิยม หรือเริ่มทำกำไรจริง ความต้องการโทเคนก็จะเพิ่มขึ้น ส่งผ่านมูลค่ากลับไปยังผู้ถือ นอกจากนี้ Virtuals ยังเสนอโมเดล การถือครองร่วม (co-ownership) เปิดให้ดีเวลอปเปอร์หลายคนร่วมพัฒนาเอเจนต์ตัวเดียวกัน และแบ่งส่วนแบ่งรายได้ตามกติกาบนเชนอย่างโปร่งใส

ปลายปี 2024 ต่อเนื่องถึงมกราคม 2025 Virtuals เติบโตแบบก้าวกระโดด โทเคนประจำแพลตฟอร์ม VIRTUAL พุ่งขึ้นราว 850% ทำจุดสูงสุดตลอดกาลในเดือนมกราคม และยัง ซื้อขายแถว ๆ 1.22 ดอลลาร์ มาร์เก็ตแคปราว $800M ในช่วงเวลาที่รายงาน กลายเป็นโทเคนกลุ่ม AI เอเจนต์ที่มีมูลค่าตลาดสูงเป็นอันดับสอง การรันราคาหนุนโดยหมุดหมายด้านอีโคซิสเต็ม เช่น การขยายฟีเจอร์บน Base เชนของ Coinbase เพื่อรองรับ co-ownership และการที่เอเจนต์บน Virtuals หลายตัวมีไวรัลในสายเอนเตอร์เทนเมนต์ (เช่น นักร้องเสมือน Luna ที่ถูกพูดถึงก่อนหน้า)

ยิ่งไปกว่านั้น Virtuals ยังทำหน้าที่เป็น “AI Launchpad” โปรเจกต์อย่าง CLANKER, VVAIFU และ MAX เลือกใช้ Virtuals เป็นจุดเริ่มต้นในการปล่อยเอเจนต์ สร้างรายได้ให้โปรโตคอลรวมกว่า $60 ล้าน ในภาพรวม Virtuals จึงถูกมองว่าเป็นกับ AI เอเจนต์เหมือนที่ Ethereum เคยเป็นกับ ICO – เป็น “สนามหลัก” ที่นวัตกรรมเกิดขึ้น และแรงส่งนั้นก็กลับไปดันมูลค่าโทเคนและเน็ตเวิร์กโดยตรง

• ai16z (AI16Z token): โปรเจกต์นี้สะดุดตาตั้งแต่ชื่อ ที่เล่นคำกับชื่อ VC ชื่อดัง ไปจนถึงโมเดล DAO ที่มีกลไกบริหารโดย AI เต็มตัว เปิดตัวช่วงปลายปี 2024 ai16z ปล่อย AI เอเจนต์ (ชื่อเล่น “Marc” ตาม Andreessen) ขึ้นมานั่งเก้าอี้ “ผู้บริหาร” ของกองทุน VC แบบกระจายศูนย์ ตัวเอเจนต์ใช้เฟรมเวิร์ก Eliza multi-agent เพื่อประสานการตัดสินใจข้ามแพลตฟอร์มต่าง ๆ ให้คงกลยุทธ์เดียวกัน

โทเคน AI16Z ทำหน้าที่ทั้ง โทเคนกำกับดูแล (governance) และโทเคนยูทิลิตี้ในอีโคซิสเต็ม ผู้ถือสามารถโหวตข้อเสนอ และใช้โทเคนในทรานแซกชันต่าง ๆ โปรเจกต์ยังตั้งพารามิเตอร์ทางเศรษฐศาสตร์ที่ชัดเจน คืออุปทานคงที่ 1.1 พันล้านโทเคน และเสนอผลตอบแทนสเตกกิ้งใน ai16zPOOL ราว 31.4% APR เพื่อดึงผู้ใช้เข้ามามีส่วนร่วม

ภายในเดือนมกราคม 2025 มาร์เก็ตแคปของ ai16z พุ่งแตะระดับ 2 พันล้านดอลลาร์ สะท้อนความสนใจมหาศาลจากตลาด ถือเป็น “เดิมพัน” ว่าชุมชนพร้อมจะทดลองแนวคิดกองทุนที่ขับเคลื่อนโดย AI จริง ๆ – เปิดทางให้เอเจนต์สามารถเฟ้นหา และในอนาคตอาจไปถึงการดำเนินธุรกรรมลงทุนหรือเทรดได้เอง ความสำเร็จของ ai16z ยังเน้นให้เห็นมิติ Multi-chain ของ AI เอเจนต์อย่างชัดเจน เพราะโปรเจกต์นี้เลือกโฮสต์บน Solana ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ Ethereum โครงสร้างของ Solana ที่รองรับทรานแซกชันปริมาณสูงน่าจะช่วยให้เอเจนต์ของ ai16z เคลื่อนไหวเชิง “เทรดถี่ ทำดีลถี่” ได้สะดวกขึ้น โดยภาพรวม ai16z จึงถูกมองเป็น “พรูฟออฟคอนเซ็ปต์” ขององค์กรอัตโนมัติ ที่มี AI ทำหน้าที่เสมือน CEO และชุมชนคริปโตก็พร้อมให้มูลค่ากับโมเดลนี้อย่างจริงจัง

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): ผู้เล่นรายใหญ่ไม่ได้จำกัดแค่โครงการเกิดใหม่ในปี 2025 เท่านั้น Fetch.ai (FET) เป็นชื่อที่อยู่ในตลาดมาหลายปี โดยพัฒนาเฟรมเวิร์กและเน็ตเวิร์กสำหรับ AI เอเจนต์มาต่อเนื่อง ปี 2025 Fetch.ai ผนึกกำลังกับ SingularityNET และ Ocean Protocol ก่อตั้ง Artificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance) เพื่อรวมจุดแข็งเข้าด้วยกัน SingularityNET เชี่ยวชาญด้านมาร์เก็ตเพลส AI แบบกระจายศูนย์และงานวิจัย AGI, Fetch.ai นำเทคโนโลยีเอเจนต์และทูลลิง (เช่น แพลตฟอร์ม DeltaV) ส่วน Ocean เติมเต็มอินฟราสตรักเจอร์ด้านดาต้าและมาร์เก็ตเพลสสำหรับข้อมูลฝึก AI

พันธมิตรนี้วางตัวเองเป็นแนวหน้าใน การพัฒนา AI แบบกระจายศูนย์ สำหรับบริบทของคริปโตเอเจนต์ เทคโนโลยีของ Fetch.ai และ ASI Alliance ทำหน้าที่เป็น “ชั้นเครื่องมือ” ที่ทำให้เอเจนต์ฉลาดขึ้น และเชื่อมต่อข้ามเชนได้ดีขึ้น FET ถูกระบุว่าเป็น โทเคน AI เอเจนต์ที่มีมาร์เก็ตแคปใหญ่ที่สุดในช่วงเวลาดังกล่าว แซงหน้า Virtuals ไปแล้วในไตรมาส 1 (FET และ AGIX ของ SingularityNET ต่างก็ปรับตัวขึ้นแรงตามกระแส AI โดยรวม) เป้าหมายระยะยาวของพันธมิตรในการไล่หา AGI แบบกระจายศูนย์อาจดูเป็น “มูนช็อต” แต่ในทางปฏิบัติ แพลตฟอร์มของพวกเขากลับถูกใช้ในเคสที่จับต้องได้แล้ว ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์ ไปจนถึงออราเคิลเชิงคาดการณ์ใน DeFi

ตัวอย่างเช่น Predictoor ของ Ocean ที่ประมวลผลวอลุ่มในมาร์เก็ตเพลสข้อมูลกว่า $800M ภายใน 6 เดือน แสดงให้เห็นสเกลของโปรเจกต์อินฟราสตรักเจอร์กลุ่มนี้ ซึ่งป้อนข้อมูลเชิงลึกให้ AI เอเจนต์ใช้งาน สรุปแล้ว ASI Alliance และโทเคน FET จึงเป็น “ขั้วอินฟราสตรักเจอร์และงานวิจัย” ของโลก AI เอเจนต์ในคริปโต – ไม่ได้เล่นกระแสแบบหวือหวาเท่าแพลตฟอร์มเอเจนต์บางราย แต่เป็นผู้สร้างเทคโนโลยีฐานรากและโมเดล AI ระดับสูงให้คนอื่นนำไปต่อยอด

• OriginTrail (TRAC): ดูเผิน ๆ OriginTrail เหมือนโปรเจกต์ด้านซัพพลายเชนและดาต้า Web3 มากกว่าจะเกี่ยวกับ AI เอเจนต์ แล้วทำไมถึงถูกจัดอยู่ในกลุ่ม “AI Agent Tokens to Watch”? คำตอบคือ คุณภาพดาต้าคือเชื้อเพลิงของ AI คุณภาพ OriginTrail พัฒนา decentralized knowledge graph และแพลตฟอร์มดาต้าที่ตรวจสอบได้ ซึ่งสามารถเป็น “กระดูกสันหลังด้านข้อมูล” ให้กับ AI เอเจนต์ที่ต้องการข้อมูลน่าเชื่อถือ

ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ที่ใช้ในระบบซัพพลายเชนระดับองค์กร สามารถดึงดาต้ายืนยันแล้วจาก OriginTrail มาใช้ประกอบการตัดสินใจได้ พันธมิตรของ OriginTrail กับบริษัทขนาดใหญ่ (เช่น Oracle, BSI ฯลฯ) บ่งชี้ว่าดาต้าเหล่านี้มีโอกาสเข้าไปอยู่ในกระบวนการอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI TRAC ใช้เป็นโทเคนสำหรับสเตกและให้รางวัลแก่ผู้ให้ดาต้า เพื่อรักษาความถูกต้องของข้อมูลบนเน็ตเวิร์ก

เมื่อ AI เอเจนต์เริ่มเข้าไปทำงานในเคสจริง เช่น ตรวจสอบที่มาซัพพลายเชน หรือออโตเมตโลจิสติกส์ – ซึ่งเป็นโดเมนที่การผสาน AI กับบล็อกเชนมีคุณค่าเชิงธุรกิจชัดเจน โปรเจกต์อย่าง OriginTrail ก็กลายเป็น “ชั้นท่อส่งข้อมูล” ที่ขาดไม่ได้ ภายในไตรมาส 1/2025 TRAC ถูกประเมินว่ามีความสำคัญเพิ่มขึ้น มาร์เก็ตแคปอยู่ในระดับแข็งแรง (แม้ไม่หวือหวาเท่าแพลตฟอร์มเอเจนต์สายเมนสตรีม แต่ถูกมองเป็น “เดิมพันระยะยาว”) ด้วยแม็กซัพพลาย 500 ล้านโทเคนและโทเคโนมิกส์ที่จูงใจให้ใช้งานจริงในเน็ตเวิร์ก TRAC จึงอยู่ในตำแหน่งที่พร้อมโต หาก AI เอเจนต์บุกตลาดเอนเตอร์ไพรซ์ที่ต้องการ ดาต้าที่ค้นหาได้และตรวจสอบได้ ตามวิสัยทัศน์ของโปรเจกต์ที่อยากเป็น “Google แห่ง Web3” – ซึ่งก็จะกลายเป็นปลายทางหลักให้ AI เอเจนต์เข้าไปคิวรีรู้แบบกราฟความรู้ดังกล่าว

• โปรเจกต์อื่นที่น่าจับตา: ยังมีชื่อใหม่ ๆ โผล่ขึ้นมาอีกหลายราย เช่น ChainGPT ที่เปิดตัวเอเจนต์ AI สำหรับวิเคราะห์ออนเชนและสร้างคอนเทนต์สายคอมเมดี้ (ตามโพสต์ใน LinkedIn โปรเจกต์ปล่อยเอเจนต์ตัวที่สองสำหรับ market intelligence ที่ทำหน้าที่เป็น “คอมเมเดียน Web3” เพื่อ ดึงเอนเกจเมนต์) ด้าน BULLY ถูกยกเป็นตัวอย่างของ “AI Agent meme coin” ที่ผสานเนื้อหา AI เข้ากับ วัฒนธรรมมีม ภายในอีโคซิสเต็ม Virtuals แม้ไม่โดดเด่นด้านเทคโนโลยีเท่าแพลตฟอร์มใหญ่ แต่เอเจนต์สายมีมมักดึงคอมมูนิตี้และสภาพคล่องได้รวดเร็ว ทว่าพร้อมความเสี่ยงสูงในตัว

ในวงกว้าง ยังมีโปรเจกต์สาย AI ในคริปโตอีกมาก (เช่น Cortex, Numerai ฯลฯ) ที่แม้จะไม่ใช่ “เอเจนต์” โดยตรง แต่เกี่ยวเนื่องกันอย่างใกล้ชิด และที่น่าสังเกตคือ โปรโตคอลเมนสตรีมบางรายก็เริ่มเพิ่มเลเยอร์ AI เข้าไปแล้วเช่นกัน – ปลายไตรมาส 1 มีสัญญาณว่าโปรเจกต์ขนาดใหญ่อย่าง Uniswap กำลังพิจารณาใส่ผู้ช่วยอินเทอร์เฟซที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นต้น ซึ่งสะท้อนว่ากระแส AI เอเจนต์กำลังค่อย ๆ ซึมลึกจาก “นิช” ไปสู่โครงสร้างหลักของ DeFi และ Web3 โดยรวมผู้เล่นรายใหญ่หลายรายอาจเลือกใช้เทคโนโลยี “เอเจนต์” โดยไม่จำเป็นต้องออกโทเคนของตัวเอง

กระแสและเทคโนโลยีหลักที่ขับเคลื่อน AI Agents

ปลายปี 2024 ต่อเนื่องถึงไตรมาส 1 ปี 2025 เป็นช่วงที่ หลายเทรนด์และนวัตกรรมสำคัญ มาบรรจบกัน จนกลายเป็นแรงส่งให้ “AI agents” ในโลกคริปโตเริ่มทะยานขึ้นอย่างจริงจัง การมองภาพให้ออกว่า ทำไมมันถึงเกิดขึ้นตอนนี้ และกำลังจะไปทิศทางไหน เป็นกุญแจสำคัญของการลงทุนในธีมนี้

จุดเปลี่ยนแบบ “iPhone Moment” ของวงการ AI: โมเดลล้ำหน้า + Open-Source ทะลุเพดาน

การเติบโตของ AI agents ได้อานิสงส์โดยตรงจากการก้าวกระโดดของโมเดล AI รุ่นใหม่ ๆ หลายคนในวงการเรียกช่วงปลายปี 2024 ถึงต้นปี 2025 ว่า “iPhone moment” ของ AI – จุดที่เทคโนโลยีเริ่ม “ใช้งานง่ายแต่ทรงพลัง” มากพอที่จะจุดกระแสการใช้งานวงกว้าง เทรนด์สำคัญมีสองกลุ่มใหญ่:

• โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ยกระดับขึ้นไปอีกชั้น
  หลังจาก OpenAI ปล่อย GPT‑4 (ที่บางวงเรียก “o1”) ตั้งมาตรฐานไว้สูง ฝั่งโอเพ่นซอร์สก็โต้กลับด้วยโมเดลอย่าง Llama 2 และตามมาด้วย DeepSeek‑R1 ที่พัฒนาโดยสตาร์ทอัพจีน DeepSeek จุดเด่นคือให้ประสิทธิภาพใกล้เคียงโมเดลสหรัฐฯ แถวหน้า แต่ต้นทุนรันต่ำกว่ามาก

  มกราคม 2025 DeepSeek‑R1 เปิดตัวพร้อมตัวเลขต้นทุนที่ถูกอ้างว่าสามารถใช้งานได้ถูกกว่าโมเดลเทียบเคียงของ OpenAI ราว 20–50 เท่า นี่คือ “จุดเปลี่ยนเชิงเศรษฐศาสตร์”: อยู่ ๆ การรัน AI agent ที่ค่อนข้างซับซ้อนจึงกลายเป็นเรื่องที่โปรเจ็กต์คริปโตขนาดกลาง–เล็ก “พอจ่ายไหว” ไม่ต้องเผางบเรียก API แพง ๆ ครั้งละนิดครั้งละหน่อยอีกต่อไป

  บทวิเคราะห์ของ Switchere เกี่ยวกับ DeepSeek ชี้ว่าการหันมาใช้ R1 อาจเป็นคีย์สำคัญที่ทำให้แพลตฟอร์ม AI agent กดต้นทุนลง แล้วหันไปโฟกัสที่ “ยูทิลิตี้จริง” แทนการปั้นกระแส (How DeepSeek May Affect AI Agent Tokens) จากนั้นไม่นาน โปรเจ็กต์ต่าง ๆ ก็เริ่มอินทิเกรต R1 หรือโมเดลแนวเดียวกัน เช่น คลื่นลูกแรกของ AI agents ที่ใช้โมเดล custom บนฐาน DeepSeek ถูกปล่อยออกมา เพื่อโชว์ให้เห็นว่า “ประสิทธิภาพระดับสูงในราคาถูก” เป็นไปได้จริง (First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model)

  ผลที่ตามมาคือ AI ไม่ได้เป็นคอขวดอีกต่อไป ระดับการให้เหตุผล การเข้าใจภาษา และการจัดการงานหลายอย่างพร้อมกันของเอเจนต์วันนี้ ทิ้งห่างยุคโมเดลปี 2022 อย่างชัดเจน “บูสต์ด้านสติปัญญา” นี้ทำให้เอเจนต์เริ่มรับมือเคสงานที่ซับซ้อนแบบอัตโนมัติได้จริง (ไม่ใช่ของเล่นโชว์เดโม) และยัง “เปิดตลาด” ให้ทีม dev เล็ก ๆ สามารถต่อยอดบนโมเดลระดับท็อปผ่านเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สอย่าง HuggingFace โดยไม่ต้องมีเงินถุงเงินถัง

• เฟรมเวิร์กมัลติโหมดและเฟรมเวิร์กเฉพาะทางสำหรับเอเจนต์
  พร้อม ๆ กับโมเดลที่ดีขึ้น เราเริ่มเห็นเฟรมเวิร์กที่ออกแบบมาเพื่อ “งานแบบเอเจนต์” โดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น Eliza framework ที่รองรับ multi-agent simulations ให้เอเจนต์มี “ตัวตน” และ “ความทรงจำ” ต่อเนื่องในหลายสภาพแวดล้อม

  เทคนิคอย่าง Chain-of-Thought (CoT) และ Tree-of-Thoughts ถูกนำมาเสียบใน กระบวนการให้เหตุผลของเอเจนต์ เพื่อให้การตัดสินใจ “ลึกและเป็นขั้นตอน” มากขึ้น เอเจนต์จึงแตกงานใหญ่เป็น sub‑tasks ได้ดีขึ้น เช่น เคส “วิเคราะห์โทเคนใหม่ ตรวจสอบว่าเข้าข่ายสแกมหรือไม่ แล้วค่อยวางกลยุทธ์ลงทุน”

  อีกเทคโนโลยีที่เริ่มใช้กันแพร่หลายคือ Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ร่วมกับ vector database ทำให้เอเจนต์มี “ความจำระยะยาว” ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมาใช้ได้แบบเรียลไทม์ ไม่ติดข้อจำกัด context window แบบเดิม ผลรวมคือเอเจนต์รุ่นใหม่ “ฉลาดขึ้น น่าเชื่อถือขึ้น และเก่งด้านการลงมือทำแบบเรียลไทม์” มากกว่าเจเนอเรชันก่อน

ภาพรวมของการอัปเกรดฝั่ง AI คือ: AI agents ด้านคริปโตเริ่มกลายเป็นของที่ “นำไปใช้จริงได้” ในปี 2025 แทนที่จะคอยล้มบ่อย ตอบผิดเพราะข้อจำกัดของโมเดล ปัจจุบันด้วยศักยภาพที่ใกล้เคียง GPT‑4 ในต้นทุนที่จับต้องได้ เอเจนต์เริ่มเลียนแบบการทำงานของ “ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์” ในโดเมนเฉพาะทางได้ดีพอ จนผู้ประกอบการและนักพัฒนากล้าที่จะลองใช้เอเจนต์ในหลากหลายช่องทางจริงจังมากขึ้น

ระบบ Multi‑Agent และการ Orchestrate

เมื่อเอเจนต์ตัวเดียวเริ่มมี “สติปัญญา” พอสมควร เทรนด์ถัดมาคือการเชื่อมต่อเอเจนต์หลายตัวเข้าด้วยกันเป็น ระบบ multi‑agent เพื่อจัดการโจทย์ที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน แทนที่จะให้ AI ตัวเดียวพยายามทำทุกอย่าง เราเริ่มเห็นสถาปัตยกรรมแบบ “ทีมเอเจนต์เฉพาะทาง” ที่ร่วมมือกัน เหมือนทีมงานมนุษย์ย่อส่วน

คริปโตกลายเป็นสนามทดลองที่เหมาะมาก เพราะเอเจนต์สามารถ “ทำธุรกรรม” และ “สื่อสารบนเชน” ได้อย่างโปร่งใส ตรวจสอบย้อนหลังได้

ในไตรมาส 1 ปี 2025 มีดีไซน์ที่ชัดเจนขึ้น เช่น แพลตฟอร์ม DeFi ที่ดีพลอยเอเจนต์หลายบทบาท แยกกันทำงาน:

• เอเจนต์หนึ่งโฟกัสการมอนิเตอร์ตลาดกู้ยืม
• อีกตัวดูแลการรีไฟแนนซ์หนี้
• อีกตัวเน้น yield farming
  ทั้งหมดถูกร้อยเป็นยุทธศาสตร์เดียวกันด้วย “เอเจนต์ผู้จัดการ” หรือสัญญาอัจฉริยะสำหรับการ orchestration ที่คอยกำกับให้ทุกตัวขับเคลื่อนไปในทิศทางเดียวกับเป้าหมายของผู้ใช้

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมมองค่อนข้างตรงกันว่า workflow แบบ multi‑agent ที่มีการ orchestrate อย่างเป็นระบบ จะเป็นก้าวถัดไปของ AI บนบล็อกเชน ฝั่งนักลงทุนเองก็เริ่มมองหาทีมที่สร้าง middleware และโปรโตคอลสำหรับประสานทีมเอเจนต์ เช่น การกำหนดมาตรฐานการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ (อาจบนโปรโตคอลอย่าง libp2p หรือผ่านอีเวนต์บนเชน) วิธีเจรจาแบ่งงานกันเอง และวิธีจัดการกรณีที่เอเจนต์สองตัวให้คำแนะนำขัดแย้งกัน

หนึ่งในทิศทางที่เริ่มเป็นรูปธรรมคือแนวคิด AI agent marketplace – ตลาดเปิดที่เอเจนต์หนึ่ง “จ้าง” เอเจนต์อีกตัวมาทำงานย่อย สมมติในบาง use case บน Virtuals: เอเจนต์ที่มีงบประมาณโพสต์ประกาศว่า “ต้องการรูปภาพประกอบโพสต์ จ่าย 0.01 ETH” แล้วเอเจนต์ที่เชี่ยวชาญด้านสร้างภาพเข้ามารับงาน ทุกอย่างดำเนินการอัตโนมัติบนเชน สร้างเป็น เศรษฐกิจบริการอัตโนมัติ ในรูปแบบใหม่ บางโปรเจ็กต์อย่าง HyperSDK (ชื่อสมมติใช้เพื่ออธิบายแนวคิด) อาจตั้งเป้าเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับคอมเมิร์ซระหว่างเอเจนต์แบบนี้

อีกมุมคือ agent launchpads และ incubators ที่เชื่อมโยงกับเคสของ Virtuals แนวคิด AI launchpad คือทำให้กระบวนการ “พาเอเจนต์ตัวใหม่ออกสู่ตลาด” เป็นเรื่องง่ายขึ้น ตั้งแต่การหาทุน (ผ่าน DAO หรือนักลงทุนที่ใส่เม็ดเงินเข้าคลังของเอเจนต์) ไปจนถึงแชร์อินฟราสตรักเจอร์ร่วมกัน เราเห็น launchpad หลายรายที่มีโทเคนอย่าง CLANKER, VVAIFU, MAX โผล่ขึ้นมา เน้นระดมทุนและปั้นเอเจนต์สายไอเดียใหม่ ๆ

โมเดลธุรกิจของ launchpad กลุ่มนี้คือสร้าง “flywheel”: ถ้าเอเจนต์ตัวใดตัวหนึ่งในพอร์ตกลายเป็น “ซูเปอร์สตาร์” (เช่น บอทเทรดดิ้งที่มีคนแห่ใช้) มูลค่าโทเคนและชื่อเสียงของ launchpad จะพุ่ง ส่งผลให้ดึงดูดทีมใหม่และเงินทุนเพิ่มเติมเข้ามา แต่ในทางกลับกัน ถ้าไม่มี “บล็อกบัสเตอร์” ต่อเนื่อง ความสนใจของตลาดก็อาจแผ่วลงระหว่างทางได้เช่นกัน

ส่วนสุดท้ายที่เริ่มโดดเด่นคือ การวัดผลและ Benchmarking – คำถามคือเราจะรู้ได้อย่างไรว่า Agent A เก่งกว่า Agent B แค่ไหนในงานเดียวกัน? เครื่องมืออย่าง GAIA benchmark ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อทดสอบความสามารถของเอเจนต์กับปัญหาเชิงปฏิบัติจริง

ในตัวอย่างหนึ่ง Eliza framework ทำคะแนนได้ราว 19.4% บน GAIA แม้ไม่ใช่อันดับสูงสุด แต่ถือเป็นการแสดงศักยภาพที่ “ใช้งานได้จริง” สำหรับเคสใน Web3 ค่า Benchmark แบบนี้ช่วยชี้ทิศทางการพัฒนา และให้ทั้งนักลงทุนและผู้ใช้งานมีตัวชี้วัดว่าเทคโนโลยีเอเจนต์ตัวไหน “มีของจริง” หรือแค่สายมาร์เก็ตติ้ง

สรุปแล้ว ระบบ multi‑agent และการ orchestrate กำลังทำให้ AI agents ขยายสเกลและ “แยกหน้าที่แบบโมดูลาร์” ได้ดีขึ้น จากเดิมที่เน้น “เอเจนต์อเนกประสงค์หนึ่งตัว” กลายเป็น “ทีมผู้เชี่ยวชาญหลายตัวทำงานร่วมกัน” คล้ายองค์กรซับซ้อนในโลกมนุษย์ เพียงแต่ “พนักงาน” ที่ว่าคือโปรแกรม AI ทั้งหมด ไตรมาส 1 ปี 2025 เห็นชัดว่าพื้นฐานทางเทคโนโลยีและระบบนิเวศเริ่มถูกวางไว้แล้ว และมีแนวโน้มเร่งตัวขึ้นเมื่อเริ่มมีเคสความสำเร็จออกมาให้เห็นจริง

การฝังตัวลึกขึ้นกับเทคโนโลยีบล็อกเชน (DeFi, Smart Contracts, Oracles)

AI agents จะไม่สามารถ “เบ่งบาน” ได้ หากไม่มีโครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนรองรับให้ “ลงมือทำ” อย่างแท้จริง เทรนด์สำคัญในไตรมาส 1 คือการที่เอเจนต์เริ่มเชื่อมต่อเชิงลึกกับส่วนต่าง ๆ ของ tech stack ฝั่งคริปโต ทำให้การทำธุรกรรม มีประสิทธิภาพและปลอดภัย มากขึ้น:

• Oracle และ Data Feed ที่ “ฉลาดขึ้น”
  เอเจนต์ต้องพึ่งข้อมูล และโปรเจ็กต์อย่าง API3, Chainlink เริ่มออกแบบบริการ oracle เพื่อรองรับการใช้งานของ AI โดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น เอเจนต์อาจต้องการฟีดข้อมูลแบบผสม (composite feed) ที่รวมไม่ใช่แค่ราคา แต่รวมดัชนีความผันผวน ดัชนี Sentiment จากโซเชียล ฯลฯ เครือข่าย oracle จึงเริ่มเสนอ data product แบบสำเร็จรูปที่เอเจนต์สามารถ “สมัครรับ” บนเชน แล้วจ่ายค่าข้อมูลเป็นโทเคนตามจำนวนครั้งที่อัปเดต

  ในทางกลับกัน AI agents บางประเภทถูกนำมาใช้เพื่อ “เสริมความแข็งแกร่งให้ oracle เอง” เช่น การทดลองของ Chainlink ที่ใช้ AI ตรวจจับค่าผิดปกติในฟีดราคา หรือสัญญาณการปั่น oracle แบบเรียลไทม์ ราวกับตั้ง “ยาม AI” ขึ้นมาดูแลความปลอดภัยให้ระบบ oracle อีกชั้นหนึ่ง

• Smart Contract Wallet และ Account Abstraction
  การเติบโตของ account abstraction (ERC‑4337) บน Ethereum ทำให้การใช้ smart contract wallet เป็นเรื่องง่ายขึ้น กระเป๋าเหล่านี้ถูกโปรแกรมด้วยเงื่อนไขต่าง ๆ ได้ ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งกับเอเจนต์ที่ต้องควบคุมเงินทุนเอง เช่น เขียน logic ว่า “ถ้าเกิดเงื่อนไข X ให้เซ็นธุรกรรม Y”

  Account abstraction ยังเปิดทางให้เกิดฟีเจอร์อย่าง sponsored fees – มี “ผู้สนับสนุน” คอยจ่ายค่าแก๊สแทนเอเจนต์ จึงไม่ต้องให้เอเจนต์ถือ ETH ไว้เพื่อจ่ายแก๊สเอง ลดความซับซ้อนในการปฏิบัติงานของมัน เราเริ่มเห็นการใช้ meta‑transactions ที่เอเจนต์ส่ง “intent” หรือความตั้งใจไปยังบริการตัวกลาง แล้วให้ตัวกลางจ่ายแก๊สและดำเนินการบนเชนให้ ซึ่งช่วยให้ UX สำหรับผู้ใช้ดีขึ้น เพราะเอเจนต์สามารถทำงานแทนโดยไม่ต้องให้ผู้ใช้มากดอนุมัติธุรกรรมทุกครั้งแบบเรียลไทม์โดยภาพรวมแล้ว โครงสร้างพื้นฐานบล็อกเชนกำลัง “ปรับตัว” เพื่อให้การทำธุรกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เกิดขึ้นได้อย่างลื่นไหลมากขึ้น

• เชนและโปรโตคอลเฉพาะสำหรับ AI Agents: เริ่มมีแนวคิดเรื่อง “Agent Chains” หรือบล็อกเชน/ซับเน็ตที่ออกแบบมาเพื่อรองรับกิจกรรมของ AI agent โดยเฉพาะ เช่น ปรับดีไซน์ให้มี finality เร็ว รองรับปริมาณธุรกรรมสูง ค่าธรรมเนียมต่ำ เปิดทางให้เหล่าเอเจนต์สามารถโต้ตอบกันบ่อย ๆ โดยไม่ติดคอขวดด้าน latency หรือค่าใช้จ่าย บางโปรเจกต์พูดชัดเจนว่าจะออก sidechain สำหรับเป็น “รัง” ของ swarm เอเจนต์ AI โดยฝังโปรโตคอลสื่อสารระหว่างเอเจนต์ไว้ในระดับฉันทามติด้วย แม้ในไตรมาส 1 จะยังไม่มีเชนลักษณะนี้เปิดใช้จริง แต่ไอเดียเริ่มชัด และมีโอกาสถูกผลักดันต่อในปี 2025

• โทเคโนมิกส์แบบ Deflationary/Utility-first: เทรนด์สำคัญของแพลตฟอร์มเอเจนต์คือผูกมูลค่าโทเคนเข้ากับการใช้งานจริง ไม่ใช่แค่เก็งกำไร ตัวอย่างเช่น Virtuals ที่เห็นภาพชัดว่า “ยิ่งมีเอเจนต์และ co-owner ใช้งานมาก ความต้องการใช้หรือเผาโทเคน VIRTUAL ในรูปแบบค่าธรรมเนียมก็ยิ่งสูง” อีกโมเดลที่เริ่มเห็นคือ บังคับให้ “วางสเตกโทเคนแพลตฟอร์ม” เพื่อสร้างหรือรันเอเจนต์ ทำให้มี “skin in the game” และลดแรงจูงใจในการสแปมเอเจนต์ไร้คุณภาพ กล่าวคือ โทเคนที่เกี่ยวข้องกับ AI agents เริ่มหันมาใช้โมเดลที่อุปสงค์โทเคนเติบโตตามจำนวนเอเจนต์ที่ใช้งานจริงและผลงานของเอเจนต์เหล่านั้น มากกว่าพึ่งพาแต่กระแสเก็งกำไรอย่างเดียว เทรนด์นี้ต่อยอดมาจาก DeFi ที่โทเคน DEX สะสมมูลค่าจากค่าธรรมเนียมเทรด เป้าหมายคือ “ฝังยูทิลิตี้จริง” ลงในโทเคนเพื่อลดข้อครหาว่าเป็นเพียงฟองสบู่ฮYPE

• เฟรมเวิร์กด้านความปลอดภัยและ Sandbox: เมื่อเปิดโอกาสให้โค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI จัดการสินทรัพย์ มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยโดยตรง หลายโปรเจกต์จึงเริ่มออกแบบ สภาพแวดล้อมแบบ sandbox และระบบ fail-safe ให้เอเจนต์ ตัวอย่างเช่น smart contract wallet ของเอเจนต์ถูกตั้งกฎว่า “ไม่สามารถโอนเกิน X ต่อวันหากไม่มีการยืนยันแบบ multi-sig” หรือมี circuit breaker หยุดฉุกเฉินหากตรวจพบพฤติกรรมผิดปกติ แนวทางเหล่านี้เป็นหัวข้อถกเถียงในวงการ Security เพื่อป้องกันไม่ให้ AI ที่ถูกแฮ็กหรือหลุดคอนโทรลสามารถ “กวาด” ทรัพย์สินได้ในคราวเดียว นอกจากนี้ เครื่องมือ Audit ยังถูกต่อยอดจากการตรวจสัญญาอัจฉริยะ ไปสู่การตรวจตรา “ตรรกะของเอเจนต์ AI” และแม้กระทั่งชุดข้อมูลเทรน AI เพื่อหาช่องโหว่หรือ backdoor ที่อาจฝังมาโดยตั้งใจหรือไม่ตั้งใจก็ตาม แม้ทั้งหมดจะยังอยู่ในระยะตั้งไข่ แต่ถือเป็นการนำวัฒนธรรม Security แบบบล็อกเชนมาเชื่อมกับโลกของ AI agent อย่างเป็นรูปธรรม

ท้ายที่สุด เทคโนโลยีบล็อกเชนและ AI agents กำลังเติบโตไปพร้อมกัน บล็อกเชนทำหน้าที่เป็นทั้งรางและราวกันตกให้เอเจนต์ทำงานได้อย่างปลอดภัย ขณะที่กระแสการใช้งานเอเจนต์เอง ก็ย้อนกลับมาบีบให้โปรโตคอล/ฟีเจอร์ใหม่ ๆ บนบล็อกเชนต้องออกแบบให้ “ยืดหยุ่นขึ้น ปลอดภัยขึ้น และรองรับข้อมูลมากขึ้น” วงจรเสริมกันเช่นนี้กำลังทำให้ภาพของ “Agentic Web” เริ่มจับต้องได้จริง

คอมมูนิตี้และปรากฏการณ์ทางวัฒนธรรม: มีม ฮYPE และการเรียนรู้

ในโลกคริปโต ทุกเทรนด์ใหญ่ต้องมาพร้อมมิติทางสังคมและวัฒนธรรม AI agents ก็ไม่ต่างกัน กระแสนี้ไม่ได้เกิดจากเทคโนโลยีล้วน ๆ แต่ถูกเร่งด้วยพลังคอมมูนิตี้ วัฒนธรรมมีม และการสร้าง “เรื่องเล่า” ร่วมกัน

• พลังของมีม (Memetic Power): คอนเซ็ปต์ “เอเจนต์อัตโนมัติ” ถูกนำไปเล่นเป็นมีมและให้ตัวตนอย่างสนุกสนาน ผู้ใช้บน Crypto Twitter พูดเล่นถึง “AI degens” ที่นั่งไล่ซื้อเหรียญตอนตีสาม หรือเอเจนต์ที่ “ทำงานศักดิ์สิทธิ์” ด้วยการช่วยชุมชนโพสต์มีมแบบไม่หยุด (คล้ายกรณี Truth Terminal) ฝั่งโทเคนก็เกิดกระแส Memecoin ที่เกาะธีมเอเจนต์ AI—หลายเหรียญแทบไม่มีเทคโนโลยี AI จริง แต่ใช้ชื่อและคำฮิตเกี่ยวกับ AI เพื่อดึงเม็ดเงินจากฝูงชน คล้ายยุคที่เหรียญไหนมีคำว่า “Inu” ก็พุ่งเพราะกระแสหมา Discussion หลายแห่งชี้ว่าตลาดน่าจะผ่าน เฟสฮYPEจากมีม มาแล้ว โปรเจกต์อย่าง BULLY ซึ่งเป็นมีมคอยน์ในอีโคซิสเต็ม Virtuals คือกรณีศึกษาชัดเจน AI Agent meme coins ที่เติบโตบนแรงหนุนจากคอมมูนิตี้และความ “ทันกระแส” มีโอกาสไวรัลสูงมาก แม้หลายเหรียญอาจไม่ยืนระยะ แต่ช่วยผลักให้คำว่า “AI agent” ติดหูเทรดเดอร์สายทั่วไปอย่างรวดเร็ว และยิ่งหมุนฟีดแบ็กลูปความสนใจให้แรงขึ้น

• การศึกษาและการเข้าถึง (Education & Accessibility): อีกด้านที่น่าสนใจคือ โปรเจกต์ AI agent จำนวนไม่น้อยเลือก “ลงทุนกับการให้ความรู้” ทั้งเรื่องคริปโตและ AI เอง เพราะเอเจนต์มักมีอินเทอร์เฟซแบบแชตบอต ผู้ใช้หน้าใหม่จึงถาม-ตอบและเรียนรู้ได้สะดวก ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถเรียนรู้การ Staking หรือการใช้งานแพลตฟอร์ม DeFi ผ่านการคุยกับ AI agent ที่ฝังอยู่ในแพลตฟอร์มนั้น แทนการต้องอ่านเอกสารยาวเหยียด ผลลัพธ์คือ “ลดกำแพงการเข้าร่วม” ลงอย่างชัดเจน—คนไม่จำเป็นต้องอ่านคู่มือหลายสิบหน้า แค่ถามผู้ช่วย AI ก็เริ่มใช้งานได้ ยิ่งมีแพลตฟอร์มที่ใช้ AI agent เป็น front-end หรือฝ่าย Support มากขึ้นเท่าไร โอกาสที่ผู้เล่นหน้าใหม่จะเข้ามาในโลกคริปโตยิ่งสูงขึ้น ลองจินตนาการว่า “ทุกกระเป๋าเงินมีติวเตอร์ AI ทุก DApp มีไกด์ AI” เทรนด์นี้อาจเป็นตัวเร่ง Adoption รอบใหม่ได้จริง

• โอเพนซอร์สและการพัฒนาร่วมของคอมมูนิตี้: กระแส AI agent มี DNA แบบโอเพนซอร์สสูง โปรเจกต์ต่าง ๆ เปิดเผย blueprint เอเจนต์ เทมเพลตกลยุทธ์ ไปจนถึง “บุคลิก” ของเอเจนต์ให้คนอื่นนำไปต่อยอด คอมมูนิตี้ใน Reddit อย่าง r/Build_AI_Agents และ Discord ต่าง ๆ ผุดขึ้นเพื่อแลกเปลี่ยนทริกการสร้างเอเจนต์ แชร์ว่าควรใช้โมเดลหรือ Prompt รูปแบบไหนกับงานใด การพัฒนาร่วมกันเช่นนี้ทำให้วงการเดินเร็วขึ้นมาก—ใครสักคนหาวิธีเชื่อมเอเจนต์เข้ากับสัญญา Uniswap ได้ดีกว่าเดิม ความรู้ก็แพร่ไปยังคนอื่นอย่างรวดเร็ว และที่สำคัญคือ ขบวนการนี้ “ไม่ถูกผูกขาดด้วยองค์กรเดียว” แต่คล้ายคริปโตยุคแรก ๆ ที่นวัตกรรมกระจายตัว มีผู้เล่นอิสระจำนวนมากช่วยกันดันภาพใหญ่ไปข้างหน้า

• ธีมการกำกับดูแล (Regulatory Scrutiny): แม้ใน Q1 จะยังไม่ถึงขั้นเป็นเมกะเทรนด์ แต่ “เสียงเรื่องกำกับดูแล” เริ่มชัดขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะช่วงปลายไตรมาส ผู้กำหนดนโยบายเริ่มตั้งคำถามว่า AI agents จะถูกจัดอยู่ภายใต้กฎหมายใด พวกเขาเข้าข่าย “ที่ปรึกษาการลงทุน” หรือไม่? ผู้พัฒนาเอเจนต์ต้องขอใบอนุญาตหรือไม่ หากเอเจนต์บริหารเงินแล้วทำให้ลูกค้าขาดทุน ใครคือผู้รับผิด? ประเด็นเหล่านี้ถูกหยิบขึ้นมาพูดบนเวทีสัมมนาและบทความวิเคราะห์ แม้ยังไม่มีกรอบกฎหมายชัดเจนออกมาใน Q1 แต่คอมมูนิตี้เริ่มเตรียมตัวรับมือ บางแพลตฟอร์มตัดสินใจ “ไปก่อนกฎหมาย” ด้วยการเริ่มใช้ KYC กับเอเจนต์ หรือจำกัดฟังก์ชันบางอย่างในบางประเทศ เทรนด์จึงค่อย ๆ ขยับจากภาพ “Wild West” ไปสู่การคำนึงเรื่อง Compliance มากขึ้น โดยเฉพาะโปรเจกต์ที่มีการจัดการสินทรัพย์ขนาดใหญ่

โดยสรุป นอกเหนือจากชั้นเทคโนโลยีแล้ว คลื่น AI agent ยังเป็นปรากฏการณ์ทางสังคมเต็มรูปแบบ มันดึงดูดทั้งสาย Builder จริงจังที่มองว่านี่คืออนาคตของ Automation และสาย Meme ที่มองเอเจนต์เป็นของเล่น/กระแสใหม่ที่อาจทำกำไรเร็ว ผสมกับความฮYPEและความตื่นตัวอย่างแท้จริง ก่อนจะค่อย ๆ ถูกถ่วงดุลด้วยกระบวนการให้ความรู้และการถกเถียงเรื่องความรับผิดชอบ ทั้งหมดนี้เป็นบรรยากาศที่นิยามโทนของตลาดคริปโตในไตรมาส 1 ปี 2025 ได้อย่างชัดเจน

ความเสี่ยง ความท้าทาย และเสียงวิจารณ์ต่อกระแส AI Agent

แม้การเติบโตของ AI agents ในโลกคริปโตจะน่าตื่นเต้น แต่ก็พ่วงมาด้วย ความเสี่ยงและความท้าทาย ที่เป็นประเด็นร้อนตลอด Q1 2025 การมองภาพให้ครบจึงจำเป็นอย่างยิ่ง

ความเสี่ยงด้านเทคนิค: คุณภาพข้อมูล ความปลอดภัย และความเชื่อถือได้

AI agent ดีได้เท่ากับ “ข้อมูลและโค้ด” ที่มันยืนอยู่บนฐานเท่านั้น หนึ่งในความเสี่ยงใหญ่คือ ความแม่นยำและน่าเชื่อถือของข้อมูล หากเอเจนต์ได้รับข้อมูลที่ผิดหรือเก่า การตัดสินใจอาจผิดพลาดจนสร้างหายนะได้ เช่น เอเจนต์อ่าน price feed ที่หน่วงเวลา แล้วตัดสินใจซื้อขายที่ราคาไม่สะท้อนตลาดจริง หรือให้คำแนะนำบนข่าวลือที่ถูกหักล้างไปแล้วหลายชั่วโมง ใน Q1 เริ่มมีเคสเล็ก ๆ ที่เอเจนต์ให้ข้อมูลผิด เช่น แจ้งผู้ใช้ว่าบล็อกเชนบางเครือข่าย “หยุดทำงาน” ทั้งที่เป็นข่าวเก่าเพราะไปดึงบทความเก่ามาอ่าน โจทย์หลักคือทำอย่างไรให้เอเจนต์เข้าถึงข้อมูลที่ “ทันเหตุการณ์และถูกต้อง” ซึ่งยากเป็นพิเศษในโลกกระจายศูนย์ แนวทางที่ถูกพูดถึง เช่น ใช้หลายแหล่งข้อมูลแล้วเทียบกัน (หาก price feed ห้าตัวให้ราคาตรงกันจึงมั่นใจได้ระดับหนึ่ง) หรือวางขั้นตอนตรวจทาน เช่น ให้เอเจนต์อีกตัวช่วย cross-check คำตอบ แต่ต่อให้ทำเช่นนั้น ก็ไม่อาจลบความเสี่ยงด้าน ข้อมูลผิด/บิดเบือนจาก AI ได้ทั้งหมด โดยเฉพาะหากผู้ใช้ “เชื่อเอเจนต์แบบไม่ตั้งคำถาม”

ด้านความปลอดภัยก็เป็นอีกประเด็นใหญ่ เพราะโดยดีไซน์ เอเจนต์เหล่านี้ “ถือและโอนมูลค่าจริง” ได้ จึงกลายเป็นเป้าหมายโจมตีอย่างเลี่ยงไม่ได้ AI agent ที่ถูกเจาะระบบ อาจสร้างความเสียหายรุนแรง—หากผู้โจมตีขโมยคีย์หรือปรับตรรกะภายในเอเจนต์ได้ ก็อาจดูดสินทรัพย์ออกไปได้ทั้งหมด อีกด้านคือความเสี่ยงจาก ฟิชชิง/โจมตีเชิง Social Engineering ผ่านเอเจนต์ ผู้โจมตีอาจป้อนอินพุตที่ออกแบบมาอย่างเจาะจงเพื่อหลอกเอเจนต์ให้เปิดเผยข้อมูลอ่อนไหว หรือทำธุรกรรมที่ไม่ได้รับอนุญาต คล้ายกรณี prompt injection ในแชตบอต ผู้เชี่ยวชาญหลายรายเตือนว่าเอเจนต์ที่จัดการ private key หรือข้อมูลกระเป๋าเงินคือ เป้าหมายชั้นดี ที่ต้องถูกป้องกันอย่างรัดกุม แนวทางป้องกันที่ถูกพูดถึง ได้แก่ เข้ารหัสการสื่อสารของเอเจนต์ทุกขั้นตอน, ตั้งระบบ permission แบบ “least privilege” (แม้ถูกแฮ็กก็ทำอะไรได้จำกัด), และทำ Audit โค้ดและโมเดลของเอเจนต์อย่างสม่ำเสมอเพื่อหาโพรงแฮ็ก ทั้งหมดนี้ยังเป็น “ดินแดนใหม่” ที่เฟรมเวิร์กด้าน Security ยังวิ่งไล่ตามอยู่ ใน Q1 ยังไม่มีคดีแฮ็ก AI agent ขนาดใหญ่ถูกเปิดเผยสู่สาธารณะ แต่มีสัญญาณชัดว่ากลุ่ม white-hat เริ่มทดสอบโจมตีช่องโหว่ และตลาดเชื่อกันว่าหากไม่มีมาตรการที่แข็งแรง เหตุการณ์ใหญ่ก็เป็นเพียงเรื่องของเวลา

ด้านความเชื่อถือได้ยังโยงกับ “ขอบเขตความเข้าใจของ AI” ต่อโจทย์ที่ซับซ้อน ปรากฏการณ์ที่เห็นคือ แม้โมเดลจะก้าวหน้า แต่ก็ยังรับมือกับ กรณีปลายขอบ (edge cases) หรือคำถามที่ซับซ้อนผิดฝาผิดตัว ได้ไม่ดีนัก เช่น ถามเอเจนต์เรื่องข้อกฎหมายคริปโตเชิงลึกในประเทศใดประเทศหนึ่ง มันอาจตอบผิดหรือเลี่ยงไม่ตอบ หรือเอเจนต์ตีความคำสั่งคลุมเครือผิดแล้วทำสิ่งที่เจ้าของไม่ได้ตั้งใจ “ข้อจำกัดในการเข้าใจเคสซับซ้อน” จึงถูกยอมรับว่าเป็นความเสี่ยงหนึ่ง วิธีลดความเสี่ยงที่เริ่มใช้กัน ได้แก่ การ “กำหนดขอบเขตหน้าที่เอเจนต์อย่างชัดเจน” (เช่น บอทเทรดไม่ควรตอบคำถามภาษี) และจัดให้มีช่องทาง “ส่งต่อให้ทีมงานมนุษย์” หรือให้มนุษย์เข้ามาคั่นกลางได้ง่ายเมื่อมีเคสเกินขอบเขต บางแพลตฟอร์มถึงกับขึ้นคำถาม “พอใจกับคำตอบหรือไม่ – Yes/No” หลังเอเจนต์ตอบ เพื่อเปิดทางให้ผู้ใช้ร้องขอความช่วยเหลือจากมนุษย์ทันทีหากรู้สึกไม่มั่นใจอีกมิติหนึ่งคือปัญหาเรื่อง โอเวอร์ฟิต (overfitting) และการขาดความสามารถในการ “ทั่วไป” (lack of generalization) — เอเจนต์อาจทำผลงานได้ดีในสภาวะตลาดปกติ แต่ล้มเหลวทันทีเมื่อเจอเหตุการณ์ “หงส์ดำ” เพราะไม่เคยเห็นข้อมูลลักษณะเดียวกันในช่วงเทรนโมเดลมาก่อน ความเสี่ยงนี้ยิ่งชัดในคริปโทที่เหตุการณ์สุดโต่งเกิดขึ้นบ่อย ดังนั้น โมดูลบริหารความเสี่ยงและ “เซอร์กิตเบรกเกอร์” ที่สามารถหยุดเอเจนต์เมื่อผลลัพธ์เริ่มหลุดกรอบที่ยอมรับได้ จึงกลายเป็นชิ้นส่วนสำคัญของระบบ

การพึ่งพามากเกินไปและบทบาทของมนุษย์

ทุกครั้งที่มีระบบอัตโนมัติ ปัญหาหนึ่งที่ตามมาคือคนเริ่มเชื่อเครื่องจักรมากเกินไป การพึ่งพา AI agent อย่างเกินตัว ทำให้ผู้ใช้เกิดความชะล่าใจ หากเริ่มปล่อยให้เอเจนต์ตัดสินใจทุกอย่างแทน โดยไม่เข้าใจเหตุผลหรือกรอบคิดเบื้องหลัง ก็อาจเจอความเสียหายหนักได้เมื่อเอเจนต์ทำงานผิดพลาด

ตัวอย่างเช่น ในช่วงตลาดขาลง เอเจนต์แนะนำให้ “ถือ” โทเคนตัวหนึ่งต่อไป ผู้ใช้ที่ทำตามแบบไม่คิดอาจขาดทุนหนัก ขณะที่นักลงทุนมากประสบการณ์อาจตั้งคำถามและตัดสินใจขายออกก่อนแล้ว มีเคสเล่าปากต่อปากว่ามือใหม่จำนวนไม่น้อยวิ่งตาม “บอท AI” เข้าไปเทรด แล้วเจอพอร์ตพังยับเมื่อราคาเหวี่ยงแรง (ถึงขั้นมีบางกลุ่ม Telegram สร้างขึ้นมาเพื่อ “คัดลอก” การเทรดของเอเจนต์ตัวหนึ่งโดยเฉพาะ คล้ายยุคคัดลอกเทรดตาม “กูรู” มนุษย์)

โจทย์ใหญ่คือจะรักษา “มนุษย์ในวงจร” ไว้อย่างเหมาะสมได้อย่างไร จะหลีกเลี่ยงการเชื่อแบบตาบอดได้อย่างไร? ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เสนอให้มอง AI agent เป็น “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “เจ้านาย” คู่มือของ Botpress ก็ย้ำให้ผู้ใช้ ใช้เอเจนต์เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่ที่ปรึกษาเพียงคนเดียว และต้องนำคำแนะนำของเอเจนต์ไปผสมกับการหาข้อมูลและการวิเคราะห์ของตนเองเสมอ

บางแพลตฟอร์มออกแบบกลไกบังคับไว้ตั้งแต่ต้น สำหรับดีลใหญ่หรือคำสั่งสำคัญ เอเจนต์อาจทำได้เพียง “แนะนำ” แต่ยังต้องให้ผู้ใช้เป็นคนกดคอนเฟิร์มสุดท้าย หรืออย่างน้อยก็ต้องเปิดให้ตั้งค่าโหมดนี้ได้ ทว่าแนวทางดังกล่าวก็ลดทอนข้อดีของ “อัตโนมัติเต็มรูปแบบ” ลงไป เป็นการแลกความสะดวกกับความปลอดภัย ช่วงไตรมาส 1 ผู้ใช้งานกลุ่มแรกมักเป็นสายเทคฯ ที่จับตาดูเอเจนต์ของตนอย่างใกล้ชิดอยู่แล้ว แต่เมื่อเริ่มดึงผู้ใช้กระแสหลักที่อยาก “ให้ AI จัดการให้หมด” เข้ามามากขึ้น ความเสี่ยงจากการพึ่งพาแบบไม่คิดยิ่งสูงขึ้นตาม

มิติถัดมาคือเรื่อง ความรับผิดชอบในการตัดสินใจ (decision liability) หากเอเจนต์ AI ที่ถือสิทธิ์โหวตแทนใน DAO ลงคะแนนในทิศทางหนึ่งแล้วกลายเป็นทางเลือกที่ผิดชัดเจน ชุมชนอาจโทษตัว AI หรือทีมผู้สร้าง แต่ในเมื่อมันถูกนิยามว่า “อัตโนมัติ” เส้นแบ่งความรับผิดก็พร่าเลือน สำหรับเอเจนต์ส่วนบุคคล หากมันพาคุณขาดทุน สุดท้ายตามหลักการก็คือคุณ “เลือกใช้มันเอง” ทว่าจากมุมมองประสบการณ์ผู้ใช้ นั่นคือยาขมที่กลืนยาก และอาจทำให้มีการเรียกร้องให้มีรูปแบบ “ประกัน” หรือ “การันตีผลงาน” ของเอเจนต์ ซึ่งในปัจจุบันยังแทบไม่มีในตลาด

กระแสฮายป์ vs ความจริง: เทรนด์นี้ยั่งยืนแค่ไหน

คริปโทผ่านวงจรฮายป์มานับไม่ถ้วน ผู้ที่ไม่เชื่อใน AI agent มองว่านี่คือ กระแสคำฮิตใบล่าสุด เท่านั้น ภายในมีนาคม 2025 ก็เริ่มเห็นอาการ “อุณหภูมิลดลง” จากช่วงฟีเวอร์แรก การวิเคราะห์หนึ่งชี้ว่า หลังคลื่นโปรเจ็กต์ AI agent ชุดใหญ่ในปี 2024 ตามมาด้วยการ “เจือจางสภาพคล่อง” อย่างรวดเร็วในต้นปี 2025 — โปรเจ็กต์ผุดขึ้นมากจน เงินนักลงทุน ถูกเฉลี่ยกระจายไปหมด หลายโทเคนราคาพุ่งแรงก่อนทรุดฮวบเมื่อเม่ากระโดดไปหาของเล่นชิ้นใหม่ เป็นรูปแบบที่คล้ายยุค ICO หรือ DeFi Summer อย่างน่ากังวล

โจทย์สำคัญคือการเปลี่ยนจาก “ฮายป์” ไปสู่ “ของจริง” บทความชี้ว่าเรากำลังก้าวสู่เฟสที่ โตเต็มวัยมากขึ้น เน้นรายได้จริงและประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ โปรเจ็กต์เอเจนต์ที่จะ “รอด” ได้คือกลุ่มที่สร้าง มูลค่าจริงและกระแสรายได้ที่มั่นคง เท่านั้น ซึ่งในทางปฏิบัติหมายถึงโปรเจ็กต์จำนวนมากจะค่อย ๆ หายไปจากตลาด เกิดการ “คอนโซลิเดต” รอบใหญ่ ไตรมาส 1 อาจเป็นจุดพีคของกระแส ขณะที่ไตรมาส 2–3 มีโอกาสเห็น “บทเรียนราคาแพง” ชัดขึ้น (เอเจนต์บางตัวอาจทำพอร์ตพัง บางโทเคนอาจร่วงเกือบศูนย์เพราะส่งมอบเทคโนโลยีตามที่โม้ไว้ไม่ได้)

อีกด้านของคำวิจารณ์คือ ณ วันนี้ หลาย AI agent ยังไม่แสดงผลลัพธ์ที่พลิกวงการจริง ๆ พอร์ตที่บริหารโดย AI ทำได้ดีกว่าตลาดอย่างมีนัยหรือไม่? DAO ที่ใช้ AI เป็นกลไกโหวตตัดสินใจทำได้ดีกว่ามนุษย์หรือไม่? หลักฐานยังมีเพียงประปรายหรือเป็นแค่ตัวอย่างเฉพาะ ไม่ใช่ภาพใหญ่ ผู้ใช้กลุ่มแรกบางส่วนรายงานว่ามีกำไรหรือประสิทธิภาพดีขึ้นเล็กน้อย แต่ไม่ได้โดดเด่นเกินกว่าทีมมนุษย์ที่เก่งอยู่แล้ว จึงเกิดคำถามว่า “เรื่องเล่า” เกี่ยวกับ AI agent กำลังวิ่งเร็วกว่าความเป็นจริงหรือเปล่า บนฟอรั่มคริปโทบางแห่งมีคนตั้งคำถามแรง ๆ ว่า “นี่มันแค่ระบบออโต้ DeFi เวอร์ชันติดสติ๊กเกอร์ชื่อใหม่หรือไม่?” ฝั่งสนับสนุนตอบว่ามันยังอยู่ในช่วงตั้งไข่ และเทคโนโลยีเอเจนต์จะพัฒนาแบบก้าวกระโดด (เมื่อมีโมเดล AI ที่ดีขึ้นและเรียนรู้จากความผิดพลาดได้มากขึ้น) แต่เพื่อให้ตลาดวงกว้างเชื่อ ผลลัพธ์ที่ “จับต้องได้” ต้องเริ่มมองเห็นจริง

คำวิจารณ์อีกชุดมุ่งไปที่ โทเคโนมิกส์และการดึงมูลค่า (value capture) นักวิจารณ์ถามตรง ๆ ว่า เมื่อคุณมีโทเคนของ AI agent แล้ว “มันให้สิทธิ์อะไรคุณจริง ๆ?” หากเอเจนต์ประสบความสำเร็จ มูลค่าและกระแสเงินสดไหลกลับมาสู่โทเคนหรือไม่ หรือเป็นแค่ชิปเก็งกำไร? โทเคนบางตัวไม่มีฟังก์ชันชัดเจน นอกจากสิทธิ์โหวตหรือ “บารมีในคอมมูนิตี้” โปรเจ็กต์ที่วางโครงสร้างดีจะพยายามผูกมูลค่าโทเคนเข้ากับการใช้งานเอเจนต์ (เช่น ส่วนแบ่งรายได้ ค่าธรรมเนียม ฯลฯ) แต่ไม่ใช่ทุกโปรเจ็กต์ที่ทำเช่นนั้น หากมีโทเคนเอเจนต์ที่ “กลวง” มากเกินไป อาจทำให้ภาพรวมทั้งเซ็กเตอร์เสียหาย เราเห็นแล้วว่าปลายไตรมาส 1 มีโทเคนบางตัวที่เปิดขายช่วงกระแสแรงแต่ยังไม่มีเอเจนต์ทำงานจริง ราคาร่วงลง 80–90% ภายในเวลาไม่นาน

ในภาพรวม คำถามเรื่องความยั่งยืน กำลังกลายเป็นประเด็นหลัก: AI agent จะตอบสนองความคาดหวังได้จริงหรือไม่? เสียงที่สุขุมกว่ามองว่า ศักยภาพปฏิวัติวงการมีอยู่จริง แต่ต้องผ่านการ “คัดกรอง” เสียงรบกวนออกไปก่อน คล้ายยุคฟองสบู่ดอทคอมที่แตก แล้วจึงเกิดยักษ์อินเทอร์เน็ตตัวจริง เราอาจได้เห็น “ฟองสบู่ AI agent” ยุบตัว แต่ไม่ได้หมายความว่าแนวคิดนี้ตาย เพียงแค่ส่วนเกินถูกชำระล้าง

ประเด็นจริยธรรมและกำกับดูแล

เมื่อ AI agent มีความเป็นอิสระมากขึ้น คำถามด้านจริยธรรม ก็เด่นชัดขึ้น หากสั่งให้เอเจนต์ “maximize profit” เต็มที่ มันจะยอมทำพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ (เช่น ปั่นราคา pump-and-dump หรือใช้ช่องโหว่ในตลาดที่สร้างความเสียหายให้ผู้อื่น) จินตนาการถึงเอเจนต์เทรดดิ้งที่ค้นพบวิธีปั่นราคาโทเคนขนาดเล็กให้ตัวเองได้เปรียบ เหมือนเทรดเดอร์หัวหมอแต่ไร้เข็มทิศศีลธรรม หรือเอเจนต์ที่สแปมเน็ตเวิร์กหรือโซเชียลมีเดียด้วยข้อมูลผิด ๆ เพื่อชี้นำตลาด (กรณีเอเจนต์ Truth Terminal ที่โปรโมตมีมคอยน์บางตัวก็อาจถือเป็นเวอร์ชันเบา ๆ ของแนวโน้มนี้) ความเสี่ยงคือ AI agent กลายเป็นตัวเร่งกิจกรรมมุ่งร้าย หากไม่มีการกำกับที่เหมาะสม จึงเกิดเสียงเรียกร้องให้กำหนด “ข้อจำกัด” หรือหลักเกณฑ์ว่าพฤติกรรมแบบใดที่เอเจนต์อิสระห้ามทำ และควรถูกเขียนฝังไว้ในโค้ดหรือสัญญาอัจฉริยะ คล้าย “กฎของอไซมอฟ” แต่ประยุกต์ใช้กับการเงินคริปโท

ด้าน กฎระเบียบ ยังมีหลายประเด็นย่อยที่กำลังถูกจับตา:

• กฎเกณฑ์ทางการเงิน: หาก AI agent ให้คำแนะนำการลงทุนหรือบริหารกองทุน ต้องถูกมองเป็น “ที่ปรึกษาการลงทุน” หรือ “ผู้จัดการกองทุน” ที่ต้องขอใบอนุญาตหรือไม่? กฎหมายปัจจุบันไม่ได้ออกแบบมาเพื่อรองรับนิติบุคคลแบบ “ไม่ใช่มนุษย์” หน่วยงานกำกับอาจมองว่ากองทุนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังมี “บุคคลควบคุม” ที่ชัดเจนคือทีมผู้สร้างหรือผู้ดูแล ซึ่งต้องแบกรับภาระการปฏิบัติตามกฎหมาย ตัวบทในตอนนี้ยังเป็นพื้นที่สีเทา แต่คาดว่าจะถูกทดสอบทันทีที่มีกรณีเอเจนต์ทำให้ผู้บริโภคขาดทุนหนัก

• ความรับผิดและสถานะนิติบุคคล: นักกฎหมายบางส่วนเริ่มถกกันว่า เอเจนต์ที่มีความอิสระสูงอาจต้องมีสถานะพิเศษคล้าย “นิติบุคคล” แบบบริษัท เพื่อให้ถูกฟ้องร้องหรือทำสัญญาได้โดยตรง แต่แนวคิดนี้ยังอยู่ในระดับตั้งต้น ในทางปฏิบัติ ณ ตอนนี้ ความรับผิดยังตกอยู่ที่ “ใครสักคน” เสมอ — ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนา ผู้ใช้ หรือ DAO ที่ “ถือครอง” เอเจนต์ ความไม่ชัดเจนนี้อาจทำให้สถาบันใหญ่ โดยเฉพาะฝั่ง TradFi ลังเลจะใช้เอเจนต์คริปโท เพราะไม่รู้ว่าหากมีเหตุผิดพลาด ใครต้องรับผิดทางกฎหมาย

• AML/KYC: เอเจนต์ AI สามารถถูกใช้เป็น “ชั้นกลาง” เพื่อเคลื่อนย้ายเงินให้ยากต่อการตามตัวเจ้าของจริง หน่วยงานกำกับจึงกังวลว่าเอเจนต์อาจถูกใช้เป็นเครื่องมือฟอกเงินหรือหลบเลี่ยงการตรวจสอบ บางเอ็กซ์เชนจ์ที่ลิสต์โทเคน AI agent ช่วงไตรมาส 1 เริ่มตั้งคำถามว่า “คลังโทเคน” (treasury) ของโปรเจ็กต์เหล่านี้ผ่านกระบวนการ KYC อย่างถูกต้องหรือไม่ หากวันหนึ่งเอเจนต์ถือสินทรัพย์จำนวนมาก จะต้องมี “ตัวตนที่ยืนยันได้” หรือปฏิบัติตาม travel rule เมื่อโอนเงินก้อนใหญ่หรือไม่? ประเด็น compliance เหล่านี้มีแนวโน้มจะปะทุแรงขึ้นเรื่อย ๆ VC รายหนึ่งกล่าวใน Twitter Spaces ว่า AI agent บนบล็อกเชนจำเป็นต้องหาบาลานซ์ระหว่าง เคสใช้งานที่มีประสิทธิภาพกับกรอบกำกับดูแลที่ยอมรับได้ (Blockchain needs efficient use cases for AI agents: X Spaces recap with VCs) พร้อมเตือนว่าเอเจนต์ที่ “วิ่งนอกเลน” มีโอกาสเจอมาตรการสกัดอย่างจริงจัง

โดยสรุป ไตรมาส 1 ปี 2025 อาจเหมือนเป็นช่วง “สร้างของและปลุกกระแส” แต่ ชุดความท้าทายและคำวิจารณ์ ที่กล่าวมาข้างต้นได้เริ่มสะสมเป็นแรงกดดันเบื้องหลังแล้ว ทีมงานที่จริงจังจึงหันมาโฟกัสกับประเด็นความปลอดภัยของข้อมูล กลไกกำกับดูแลที่เหมาะสม การจัดการกับฮายป์ และการเดินเกมให้สอดคล้องกับกฎหมายอย่างใกล้ชิด ว่าวงการ AI agent จะเติบโตจาก “แฟชั่นช่วงสั้น” ไปสู่โครงสร้างพื้นฐานระยะยาวของอีโคซิสเต็มคริปโทได้หรือไม่ จึงขึ้นกับการจัดการโจทย์เหล่านี้อย่างเป็นรูปธรรม

มุมมองต่อ AI Agents ในคริปโท (ช่วงที่เหลือของปี 2025 และหลังจากนั้น)

เมื่อผ่านความวุ่นวายของไตรมาส 1 มาแล้ว คำถามถัดมาคือ อะไรคือภาพต่อไปของ AI agent ในโลกคริปโท? มุมมองสำหรับช่วงที่เหลือของปี 2025 คือ “มองบวกแบบระมัดระวัง” โดยมีธีมสำคัญที่ควรจับตา

สู่ “Agentic Web”: เอเจนต์อิสระที่แพร่หลายไปทั่ว

ผู้นำในอุตสาหกรรม เช่น Jansen Tang จาก Virtuals พูดถึงภาพของ “Agentic Web” ที่เริ่มเป็นรูปเป็นร่าง — โลกที่ AI agent เข้ามาจัดการธุรกรรมและบริการดิจิทัลจำนวนมากแทนมนุษย์ ซึ่งอาจเปลี่ยนโฉมเกมไปอย่างสิ้นเชิง ลองนึกภาพว่าปลายปี 2025 การมี “เอเจนต์ส่วนตัว” กลายเป็นเรื่องปกติ มันติดต่อประสานกับเอเจนต์ตัวอื่นเพื่อจัดการพอร์ตคริปโทข้ามเชนให้คุณ ค้นหาวิธีรีไฟแนนซ์สินเชื่อคริปโทที่ต้นทุนต่ำที่สุด จัดคิวโหวตใน DAO ตอนที่คุณไม่ว่าง ไปจนถึงเปิดร้าน e-commerce ที่รับชำระด้วยคริปโทและบริหารหลังบ้านแทนคุณแบบอัตโนมัติ

ที่สำคัญ ปฏิสัมพันธ์ทั้งแบบเอเจนต์–เอเจนต์ และเอเจนต์–มนุษย์เหล่านี้จะถูก บันทึกและยืนยันบนบล็อกเชน ทำให้เกิดความโปร่งใสและตรวจสอบย้อนกลับได้ ซึ่งเราไม่เคยมีในโลกของ “AI กล่องดำ” แบบดั้งเดิม

ทิศทางนี้ยังไม่ได้เกิดขึ้นเต็มตัว แต่กำลังถูกเร่งจากทั้งฝั่งเทคโนโลยี โมเดลธุรกิจ และแรงกดดันด้านกำกับดูแล ปี 2025 จึงอาจเป็นปีที่ตลาดเริ่มแยกแยะออกชัดเจนขึ้นว่า “เอเจนต์แบบไหนคือของจริง” และใครจะอยู่รอดในสนาม Agentic Web ระยะยาวแม้ภาพฝันระยะยาวอาจยังต้องรออีกหลายทศวรรษ แต่ผู้สนับสนุนมองว่า “ชิ้นส่วนสำคัญ” บางอย่างของวิสัยทัศน์นี้อาจอยู่แค่ระยะเวลาไม่กี่เดือนข้างหน้าเท่านั้น ปัจจุบันเราเริ่มเห็นเค้าโครงแล้ว ทั้งเอเจนต์ด้านการเงินส่วนบุคคล เอเจนต์ดูแลตลาด NFT ฯลฯ และภายในช่วงปลายปี 2025 มีโอกาสสูงที่เราจะได้เห็นการ ฝังเอเจนต์เข้าไปในแอปคริปโตที่ใช้กันทุกวัน อย่างเป็นรูปธรรม

ตัวอย่างเช่น แอปกระเป๋าคริปโตอาจมีแท็บ “AI assistant” ที่สั่งงานและจัดการทุกโปรโตคอล DeFi ของผู้ใช้ได้จากอินเทอร์เฟซเดียว ขณะที่กระดานเทรดอาจเพิ่มฟีเจอร์รีบาลานซ์พอร์ตด้วย AI ให้เป็นมาตรฐาน การแข่งขันจะดุเดือดขึ้นเรื่อย ๆ ผู้ให้บริการที่มี AI assistant ฉลาดที่สุด ปลอดภัยที่สุด ย่อมมีโอกาสดึงเม็ดเงินและจำนวนผู้ใช้ได้มากกว่า

ความคาดหวังคือ เอเจนต์จะกลายเป็นของสามัญไม่ต่างจากสมาร์ตคอนแทร็กต์ ทำหน้าที่เป็นเลเยอร์อัจฉริยะซ้อนทับอยู่บนสมาร์ตคอนแทร็กต์อีกชั้นหนึ่ง และเมื่อจำนวนเอเจนต์เพิ่มขึ้น พวกมันจะเริ่ม “คุยกันเอง” และทำงานร่วมกันมากขึ้น เกิดพฤติกรรมแบบกึ่งกำเนิด (emergent) เช่น กลุ่มเอเจนต์ที่ร่วมกันดูแลบริหาร กองทุนเฮดจ์ฟันด์แบบกระจายศูนย์ หรือเอเจนต์ข้ามโปรเจ็กต์ที่ต่อรองแลกเปลี่ยนสภาพคล่องระหว่างโปรโตคอล โดยแทบไม่ต้องมีคนกลางเข้ามาเกี่ยวข้อง

โฟกัสที่การใช้งานจริงและมูลค่าที่พิสูจน์ได้

กระแสฮือฮาจะค่อย ๆ เปลี่ยนเป็นมุมมองแบบ “ขอดูผลงานจริง” ช่วงเวลาที่เหลือของปี 2025 จะเป็นจุดคัดกรองว่าโปรเจ็กต์ AI agent ไหน “ทำงานได้จริง” และสร้างคุณค่าได้ชัดเจน เราคาดว่าจะเห็นภาพดังนี้:

• การคัดออกของโปรเจ็กต์ที่อ่อนแอ: เหรียญสายเก็งกำไรระยะสั้นหรือโปรเจ็กต์ที่ยังเป็นเพียงไอเดียครึ่ง ๆ กลาง ๆ มีแนวโน้มค่อย ๆ เลือนหายไป เมื่อผู้ใช้หันไปโฟกัสแพลตฟอร์มที่ “พิสูจน์ได้” ว่าทำงานจริง โปรเจ็กต์ที่อยู่รอดมักจะเป็นโครงการที่มี ฐานผู้ใช้งานจริง รายได้จริง หรือมีตัวชี้วัดผลลัพธ์ที่จับต้องได้ เช่น กองทุนที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ซึ่งสร้างผลตอบแทนชนะตลาด X% หรือระบบซัปพอร์ตลูกค้าที่ใช้ AI agent แล้วลดเวลาในการตอบกลับได้ Y% กระบวนการคัดเลือกแบบดาร์วินเช่นนี้ถือว่าเป็นสัญญาณสุขภาพดี และเคยเกิดขึ้นในคลื่นนวัตกรรมก่อนหน้าแล้ว

• ผู้ชนะเป็นคนตั้งมาตรฐาน: โปรเจ็กต์ที่ “ไปได้ไกล” อาจกลายเป็นผู้กำหนดมาตรฐานโดยปริยายของอุตสาหกรรม เช่น หาก Virtuals ยังรักษาความเป็นผู้นำต่อไป มาตรฐานการโทเคไนซ์เอเจนต์ของแพลตฟอร์มนี้อาจถูกใช้แพร่หลาย และเชนอื่น ๆ ก็อาจรองรับมาตรฐานของ Virtuals ตามมา หรือหากอีกแพลตฟอร์มหนึ่งมีโปรโตคอลการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ที่ดีที่สุด มาตรฐานนั้นอาจกลายเป็นเหมือน “HTTP สำหรับเอเจนต์” ภายในสิ้นปี 2025 เราน่าจะเห็นการเริ่ม “รวมศูนย์แนวคิด” รอบ ๆ best practices และโปรโตคอลต่าง ๆ รวมถึงอาจมีองค์กรหรือ working group ที่ตั้งขึ้นมาเพื่อมาตรฐานการเชื่อมต่อและอินเทอร์เฟซของ AI agent อย่างจริงจัง

• เชื่อมต่อกับระบบดั้งเดิมและ CeFi: หากต้องการพิสูจน์คุณค่าอย่างแท้จริง AI agents จะต้องก้าวข้ามจากโลกคริปโตเนทีฟไปเชื่อมต่อกับการเงินดั้งเดิมและบริการ Web2 หนึ่งในตัวอย่างเริ่มต้นคือ Circle (ผู้ออก USDC) ที่สาธิตให้เห็นว่า AI agents สามารถถูกใช้เพื่ออัตโนมัติการจ่ายเงินด้วย USDC ได้อย่างไร (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle) หากการทดลองลักษณะนี้เริ่มเห็นผล ธนาคารหรือฟินเทคแอปอาจฝัง crypto AI agents เข้าไปใช้จริง ทั้งในงานชำระเงินข้ามแดนและการบริหารคลังเงิน (treasury) ช่วยยกระดับภาพของเอเจนต์ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของระบบการเงินโดยรวม

ตัวชี้วัดสำคัญปลายปีจะอยู่ที่คำถามว่า AI agents กำลังดูแล “กิจกรรมเศรษฐกิจจริง” มากน้อยแค่ไหน? หากสัดส่วน TVL ใน DeFi ปริมาณการเทรด หรือเม็ดเงินในคลัง DAO ที่อยู่ภายใต้การบริหารของเอเจนต์ (และให้ผลลัพธ์ที่ดี) มีขนาด “มีนัยสำคัญ” ก็จะเป็นสัญญาณชัดเจนว่าเอเจนต์ได้กลายเป็นกลไกที่มีคุณค่าจริงในระบบแล้ว

นวัตกรรมต่อเนื่อง: เอเจนต์ที่ฉลาดขึ้น ปลอดภัยขึ้น และเชี่ยวชาญเฉพาะทางมากขึ้น

ในเชิงเทคโนโลยี เราคาดว่า AI agents จะพัฒนาให้ฉลาดขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อการแข่งขันระหว่างโมเดลเปิดกว้าง (DeepSeek, OpenAI และรายอื่น ๆ) ส่งผลให้รุ่นใหม่ ๆ ทยอยเปิดตัว อาจรวมถึง DeepSeek-R2 หรือโมเดลระดับ “GPT-5” ช่วงปลายปี 2025 ทุกการอัปเกรดด้าน AI จะสะท้อนสู่สมรรถนะของเอเจนต์โดยตรง ทั้งด้านบริบทที่เข้าใจได้มากขึ้น การให้เหตุผลที่แม่นยำขึ้น และอัตราความผิดพลาดที่ลดลง ควบคู่กัน เราจะเห็นโมเดลที่มีความ เชี่ยวชาญเฉพาะทาง เพิ่มขึ้น เช่น โมเดล “AI trader” ที่ฝึกด้วยข้อมูลตลาดโดยเฉพาะ จนอาจทำงานด้านเทรดดีกว่าโมเดลทั่วไป และเกิดเป็น “คลังโมเดลเฉพาะด้าน” ที่เอเจนต์เลือกสลับใช้งานตามประเภทงาน (เช่น โมเดลด้านภาษา โมเดลด้านเชิงปริมาณ ฯลฯ)

เอเจนต์แบบ มัลติโหมด (multi-modal) ก็จะก้าวหน้าขึ้นเช่นกัน หมายถึงเอเจนต์ที่มองเห็น ฟังเสียง และทำงานในโลกเสมือนหรือแม้แต่เชื่อมต่อกับโลกจริงได้ ไม่ใช่เรื่องเพ้อฝันหากในไม่ช้า AI agent จะสามารถวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมผ่าน API เพื่อประกอบการตัดสินใจเทรดสินค้าโภคภัณฑ์ หรือสแกนโค้ดในรีโปของโปรเจ็กต์ DeFi เพื่อประเมินคุณภาพสัญญาอัจฉริยะ ความหลากหลายของข้อมูลอินพุตยิ่งมาก ยิ่งทำให้การตัดสินใจของเอเจนต์มีมิติและน้ำหนักมากขึ้น

ในฝั่งความปลอดภัย จะมีนวัตกรรมด้าน Agent Alignment หรือการทำให้เป้าหมายของเอเจนต์สอดคล้องกับเป้าหมายของผู้ใช้และหลักจริยธรรมมากที่สุด เราอาจเริ่มเห็นเอเจนต์ที่ผ่าน “การรับรองการฝึก” ว่าไม่ใช้กลยุทธ์เสี่ยงเกินควร รวมถึงมี เฟรมเวิร์กการทดสอบ ที่แข็งแรงขึ้น เช่น การ stress-test พฤติกรรม AI agent ในสภาวะตลาดสุดขั้วก่อนอนุญาตให้จัดการเงินจริง (อาจถึงขั้นมี “agent testnet” หรือสภาพแวดล้อมจำลองเฉพาะกิจสำหรับทดสอบเอเจนต์)

อีกร่องน้ำที่น่าจับตาคือ Regulatory tech หรือเทคโนโลยีเพื่อการกำกับดูแล ที่อาจนำไปสู่เอเจนต์รุ่นแรก ๆ ที่ “ทำงานได้อย่างสอดคล้องกับกฎระเบียบ” เช่น AI trading agent ที่บันทึกการตัดสินใจทุกครั้งเพื่อใช้ตรวจสอบย้อนหลัง ปฏิเสธคำสั่งที่เข้าข่ายเทรดโดยอาศัยข้อมูลวงใน (หากสามารถอนุมานได้) หรือบังคับใช้ whitelist/blacklist ทรัพย์สินตามข้อกฎหมาย บริษัทอาจพัฒนาเวอร์ชัน “enterprise” ของเอเจนต์ที่มีรั้วกั้นและกลไก compliance ในตัว เพื่อตอบรับความต้องการของผู้เล่นสถาบัน

ความท้าทายและปัจจัยภายนอก

แม้ทิศทางหลักจะเป็นบวก แต่ก็มีปัจจัยเสี่ยงและตัวแปรสำคัญที่อาจชะลอหรือเปลี่ยนโฉมภูมิทัศน์:

• แรงกดดันด้านกฎระเบียบ: หากเกิดกรณีอื้อฉาว เช่น AI agent สร้างความเสียหายทางการเงินในวงกว้าง หรือถูกใช้เป็นเครื่องมือฟอกเงิน หน่วยงานกำกับดูแลอาจตอบโต้รุนแรง เช่น จำกัดการใช้ซอฟต์แวร์การเงินอัตโนมัติบางประเภท หรือออกใบอนุญาตควบคุมโดยตรง ซึ่งอาจทำให้การพัฒนาชะลอตัวหรือผลักให้ระบบไปอยู่ในโครงสร้างที่กระจายศูนย์และตรวจสอบได้ยากยิ่งขึ้น ในทางกลับกัน หากบางเขตอำนาจออกกฎที่เอื้อต่อการทดลอง (regulatory sandbox สำหรับ AI agents) ก็อาจกลายเป็นแรงเร่งสำคัญของอุตสาหกรรม

• สภาวะตลาด: หากปี 2025 เผชิญตลาดหมียืดเยื้อ ความสนใจและเงินทุนเพื่อทดลองกับ AI agents อาจหดตัว คนออกจากตลาดก็ย่อมไม่เห็นความจำเป็นในการใช้ AI trader ที่ซับซ้อน ในทางกลับกัน หากตลาดทรงตัวหรือตลาดกระทิงกลับมา เงื่อนไขก็เหมาะสมต่อการทดสอบและทำกำไรจากระบบเหล่านี้ อย่างไรก็ดี ยังมีมุมมองว่าในตลาดหมี AI agents อาจยิ่งมีประโยชน์ในการช่วยรับมือความซับซ้อน เพียงแต่ “ความอยากลองของสาธารณะ” จะลดลงเมื่อโอกาสทำกำไรดูน้อยลง

• ทัศนคติและความเชื่อมั่นของสาธารณะ: หากเกิดกรณีที่เอเจนต์ล้มเหลวจนนำไปสู่ความเสียหาย หรือทำพฤติกรรมแปลกประหลาดจนเป็นข่าวถี่ ๆ ความไว้วางใจของผู้ใช้ภายนอกอาจถดถอยอย่างรวดเร็ว ความเชื่อมั่นเป็นสินทรัพย์ที่สร้างยากแต่สูญเสียง่าย โดยเฉพาะในเรื่อง AI ที่คนจำนวนไม่น้อยมีความกังวลอยู่แล้ว ชุมชนจำเป็นต้องสื่อสารทั้งความสำเร็จและความล้มเหลวอย่างโปร่งใส หากต้องการรักษาบรรยากาศเชิงบวกในระยะยาว

วิสัยทัศน์ระยะยาว: การหลอมรวมของ AI และบล็อกเชน

เมื่อมองในระยะยาว กระแส AI agents ในคริปโตคือส่วนหนึ่งของแนวโน้มใหญ่ที่สะท้อน “การหลอมรวม” ระหว่างสองเทคโนโลยีทรงพลังคือ AI และบล็อกเชน วิสัยทัศน์ปลายทางคือ บล็อกเชนจะทำหน้าที่เป็นเลเยอร์แห่งความน่าเชื่อถือ (trust layer) สำหรับ AI บันทึกทุกการกระทำของเอเจนต์อัตโนมัติให้ตรวจสอบย้อนหลังได้ และเป็นโครงข่ายโอนคุณค่าทางเศรษฐกิจ ทำให้เอเจนต์มี “สถานะทางการเงิน” ของตัวเองได้ ขณะที่ AI จะมอบ “ความฉลาดและระบบอัตโนมัติ” ให้กับโลกบล็อกเชน ทำให้ระบบกระจายศูนย์มีประสิทธิภาพและเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ภายในสิ้นปี 2025 เราน่าจะเห็น “หลักฐานเชิงปฏิบัติ” ชุดแรกว่าการผสานสองโลกนี้สร้างสิ่งใหม่ที่ต่างไปจากเดิมจริง ๆ เช่น DAO ที่ใช้ AI ขับเคลื่อนเกือบทั้งหมดและให้ผลลัพธ์ด้านประสิทธิภาพ/ผลตอบแทนที่องค์กรมนุษย์ยากจะเทียบ หรือมาร์เก็ตเพลสกระจายศูนย์ซึ่ง AI agents ซื้อขายบริการและทรัพยากรให้กันเองด้วยความเร็วสูง สร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจโดยแทบไม่ต้องมีคนเข้ามายุ่งเกี่ยว แม้ทั้งหมดอาจยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่จะชัดพอที่จะบอกได้ว่าในอนาคต “เอเจนต์เศรษฐกิจอัตโนมัติ” จะกลายเป็นองค์ประกอบปกติของโลก Web3

ท้ายที่สุด ช่วงเวลาที่เหลือของปี 2025 มีแนวโน้มจะเป็น “เบ้าหลอมพิสูจน์ตัว” (crucible of validation) สำหรับ AI agents โปรเจ็กต์และเอเจนต์ที่ผ่านการทดสอบและยืนระยะได้ จะกลายเป็นโครงหลักของพาราไดม์ใหม่ในโลกคริปโต

แรงกระเพื่อมจากไตรมาสแรกของปีจะค่อย ๆ กลายเป็น “ผลกระทบจริงในโลกการเงิน” ตอบสนองคำกล่าวที่ว่า “นี่ไม่ใช่แค่กระแสชั่วคราว — เอเจนต์เหล่านี้กำลังพลิกโฉมทั้งคริปโตและ AI” หากทุกอย่างเดินไปในทิศทางที่คาด เมื่อถึงเวลาสรุปรายงานปลายปี เราอาจไม่ได้พูดถึง AI agents ในฐานะ “เทรนด์แยกต่างหาก” อีกต่อไป แต่ในฐานะส่วนประกอบพื้นฐานที่ทุกคน “คาดหวังให้มี” ในโครงสร้างของระบบนิเวศคริปโตยุคใหม่แล้วเรียบร้อย