ตัวแทน AI และคริปโต: เกิดอะไรขึ้นเมื่อเครื่องควบคุมกระเป๋าเงิน

สองเทคโนโลยีปฏิวัติ - ปัญญาประดิษฐ์และบล็อคเชน - ไม่ได้พัฒนาแยกกันอีกต่อไป พวกมันกำลังมาบรรจบกันและผลลัพธ์คือสิ่งที่ไม่เคยมีมาก่อน: ซอฟต์แวร์อัตโนมัติที่สามารถถือมูลค่า ทำการตัดสินใจ และทำธุรกรรมโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์

ในเดือนตุลาคม 2025 Coinbase เปิดตัว Payments MCP ซึ่งเป็นการประยุกต์การใช้งาน Model Context Protocol ที่ให้ตัวแทน AI เข้าถึงกระเป๋าคริปโต, ทางเช้าคริปโต, และการชำระเงินสเตเบิ้ลคอยน์โดยตรง นี่เป็นครั้งแรกที่โมเดลภาษาเช่น Claude, Gemini, และ Codex สามารถโต้ตอบกับเศรษฐกิจคริปโตได้โดยตรง - สร้างกระเป๋าเงิน, ทำให้มันมีเงินทุน, และดำเนินการชำระเงินผ่านคำสั่งภาษาธรรมชาติที่เรียบง่าย

นี่ไม่ใช่แค่เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาอีกชุด มันแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่มูลค่าเคลื่อนที่ผ่านระบบดิจิทัล Erik Reppel หัวหน้าวิศวกรรมของ Coinbase ในแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนา ได้อธิบายว่าคริปโต "เหมาะสมกับเครื่องจักรอย่างมีเอกลักษณ์" เน้นย้ำว่ามันเป็น "เฉพาะแพลตฟอร์มการชำระเงินแบบเปิด, ดิจิทัล-พื้นฐานที่โปรแกรมใดๆ ก็สามารถใช้ได้"

ผลกระทบขยายไปไกลเกินกว่าการซื้อขายอัตโนมัติ ตัวแทน AI กำลังเริ่มมีส่วนร่วมในโปรโตคอลการเงินแบบไร้ตัวกลาง, จัดการตัวตนดิจิทัล, ประสานงานในองค์กรอัตโนมัติแบบไร้ตัวกลาง, และแม้กระทั่งสร้างและสร้างรายได้จากบริการของพวกมันเอง ภาค AI คริปโตซึ่งมีมูลค่าตลาดถึง $31.9 พันล้านในปี 2025 คิดเป็น 0.80% ของตลาดคริปโตทั้งหมด, ด้วยโทเค็น AI ที่ใช้งานอยู่กว่า 200 โทเค็นและมูลค่าการซื้อขายรายวัน $4.27 พันล้าน

การบรรจบนี้แก้ปัญหาข้อจำกัดพื้นฐานในทั้งสองโดเมน ระบบ AI ต้องดิ้นรนที่จะมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางเศรษฐกิจนอกเหนือจากการประมวลผลข้อมูล เครือข่ายบล็อคเชน, แม้จะมีโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่ซับซ้อน, ยังคงตอบสนองการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ AI ด้วยการเข้าถึงทางรางทางคริปโตสะพานช่องว่างนี้สร้างสิ่งที่ผู้สังเกตการณ์อุตสาหกรรมเรียกว่า "พาณิชย์เชิงเอเจนต์" - รูปแบบใหม่ที่เครื่องจักรไม่เพียงแค่แนะนำการกระทำแต่ดำเนินการให้, สนับสนุนโดยเงินที่การเขียนโค้ดได้

ช่วงเวลาการบรรจบนี้ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ ตลาด AI ทั่วโลกที่มีมูลค่า $184 พันล้านในปี 2024 มีแนวโน้มที่จะถึง $826.7 พันล้านภายในปี 2030, โดยมีอัตราการเติบโตต่อปี 28.46% ขณะที่เดียวกัน, ปริมาณการชำระหนี้ด้วยสเตเบิ้ลคอยน์ขึ้นถึง $1.39 ล้านล้านในครึ่งแรกของปี 2025, แสดงให้เห็นว่าโครงสร้างพื้นฐานของคริปโตสามารถรองรับกระแสการชำระเงินในระดับองค์กรได้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องประสบความสำเร็จแบบที่ไม่เคยมีมาก่อนในความสามารถในการคิดวิเคราะห์และตัดสินใจ, ขณะที่โครงสร้างพื้นฐานของบล็อคเชนได้เติบโตขึ้นจนสามารถรองรับการทำธุรกรรมใต้วินาทีได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำมาก

สิ่งที่ทำให้ช่วงเวลานี้ไม่เหมือนใครคือการเกิดขึ้นของโปรโตคอลมาตรฐานสำหรับการโต้ตอบ AI-บล็อคเชน โปรโตคอล x402, ที่พัฒนาโดย Coinbase และ เป็นทางการผ่านมูลนิธิ x402 ในการเป็นพันธมิตรกับ Cloudflare, ฟื้นฟูสถานะรหัส HTTP 402 "ต้องการการชำระเงิน" ที่ลืมไปนาน ช่วยให้การชำระเงินระหว่างเครื่องจักรที่ใช้โปรแกรมได้เกิดขึ้นได้ ซึ่งสร้างภาษาสากลสำหรับกิจกรรมเศรษฐกิูมอัตโนมัติ - ภาษาที่ทำงานได้ในทุกแอปพลิเคชัน, ทุกเชน, และทุกโมเดล AI

ผลกระทบต่อ Web3 เป็นไปอย่างลึกซึ้ง หากเทคโนโลยีบล็อคเชนสัญญาว่าจะกระจายการถือครองและการแลกเปลี่ยน ตัวแทน AI แสดงให้เห็นถึงการวิวัฒนาการครั้งถัดไป: การกระจายการกระทำ บทความนี้จะสำรวจว่าการบรรจบนี้กำลังก่อรูปขึ้นอย่างไร จากโครงสร้างทางเทคนิคที่ทำให้เกิดการโต้ตอบ AI-บล็อคเชนถึงความเสี่ยงและโอกาสที่มันสร้างขึ้น, และในที่สุดหมายความว่าอย่างไรสำหรับอนาคตของธุรกิจดิจิทัล

พื้นหลัง: จากสัญญาดิจิทัลสู่ระบบเชิงเอเจนต์ - การก้าวย่างครั้งถัดไป

ในการเข้าใจว่าทำไมตัวแทน AI ถึงเป็นวิวัฒนาการที่มีความสำคัญสำหรับ Web3 มันสำคัญที่จะสืบสาวความก้าวหน้าของความสามารถในบล็อคเชน เรื่องราวเริ่มต้นด้วยสัญญาแบบสมาร์ท - โค้ดที่ปฏิบัติตามโดยอัตโนมัติที่เปิดโอกาสให้จัดการข้อตกลงตามโปรแกรมโดยไม่ผ่านตัวกลาง แต่สัญญาแบบสมาร์ท, แม้ว่าจะปฏิวัติมากเพียงไร, ทำงานภายใต้ขีดจำกัดที่เข้มงวด

สัญญาสมาร์ทมีการตอบสนอง พวกมันทำงานเมื่อเงื่อนไขเฉพาะได้รับการเติมเต็มแต่ไม่สามารถดำเนินการโดยอิสระได้ ระบบการให้กู้ยืมใน DeFi สามารถชำระสถานะที่ไม่มีการสนับสนุนได้โดยอัตโนมัติ, แต่เฉพาะเมื่อข้อมูลบนเครือข่ายกระตุ้นเงื่อนไขนั้น มันไม่สามารถเฝ้าติดตามข้อมูลนอกเชนได้อย่างมั่นคง, ปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง, หรือทำการตัดสินใจที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้

ข้อจำกัดนี้ได้จำกัดสิ่งที่เป็นไปได้ใน Web3 แอปพลิเคชันบนเชนส่วนใหญ่ยังคงต้องการให้มนุษย์ดำเนินการ ไม่ว่าจะเป็นการซื้อขาย การปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอ หรือมีส่วนร่วมในการกำกับดูแล ส่วนต่อประสานผู้ใช้ยังคงเกะกะ, เส้นโค้งการเรียนรู้สูง, และภาระทางจิตใจสูง ดังที่ Coinbase ได้สังเกตในประกาศ Payments MCP, "อนาคตของ AI ต้องการตัวแทนที่สามารถทำธุรกรรมและทำ ไม่ใช่แค่อ่านและเขียน"

ตัวแทน AI แก้ปัญหานี้ด้วยการแนะนำความเป็นอิสระที่แท้จริง แตกต่างจากสัญญาแบบสมาร์ทที่ปฏิบัติตามตรรกะที่ตั้งโปรแกรมไว้, ตัวแทน AI สามารถรับรู้สิ่งแวดล้อม, วินิจฉัยมัน, และทำการกระทำเพื่อบรรลุเป้าหมาย พวกเขาผสมผสานความสามารถที่สำคัญหลายประการ:

การรับรู้: ตัวแทน AI รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง - ข้อมูลธุรกรรมบนเชน, ฟีดราคานอกเชน, ความคิดเห็นทางสังคม, ข่าวสาร, และฐานข้อมูลเชิงโครงสร้าง พวกเขาใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติในการเข้าใจข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบและการมองเห็นทางคอมพิวเตอร์เพื่อแยกแยะข้อมูลเชิงภาพ

การวินิจฉัย: ผ่านโมเดลภาษาขนาดใหญ่และโครงสร้างการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ, ตัวแทนสามารถวิเคราะห์สถานการณ์ที่ซับซ้อน, ระบุลวดลาย, และทำการทำนาย พวกเขาไม่เพียงแค่ทำตามกฎ - พวกเขาประยุกต์ใช้การวินิจฉัยที่เรียนรู้และปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามผลลัพธ์

การกระทำ: ตัวแทน AI สามารถทำธุรกรรม, โต้ตอบกับสัญญาแบบสมาร์ท, จัดการกระเป๋า, และประสานงานกับตัวแทนหรือมนุษย์อื่น ๆ ที่สำคัญ, พวกเขาสามารถทำสิ่งนี้ได้อัตโนมัติภายในขอบเขตที่กำหนดไว้

การเรียนรู้: แตกต่างจากอัลกอริทึ่มที่คงที่, ตัวแทน AI สามารถพัฒนาต่อไปได้ เมื่อผ่านเทคนิคการเรียนรู้ที่กำลังเสริม, พวกเขาปรับปรุงกลยุทธ์ตามความสำเร็จหรือความล้มเหลว

การผสมผสานนี้สร้างความสามารถที่ก้าวข้ามสิ่งที่ทั้งสองเทคโนโลยีที่บรรลุเพียงตัวเดียว สัญญาที่สมาร์ทสามารถแลกเปลี่ยนโทเค็นเมื่อเงื่อนไขบางอย่างได้รับการปฏิบัติตาม ตัวแทน AI สามารถเฝ้าติดตามการแลกเปลี่ยนแบบกระจายศูนย์หลายตัวบนหลายเชน, ตรวจจับโอกาสการอาร์บิทราจที่คำนวณค่าธรรมเนียมน้ำมันและการลื่นไถล, ทำการซื้อขายหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน, และเรียนรู้กลยุทธ์ที่ทำงานดีที่สุดในสภาวะตลาดที่ต่างกัน

แพลตฟอร์มทางเทคโนโลยีสำหรับวิวัฒนาการนี้ได้ถูกสร้างมาหลายปีแล้ว โครงการเช่น Fetch.ai เปิดตัวในปี 2019 พร้อมวิสัยทัศน์ในการสร้างตัวแทนเศรษฐกิจอัตโนมัติ - บุคคลที่เป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถแทนคน, อุปกรณ์ หรือองค์กรในตลาดแบบกระจายศูนย์ SingularityNET ที่แนะนำในปี 2017 ตลาด AI แบบกระจายศูนย์ที่นักพัฒนาสามารถสร้างรายได้จากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้โทเค็นบล็อคเชน

แต่ความพยายามที่ต้นนี้เผชิญข้อจำกัดหลายประการ โมเดล AI ขาดความสามารถในการคิดวิเคราะห์ของ LLM ที่ทันสมัย โครงสร้างพื้นฐานของบล็อคเชนไม่สามารถรองรับการโต้ตอบที่ซับซ้อนที่ตัวแทนต้องการในระดับขนาด และไม่มีวิธีมาตรฐานที่ระบบ AI สามารถโต้ตอบกับโปรโตคอลคริปโต - ทุกการบูรณาการต้องใช้โค้ดแบบกำหนดเอง

ภูมิทัศน์เปลี่ยนไปอย่างมากในปี 2023-2024 ด้วยการเกิดขึ้นของโมเดล AI ที่มีความสามารถมากขึ้นและโครงสร้างพื้นฐานบล็อคเชนที่มีความเข้มแข็งมากขึ้น Bittensor เปิดตัวเครือข่ายการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจายศูนย์, สร้างตลาดเพียร์-ทู-เพียร์ที่โมเดล AI แข่งขันกันเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด Virtuals Protocol เปิดตัวในปลายปี 2024 เปิดโอกาสให้มีการสร้างโทเค็นของตัวแทน AI, ช่วยให้ชุมชนสามารถเป็นเจ้าของร่วมและสร้างรายได้จากหน่วยงานอัตโนมัติ

ที่สำคัญอย่างยิ่งคือปี 2025 การเกิดขึ้นของโปรโตคอลมาตรฐานสำหรับการโต้ตอบ AI-บล็อคเชน Model Context Protocol, ที่พัฒนาโดย Anthropic ในเบื้องต้น, ให้กรอบการเชื่อมต่อโมเดล AI กับเครื่องมือและบริการภายนอกอย่างปลอดภัย การประยุกต์ใช้งาน MCP ของ Coinbase สำหรับคริปโตโดยเฉพาะ - ร่วมกับมาตรฐานการชำระเงิน x402 - สร้างสะพานสากลระหว่างโมเดลภาษากับโครงสร้างพื้นฐานบล็อคเชน

โครงสร้างพื้นฐานนี้ทำให้สิ่งที่ไม่สามารถเกิดขึ้นได้ก่อนหน้านี้: ตัวแทน AI ที่สามารถเข้าร่วมในเศรษฐกิจคริปโตได้อย่างเต็มที่ พวกเขาสามารถถือสินทรัพย์, ทำการชำระเงิน, ใช้บริการ, ซื้อขายอย่างอิสระ, และแม้กระทั่งสร้างมูลค่าผ่านการกระทำของพวกเขาเอง นี่คือการก้าวข้ามจากสัญญาแบบสมาร์ทสู่ระบบเชิงเอเจนต์ - จากข้อตกลงตามโปรแกรมสู่ผู้เข้าร่วมทางเศรษฐกิจอัตโนมัติ

Coinbase Payments MCP และการโต้ตอบ AI-to-On-Chain

Payments MCP ของ Coinbase แสดงถึงการใช้งานที่สำคัญที่สุดถึงปัจจุบันของการโต้ตอบ AI-บล็อคเชนแบบมาตรฐาน การเข้าใจวิธีการทำงานให้ความเข้าใจสำคัญเกี่ยวกับสถาปัตยกรรรมทางเทคนิคที่เกิดขึ้นให้ตัวแทนอัตโนมัติสามารถทำธุรกรรมบนเชนได้

สถาปัตยกรรม

ที่แกนหลัก Payments MCP สร้างสะพานระหว่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่และโครงสร้างคริปโตผ่านสามองค์ประกอบหลัก:

ชั้น Model Context Protocol (MCP): MCP, ดังที่ Coinbase อธิบาย, คือ "กรอบการทำงานที่ช่วยให้โมเดล AI เข้าถึงเครื่องมือและบริการภายนอกได้อย่างปลอดภัย" Here is the translated content in Thai, following your instructions:

เนื้อหา: วิธีการมาตรฐานสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ในการค้นหาฟังก์ชันที่มีอยู่, ทำความเข้าใจพารามิเตอร์ และดำเนินการให้ปลอดภัย ในบริบทของ Payments MCP ฟังก์ชันเหล่านี้รวมถึงการสร้างกระเป๋าเงิน, การเติมเงิน และการดำเนินการชำระเงิน

โปรโตคอลการชำระเงิน x402: สร้างขึ้นบนรหัสสถานะ HTTP 402 "ต้องการการชำระเงิน" x402 สนับสนุนการชำระเงินสกุลเงินสเตเบิลคอยน์แบบทันทีผ่าน HTTP โดยตรง เมื่อเอเจนต์ AI ต้องการเข้าถึงทรัพยากรที่ต้องชำระเงิน เซิร์ฟเวอร์จะตอบกลับด้วย 402 พร้อมคำแนะนำการชำระเงิน เอเจนต์สร้างและส่งการชำระเงินโดยอัตโนมัติ, รับการยืนยัน และเข้าถึงทรัพยากร - ทั้งหมดนี้ในรอบการร้องขอเดียวกัน

ชั้นการดำเนินการ: จัดการกับการดำเนินการจริงบนเครือข่าย เมื่อเอเจนต์ตัดสินใจที่จะชำระเงิน Payments MCP จะโต้ตอบกับโครงสร้างพื้นฐานของ Coinbase เพื่อสร้างธุรกรรมบนเครือข่าย Base (Ethereum Layer 2), ลงนามอย่างปลอดภัย และเผยแพร่ไปยังบล็อกเชน กระบวนการทั้งหมดเกิดขึ้นในเวลาไม่กี่วินาที

วิธีการทำงานจริง

ประสบการณ์ของผู้ใช้ถูกออกแบบให้เรียบง่าย นักพัฒนาหรือผู้ใช้เชื่อมต่อผู้ช่วย AI - ปัจจุบัน สนับสนุน Claude Desktop, Google Gemini, Codex, และ Cherry Studio - ไปยัง Payments MCP ผ่านการตั้งค่าที่รวดเร็ว ไม่จำเป็นต้องใช้คีย์ API จากนั้นผู้ช่วยสามารถดำเนินการคำสั่งเช่น:

"สร้างกระเป๋าเงินและเติมเงิน $50" "จ่าย 5 USDC ไปยังที่อยู่นี้" "ตรวจสอบยอดเงินของฉันและส่งครึ่งหนึ่งไปยังกระเป๋าเงินออมทรัพย์ของฉัน"

ในเบื้องหลัง, การทำงานนี้ประกอบด้วยหลายขั้นตอน:

1. การรับรู้เจตนา: แบบจำลอง AI วิเคราะห์คำขอภาษาธรรมชาติและจับคู่กับฟังก์ชัน MCP เฉพาะ

2. การจัดการกระเป๋าเงิน: สำหรับผู้ใช้ใหม่ Payments MCP สร้างกระเป๋าเงินแบบไม่มีการดูแล ผู้ใช้สามารถเติมเงินโดยใช้ที่อยู่อีเมล ผ่านทาง onramp ที่รวมเข้าไป, ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าที่ซับซ้อน

3. การอนุญาต: ก่อนดำเนินการธุรกรรมใด ๆ ระบบจะตรวจสอบกับขีดจำกัดการใช้จ่ายและกฎการอนุมัติที่ตั้งค่าไว้ Erik Reppel อธิบายว่า "ด้วย Payments MCP, คุณสามารถตั้งค่าขีดจำกัดสำหรับเอเจนต์ของคุณ พวกเขามีเงินที่คุณให้โดยเฉพาะ - พวกเขาไม่มีสิทธิ์เข้าถึงกระเป๋าหลักของคุณ"

4. การสร้างธุรกรรม: ระบบสร้างธุรกรรมที่เหมาะสมบนเครือข่าย, คำนวณค่าธรรมเนียมแก๊สและเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด

5. การดำเนินการ: ธุรกรรมถูกลงนามและเผยแพร่ไปยังบล็อกเชน สำหรับธุรกรรมเครือข่าย Base ที่ใช้ USDC, ตัวกลางที่โฮสต์ของ Coinbase สนับสนุนการชำระเงินที่ไม่มีค่าธรรมเนียม

6. การยืนยัน: เอเจนต์ได้รับการยืนยันของธุรกรรมและสามารถดำเนินการต่อกับการกระทำต่อไป

การผสานรวม x402

โปรโตคอล x402 มีความสำคัญเป็นพิเศษเพราะมันสนับสนุนการค้าขายโปรแกรมที่แท้จริง ตามที่โพสต์บล็อกของ Cloudflare อธิบาย, "ทุกวัน เว็บไซต์บน Cloudflare ส่งออกมากกว่าหนึ่งพันล้านรหัสตอบกลับ HTTP 402 ไปยังบอทและคลอเรอร์ที่พยายามเข้าถึงเนื้อหาและร้านค้าอีคอมเมิร์ซของพวกเขา" ก่อนหน้านี้, การตอบสนองเหล่านี้ไม่ได้รับการฟัง - ไม่มีวิธีการมาตรฐานสำหรับระบบอัตโนมัติในการปฏิบัติตามคำขอการชำระเงิน

ด้วย x402, สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิง โปรโตคอลกำหนด:

• วิธีที่เซิร์ฟเวอร์สื่อสารข้อกำหนดการชำระเงิน (จำนวนเงิน, ผู้รับ, โทเค็นที่ยอมรับ)
• วิธีที่ไคลเอนต์สร้างและแนบหลักฐานการชำระเงินกับคำร้องขอ
• วิธีที่ตัวกลางตรวจสอบและชำระธุรกรรม
• วิธีที่เซิร์ฟเวอร์ยืนยันการชำระเงินและส่งทรัพยากร

นี้สร้างรูปแบบสากลสำหรับโมเดลจ่ายตามการใช้บนอินเทอร์เน็ต ตัวแทน AI ที่วิจัยหัวข้อสามารถชำระเงินอัตโนมัติเพื่อเข้าถึงแหล่งข้อมูลพรีเมี่ยม บอทที่ทำการคำนวณสามารถชำระเงินสำหรับทรัพยากรคลาวด์ตามที่ต้องการ ผู้ช่วยเสมือนสามารถซื้อผลิตภัณฑ์จากพ่อค้าหลายรายในการซื้อครั้งเดียว

Coinbase และ Cloudflare ประกาศร่วมกันถึงการก่อตั้ง x402 Foundation ในเดือนกันยายน 2025 เพื่อดูแลการพัฒนาโปรโตคอลนี้ มูลนิธิมีเป้าหมายที่จะกำหนด x402 เป็นมาตรฐานที่เป็นกลางและเปิด - คล้ายกับวิธีการที่ HTTP, TCP/IP และโปรโตคอลอินเทอร์เน็ตอื่น ๆ ถูกจัดการ ตามที่ Matthew Prince, CEO ของ Cloudflare กล่าวไว้, "โปรโตคอลหลักของอินเทอร์เน็ตได้รับการขับเคลื่อนโดยการดูแลอิสระเสมอ, ซึ่งเป็นเหตุผลที่เราภูมิใจที่ได้ร่วมงานกับ Coinbase เพื่อให้แน่ใจว่า x402 จะมีเส้นทางเดียวกัน, เนื่องจากมีแนวโน้มที่จะกลายเป็นโปรโตคอลหลักสำหรับการค้าเอเจนต์"

มาตรการป้องกันทางเทคนิค

ความปลอดภัยเป็นแกนหลักในการออกแบบของ Payments MCP มีหลายกลไกที่ปกป้องผู้ใช้และเอเจนต์:

ขีดจำกัดการใช้จ่าย: ผู้ใช้กำหนดจำนวนเงินสูงสุดที่เอเจนต์สามารถใช้จ่ายต่อธุรกรรมและต่อช่วงเวลา Reppel อธิบายว่า, "ตัวอย่างเช่น คุณอาจให้เอเจนต์สามารถใช้จ่ายได้ถึงสิบ cents ได้อย่างอิสระ แต่ต้องการการอนุมัติสำหรับสิ่งที่เกินกว่านั้น"

ขั้นตอนการอนุมัติ: สำหรับธุรกรรมที่เกินระดับที่กำหนดไว้, ระบบสามารถขออนุมัติมนุษย์โดยชัดแจ้งก่อนดำเนินการ

การแยกกระเป๋าเงิน: กระเป๋าเงินของเอเจนต์จะแยกออกจากการถือหลักของผู้ใช้, จำกัดการเปิดรับหากเอเจนต์ถูกละเมิดหรือทำงานผิดปกติ

การดำเนินการท้องถิ่น: ระบบทำงานบนอุปกรณ์ของผู้ใช้, ไม่ใช่บนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ส่งเสริมความเป็นส่วนตัวและให้ผู้ใช้ควบคุมโดยตรง

การตรวจสอบทั่วไป: ธุรกรรมทั้งหมดถูกบันทึกบนเชน, ทำให้เป็นบันทึกโปร่งใสและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ของกิจกรรมเอเจนต์

ข้อจำกัดปัจจุบันและโร้ดแมพ

Payments MCP เปิดตัวพร้อมข้อจำกัดเฉพาะ ปัจจุบันรองรับเฉพาะ USDC stablecoins บนเครือข่าย Base ChatGPT ยังไม่สามารถเข้ากันได้ เนื่องจากความแตกต่างทางเทคนิคในวิธีการทำงานของสถาปัตยกรรมการสตรีมของ OpenAI เมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการการส่ง MCP รุ่นแรกเน้นไปที่การดำเนินธุรกรรมการชำระเงินมากกว่าการดำเนินการ DeFi ที่ซับซ้อนเช่นการซื้อขาย, การให้ยืมหรือการให้ความลื่นไหล

อย่างไรก็ตาม, Coinbase ระบุในการประกาศของพวกเขา ว่าพวกเขา "มีแผนจะเพิ่มการสนับสนุนโมเดลและเครื่องมือนักพัฒนามากขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของความ efforts ต่อเนื่องในการเชื่อมโยงความสามารถ AI กับการใช้ทางการเงินที่เป็นประโยชน์" โร้ดแมพมีแนวโน้มรวมถึงการสนับสนุนหลายเชน, การรวมกับ LLMs เพิ่มเติม, และการขยายผลประโยชน์การดำเนินการ DeFi

ทำไมสิ่งนี้ถึงสำคัญ

Payments MCP มีความสำคัญไม่ใช่เพราะมันเป็นการรวม AI-blockchain แรก, แต่เพราะมันเป็นการรวมองค์ประกอบที่สำคัญหลายอย่าง:

1. ความง่ายต่อการใช้: ไม่มีคีย์ API, ไม่มีการตั้งค่าที่ซับซ้อน ผู้ใช้สามารถเริ่มต้นได้ในไม่กี่นาที
2. ความเข้ากันได้กว้าง: ทำงานร่วมกับโมเดล AI หลายอันที่สำคัญได้ทันที
3. กิจกรรมเศรษฐกิจที่แท้จริง: ไม่ใช่เครือข่ายทดสอบหรือการจำลอง - เอเจนต์ทำธุรกรรมด้วยมูลค่าจริงบนเครือข่ายสาธารณะ
4. มาตรฐานเปิด: สร้างบนโปรโตคอลเปิด (MCP และ x402) ที่นักพัฒนาทุกคนสามารถนำไปใช้ได้
5. เกรดองค์กร: ปรับใช้โดยบริษัทแลกเปลี่ยนที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์พร้อมมาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนดสถาบัน

การผสมผสานนี้สร้างแบบจำลองว่าเอเจนต์ AI และโครงสร้างพื้นฐานคริปโตควรโต้ตอบอย่างไร เมื่อมีนักพัฒนามากมายสร้างโปรแกรมบนมาตรฐานเหล่านี้, ระบบนิเวศของกิจกรรมทางเศรษฐกิจอัตโนมัติที่กว้างขึ้นจะเป็นไปได้

การเจาะลึกทางเทคโนโลยี: วิธีที่เอเจนต์ AI โต้ตอบกับบล็อคเชน

การทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมเทคนิคที่เชื่อมโยงเอเจนต์ AI กับโครงสร้างพื้นฐานบล็อคเชนต้องตรวจสอบหลายชั้นของกอง แต่ละชั้นแก้ไขปัญหาเฉพาะทางที่เกี่ยวข้องกับตัวตน, การตัดสินใจ, การดำเนินการ, และความปลอดภัย

สถาปัตยกรรมเอเจนต์

เอเจนต์ AI สมัยใหม่ในคริปโตมักจะปฏิบัติตามสถาปัตยกรรมโมดูลาร์ที่มีส่วนประกอบเฉพาะ:

ชั้นการรับรู้: เอเจนต์จำเป็นต้องเข้าใจสภาพแวดล้อมของพวกเขา ซึ่งเกี่ยวข้องกับ:

• การร้องขอข้อมูลบนเชน: การอ่านประวัติการทำธุรกรรม, สภาพอัจฉริยะ, ยอดคงเหลือโทเค็น, และสภาพคล่องของสระโดยตรงจากโหนดบล็อคเชนหรือบริการการจัดทำดัชนี
• การรวมข้อมูลนอกเชน: การเชื่อมต่อกับออราเคิลราคา, ฟีดความรู้สึกโซเชียลมีเดีย, แหล่งข่าว, และข้อมูลภายนอกอื่น ๆ
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: การเข้าใจคำสั่งของมนุษย์และแปลงเป็นการกระทำที่สามารถดำเนินการได้

ชั้นการให้เหตุผล: "สมอง" ของเอเจนต์, มักจะขับเคลื่อนด้วย:

• โมเดลภาษาใหญ่ (LLMs): โมเดลอย่าง Claude, GPT-4, หรือ LLMs เฉพาะคริปโตตีความเจตนา, วางแผนการดำเนินการหลายขั้นตอน, และสร้างคำอธิบาย
• โมเดล AI เฉพาะ: โมเดลการเรียนรู้เครื่องที่ฝึกมาเพื่อภารกิจเฉพาะเช่นการคาดการณ์ราคา, การตรวจจับการฉ้อโกง, หรือการวิเคราะห์ความรู้สึก
• ตรรกะการตัดสินใจ: เครื่องมือคุมกฎและฮิวริสติกส์ที่จำกัดพฤติกรรมของเอเจนต์ในกรอบที่ยอมรับได้

ชั้นการกระทำ: สภาพแวดล้อมการดำเนินการที่เอเจนต์โต้ตอบกับบล็อคเชน:

• การสร้างธุรกรรม: การสร้างธุรกรรมที่ฟอร์แมตอย่างถูกต้องรวมถึงการประมาณค่าธรรมเนียมแก๊สและการเลือกรูทที่เหมาะสม
• การสร้างลายเซ็น: การลงนามธุรกรรมอย่างปลอดภัยโดยไม่เผยแพร่คีย์ส่วนตัว
• การส่งและยืนยัน: การส่งธุรกรรมไปยังเครือข่ายและการตรวจเฝ้าดูการดำเนินการสำเร็จ

ชั้นการเรียนรู้: กลไกสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง:

• การติดตามประสิทธิภาพ: การบันทึกผลลัพธ์ของการกระทำของเอเจนต์ (การซื้อขายที่สำเร็จ, ธุรกรรมที่ล้มเหลว, ฯลฯ)
• การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์: การใช้การเรียนรู้เสริมแรงหรือเทคนิคอื่นเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในเวลา
• การปรับแต่งโมเดล: การปรับปรุงโมเดล AI ตามข้อมูลใหม่และข้อเสนอแนะ

การจัดการคีย์และความปลอดภัย

บางทีอาจเป็นความท้าทายทางเทคนิคที่สำคัญที่สุดคือการทำให้เอเจนต์ AI ควบคุมทรัพย์คริปโตได้อย่างปลอดภัย Here's the translation to Thai, following your instructions:

Approaches have emerged: แนวทางใหม่ได้เกิดขึ้นมา:

Multi-Party Computation (MPC): Platforms like Lit Protocol ใช้ MPC ในการแบ่งคีย์ส่วนตัวออกเป็นส่วนๆ ที่กระจายไปทั่วหลายโหนด เอเย่นต์สามารถเซ็นชื่อในธุรกรรมได้โดยไม่มีใครเป็นเจ้าของคีย์ทั้งหมด ถ้าหากมีโหนดใดโหนดหนึ่งถูกโจมตี คีย์ยังคงปลอดภัย

Threshold Signatures: คล้ายกับ MPC วิธีการเซ็นชื่อแบบ threshold ต้องการให้หลายฝ่ายทำงานร่วมกันเพื่อสร้างลายเซ็นที่ถูกต้อง ซึ่งช่วยกระจายความไว้ใจและลดความเสี่ยงจากจุดที่เกิดความล้มเหลวได้

Hardware Security Modules (HSMs): สำหรับแอปพลิเคชันที่มีมูลค่าสูง คีย์สามารถถูกเก็บไว้ในฮาร์ดแวร์ที่ทำงานคำนวณวิทยาการเข้ารหัสโดยไม่เผยแพร่คีย์ส่วนตัวออกสู่สภาพแวดล้อมของซอฟต์แวร์

Secure Enclaves: หน่วยประมวลผลที่ทันสมัยมีสภาพแวดล้อมการทำงานที่โดดเดี่ยวอยู่ข้างใน (เช่น Intel SGX) ที่สามารถดำเนินการต่างๆ ที่ละเอียดอ่อนได้โดยไม่ถูกข่มขู่จากระบบอื่น

Policy-Based Access Control: Projects like Warden Protocol ใช้เครื่องยนต์นโยบายที่กำหนดว่ากิจกรรมอะไรที่เอเย่นต์สามารถทำได้ตามเงื่อนไขที่กำหนด ถึงแม้ว่าเอเย่นต์จะสามารถเข้าถึงคีย์การเซ็น แต่ก็สามารถดำเนินการธุรกรรมได้เฉพาะที่ตรงกับกฎที่วางไว้เท่านั้น

David Sneider, founder at Lit Protocol, outlined สรุปวิธีหลักสามประการในการจัดการคีย์สำหรับเอเย่นต์ AI:

1. Direct Key Access: เอเย่นต์สามารถเข้าถึงคีย์ส่วนตัวได้โดยตรง เป็นวิธีง่ายที่สุดแต่มีความปลอดภัยน้อยที่สุด
2. Approval-Based Access: เอเย่นต์เสนอกิจกรรมที่ต้องการการอนุมัติก่อนทำการ ช่วยสร้างความสมดุลระหว่างอิสระและความปลอดภัย
3. Policy-Restricted Access: เอเย่นต์สามารถทำธุรกรรมได้อย่างอิสระแต่เฉพาะภายใต้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า มอบอิสระสูงภายใต้กรอบความปลอดภัยที่กำหนด

Blockchain Interaction Patterns

AI agents interact with blockchains through several distinct patterns: เอเย่นต์ AI โต้ตอบกับบล็อกเชนผ่านรูปแบบที่หลากหลาย:

Read Operations: การเรียกข้อมูลสถานะปัจจุบันโดยไม่เปลี่ยนแปลงอะไรในบล็อกเชน ซึ่งรวมถึง:

• การตรวจสอบยอดเหลือและการถือครองโทเค็น
• การอ่านสถานะสมาร์ทคอนแทรค
• การวิเคราะห์ประวัติธุรกรรม
• การตรวจสอบสภาพคล่องและเงื่อนไขการซื้อขาย

Write Operations: การสร้างธุรกรรมที่เปลี่ยนแปลงสถานะในบล็อกเชน:

• การโอนโทเค็น
• การทำการซื้อขายบนระบบแลกเปลี่ยนแบบกระจายศูนย์
• การฝากหรือถอนจากโปรโตคอล DeFi
• การสร้างหรือแก้ไขสมาร์ทคอนแทรค

Event Monitoring: การสมัครรับเหตุการณ์จากบล็อกเชนและการเรียกคำสั่งเมื่อเงื่อนไขเฉพาะเกิดขึ้น:

• การเตือนการเลิกจำนองในโปรโตคอลการให้ยืม
• การทะลุขีดราคาที่กำหนด
• การสร้างข้อเสนอการกำกับดูแล
• การแจ้งเตือนการย้ายโทเค็น

Multi-Chain Coordination: การดำเนินการบนบล็อกเชนหลายอันพร้อมกัน:

• การเล่นเก็งกำไรข้ามเชน
• การสร้างสะพานสินทรัพย์ระหว่างเครือข่าย
• การปรับสมดุลพอร์ตการลงทุนข้ามเชน

The Model Context Protocol in Detail

The Model Context Protocol, ได้รับการพัฒนาโดย Anthropic และปรับใช้สำหรับคริปโตโดย Coinbase, เป็นระบบมาตรฐานสำคัญสำหรับการบูรณาการ AI กับบล็อกเชน MCP ได้กำหนด:

Tool Discovery: โมเดล AI สามารถสอบถามว่ามีสิ่งใดที่สามารถทำได้ (สร้างกระเป๋าเงิน, ส่งการชำระเงิน, ตรวจสอบยอดคงเหลือ, ฯลฯ)

Parameter Specification: เครื่องมือแต่ละชนิดจะแสดงว่าต้องการข้อมูลอะไรเป็นอินพุต (ที่อยู่ผู้รับ, จำนวนเงิน, ประเภทโทเค็น, ฯลฯ)

Execution Safety: เครื่องมือสามารถกำหนดเงื่อนไขที่ต้องถึงก่อนการดำเนินการ (ตรวจสอบยอดคงเหลือ, ข้อกำหนดการอนุมัติ, ฯลฯ)

Result Reporting: รูปแบบมาตรฐานสำหรับการรายงานยืนยันความสำเร็จ, ข้อความแสดงข้อผิดพลาด, และข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

การกำหนดมาตรฐานนี้มีความสำคัญเพราะหมายความว่านักพัฒนาไม่จำเป็นต้องสร้างการรวมเฉพาะสำหรับโมเดล AI แต่ละอัน โมเดลที่สามารถใช้ MCP ทั้งหมดสามารถใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ใดก็ได้ที่ให้ฟังก์ชันคริปโตความสามารถนี้จะเร่งพัฒนาของระบบนิเวศมากขึ้น

Smart Contract Interaction

การโต้ตอบสมาร์ทคอนแทรคจากเอเย่นต์ AI ผ่านกลไกต่างๆ:

Direct Calls: เอเย่นต์สามารถเรียกฟังก์ชันสาธารณะใด ๆ บนสมาร์ทคอนแทรคที่ปรับใช้ไว้ได้ โดยใส่พารามิเตอร์ที่ต้องการและค่าธรรมเนียมน้ำมัน

Intent-Based Execution: แทนที่จะระบุการโต้ตอบกับคอนแทรคที่แน่นอน เอเย่นต์แสดงเจตจำนงระดับสูง ("รับราคาที่ดีที่สุดสำหรับการแลกเปลี่ยน ETH เป็น USDC") ซึ่งโซลเวอร์เน็ตเวิร์คจะแปลเป็นธุรกรรมที่ดีที่สุด

Account Abstraction: ERC-4337 and similar standards อนุญาตให้เอเย่นต์ใช้กระเป๋าสตางค์สมาร์ทคอนแทรคที่มีตรรกะการตรวจสอบยืดหยุ่น รองรับธุรกรรมแบบแบทช์ การชำระค่าธรรมเนียมน้ำมันโดยใช้โทเค็นใด ๆ และโครงสร้างการอนุญาตที่ซับซ้อน

Agent-Owned Contracts: สถาปัตยกรรมบางอย่างอนุญาตให้เอเย่นต์ปรับใช้และควบคุมสมาร์ทคอนแทรคด้วยตนเอง สามารถทำพฤติกรรมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเช่นการสร้างผู้ทำตลาดอัตโนมัติหรือการจัดการคลังที่กำหนดเอง

Data Flows and Dependencies

AI agents in crypto depend on several infrastructure layers: เอเย่นต์ AI ในคริปโตขึ้นอยู่กับชั้นโครงสร้างหลายประเภท:

RPC Nodes: ให้การเข้าถึงข้อมูลบล็อกเชนโดยตรงและความสามารถในการส่งคลื่นธุรกรรม

Indexing Services: บริการเช่น The Graph, Covalent, หรือ Moralis สะสมและสอบถามข้อมูลบล็อกเชนอย่างมีประสิทธิภาพ

Price Oracles: Chainlink, Pyth และโปรโตคอลที่คล้ายกันมีบริการข้อมูลนอกเครือข่ายที่เชื่อถือได้ในเครือข่าย

IPFS/Arweave: การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์สำหรับหน่วยความจำของเอเย่นต์, พารามิเตอร์โมเดล, และข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

Relayer Networks: บริการที่สามารถส่งธุรกรรมในนามของเอเย่นต์ ช่วยให้งานการจัดการน้ำมันปราศจากความยุ่งยาก

Performance and Scalability

สถาปัตยกรรม AI-blockchain ปัจจุบันต้องเผชิญกับข้อจำกัดเกี่ยวกับประสิทธิภาพหลายประการ:

Transaction Latency: เวลาในการยืนยันของบล็อกเชน (วินาทีถึงนาที) ช้ากว่าการคำนวณโมเดล AI (มิลลิวินาที) เอเย่นต์ต้องถูกออกแบบให้จัดการกับการทำงานแบบไม่พร้อมกัน

Gas Costs: การกระทำใดๆ บนเชนมีค่าธรรมเนียมน้ำมัน สำหรับการทำธุรกรรมขนาดเล็กหรือการทำงานความถี่สูง ค่าใช้จ่ายเหล่านี้อาจสูงเกินไป เครือข่าย Layer 2 เช่น Base, Arbitrum หรือ Optimism ช่วยลดค่าธรรมเนียม 10-100 เท่า

Data Availability: เอเย่นต์ต้องการข้อมูลประวัติที่หลากหลายสำหรับการฝึกอบรมและการตัดสินใจ การเข้าถึงข้อมูลบนเชนในระดับสูงอาจจะมีค่าใช้จ่ายสูงและช้า

Model Serving: การดำเนินงานโมเดล AI ที่ซับซ้อนต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์มาก สำหรับการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ การประมวลผลต้องเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้เกิดความตึงเครียดระหว่างความซับซ้อนของโมเดลและข้อกำจัดด้านความล่าช้า

Solutions emerging include: ส่วนของการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นมีดังนี้:

• State Channels and Rollups: การเคลื่อนย้ายการดำเนินงานส่วนใหญ่ไปอยู่นอกเชนโดยยังคงรักษามาตรการความปลอดภัย
• Specialized Hardware: GPUs และ TPUs สำหรับการประมวลผลการคาดการณ์เร็ว, FPGAs สำหรับการซื้อขายที่ล่าช้าต่ำ
• Hybrid Architectures: การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์เกิดขึ้นบนเชนด้วยการรับประกันที่เข้มงวด ในขณะที่การดำเนินการที่ต้องเชิงกลยุทธ์เกิดขึ้นนอกเชน
• Agent Specialization: แทนที่จะเป็นเอเย่นต์ทั่วไป เอเย่นต์ที่เชี่ยวชาญการทำงานเฉพาะด้านสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในโดเมนของพวกเขา

สถาปัตยกรรมเทคโนโลยีที่เชื่อมระหว่างเอเย่นต์ AI กับบล็อกเชนยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว โปรโตคอลใหม่ เครื่องมือ และแพลตฟอร์มแต่ละอันเพิ่มสร้างบล็อกสำหรับระบบอัตโนมัติขั้นสูงที่ซับซ้อนมากขึ้น

Use Cases: From Autonomous Payments to Data Markets

The convergence of AI and crypto enables use cases spanning multiple domains. Understanding these applications helps clarify why autonomous agents represent more than just automated trading. การรวมกันระหว่าง AI และคริปโตทำให้เกิดกรณีการใช้งานในหลายๆ ด้าน ความเข้าใจในแอปพลิเคชันเหล่านี้ช่วยให้เห็นถึงเหตุผลว่าทำไมเอเย่นต์อัตโนมัติไม่ได้แค่เป็นเพียงการซื้อขายอัตโนมัติเท่านั้น

Autonomous Payments and Commerce

The most immediate application is frictionless machine-to-machine payments. With x402 and similar protocols, AI agents can: การใช้งานที่เห็นได้ทันทีคือการชำระเงินระหว่างเครื่องกับเครื่องที่ไม่มีการผูกขาด AI agents สามารถทำสิ่งต่อไปนี้ด้วย x402 และโปรโตคอลที่คล้ายกัน:

API Monetization: แทนที่จะเป็นการสมัครสมาชิกรายเดือน API จะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมต่อคำร้องขอ เอเย่นต์ที่วิจัยเรื่องหนึ่งๆ จะจ่ายเงินสำหรับข้อมูลจากหลายแหล่งโดยอัตโนมัติ โดยเลือกอัตราการจ่ายที่ดีที่สุดต่อคุณภาพ

Compute Resources: โมเดล AI ต้องการพลังการประมวลผลจำนวนมาก เอเย่นต์สามารถเช่าชั่วโมง GPU จากเครือข่ายกระจายศูนย์เช่น Render หรือผู้ให้บริการคลาวด์ โดยจ่ายเฉพาะที่ใช้จริง

Content Access: ข่าวบทความ รายงานวิจัย และเนื้อหาพรีเมี่ยมกลายเป็นการจ่ายต่อการเข้าถึง เอเย่นต์ประเมินโดยอัตโนมัติว่าข้อมูลคุ้มกับค่าใช้จ่ายหรือไม่ และดำเนินการจ่ายเงินแบบเล็กน้อยอย่างโปร่งใส

Service Chaining: เอเย่นต์อาจใช้บริการหนึ่งในการวิเคราะห์ความรู้สึก อีกบริการทำนายราคา และบริการที่สามเพื่อซื้อขาย โดยจ่ายเงินให้แต่ละผู้ให้บริการโดยตรงโดยไม่ต้องมีกระบวนการจากมนุษย์

Early implementations show promise. Cloudflare demonstrated an x402 playground where agents automatically pay for computational tools using testnet USDC. Pinata, a Web3 storage platform, uses x402 for pay-per-file storage. Heurist leverages it for AI research payments.

Decentralized Finance (DeFi) Automation

โปรโตคอล DeFi สร้างโอกาสมากมายสำหรับเอเย่นต์ AI ในการเพิ่มคุณค่า:

Yield Optimization: เอเย่นต์ตรวจสอบโอกาสในการทำฟาร์มผลตอบแทน ผ่านโปรโตคอลหลายสิบรายการและหลายเชนโดยอัตโนมัติ สามารถจัดสรรเงินทุนใหม่เพื่อต่อผลตอบแทนที่ดีที่สุดในขณะที่จัดการความเสี่ยง

Automated Market Making: แทนที่การให้บริการสภาพคล่องแบบแมนนวล, เอเย่นต์ปรับตำแหน่งโดยอัตโนมัติเพื่อตอบสนองตามสภาพตลาด, ความผันผวน, และระดับสินค้าคงคลัง

Liquidation Management: สำหรับโปรโตคอลการให้กู้ยืม เอเย่นต์ตรวจสอบอัตราหลักประกันและทำการขายทรัพย์สินที่รอการปลดภาระในเวลาที่เหมาะสม, รายได้ค่าธรรมเนียมในขณะที่รักษาความมั่นคงของโปรโตคอล

Arbitrage Execution: AI agents can identify price discrepancies across DEXs, CEXs, and โทรแนะนำข้อเสนอการขายptions:

The text ends before completion. If you have more text you'd like translated or need further assistance, please let me know!เนื้อหา: บนเครือข่ายที่แตกต่างกัน ดำเนินการซื้อขายหลายขั้นตอนที่ซับซ้อนซึ่งคำนวณค่าธรรมเนียมแก๊ส ความเหลื่อมล้ำ และจังหวะเวลา

ปรับสมดุลพอร์ตโฟลิโอ: ตัวแทนดูแลการจัดสรรเป้าหมายในทรัพย์สินที่หลากหลาย ปรับสมดุลอัตโนมัติเมื่อราคาขยับและโอกาสใหม่ ๆ เกิดขึ้น

Olas Protocol, อดีต Autonolas เป็นตัวอย่างของโมเดลนี้ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้ใช้เข้าถึงตัวแทนซื้อขายอัตโนมัติที่ดำเนินการตลาดพยากรณ์บน Gnosis Chain ตามเว็บไซต์ของพวกเขา ตัวแทนเช่น Modius สามารถทำกำไรได้ประมาณ 17% APY จากการซื้อขายอัตโนมัติ และ 138% APY จากการ staking โทเคน OLAS โพรโทคอลรายงาน การทำธุรกรรมมากกว่า 3 ล้านครั้ง ณ ต้นปี 2025 แสดงให้เห็นถึงกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่แท้จริง

DAO การจัดการและการประสานงาน

องค์กรอิสระแบบกระจายได้รับประโยชน์อย่างมากจากการมีส่วนร่วมของตัวแทน AI:

วิเคราะห์ข้อเสนอ: ตัวแทนวิเคราะห์ข้อเสนอการบริหาร ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงโค้ด ผลกระทบทางเศรษฐกิจ และความสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของ DAO Olas' Governatooorr นำเสนอโค้ด AI ที่ขับเคลื่อนโดย AI เป็นครั้งแรกของโลกที่ประเมินข้อเสนอและลงคะแนนตามความชอบของผู้มอบหมาย

การลงคะแนนแทน: ผู้ถือโทเคนสามารถมอบอำนาจการลงคะแนนให้กับตัวแทน AI พร้อมคำแนะนำหรือค่าคุณภาพเฉพาะ ตัวแทนลงคะแนนทุกข้อเสนอขณะที่มนุษย์จัดการเฉพาะการตัดสินใจที่เลยเถิดหรือมีผลกระทบสูง

การประสานงาน: ในองค์กรใหญ่อย่าง DAO การประสานงานระหว่างเขตเวลาและผู้มีส่วนได้เสียเป็นเรื่องที่ท้าทาย ตัวแทนสามารถส่งเสริมการอภิปราย สรุปจุดยืน ระบุฉันทามติ และเสนอการประนีประนอม

การจัดการคลัง: เคส DAO มักจะนั่งว่างหรือถูกจัดการตามโฆษณาชั่วคราว ตัวแทน AI สามารถนำกลยุทธ์คลังที่ซับซ้อนมาใช้ - การกระจายถือครอง สร้างรายได้ และสนับสนุนการดำเนินงานอัตโนมัติตามนโยบายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

ตลาดข้อมูลและการสร้างรายได้

AI และการเข้ารหัสเปลี่ยนรูปแบบใหม่สำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูล:

ข้อมูลการฝึกฝนแบบกระจายศูนย์: โปรเจคอย่าง Ocean Protocol สร้างตลาดที่เจ้าของข้อมูลสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลขณะรักษาความเป็นส่วนตัวผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น federated learning และ differential privacy

ตลาดโมเดล: ตลาด AI ของ SingularityNET ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเผยแพร่และสร้างรายได้จากบริการ AI ตัวแทนสามารถค้นพบ ประเมิน และซื้อสิทธิเข้าถึงโมเดลพิเศษที่ต้องการ

ตลาดการคำนวณ: Bittensor ปฏิบัติการเป็นเครือข่ายการเรียนรู้เครื่องแบบ peer-to-peer ที่ผู้ทำสามารถฝึกโมเดล AI ถูกปรับยอด ตามคุณภาพของ output สร้างแรงจูงใจทางเศรษฐกิจสำหรับการพัฒนา AI แบบกระจายศูนย์

ความถูกต้องของข้อมูล: บล็อกเชนให้ข้อมูลการเป็นเจ้าของและการใช้งานที่ตรวจสอบได้ ตัวแทนสามารถพิสูจน์ข้อมูลที่พวกเขาใช้ตัดสินใจ ซึ่งสำคัญสำหรับการตรวจสอบและการดำเนินการตามกฎหมาย

ตัวตนและชื่อเสียง

ตัวแทน AI ต้องการตัวตนที่ยั่งยืนเพื่อสร้างความไว้วางใจและติดตามชื่อเสียง:

ตัวตนบนสาย: ระบบเช่น ENS (Ethereum Name Service) ให้ชื่อที่สามารถอ่านได้ของมนุษย์กับตัวแทนซึ่งเชื่อมโยงกับที่อยู่บล็อกเชน

ระบบชื่อเสียง: การบันทึกพฤติกรรมของตัวแทนบนสายสร้างบันทึกที่ตรวจสอบได้ ผู้ซื้อขายที่ประสบความสำเร็จ ผู้ให้บริการมีความน่าเชื่อถือ หรือผู้ช่วยที่มีความช่วยเหลือสร้างชื่อเสียงที่ดีและสามารถเรียกค่าธรรมเนียมที่สูงขึ้น

การรับรองคุณภาพ: ตัวแทนสามารถถือครองคุณสมบัติที่ตรวจสอบได้ - หลักฐานการละลาย การปฏิบัติตามกฎข้อบังคับ ความสามารถเฉพาะ - ช่วยให้เกิดความไว้วางใจในสภาพแวดล้อมแบบกระจายศูนย์

กราฟทางสังคม: ตัวแทนสามารถรักษาเครือข่ายของคู่สื่อสารที่เชื่อถือได้ โดยชอบทำธุรกรรมกับหน่วยงานที่ผ่านการพิสูจน์แล้วว่ามีความน่าเชื่อถือ

NFTs และทรัพย์สินดิจิทัล

โทเคนที่ไม่สามารถทดแทนได้สร้างโอกาสพิเศษสำหรับตัวแทน AI:

การคัดเลือกอัตโนมัติ: ตัวแทนสามารถประเมินคอลเลกชัน NFT ตามความหา ยอดขายที่ผ่านมา ชื่อเสียงของผู้สร้าง และคุณสมบัติด้านสุนทรียศาสตร์ เพื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอหรือตลาดซื้อขายที่คัดสรรแล้ว

NFTs แบบไดนามิก: เนื้อหาที่สร้างจาก AI สามารถสร้าง NFTs ที่พัฒนา ตามข้อมูลภายนอก การโต้ตอบของเจ้าของ หรือสภาวะตลาด

NPCs สำหรับเกมส์: การรวมเข้ากับ Illuvium ของ Virtuals Protocol แสดงถึง NPC ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในเกมส์บล็อกเชน - ตัวละครที่เรียนรู้ ปรับตัว และมอบประสบการณ์พิเศษในขณะเดียวกันเป็นทรัพย์สินที่สามารถครอบครองและแลกเปลี่ยนได้

การกระจายรายได้ค่าลิขสิทธิ์: ตัวแทนสามารถจัดการโครงสร้างค่าลิขสิทธิ์ที่ซับซ้อนสำหรับเนื้อหาดิจิทัล แจกจ่ายการจ่ายเงินให้กับผู้สร้าง ร่วมงาน และผู้ถือสิทธิ์โดยอัตโนมัติ

การดำเนินงานข้ามเครือข่าย

เมื่อระบบนิเวศบล็อกเชนแตกออกเป็นหลายเครือข่าย ตัวแทนให้บริการการเชื่อมต่อที่สำคัญ:

อาร์บิทราจข้ามเครือข่าย: ตัวแทนติดตามราคาข้ามเครือข่าย Ethereum, Solana, Avalanche, Polygon และอื่น ๆ ดำเนินการซื้อขายที่มีกำไรในขณะที่จัดการต้นทุนและความเสี่ยงของการเชื่อม

การย้ายทรัพย์สิน: การย้ายทรัพย์สินไปยังเครือข่ายที่สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น - อาจเป็นการย้าย stablecoin ไปที่ Base เพื่อค่าธรรมเนียมต่ำกว่าหรือย้าย NFTs ไปที่ Polygon เพื่อการเข้าถึงตลาดที่กว้างขึ้น

สภาพคล่องรวม: แทนที่ผู้ใช้จะต้องจัดการตำแหน่งข้ามเครือข่ายด้วยตนเอง ตัวแทนจัดการการให้สภาพคล่องข้ามเครือข่าย ปรับสมดุลตามสภาวะที่เปลี่ยนแปลง

สังคมและบันเทิง

ตัวแทน AI กำลังเข้ามาในบริบทของสังคมและบันเทิง:

ผู้มีอิทธิพล AI: Virtuals Protocol อนุญาตให้สร้างตัวแทน AI ที่สามารถโต้ตอบในสื่อสังคมออนไลน์ สร้างเนื้อหา และสร้างชุมชน ผู้ถือโทเคนร่วมเป็นเจ้าของตัวแทนเหล่านี้และมีส่วนร่วมในรายได้ที่พวกเขาสร้าง

เพื่อนเสมือนจริง: หน่วย AI ที่ให้การโต้ตอบแบบเฉพาะเจาะจง การบันเทิง หรือความช่วยเหลือขณะที่ดำเนินการบนระบบการชำระเงินและการเป็นเจ้าของแบบบล็อกเชน

การสร้างสรรค์ร่วมกัน: ตัวแทนที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ในโครงการสร้างสรรค์ - สร้างสรรค์ศิลปะ ดนตรี หรือการเขียน โดยบล็อกเชนติดตามการมีส่วนร่วมและกระจายคุณค่าอย่างเป็นธรรม

กรณีการใช้งานเหล่านี้ไม่ใช่เพียงแค่ทฤษฎี โครงการสกุลเงินดิจิทัลของตัวแทน AI มากกว่า 520 โครงการ ที่มีมูลค่าตลาดร่วมกันเกินกว่า 6 พันล้านดอลลาร์มีการใช้งานอยู่ณ เดือนสิงหาคม 2025 ตลาด DeFAI คาดว่าจะขยายจาก 10-15 พันล้านดอลลาร์เป็นเกินกว่า 50 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2026 ขณะที่โปรโตคอลพัฒนาและการยอมรับเพิ่มขึ้น

แผนที่ระบบนิเวศ: ผู้เล่นหลัก โปรโตคอล และชั้นโครงสร้างพื้นฐาน

ระบบนิเวศของตัวแทน AI รวมถึงโครงการนับสิบแต่ละโครงการที่ให้ความสามารถเฉพาะเจาะจง การทำแผนที่ภูมิทัศน์ช่วยระบุว่ามีความคุ้มค่าและนวัตกรรมสำคัญอยู่ที่ไหน

โปรโตคอลโครงสร้างพื้นฐาน

Fetch.ai (FET): หนึ่งในผู้เข้าสู่ตลาดที่แรก Fetch.ai เปิดตัวในปี 2019 และให้โครงสร้างพื้นฐานสำหรับตัวแทนเศรษฐกิจอิสระ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถค้นพบกัน ต่อรองเงื่อนไข และทำงาน ผ่านระบบที่มีชื่อว่า Fetch.ai, โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับ AI ที่ใช้ระบบท ระบบประสานกับ SingularityNET และ Ocean Protocol เพื่อสร้างพันธมิตรด้าน AI ที่เป็นอิสระมากที่สุด

Autonolas (OLAS): ปัจจุบันมีชื่อว่า Olas โปรโตคอลนี้ให้เครือข่ายรวมของบริการนอกเครือข่ายซึ่งรวมถึงอัตโนมัติ ออราเคิล และ AI ที่เป็นเจ้าของร่วมกัน เปิดตัวในฤดูร้อนปี 2022 Olas ใช้กรอบ AEA (Autonomous Economic Agent) เพื่อนำเรื่องการเข้ารหัสและ AI มารวมกัน แอปพลิเคชัน Pearl ของโปรโตคอล ให้บริการเป็น "store" สำหรับตัวแทนของ AI และช่วยให้ผู้ใช้ดำเนินการกับตัวแทนอัตโนมัติบน desktop ของพวกเขา Olas ได้ระดมทุน 13.8 ล้านดอลลาร์ในต้นปี 2025 เพื่อขยายเครือข่ายนี้

Bittensor (TAO): ทำหน้าที่เป็นเครือข่ายการเรียนรู้เครื่องแบบกระจายศูนย์ ทำให้นักขุดสามารถฝึกโมเดล AI ในเครือข่ายเพื่อรับโทเคน TAO บนแพลตฟอร์มมี subnets พิเศษมากกว่า 125 ระบบที่มุ่งเน้นงานต่าง ๆ เช่น การสร้างข้อความ การรับรู้ภาพ ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ครั้งแรกที่จะลดลงครึ่งหนึ่งของ Bittensor มีกำหนดในเดือนธันวาคม 2025 และจะลด emissions ของ TAO ประจำวันจาก 7,200 เป็น 3,600 โทเคน

SingularityNET (AGIX): ก่อตั้งโดย Dr. Ben Goertzel ในปี 2017, SingularityNET ดำเนินการตลาดที่ไม่กระจายสำหรับบริการ AI นักพัฒนานำเสนอเครื่องมือ AI ที่ผู้ใช้สามารถเข้าใช้งาน เนื้อหา: การเจรจาระหว่างบริการ AI-to-AI ที่ช่วยให้เกิดปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแทนอัตโนมัติ SingularityNET กำลังพัฒนา Zarqa ซึ่งเป็น LLM ที่ผสมผสานการเรียนรู้เชิงลึกกับการใช้เหตุผลเชิงตรรกะเพื่อสร้าง AI ที่เน้นจริยธรรมและข้อเท็จจริงยิ่งขึ้น ในฐานะส่วนหนึ่งของ ASI Alliance, AGIX กำลังเปลี่ยนไปใช้โทเค็น ASI ร่วม, แม้ว่าไทม์ไลน์และกลไกที่ชัดเจนจะยังคงอยู่ภายใต้การกำกับดูแลของชุมชน

แพลตฟอร์มแอปพลิเคชัน

Virtuals Protocol (VIRTUAL): ก้าวขึ้นเป็นแพลตฟอร์มเปิดตัวตัวแทน AI ชั้นนำ, Virtuals Protocol มอบโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการสร้าง, การโยกย้ายโทเค็น, และการสร้างรายได้จากตัวแทนอัตโนมัติ GAME framework ของแพลตฟอร์มนี้อนุญาตให้นักพัฒนาสร้างตัวแทน AI แบบมัลติโหมดที่ไม่ต้องการความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรม แต่ละตัวแทนที่ถูกเปิดตัวจะกลายเป็นโทเค็น ERC-20 ช่วยให้ชุมชนสามารถครอบครองร่วมและกำกับดูแลหน่วยงาน AI ข้อเด่นของการใช้งานได้แก่ NPC ที่รองรับ AI ในสิ่งแวดล้อมเกมและบุคคลมีอิทธิพลทางโซเชียลมีเดียที่สร้างรายได้ผ่านการมีปฏิสัมพันธ์

ai16z: เปิดตัวบน Solana ปลายปี 2024, ai16z ดำเนินงานเป็น DAO ตัวแรกที่นำโดยตัวแทน AI อัตรา - การพิจารณาทางดิจิทัลของนักลงทุนร่วมทุน Marc Andreessen โครงการนี้ใช้ Eliza framework สำหรับการจำลองหลายตัวแทน, ทำให้หน่วย AI สามารถรักษาบุคลิกที่สอดคล้องกันบนแพลตฟอร์ม ai16z สาธิตวิธีที่ตัวแทน AI สามารถประสานการตัดสินใจลงทุนและการกำกับดูแลของชุมชน

Infinit Labs: เน้นการตั้งเป้าหมาย DeFi, Infinit Labs ดำเนินงานฝูง AI กว่า 20 ตัวแทนบนบล็อกเชน 10 สาย, ตัวแทนเหล่านี้ทำงานการเชื่อมต่อ, การแลกเปลี่ยน, และการเพิ่มผลผลิตผ่านการตั้งเป้าหมายด้านภาษา การใช้โปรโตคอลมีผลสัมฤทธิ์ด้วยมูลค่ารวม $630 ล้าน และมีปริมาณการประมวลผลรายเดือน $200 ล้าน

ข้อมูลและเครือข่ายคอมพิวเตอร์

Render (RNDR): แม้จะไม่เน้น AI โดยเฉพาะ, Render ให้ระบบประมวลผล GPU แบบกระจายที่ตัวแทน AI สามารถใช้สำหรับงานคำนวณ เครือข่ายทำการเทคโนโลยีการประมวลผล GPU เพื่อให้ตัวแทนเช่าใช้งานทรัพยากรการประมวลผลตามความต้องการ ด้วยตลาดแสดงนี้ให้ความจุที่เปิดใช้งาน

Ocean Protocol (OCEAN): ส่วนหนึ่งของ ASI Alliance, Ocean Protocol สร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการแชร์ข้อมูลที่ปลอดภัยและการสร้างรายได้ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้เจ้าของข้อมูลสามารถรักษาความควบคุมในขณะที่อนุญาตให้ตัวแทน AI เข้าถึงข้อมูลสำหรับการฝึกฝนหรือการอนุมาน

NEAR Protocol: แม้จะเป็นบล็อกเชน Layer 1, NEAR วางตำแหน่งตัวเองเป็นศูนย์เครื่องมือ AI โดยมีโครงการอย่าง Near Tasks ดึงดูดนักพัฒนานามาพัฒนา AI แพลตฟอร์มนี้ค่าธรรมเนียมต่ำและการประมวลผลสูงมากทำให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินงานของตัวแทน AI

แอปพลิเคชันเฉพาะทาง

OriginTrail (TRAC): เดิมโฟกัสการจัดหาข้อมูลห่วงโซ่อุปทาน, OriginTrail ทำงานเป็นความรู้กราฟที่ตัวแทน AI สามารถสอบถามเพื่อรับข้อมูลแบบมีโครงสร้าง โครงการนี้ให้บริการให้ข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบ ซึ่งจำเป็นสำหรับตัวแทนในการตัดสินใจจากข้อมูลภายนอก

PAAL AI: เสนอบริการผู้ช่วย AI ส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้คริปโต, PAAL AI จัดหาโบต์ที่ปรับแต่งได้ช่วยในการแลกเปลี่ยน การค้นหาข้อมูล, และการจัดการพอร์ทโฟลิโอ

AIXBT: ทำหน้าที่เป็นผู้โน้มน้าวและนักวิเคราะห์ AI ที่เน้นคริปโต AIXBT วิเคราะห์ข้อมูลบนเชน, ความเชื่อมั่นในตลาด, และเมตริกโทเค็นเพื่อระบุโอกาส

โครงสร้างพื้นฐานสนับสนุน

Lit Protocol: ให้นโยบายการจัดการกุญแจแบบกระจายโดยใช้ MPC, ช่วยให้ตัวแทน AI ลงนามธุรกรรมอย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องเปิดเผยกุญแจส่วนตัว

Warden Protocol: มีการควบคุมการเข้าถึงแบบนโยบายสำหรับกระเป๋าเงินตัวแทน AI กำหนดว่าตัวแทนสามารถดำเนินการใดภายใต้เงื่อนไขใดบ้าง

The Graph (GRT): ให้บริการการจัดทำดัชนีข้อมูลบนบล็อกเชนแบบกระจาย ทำให้ตัวแทน AI สามารถสอบถามข้อมูลทางประวัติศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Chainlink: ส่งมอบ oracle ราคาที่เชื่อถือได้และข้อมูลภายนอกที่ตัวแทน AI ใช้ในการตัดสินใจเนื้อหา: ข้อมูล

การตรวจเฝ้าระวัง: ตัวตนที่ยั่งยืนของเอเย่นต์ที่สะสมประวัติการทำธุรกรรมสามารถช่วยในการโปรไฟล์และติดตามบุคคลทั่วไปได้ในหลายๆ แอปพลิเคชัน

การปฏิบัติตามข้อกำหนดเทียบกับความเป็นส่วนตัว: กฎระเบียบอย่าง KYC/AML ต้องการการตรวจสอบตัวตน แต่ผู้ใช้สกุลเงินดิจิทัลมักให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว เอเย่นต์ AI ที่ทำงานในพื้นที่นี้จำเป็นต้องปรับสมดุลความต้องการที่ขัดแย้งกัน

ความไม่แน่นอนทางกฎระเบียบ

ภูมิทัศน์กฎระเบียบสำหรับเอเย่นต์ AI ในคริปโตส่วนใหญ่ยังไม่ชัดเจน:

กฎหมายหลักทรัพย์: เมื่อเอเย่นต์ AI แสดงโทเค็นตัวเองหรือบริการ คำถามเกิดขึ้นว่าโทเค็นเหล่านี้ถือเป็นหลักทรัพย์หรือไม่

ความรับผิดชอบ: หากเอเย่นต์ AI ทำผิดพลาด เช่น การซื้อขายที่ไม่ดี การละเมิดสัญญาอัจฉริยะ หรือการก่อให้เกิดความสูญเสียทางการเงินใครต้องรับผิดชอบ?

กฎระเบียบของบริการทางการเงิน: เอเย่นต์ AI ที่ให้บริการทางการเงินต้องพิจารณาการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่มีอยู่เกี่ยวกับการโอนเงิน การให้คำปรึกษาการลงทุน และการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์

กฎหมายเฉพาะ AI: เขตอำนาจศาลกำลังดำเนินการใช้กฎระเบียบเฉพาะ AI ซึ่งเอเย่นต์ AI คริปโตที่ดำเนินการทั่วโลกต้องจัดการกับความขัดแย้งของกฎระเบียบ

การดำเนินการข้ามพรมแดน: เอเย่นต์ที่ดำเนินการข้ามเขตอำนาจศาลต้องเผชิญกับกฎระเบียบที่แตกต่างกัน

การปฏิบัติตาม KYC/AML: กระบวนการ KYC/AML แบบดั้งเดิมถือว่าลูกค้าเป็นมนุษย์ แต่เมื่อเอเย่นต์ทำธุรกรรมโดยอัตโนมัติ จะเกิดคำถามว่าพวกเขาควรจะต้องผ่าน KYC หรือไม่ ถ้าเอเย่นต์เกี่ยวข้องกับอาชญากรรมทางการเงิน

อคติของอัลกอริทึ่มและความเป็นธรรม

เอเย่นต์ AI สืบทอดอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม:

การเลือกปฏิบัติในการซื้อขาย: เอเย่นต์ที่ได้รับการฝึกจากข้อมูลในอดีตอาจเลือกปฏิบัติต่อโทเค็น โครงการ หรือกลุ่มผู้ใช้บางกลุ่ม

ความไม่เสมอภาคในการเข้าถึง: หากเอเย่นต์ AI มอบประสิทธิภาพการซื้อขายหรือการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนที่สูงขึ้น คนที่ไม่มีการเข้าถึงอาจพบข้อเสียที่เพิ่มขึ้น

ความสามารถในการอธิบายได้: เมื่อเอเย่นต์ทำการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ การเข้าใจถึงสาเหตุว่าเขาทำอะไรอาจเป็นเรื่องยาก

ข้อจำกัดทางเทคนิค

เทคโนโลยีปัจจุบันจำกัดสิ่งที่เอเย่นต์ AI สามารถทำได้อย่างน่าเชื่อถือ:

หน้าต่างบริบท: แม้แต่อัลกอริทึมที่ก้าวหน้าก็มีบริบทที่จำกัด

ค่าใช้จ่ายด้านการคำนวณ: การเรียกใช้โมเดล AI ขั้นสูงมีต้นทุนสูง

การสร้างข้อมูลที่ผิด: โมเดล AI บางครั้งผลิตข้อมูลที่ดูสมเหตุสมผลแต่เป็นเท็จ

ตัวอย่างที่เป็นศัตรู: การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยต่ออินพุตสามารถทำให้โมเดล AI ให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องอย่างสิ้นเชิงได้

ความเสี่ยงทางเศรษฐกิจและเกมทฤษฎี

เอเย่นต์ AI สร้างพลวัตทางเศรษฐกิจใหม่ที่มีผลที่ไม่แน่นอน:

Flash Crashes: ถ้าเอเย่นต์ AI จำนวนมากตอบสนองต่อสภาพของตลาดในแบบเดียวกัน อาจทำให้เกิดความผันผวนที่สูงขึ้น

กลยุทธ์การดึงออก: เอเย่นต์ AI ที่ช่ำชองอาจดึงคุณค่าจากเอเย่นต์ที่ไม่ช่ำชองกว่าหรือจากผู้ค้าของมนุษย์

การใช้ทรัพยากรจนหมด: เอเย่นต์ที่แข่งขันกันเพื่อโอกาสอาจทำให้ค่าธรรมเนียมแก๊สเพิ่มขึ้น

ความเป็นอิสระและการควบคุม

บางทีความท้าทายที่สำคัญที่สุดคือการปรับสมดุลความเป็นอิสระกับการควบคุม:

พฤติกรรมที่ไม่สามารถควบคุมได้: เอเย่นต์ที่ได้รับอนุญาตให้มีความเป็นอิสระสูงอาจดำเนินการตามวัตถุประสงค์ในวิธีที่ไม่คาดคิด

การจัดแนวคุณค่า: การทำให้เอเย่นต์ดำเนินการตามเป้าหมายที่ตรงกับค่านิยมของผู้ใช้เป็นเรื่องยาก

การกำกับดูแลของมนุษย์: การหาเส้นสมดุลที่เหมาะสมซึ่งเอเย่นต์สามารถจัดการการตัดสินใจที่เป็นกิจวัตรได้ในขณะที่เพิ่มตัวเลือกที่สำคัญ

ความสามารถในการเพิกถอน: ถ้าเอเย่นต์ทำตัวผิดพลาด การกระทำของมันสามารถถูกย้อนกลับได้หรือไม่?

กลยุทธ์การบรรเทาผลกระทบ

อุตสาหกรรมกำลังพัฒนาวิธีการจัดการความเสี่ยงเหล่านี้:

ความเป็นอิสระทีละขั้นตอน: เริ่มด้วยเอเย่นต์ที่เสนอการกระทำที่ต้องการการอนุมัติ

Sandboxing: ทดสอบเอเย่นต์ในสภาพแวดล้อมที่จำลองก่อนที่จะนำไปใช้จริง

Circuit Breakers: ติดตั้งระบบปิดอัตโนมัติหากเอเย่นต์ทำตัวไม่คาดคิด

การตรวจสอบและการตรวจสอบ: สังเกตการทำงานของเอเย่นต์อย่างต่อเนื่องพร้อมกับการแจ้งเตือนสำหรับพฤติกรรมผิดปกติ

การประกันภัย: ผลิตภัณฑ์ประกันภัยที่กำลังเกิดขึ้นใหม่สามารถครอบคลุมการสูญเสียจากพฤติกรรมที่ไม่ถูกต้องของเอเย่นต์

การกำกับดูแลแบบส่วนรวม: แทนที่จะให้เอเย่นต์เดี่ยวดำเนินการอย่างอิสระ คอลเลกชันของเอเย่นต์ที่มีการตัดสินใจที่กระจายอาจพิสูจน์ว่าเป็นสิ่งที่มั่นคงกว่า

การตรวจสอบความถูกต้องโดยรูปแบบทางคณิตศาสตร์: สำาหรับฟังก์ชันที่สำคัญ การพิสูจน์พฤติกรรมของเอเย่นต์ให้ตรงตามข้อกำหนดอาจสามารถป้องกันข้อผิดพลาดได้บางส่วน

แม้จะมีกลยุทธ์เหล่านี้ แต่ความไม่แน่นอนยังคงมีอยู่มาก รูปแบบความเสี่ยงเต็มของเอเย่นต์ AI ในคริปโตจะปรากฏชัดเจนขึ้นเมื่อระบบขยายและเติบโตขึ้น การนำไปใช้ครั้งแรกต้องระมัดระวังด้วยการสังเกตการณ์ที่รอบคอบและความสามารถในการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

ผลกระทบทางเศรษฐกิจ: วิธีที่การทำธุรกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจก่อรูปใหม่ของ DeFi

การบูรณาการเอเย่นต์ AI เข้าสู่การเงินแบบกระจายมีผลกระทบทางเศรษฐกิจอย่างลึกซึ้งที่ขยายไปเกินกว่าการซื้อขายอัตโนมัติไปสู่การสร้างโครงสร้างตลาด การสร้างมูลค่า และพลวัตของอำนาจ

ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นและสภาพคล่องของตลาด

เอเย่นต์ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของตลาดได้อย่างมีนัยสำคัญ:

สเปรดที่แน่นขึ้น: เอเย่นต์ที่ให้บริการสภาพคล่องสามารถปรับปรุงการอัปเดตการเสนอราคาอย่างต่อเนื่องตามการวัดความเสี่ยงและสินค้าคงคลัง ลดการกระจายราคาเสนอขายสำหรับผู้เข้าร่วมทุกคน

การทำลายอาร์บิทราจ: การซื้อขายอาร์บิทราจที่ดำเนินการโดยเอเย่นต์ AI สามารถกำจัดความแตกต่างของราคาข้ามตลาดต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว

การดำเนินการ 24/7: ต่างจากผู้ค้าของมนุษย์ที่ต้องพักผ่อน เอเย่นต์ AI ทำงานตลอดเวลา

การดำเนินกลยุทธ์ที่ซับซ้อน: กลยุทธ์หลายขาที่ซับซ้อนที่เป็นไปไม่ได้นั้นสามารถเข้าถึงได้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของทุน

โมเดลธุรกิจใหม่

เอเย่นต์ AI ทำให้มีโมเดลธุรกิจที่ไม่เคยเป็นไปได้มาก่อน:

การให้บริการ Micropayments-as-a-Service: การชำระเงินต่อคำขอที่มีต้นทุนเพียงขนาดเสี้ยว

การกำหนดราคาแบบไดนามิก: เอเย่นต์สามารถปรับราคาตลอดเวลาตามความต้องการ

กรรมสิทธิ์แบบเศษส่วน: เอเย่นต์ที่จัดการสินทรัพย์โทเค็นสามารถแบ่งกรรมสิทธิ์ออกเป็นเศษเล็กๆ

ผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่เป็นส่วนตัว: เอเย่นต์สามารถสร้างกลยุทธ์ที่ปรับให้เข้ากับความเสี่ยงและเป้าหมายของผู้ใช้ได้

ผลกระทบต่อการกระจายความมั่งคั่ง

เอเย่นต์ AI อาจส่งผลกระทบต่อการกระจายความมั่งคั่งในหลากหลายวิธี:

การเปิดที่เต็มรูปแบบ: เปิดให้ทุกคนสามารถเข้าถึงกลยุทธ์ที่ชั้นเชิงและซับซ้อนได้Content: small investor's AI agent might execute strategies similar to what hedge funds employ.

Winner-Take-All Dynamics: Conversely, if the best AI agents significantly outperform others, their developers or owners could accumulate wealth rapidly, potentially increasing inequality.

Labor Displacement: As agents handle tasks humans currently perform - market making, portfolio management, governance voting - questions arise about economic roles for humans in an agent-dominated system.

Capital Allocation

AI agents change how capital flows through the economy:

Hyper-Rational Markets: If agents dominate trading, markets may become more efficient but also more volatile as algorithmic strategies interact in unpredictable ways.

Long-Tail Value Creation: Agents can economically serve niches too small for human attention. This could direct capital to overlooked opportunities, improving overall allocation efficiency.

Coordination at Scale: Agent networks coordinating through smart contracts could allocate capital to projects based on complex multi-stakeholder criteria, potentially improving on both market mechanisms and centralized planning.

DeFi Protocol Design

Protocols must adapt to accommodate AI agents:

Gas Optimization: With agents making frequent small transactions, protocols must minimize gas costs or migrate to Layer 2 solutions.

Bot-Resistant Mechanisms: Some protocols may want to limit bot activity to protect human users. Designing mechanisms that distinguish beneficial agents from extractive ones is challenging.

Agent-Friendly Interfaces: Rather than user interfaces, protocols need machine-readable APIs, standardized data formats, and clear documentation enabling agent interaction.

Governance Evolution: DAO governance must account for agent voting. Should agents have full voting rights? Should there be verification that agents vote according to delegator preferences? How should agent voting power be capped?

Risk Transformation

AI agents transform rather than eliminate risk:

Model Risk: Rather than human judgment error, we face model risk - the possibility that AI decision-making logic is flawed.

Systemic Fragility: Agent interdependence could create systemic risks. If many agents rely on similar data sources, models, or strategies, they might fail simultaneously.

Operational Risk: Managing agent infrastructure - ensuring uptime, preventing unauthorized access, updating models - becomes critical.

Liquidity Risk: Agent behavior might create sudden liquidity crunches if many agents simultaneously try to exit positions.

Transaction Costs and Value Capture

AI agents reshape who captures value:

Disintermediation: Agents reduce need for intermediaries like exchanges, brokers, or advisors. This could reduce costs but also eliminate revenue streams supporting infrastructure.

Protocol Fees: If protocols charge fees for agent transactions, they could generate substantial revenue. However, agents will seek lowest-cost venues, creating competitive pressure.

Information Asymmetry: Agents with better data access, superior models, or faster execution capture value from less capable agents and human traders. This could create a technical arms race.

Macroeconomic Effects

At scale, AI agents could influence broader economic dynamics:

Velocity of Money: Agents transacting rapidly could increase money velocity, potentially affecting prices and volatility.

Market Discovery: If agents trade based on fundamentals rather than sentiment, price discovery might improve. Conversely, if agents trade based on technical patterns, markets might become more self-referential.

Business Cycles: Agent behavior could dampen or amplify economic cycles depending on how they respond to changing conditions.

Monetary Policy Transmission: If significant economic activity involves agent-to-agent transactions, traditional monetary policy tools might become less effective.

The Stablecoin Economy

Stablecoins are positioned as "AI-native money," with monthly settlement volumes reaching $1.39 trillion in the first half of 2025. Major stablecoin issuers now rank 17th globally in U.S. Treasury holdings.

AI agents benefit from stablecoins' characteristics:

Programmability: Code can directly control stablecoin movements based on agent decisions. Speed: Settlements complete in seconds, matching AI decision-making pace. Composability: Stablecoins work across protocols without conversion friction. Cost: Transaction fees are minimal, enabling micropayments.

This suggests stablecoin adoption could accelerate as AI agents proliferate, potentially positioning stablecoins as infrastructure for machine-to-machine commerce.

Value Creation vs. Value Extraction

A central question is whether AI agents primarily create new value or extract existing value from other participants:

Value Creation: Agents providing liquidity, improving information efficiency, enabling new services, and reducing friction create genuine economic value.

Value Extraction: Agents front-running trades, exploiting less sophisticated market participants, or engaging in zero-sum competition may extract rather than create value.

The net impact depends on regulatory frameworks, protocol design choices, and the sophistication distribution among agents. If all agents become highly capable, competition could eliminate excess profits, benefiting end users. If capabilities remain concentrated, early movers could extract significant rents.

Long-Term Structural Change

Over longer time horizons, AI agents could fundamentally restructure economic activity:

From Firms to Agent Networks: Rather than corporations employing humans, we might see networks of autonomous agents coordinating to provide services.

From Employment to Ownership: If agents handle much economic activity, value might accrue to agent owners rather than workers, shifting economic organization toward capital ownership.

From Transactions to Subscriptions: Rather than purchasing access repeatedly, users might subscribe to agent services, creating recurring revenue streams.

From Competition to Cooperation: Agent networks that cooperate effectively might outcompete purely competitive agents, favoring protocols that enable coordination.

These changes pose profound questions about economic organization, wealth distribution, and the role of humans in economic systems. While speculative, they merit serious consideration as AI agent deployment accelerates.

Future Outlook: Toward a Fully Agentic On-Chain Economy

The trajectory of AI agents in crypto points toward increasingly sophisticated autonomous systems reshaping how value is created, exchanged, and governed in digital economies.

Near-Term Evolution (2025-2026)

Several trends will likely dominate the next 12-18 months:

Expanded Protocol Support: Coinbase indicated plans to increase support for more AI models and developer tools. Expect integrations with additional LLMs, broader chain support beyond Base, and expanded functionality covering DeFi operations like lending, staking, and liquidity provision.

Cross-Chain Agents: Currently, most agents operate within specific ecosystems. Development of cross-chain messaging protocols and improved bridge infrastructure will enable agents to operate across multiple networks simultaneously, optimizing strategies globally rather than locally.

Agent Marketplaces: Platforms like Virtuals Protocol's Pearl demonstrate demand for discovering and deploying pre-built agents. Expect growth in marketplaces where users can browse, purchase, and configure agents for specific tasks - similar to app stores but for autonomous economic entities.

Regulatory Clarity: As adoption grows, regulators will provide more explicit guidance. The U.S. SEC's Crypto Task Force launched in January 2025 is developing clearer guidelines. Europe's MiCA regulation being fully enforced provides a framework that likely influences global standards.

Institutional Adoption: Public companies like Interactive Strength planning $500 million FET purchases and Grayscale including TAO in investment trusts signal institutional interest. This capital influx could accelerate development and mainstream adoption.

Mid-Term Developments (2027-2028)

Agent-to-Agent Economies: Rather than agents serving human users, agents will increasingly transact with each other. An agent needing data pays another agent providing it. An agent requiring computation rents from another agent supplying it. This creates autonomous economic networks with minimal human involvement.

Sophisticated Governance: AI agents will play larger roles in DAO governance.Content: การลงคะแนนเสียงแบบง่าย ๆ ตัวแทนอาจเจรจาประนีประนอม ร่างข้อเสนอ และประสานงานการดำเนินการเพื่อทำหน้าที่เป็นนักการเมืองหรือผู้บริหารดิจิทัล

การฝึกอบรมแบบกระจายศูนย์: โครงการเช่น Bittensor แสดงให้เห็นว่า การฝึกอบรมโมเดล AI สามารถเกิดขึ้นได้ทั่วเครือข่ายที่กระจาย เมื่อสิ่งนี้เจริญขึ้น ตัวแทนอาจประสานงานเพื่อฝึกรุ่นร่วมกัน แบ่งปันต้นทุนและผลประโยชน์

ผลิตภัณฑ์ทางการเงินขั้นสูง: ตัวแทนจะสร้างเครื่องมือทางการเงินที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติ สินทรัพย์สังเคราะห์ที่ติดตามดัชนีที่ระบุ ตัวเลือกการจ่ายเงินตามที่กำหนด โครงสร้างผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการปรับแต่งสำหรับโปรไฟล์ความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจง ทั้งหมดสร้างและจัดการอย่างอัตโนมัติ

บุคคลทางกฎหมาย: คำถามเกี่ยวกับสถานะทางกฎหมายของตัวแทนจะเข้มงวดขึ้น เขตกฎหมายบางแห่งอาจรับรู้ว่าตัวแทนเป็นองค์การที่สามารถเป็นเจ้าของทรัพย์สิน เข้าทำสัญญา และมีความรับผิดจำกัด - คล้ายกับที่บริษัทได้รับสถานะบุคคลทางกฎหมาย

การเปลี่ยนแปลงระยะยาว (2029-2035)

องค์กรอิสระ: เราอาจจะเห็นหน่วยงานอิสระอย่างแท้จริง - ตัวแทนที่ประสานงานเพื่อให้ผลิตภัณฑ์หรือบริการ จัดการการเงิน จ้างผู้รับจ้าง (ไม่ว่าจะเป็นมนุษย์หรือตัวแทน) และกระจายรายได้ให้แก่ผู้ถือโทเค็น บริษัทอิสระที่กระจายอยู่เหล่านี้จะเป็นตัวแทนรูปแบบใหม่ของการจัดการเศรษฐกิจ

โปรโตคอลที่ปรับให้เหมาะกับเครื่องจักร: โปรโตคอล DeFi ปัจจุบันได้รับการออกแบบสำหรับการโต้ตอบของมนุษย์ในอนาคต โปรโตคอลอาจถูกปรับให้เหมาะกับการใช้งานของตัวแทน - ตรรกะที่ซับซ้อนมากขึ้น การทำงานที่มีความถี่สูงขึ้น และอินเทอร์เฟซที่ได้รับการปรับให้เหมาะกับการอ่านของเครื่องจักรมากกว่าการใช้งานของมนุษย์

ความซับซ้อนทางเศรษฐกิจ: เครือข่ายตัวแทนที่ประสานงานกันผ่านโปรโตคอลนับพันและธุรกรรมหลายล้านอาจสร้างโครงสร้างเศรษฐกิจที่ซับซ้อนกว่าที่มนุษย์จะสามารถเข้าใจได้อย่างเต็มที่ การทำความเข้าใจระบบเหล่านี้อาจต้องการความช่วยเหลือจาก AI - การใช้ตัวแทนเพื่อตรวจสอบตัวแทน

การปรับแนวค่าความ: หากตัวแทนจัดการธุรกรรมทางเศรษฐกิจส่วนใหญ่ คำถามเกี่ยวกับสิ่งที่มนุษย์ทำจะเกิดขึ้น บางทีบทบาทของมนุษย์อาจเปลี่ยนไปเป็นการกำหนดค่าความ (บอกตัวแทนว่าจะปรับให้เหมาะสมสำหรับอะไร) การเฝ้าระวัง (ตรวจสอบพฤติกรรมของตัวแทน) และการทำงานสร้างสรรค์ (สร้างไอเดียใหม่ๆ ที่ตัวแทนจะดำเนินการต่อ)

ระบบมนุษย์-ตัวแทนไฮบริด: แทนที่จะเป็นระบบที่อิสระอย่างสมบูรณ์หรือควบคุมโดยมนุษย์อย่างสมบูรณ์ ระบบที่มีประสิทธิผลที่สุดอาจเกี่ยวข้องกับการร่วมมือกันอย่างใกล้ชิด - ตัวแทนจัดการงานประจำ ในขณะที่มนุษย์ให้ทิศทาง ค่าความ และการตัดสินใจในสถานการณ์ใหม่ๆ

ความไม่แน่นอนที่สำคัญ

หลายปัจจัยอาจเปลี่ยนเส้นทางนี้อย่างมาก:

ความก้าวหน้าทางเทคนิค: ความก้าวหน้าใน AI reasoning ควอนตัมคอมพิวติ้ง หรือการขยายขนาดบล็อกเชนอาจทำให้เกิดความสามารถที่เป็นไปไม่ได้ในปัจจุบัน

การแทรกแซงของกฎระเบียบ: กฎระเบียบที่เข้มงวดอาจทำให้การพัฒนาช้าลงหรือผลักดันกิจกรรมไปยังเขตปกครองที่อนุญาตได้ ในทางกลับกัน กรอบการสนับสนุนที่ชัดเจนอาจเร่งการนำไปใช้

เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย: การแฮ็กใหญ่ การแสวงหาผลประโยชน์ หรือความล้มเหลวอาจทำให้ความไว้วางใจสลายตัวและกระตุ้นให้เกิดการตอบสนองจากกฎระเบียบ

เงื่อนไขทางเศรษฐกิจ: ตลาดหมีคริปโตหรือภาวะถดถอยทั่วไปอาจลดการระดมทุนและความสนใจ ทำให้การพัฒนาล่าช้า

เทคโนโลยีคู่แข่ง: แนวทางทางเลือกในการโอนมูลค่าอัตโนมัติอาจเกิดขึ้นแซงหน้ารุ่นปัจจุบัน

การยอมรับของสังคม: ความกังวลของสาธารณะเกี่ยวกับการสูญเสียงาน การกระจุกตัวของความมั่งคั่ง หรือการสูญเสียอำนาจของมนุษย์อาจจำกัดการยอมรับตัวแทนโดยไม่คำนึงถึงความสามารถทางเทคนิค

เมตริกส์ที่ต้องติดตาม

ตัวบ่งชี้หลายประการจะเป็นสัญญาณว่าได้ตระหนักเห็นวิสัยทัศน์นี้แล้วหรือไม่:

ปริมาณธุรกรรมของตัวแทน: ปัจจุบัน Olas agent ได้ดำเนินธุรกรรมไปแล้วกว่า 3 ล้านรายการ การติดตามการเติบโตในกิจกรรมบนเชนที่ตัวแทนเริ่มขึ้นจะเปิดเผยจังหวะการยุติการนำไปใช้

การถือครองทรัพย์สินของตัวแทน: การตรวจสอบทรัพย์สินในระดับที่ตัวแทนควบคุมโดยตรง (ไม่ใช่เพียงแค่ทรัพย์สินที่พวกเขาจัดการให้มนุษย์) จะบ่งชี้ถึงความอิสระที่เพิ่มขึ้น

การใช้โปรโตคอล: มีจำนวนโปรโตคอลมากเพียงใดที่นำมาตรฐานเช่น MCP หรือ x402 มาใช้? อัตราการใช้งานจะเป็นสัญญาณให้เห็นการประสานงานของอุตสาหกรรม

การจัดสรรเงินทุน: ทุนร่วมลงทุน การประเมินค่าโทเค็น และการลงทุนของสถาบันในโครงการตัวแทน AI สะท้อนความเชื่อมั่นในตลาด

ความสำเร็จของกฎระเบียบ: การตัดสินใจเกี่ยวกับระเบียบที่สำคัญ - ว่าตัวแทนต้องการใบอนุญาตหรือไม่ วิธีการจัดสรรความรับผิดชอบ โทเค็นถือเป็นหลักทรัพย์หรือไม่ - รูปแบบศักดิ์สิทธิ์ที่เป็นไปได้

ประสบการณ์ผู้ใช้: บางทีสิ่งที่สำคัญที่สุดคือว่าตัวแทนจะทำให้คริปโตเข้าถึงได้ง่ายขึ้นหรือไม่ หากผู้ใช้ทั่วไปสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ซับซ้อนได้ผ่านคำแนะนำในภาษาธรรมชาติที่ง่าย อัตราการยอมรับอาจเพิ่มขึ้นอย่างมาก

คำถามมานุษยวิทยา

ภายใต้ข้อพิจารณาด้านเทคนิคและเศรษฐกิจนั้นมีคำถามลึกซึ้งอยู่: หมายถึงอะไรที่หน่วยงานที่ไม่ใช่มนุษย์จะเข้าร่วมในระบบเศรษฐกิจ?

ตลอดประวัติศาสตร์ กิจกรรมเศรษฐกิจมีส่วนสำคัญกับมนุษย์ เราได้สร้างเครื่องมือ - จากลูกคิดไปจนถึงซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ - แต่เสมอในฐานะเครื่องมือที่จะให้บริการวัตถุประสงค์ของมนุษย์ ตัวแทน AI เป็นตัวแทนบางสิ่งที่มีคุณภาพแตกต่าง: หน่วยงานที่สามารถบรรลุวัตถุประสงค์ ปรับตัวตามกลยุทธ์ และสร้างมูลค่าด้วยคำแนะนำจากมนุษย์ขั้นต่ำ

นี้ทำให้เกิดคำถามลึกซึ้ง:

ตัวแทนและความอิสระ: หากตัวแทนตัดสินใจอย่างอิสระ มันมีรูปแบบของตัวแทนหรือไม่? เรามีภาระผูกพันต่อพวกเขาหรือไม่? สิทธิ์ใดที่พวกเขาอาจจะเรียกร้อง?

ค่าและวัตถุประสงค์: ระบบเศรษฐกิจมีวัตถุประสงค์เพื่อส่งเสริมความเจริญของมนุษย์ ถ้าตัวแทนจัดการกิจกรรมเศรษฐกิจมากมาย อะไรรับผิดชอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์จะรับใช้ค่าความของมนุษย์แทนที่จะเป็นการปรับค่ามาตรวัดที่เป็นการบวกหรือสมบูรณ์?

อัตลักษณ์และชุมชน: มนุษย์มีความสัมพันธ์อย่างไรกับตัวแทน? พวกเขาเป็นเครื่องมือ? คู่ค้า? คู่แข่ง? คำตอบจะเป็นการกำหนดโครงสร้างทางสังคมและอัตลักษณ์ส่วนบุคคล

อำนาจและการควบคุม: การสะสมเจ้าของที่มีความสามารถอาจสร้างความมั่งคั่งและอำนาจที่ไม่เคยมีมาก่อน ในทางกลับกันการเข้าถึงตัวแทนอย่างแพร่หลายอาจทำให้ความสามารถที่เคยถูกจำกัดให้อยู่กับคนชั้นยอดเกิดการประชาธิปไตย

คำถามเหล่านี้ขยายออกนอกเทคโนโลยีไปสู่ปรัชญา จริยธรรม และการปกครอง ในขณะที่ตัวแทน AI กลายเป็นมีความสามารถและมีอิสระมากขึ้น สังคมจะต้องจับมือกับผลกระทบที่ไปไกลกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทน DeFi

กรณีในแง่ดี

ในฉากที่ดี AI agents เพิ่มความรุ่งเรืองของมนุษย์:

• การเข้าถึง: บริการทางการเงินซับซ้อนจะพร้อมให้คนทั่วไปเข้าถึงได้ง่ายเพียงแค่มีสมาร์ทโฟน
• ประสิทธิภาพ: ฝืดเคืองในธุรกรรมเศรษฐกิจลดลงอย่างมาก ลดการสูญเปล่าและเพิ่มความรุ่งเรือง
• นวัตกรรม: ตัวแทนช่วยให้การทดลองทางเศรษฐกิจเป็นไปได้ที่ขนาดมนุษย์ไม่สามารถทำได้ ค้นหากลไกใหม่สำหรับการประสานงานและการสร้างมูลค่า
• การปลดปล่อย: มนุษย์ให้ตัวเองพ้นจากงานที่ซ้ำซาก สามารถมุ่งเน้นที่ความสร้างสรรค์ ความสัมพันธ์ และการแสวงหาความปรารถนาที่นำความหมายมาให้
• การเพิ่มประสิทธิภาพ: อิสระของแต่ละคนเพิ่มขึ้นเมื่อผู้คนควบคุมเครื่องมือที่มีอำนาจซึ่งขยายขีดความสามารถของพวกเขา

กรณีในแง่ร้าย

ในฉากที่ร้าย AI agents สร้างปัญหาใหม่:

• ความไม่เท่าเทียม: ประโยชน์กลับไปยังเจ้าของตัวแทนในขณะที่ผู้อื่นถูกขับออกไป ช่องว่างความมั่งคั่งเพิ่มขึ้น
• ความไม่เสถียร: การปฏิสัมพันธ์ของตัวแทนสร้างเหตุการณ์พลิกฟื้น ระบบล้มเหลว และความผันผวนทางเศรษฐกิจ
• ความมืดบอด: การตัดสินใจแบบ black-box ทำให้ระบบยากที่จะเข้าใจหรือทำนาย
• ความเสี่ยง: การควบคุมตัวแทนรวมศูนย์สร้างจุดความล้มเหลวเดียวและเป้าหมายสำหรับการโจมตี
• ความเหินห่าง: การมีอำนาจของมนุษย์ลดลงในขณะที่ระบบอัตโนมัติทำการตัดสินใจที่สำคัญโดยปราศจากการป้อนข้อมูลหรือความเข้าใจจากมนุษย์

กรณีที่เป็นไปได้

ความเป็นจริงอาจเกี่ยวข้องกับทั้งสองด้าน บางโดเมนจะเห็นการปรับปรุงผลลัพธ์อย่างมากในขณะที่อีกด้านต้องการการจัดการอย่างรอบคอบ ความสำเร็จขึ้นอยู่กับการตัดสินใจ - การตัดสินใจเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมเทคโนโลยี กรอบการควบคุม บรรทัดฐานทางสังคม และการกระทำของแต่ละบุคคล

ปีข้างหน้าแสดงถึงหน้าต่างที่สำคัญที่วางรากฐาน มาตรฐานที่กำหนดตอนนี้ สถาปัตยกรรมที่นำไปใช้ในขณะนี้ และบรรทัดฐานที่พัฒนาในปัจจุบันจะกำหนดทิศทางสำหรับหลายทศวรรษ นี่ทำให้การมีส่วนร่วมมีความสำคัญ - สำหรับนักพัฒนาที่สร้างระบบ ผู้ใช้ที่มันรับนำไปใช้ หน่วยงานที่พิจารณาและดูแล และพลเมืองที่ได้รับผลกระทบ

ความคิดสุดท้าย

AI agents ที่ทำธุรกรรมบนบล็อกเชนแสดงถึงสิ่งที่มากกว่าเพียงนวัตกรรมแบบก้าวหน้า พวกเขาทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างเป็นระบบในวิธีที่กิจกรรมทางเศรษฐกิจถูกจัดระบบ ดำเนินการ และบริหารในสภาพแวดล้อมดิจิทัลContent: classification](https://www.fenwick.com/insights/publications/the-rise-and-risks-of-ai-agents-in-crypto), การจัดการคีย์ที่ปลอดภัยในระดับใหญ่](https://dig.watch/updates/ai-agents-bring-new-security-risks-to-crypto), และคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับความอิสระและการควบคุมต้องได้รับการพิจารณา อุตสาหกรรมกำลังพัฒนาแผนการบรรเทาความเสี่ยง แต่ยังคงต้องการการปรับปรุงเพิ่มเติมเพื่อให้เป็นทางแก้ไขเบ็ดเสร็จ

ผลกระทบทางเศรษฐกิจมีอย่างมากมาย เอเจนต์ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของตลาด เปิดโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ และทำให้บริการทางการเงินที่ซับซ้อนสามารถเข้าถึงได้โดยประชากรที่กว้างขึ้น พวกมันยังอาจจะรวมความมั่งคั่ง สร้างความไม่เสถียรภาพเชิงระบบ และแทนที่บทบาททางเศรษฐกิจของมนุษย์ ผลลัพธ์ที่จะปรากฏขึ้นอยู่กับการออกแบบทางเทคนิค กฎหมายและกฎระเบียบ และการตอบสนองของสังคม

ก้าวไปข้างหน้า, แนวโน้มชี้ไปยังระบบที่มีความอิสระมากยิ่งขึ้น ตลาด DeFAI ที่คาดว่าจะขยายจาก $10-15 พันล้านถึงกว่า $50 พันล้านภายในปี 2026 สัญญาณความมั่นใจในตลาด นักลงทุนสถาบันที่เข้ามายังพื้นที่นี้ ให้ทุนสำหรับการพัฒนา กรอบการกำกับดูแลเริ่มต้นเป็นรูปเป็นร่าง ให้ความชัดเจนสำหรับการดำเนินการตามกฎระเบียบ

การบูรณาการระหว่าง AI กับ crypto ไม่ได้เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ - มันต้องการนวัตกรรมทางเทคนิคอย่างต่อเนื่อง การปกครองที่มีการพิจารณาอย่างดี และการให้ความสนใจต่อความเสี่ยงอย่างใกล้ชิด แต่ศักยภาพมีความชัดเจน: เอเจนต์อิสระที่สามารถถือคุณค่า ตัดสินใจ และทำธุรกรรมอย่างอิสระเป็นชั้นใหม่ของโครงสร้างพื้นฐาน Web3 พวกเขาเชื่อมช่องว่างระหว่างการประมวลผลข้อมูล (สิ่งที่ AI ทำได้ดี) และการแลกเปลี่ยนคุณค่า (สิ่งที่ blockchains อนุญาต) สร้างความเป็นไปได้ที่ไม่มีเทคโนโลยีใดทำได้แยก

ช่วงเวลานี้ - ปลายปี 2025 - อาจถูกจดจำว่าเป็นช่วงที่การเงิน machine-to-machine กลายจากความเป็นไปได้ทฤษฎีไปสู่ความเป็นจริงในทางปฏิบัติ ระบบที่นำมาใช้ในตอนนี้ มาตรฐานที่ตั้งขึ้นในปัจจุบัน และบรรทัดฐานที่พัฒนาขึ้นในวันนี้ จะกำหนดเศรษฐกิจดิจิทัลในอีกหลายปีข้างหน้า

คำถามไม่ใช่ว่าเอเจนต์ AI จะเข้าร่วมในเศรษฐกิจ crypto หรือไม่ แต่เป็นวิธีที่เราจะออกแบบการเข้าร่วมนั้นเพื่อสนับสนุนความเจริญรุ่งเรืองของมนุษย์ในขณะที่จัดการความเสี่ยงที่แฝงอยู่ คำตอบต้องการความร่วมมืออย่างต่อเนื่องระหว่างนักเทคโนโลยี นักเศรษฐศาสตร์ ผู้กำกับดูแล และพลเมือง - ทุกฝ่ายที่มีส่วนร่วมในระบบใหม่ที่สติปัญญาและคุณค่าได้บรรจบกันในรูปแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน