AI агенти та криптовалюта: що відбувається, коли машини контролюють гаманці

Дві революційні технології - штучний інтелект і блокчейн - більше не розвиваються паралельно. Вони конвергуються, і результат є безпрецедентним: автономне програмне забезпечення, здатне утримувати цінність, ухвалювати рішення та виконувати транзакції без втручання людини.

У жовтні 2025 року Coinbase запустив Payments MCP, реалізацію Model Context Protocol, який надає AI агентам прямий доступ до криптовалютних гаманців, платформ для входу в економіку криптовалюти та платежів у стабільних монетах. Уперше великі мовні моделі, такі як Claude, Gemini та Codex, можуть нативно взаємодіяти з криптоекономікою - створювати гаманці, фінансувати їх і здійснювати платежі через прості натуралістичні підказки.

Це не просто ще один інструмент для розробників. Це представляє фундаментальну зміну в тому, як цінність рухається через цифрові системи. Ерік Реппель, голова інженерії платформи розробників Coinbase, описав криптовалюту як "унікально підходящу для машин", підкреслюючи, що це "єдиний відкритий, цифровий стандарт для платежів, який може використовувати будь-яка програма".

Наслідки виходять далеко за межі автоматизованої торгівлі. AI агенти починають брати участь у протоколах децентралізованих фінансів, управляти цифровими ідентичностями, координувати в децентралізованих автономних організаціях і навіть створювати та монетизувати свої власні послуги. Сектор AI криптовалюти досяг ринкової капіталізації в 31.9 мільярда доларів у 2025 році, що становить 0.80% загального ринку криптовалюти, з більш ніж 200 активними токенами AI і щоденним обсягом торгівлі в 4.27 мільярда доларів.

Це зближення розглядає фундаментальне обмеження обох сфер. AI системи важко брали участь в економічній діяльності, поза обробкою інформації. Блокчейн-мережі, незважаючи на їхню складну фінансову інфраструктуру, залишаються в основному реактивними до людського введення. AI агенти, які використовують криптовалютні "рейки", заповнюють цю прогалину, створюючи те, що спостерігачі галузі називають "агентичної комерцією" - нову парадигму, де машини не тільки рекомендують дії, а й виконують їх, підтримуваний програмовані гроші, що рухаються зі швидкістю коду.

Час цього зближення не випадковий. Світовий ринок AI, оцінений у 184 мільярда доларів у 2024 році, прогнозується досягти 826.7 мільярда доларів до 2030 року, з річним темпом зростання у 28.46%. Одночасно обсяги розрахунків у стабільних монетах досягли 1.39 трильйонів доларів у першій половині 2025 року, демонструючи, що криптоінфраструктура може обробляти платіжні потоки інституційного масштабу. Моделі машинного навчання досягли безпрецедентних можливостей у міркуванні та ухваленні рішень, тоді як інфраструктура блокчейну дозріла для підтримки транзакцій на субсекундних інтервалах за мінімальних витрат.

Що робить цей момент унікальним, так це поява стандартизованих протоколів для взаємодії AI та блокчейну. Протокол x402, розроблений Coinbase та офіційно введений через x402 Foundation у партнерстві з Cloudflare, відновлює старий довгоочікуваний статусний код "Payment Required" HTTP 402 для програмних, міжмашинних платежів. Це створює універсальну мову для автономної економічної діяльності - одну, що працює в будь-якому додатку, на будь-якому ланцюзі та з будь-якою моделлю AI.

Наслідки для Web3 є глибокими. Якщо технологія блокчейну обіцяла децентралізувати власність та обмін, AI агенти представляють наступну еволюцію: децентралізовану дію. Ця стаття досліджує, як це злиття відбувається, від технічної архітектури, що дозволяє взаємодію AI та блокчейну, до ризиків та можливостей, які воно створює, і, зрештою, що це означає для майбутнього цифрової комерції.

Передумови: З від смарт-контрактів до агентних систем - наступний стрибок

Щоб зрозуміти, чому AI агенти представляють настільки значну еволюцію для Web3, важливо простежити розвиток автономних можливостей на блокчейнах. Історія починається зі смарт-контрактів - самовиконуваного коду, що дозволив програмні угоди без посередників. Але смарт-контракти, якими би революційними вони не були, працюють в межах суворих обмежень.

Смарт-контракти є реактивними. Вони виконуються, коли певні умови задовольняють, але не можуть ініціювати дії самостійно. Протокол DeFi може автоматично ліквідувати незабезпечену позицію, але лише після того, як ончейн-дані тригерують цю умову. Він не може активно моніторити інформацію поза мережею, адаптуватися до зміни ринкових умов або приймати складні багатокрокові рішення.

Це обмеження обмежило можливості в Web3. Більшість блокчейн-додатків все ще вимагають від людини ініціювання дій, незалежно від того, чи йдеться про виконання угоди, перерозподіл портфоліо або участь в управлінні. Інтерфейс користувача залишається громіздким, кривоба навчання крутою, а ментальне навантаження значним. Як відзначило Coinbase у своєму оголошенні про Payments MCP, "Майбутнє AI вимагає, щоб агенти могли здійснювати транзакції та виконувати дії, а не лише читати та писати".

AI агенти вирішують цю проблему, вводячи справжню автономію. На відміну від смарт-контрактів, які виконують заздалегідь визначену логіку, AI агенти можуть сприймати своє оточення, міркувати про нього і вживати заходів для досягнення цілей. Вони поєднують кілька ключових можливостей:

Сприйняття: AI агенти отримують дані з кількох джерел - ончейн-дані транзакцій, офчейн-цінові потоки, соціальні почуття, новини та структуровані бази даних. Вони використовують обробку природної мови, щоб розуміти неструктуровану інформацію, і комп'ютерне бачення для аналізу візуальних даних.

Наукові установки: Через великі мовні моделі та інші архітектури машинного навчання агенти можуть аналізувати складні ситуації, ідентифікувати шаблони і робити прогнози. Вони не просто дотримуються правил - вони застосовують вивчені евристики та адаптують стратегії на основі результатів.

Дія: AI агенти можуть виконувати транзакції, взаємодіяти з смарт-контрактами, управляти гаманцями і координуватися з іншими агентами або людьми. Вирішальним є те, що вони можуть це робити автономно в межах заздалегідь визначених рамок.

Навчання: На відміну від статичних алгоритмів, AI агенти покращуються з часом. За допомогою таких технік, як навчання з підкріпленням, вони оптимізують свої стратегії на основі успіхів або невдач.

Це поєднання створює можливості, які перевищують те, що кожна з технологій досягала самостійно. Смарт-контракт може автоматично проводити обмін токенами, коли виконуються певні умови. AI агент може моніторити кілька DEXів через різні ланцюжки, виявляти можливості арбітражу з урахуванням комісій за газ та мас, виконувати складні багатопаркові угоди і вчитися, які стратегії найкраще працюють в різних ринкових умовах.

Технічна основа для цієї еволюції формувалася роками. Проекти, такі як Fetch.ai, запущений у 2019 році, з метою створення автономних економічних агентів - програмних одиниць, які можуть представляти осіб, пристрої або організації на децентралізованих ринках. SingularityNET, введений у 2017 році, представляє децентралізований ринок AI, де розробники могли монетизувати моделі машинного навчання, використовуючи токени блокчейну.

Але ці ранні зусилля зіткнулися з істотними обмеженнями. AI моделі не мали розумових здібностей сучасних LLM. Блокчейн інфраструктура не могла підтримувати складні взаємодії, які вимагали агенти в масштабі. І не було стандартизованого способу для взаємодії пертур AI систем з криптопротоколами - кожна інтеграція вимагала спеціального коду.

Ландшафт драматично змінився в 2023-2024 роках з появою більш здібних AI моделей та більш стійкої блокчейн інфраструктури. Bittensor запустив свою децентралізовану мережу машинного навчання, створюючи рівноправний ринок, де AI моделі змагаються, щоб надати найкращі результати. Virtuals Protocol, представлений у кінці 2024 року, дозволив токенізацію AI агентів, дозволяючи спільнотам співволодіти і монетизувати автономні одиниці.

Найбільш значно, 2025 рік бачив появу стандартизованих протоколів для AI-блокчейн взаємодії. Model Context Protocol, спочатку розроблений Anthropic, надає рамку для безпечного підключення AI моделей до зовнішніх інструментів та служб. Адаптація Coinbase MCP для криптовалюти - у поєднанні зі стандартом платежів x402 - створює універсальний міст між мовними моделями та блокчейн інфраструктурою.

Ця інфраструктура дозволяє те, що не було можливим раніше: AI агенти, які можуть повністю брати участь в економіці криптовалюти. Вони можуть тримати активи, робити платежі, отримувати доступ до послуг, торгувати автономно і навіть створювати цінність через свої дії. Це стрибок від смарт-контрактів до агентних систем - від програмованих угод до автономних економічних учасників.

Coinbase Payments MCP та AI-to-On-Chain Інтерфейс

Payments MCP від Coinbase є найзначнішим розгортанням до цього часу стандартизованого AI-блокчейн інтерфейсу. Розуміння того, як це працює, надає важливе уявлення про технічну архітектуру, що дозволяє автономним агентам здійснювати транзакції на ланцюгу.

Архітектура

У своїй основі, Payments MCP створює міст між великими мовними моделями та криптовалютною інфраструктурою через три ключові компоненти:

Шар Model Context Protocol (MCP): MCP, як описує Coinbase, це "рамка, що дозволяє AI моделям безпечно отримувати доступ до зовнішніх інструментів та служб". Стандартизований спосіб для AI систем знаходити доступні функції, розуміти їхні параметри та безпечно виконувати їх. У контексті Payments MCP ці функції включають створення гаманця, фінансування та виконання платежів.

Протокол платежів x402: Заснований на статус-коді HTTP 402 "Payment Required", x402 дозволяє здійснювати миттєві платежі в стабільних монетах безпосередньо через HTTP. Коли AI-агенту потрібно отримати доступ до платного ресурсу, сервер відповідає з кодом 402 та інструкціями по оплаті. Агент автоматично формує та надсилає платіж, отримує підтвердження та отримує доступ — все це в рамках одного циклу запиту.

Шар виконання: Обробляє реальні операції на блокчейні. Коли агент вирішує зробити платіж, Payments MCP взаємодіє з інфраструктурою Coinbase, щоб створити транзакції в мережі Base (Ethereum Layer 2), безпечно підписати їх і відправити на блокчейн. Весь процес займає секунди.

Як це працює на практиці

Користувацький досвід навмисно простий. Розробник або користувач підключає AI-асистента - наразі підтримує Claude Desktop, Google Gemini, Codex і Cherry Studio - до Payments MCP через швидку конфігурацію. Не потрібні API-ключі. Асистент може виконувати команди, такі як:

"Створити гаманець і поповнити його на $50" "Сплатити 5 USDC на цю адресу" "Перевірити мій баланс і відправити половину на мій збережений гаманець"

Позаду сцени процес включає кілька кроків:

Розпізнавання наміру: AI модель аналізує запит на природній мові та зіставляє його з певними функціями MCP.
Управління гаманцем: Для нових користувачів Payments MCP створює некастодіальний гаманець. Користувачі можуть поповнити його за допомогою електронної адреси через інтегровану платформу, без складної установки.
Авторизація: Перед виконанням будь-якої транзакції система перевіряє налаштовані ліміти витрат і правила затвердження. Як пояснює Ерік Реппел, "З Payments MCP ви можете встановити ліміти для свого агента. У них є виділені кошти, які ви явно надаєте їм - у них немає доступу до вашого основного гаманця."
Конструкція транзакції: Система створює відповідну транзакцію на блокчейні, розраховуючи газові збори та оптимальні маршрути.
Виконання: Транзакція підписується і відправляється на блокчейн. Для транзакцій у мережі Base з використанням USDC, хостинговий посередник Coinbase дозволяє здійснювати платежі без зборів.
Підтвердження: Агент отримує підтвердження транзакції і може продовжити з наступними діями.

Інтеграція з x402

Протокол x402 особливо важливий, оскільки він дозволяє здійснювати справжню програмну комерцію. Як пояснюється у блог-пості Cloudflare, "Щодня на сайтах Cloudflare відправляється понад мільярд відповідей HTTP 402 ботам та обхідникам, які намагаються отримати доступ до їхнього контенту та електронних магазинів." Раніше, ці відповіді залишалися не почутими - не було стандартного способу для автоматизованих систем виконати запит на оплату.

З x402 це змінюється повністю. Протокол визначає:

Як сервери комунікують вимоги до оплати (сума, одержувач, прийняті токени)
Як клієнти будують та прикріплюють докази оплат до запитів
Як посередники перевіряють та здійснюють угоди
Як сервери підтверджують оплату та надають ресурси

Це створює універсальний патерн для моделей з оплатою за використання в Інтернеті. AI-агент, що досліджує тему, може автоматично платити за доступ до преміум-ресурсів. Бот, що виконує обчислення, може платити за хмарні ресурси за необхідності. Віртуальний асистент може купувати продукти у декількох торговців за одну покупку.

Coinbase і Cloudflare спільно анонсували Фундацію x402 у вересні 2025 року для управління розвитком цього протоколу. Фундація має на меті встановити x402 як нейтральний, відкритий стандарт - подібний до того, як HTTP, TCP/IP та інші інтернет-протоколи управляються. Як вказав CEO Cloudflare Меттью Прінс, "Основні протоколи Інтернету завжди керувалися незалежним управлінням, що є причиною, чому ми пишаємося співпрацею з Coinbase, щоб забезпечити x402 тим самим шляхом, враховуючи його ймовірність стати основним протоколом для агентської комерції."

Технічні заходи безпеки

Безпека є основою дизайну Payments MCP. Існує декілька механізмів для захисту користувачів та агентів:

Ліміти витрат: Користувачі налаштовують максимальні суми, які агенти можуть витрачати на транзакцію і за певний період часу. Реппел пояснив, "Ви могли б, наприклад, дозволити агенту витрачати до десяти центів без затруднень, але вимагати затвердження на будь-що більше."

Процеси затвердження: Для транзакцій, що перевищують певні пороги, система може вимагати явного людського затвердження перед виконанням.

Ізоляція гаманця: Гаманці агентів відокремлені від основних заощаджень користувачів, обмежуючи ризик, якщо агент скомпрометований або діє несподівано.

Локальне виконання: Система працює локально на пристроях користувачів, а не на віддалених серверах. Це покращує приватність та надає користувачам прямий контроль.

Журнали аудиту: Всі транзакції записуються на блокчейн, забезпечуючи прозорі та незмінні записи активності агентів.

Поточні обмеження та дорожня карта

Payments MCP запущено з певними обмеженнями. На цей момент він підтримує лише стабільні монети USDC у мережі Base. ChatGPT поки що не сумісний через технічні відмінності в роботі потокової архітектури OpenAI у порівнянні з методом транспортування MCP. Початковий випуск зосереджений на виконанні платежів, а не на складніших операціях DeFi, таких як трейдинг, кредитування чи забезпечення ліквідності.

Проте, Coinbase в своєму анонсі вказали, що "планують збільшити підтримку для більшої кількості моделей та інструментів для розробників в рамках безперервних зусиль для з'єднання можливостей AI з практичними фінансовими використаннями." Ймовірно, дорожня карта включає підтримку мультиланцюгових систем, інтеграцію з додатковими LLM і розширення функціональності для операцій DeFi.

Чому це важливо

Payments MCP є значущим не через те, що це перша інтеграція AI-блокчейн, а тому, що це перша, яка об'єднує кілька важливих елементів:

Простота використання: Немає API-ключів, немає складної конфігурації. Користувачі можуть почати роботу за кілька хвилин.
Широка сумісність: Працює з декількома основними AI-моделями з коробки.
Справжня економічна активність: Не тестова мережа або симуляція - агенти здійснюють транзакції з реальною вартістю в публічних мережах.
Відкриті стандарти: Засновані на відкритих протоколах (MCP та x402), які будь-який розробник може реалізувати.
Корпоративний рівень: Впроваджено публічною біржею, яка регулюється, з інституційними стандартами відповідності.

Ця комбінація створює креслення того, як агенти AI та криптоінфраструктура повинні взаємодіяти. Як більше розробників будують на цих стандартах, стає можливою ширша екосистема автономної економічної активності.

Технічний аналіз: Як AI-агенти взаємодіють з блокчейнами

Розуміння технічної архітектури, яка з'єднує AI-агентів з інфраструктурою блокчейну, вимагає аналізу декількох шарів стеку. Кожен шар вирішує конкретні проблеми, пов'язані з ідентичністю, прийняттям рішень, виконанням та безпекою.

Архітектура агентів

Сучасні AI-агенти у крипто зазвичай слідують модульній архітектурі зі спеціалізованими компонентами:

Шар сприйняття: Агенти повинні розуміти своє оточення, що включає:

Інтеграція даних з блокчейну: Читання історій транзакцій, станів смарт-контрактів, балансів токенів і умов ліквідності безпосередньо з вузлів блокчейну або сервісів індексації.
Інтеграція офчейн-даних: Підключення до оракулів цін, стрічок соціальних мереж, джерел новин та іншої зовнішньої інформації.
Обробка природної мови: Розуміння людських інструкцій і перетворення їх у викону

Шар розуміння: "Мозок" агента, зазвичай керується:

Великі мовні моделі (LLMs): Моделі, як Claude, GPT-4 або спеціалізовані моделі, орієнтовані на крипто, інтерпретують наміри, планують багатокрокові дії і генерують пояснення.
Спеціалізовані AI моделі: Моделі машинного навчання, навчені для специфічних завдань, таких як прогнозування цін, виявлення шахрайства або аналіз сентименту.
Логіка рішень: Двигуни правил і евристики, які обмежують поведінку агента в межах прийнятних кордонів.

Шар дії: Середовище виконання, де агенти взаємодіють з блокчейнами:

Будування транзакцій: Створення правильно відформатованих транзакцій, включаючи оцінку зборів за газ та оптимальне маршрути
Генерація підписів: Безпечне підписання транзакцій без розкриття приватних ключів.
Трансляція та підтвердження: Надсилання транзакцій у мережу та моніторинг успішного виконання.

Шар навчання: Механізми безперервного вдосконалення:

Відстеження продуктивності: Запис результатів дій агента (успішні угоди, невдалі транзакції і т.д.).
Оптимізація стратегії: Використання підкріпленого навчання або інших методів для покращення прийняття рішень з часом.
Тонке налаштування моделей: Оновлення моделей AI на основі нових даних та відгуків.

Управління ключами та безпека

Напевно найважливішою технічною проблемою є надання можливості AI-агентам безпечно контролювати криптоактиви. ДекільшіПідходи, що з'явилися:

Багатостороннє обчислення (MPC): Платформи на зразок Lit Protocol використовують MPC для розподілу приватних ключів на частки, розподілені між декількома вузлами. Агент може підписувати транзакції без необхідності тримати повний ключ у одного суб'єкта. Навіть якщо один вузол скомпрометовано, ключ залишається в безпеці.

Порогові підписи: Подібно до MPC, схеми порогових підписів вимагають від декількох сторін співпрацювати для створення дійсних підписів. Це розподіляє довіру та зменшує ризик єдиної точки виходу з ладу.

Модулі апаратної безпеки (HSMs): Для додатків з вищою цінністю, ключі можуть зберігатися в спеціальному апаратному забезпеченні, що виконує криптографічні операції, не наражаючи на ризик приватні ключі в програмному середовищі.

Захищені анклави: Сучасні процесори включають ізольовані середовища виконання (як, наприклад, Intel SGX), де чутливі операції можуть виконуватися захищено від решти системи.

Політика на основі контролю доступу: Проєкти на зразок Warden Protocol реалізують політики, які визначають, які дії агенти можуть вчиняти за яких умов. Навіть якщо агент має доступ до ключів підпису, він може виконувати лише ті транзакції, що відповідають попередньо визначеним правилам.

David Sneider, засновник Lit Protocol, описав три основні підходи до управління ключами для агента AI:

Прямий доступ до ключів: Агент має прямий доступ до приватних ключів — найпростіший, але найменш безпечний підхід.
Доступ на основі схвалення: Агент пропонує транзакції, що потребують явного схвалення перед виконанням, балансуючи автономність з безпекою.
Доступ з обмеженням політики: Агент може виконувати транзакції автономно, але лише в рамках попередньо визначених політик, пропонуючи високу автономність з програмними бар’єрами.

Шаблони взаємодії з блокчейном

Агенти AI взаємодіють з блокчейнами через кілька характерних шаблонів:

Операції читання: Запит поточного стану без змін на ланцюжку. Це включає:

Перевірку балансів та утримання токенів
Читання стану смарт-контрактів
Аналіз історії транзакцій
Моніторинг ліквідності та умов торгівлі

Операції запису: Створення транзакцій, які змінюють стан блокчейн:

Передача токенів
Виконання торгів на децентралізованих біржах
Депозит або зняття з DeFi протоколів
Створення або змінення смарт-контрактів

Моніторинг подій: Підписка на події блокчейн та виконання дій, коли відбуваються специфічні умови:

Алерти ліквідації в протоколах кредитування
Перевищення цінових порогів
Створення пропозицій управління
Сповіщення про передачу токенів

Координація між ланцюжками: Робота з декількома блокчейнами одночасно:

Крос-ланцюговий арбітраж
Міст активів між мережами
Ребалансування портфеля між ланцюжками

Протокол контексту моделі в деталях

Model Context Protocol, розроблений Anthropic і адаптований для криптовалют Coinbase, забезпечує критичну стандартизацію для взаємодії AI-блокчейн. MCP визначає:

Виявлення інструментів: Моделі AI можуть запитувати про наявні можливості (створення гаманця, відправка платежу, перевірка балансу тощо).

Специфікація параметрів: Кожен інструмент декларує, які вхідні дані він потребує (адреса отримувача, сума, тип токену тощо).

Безпека виконання: Інструменти можуть вказувати умови, які повинні бути виконані перед виконанням (перевірка балансу, вимоги схвалення тощо).

Звітність результатів: Стандартизовані формати для повернення підтверджень успіху, повідомлень про помилки та відповідних даних.

Ця стандартизація має значення, оскільки означає, що розробникам не потрібно створювати індивідуальні інтеграції для кожної AI моделі. Будь-яка модель, сумісна з MCP, може використовувати будь-який MCP сервер, що надає крипто-функції. Така модульність прискорює розвиток екосистеми.

Взаємодія зі смарт-контрактами

Агенти AI взаємодіють зі смарт-контрактами за допомогою кількох механізмів:

Прямі виклики: Агенти можуть викликати будь-яку публічну функцію на розгорнутих смарт-контрактах, передаючи необхідні параметри та плати за газ.

Виконання на основі намірів: Замість вказівки точних взаємодій з контрактами, агенти виражають високорівневі наміри ("отримати найкращу ціну за обмін ETH на USDC"), які мережі вирішення перекладають в оптимальні транзакції.

Абстракція акаунтів: ERC-4337 та подібні стандарти дозволяють агентам використовувати гаманці смарт-контрактів з гнучкою логікою перевірки, підтримуючи пакетні транзакції, оплату газу будь-яким токеном та складні структури дозволів.

Контракти, що належать агенту: Деякі архітектури дозволяють агентам розгортати та контролювати свої власні смарт-контракти, що дає можливість до більш складних поведінок, таких як створення автоматизованих маркет-мейкерів або власної логіки управління скарбницею.

Потоки даних та залежності

АІ-агенти в криптовалюті залежать від кількох інфраструктурних рівнів:

RPC вузли: Забезпечують прямий доступ до блокчейн даних та можливості передачі транзакцій.

Сервіси індексації: Такі сервіси, як The Graph, Covalent, або Moralis, агрегують і ефективно запитують блокчейн дані.

Оракули цін: Chainlink, Pyth та подібні протоколи надають надійні зовнішні дані до блокчейну.

IPFS/Arweave: Децентралізоване сховище для пам'яті агентів, параметрів моделей та пов'язаних даних.

Мережі релеїв: Сервіси, які можуть подавати транзакції від імені агентів, абстрагуючи управління газом.

Продуктивність та масштабованість

Поточні архітектури AI-блокчейн стикаються з кількома обмеженнями продуктивності:

Затримка транзакцій: Час підтвердження в блокчейні (від секунд до хвилин) повільні в порівнянні з виведенням моделей AI (мсек). Агенти повинні бути готові до асинхронних операцій.

Витрати на газ: Кожна дія на блокчейн коштує певних витрат на газ. Для мікротранзакцій або високочастотних операцій ці витрати можуть бути непомірними. Мережі другого рівня, такі як Base, Arbitrum або Optimism, допомагають, зменшуючи витрати в 10-100 разів.

Доступність даних: Агенти потребують великої кількості історичних даних для навчання та прийняття рішень. Доступ до блокчейн даних у великому масштабі може бути дорогим та повільним.

Обслуговування моделей: Запуск складних AI моделей вимагає значних обчислювальних ресурсів. Для реального часу прийняття рішень висновки мають виконуватись швидко, що створює напруженість між складністю моделі та вимогами до затримки.

З'являються рішення, які включають:

Канали стану та згортування: Переміщення більшості операцій за межі ланцюжка при збереженні гарантій безпеки.
Спеціалізоване апаратне забезпечення: GPU та TPU для швидкого висновку, FPGA для низькозатримкової торгівлі.
Гібридні архітектури: Стратегічні рішення приймаються на ланцюжку з сильними гарантіями, в той час як швидке тактичне виконання відбувається за межами ланцюжка.
Спеціалізація агентів: Замість універсальних агентів, спеціалізовані агенти, орієнтовані на конкретні завдання, можуть оптимізувати продуктивність у своїй області.

Технічна архітектура з'єднання AI агентів з блокчейнами продовжує швидко еволюціонувати. Кожен новий протокол, інструмент та платформа вносять будівельні блоки для все більш складних автономних систем.

Приклади використання: від автономних платежів до ринків даних

Зближення AI та крипто дозволяє використовувати можливості, що охоплюють кілька доменів. Розуміння цих додатків допомагає прояснити, чому автономні агенти представляють більше ніж лише автоматизовану торгівлю.

Автономні платежі та комерція

Найбільш негайне застосування - це безперешкодні платежі між машинами. З x402 та подібними протоколами, агенти AI можуть:

Монетизація API: Замість щомісячних підписок, API стягують оплату за кожен запит. Агент, що досліджує тему, автоматично платить за дані з кількох джерел, вибираючи найкраще співвідношення ціни до якості.

Обчислювальні ресурси: Моделі AI потребують значної потужності обробки. Агенти можуть орендувати час GPU від децентралізованих мереж на зразок Render або хмарних провайдерів, сплачуючи тільки за використання.

Доступ до контенту: Новини, наукові статті та преміум-контент стають доступними за плату за доступ. Агенти автоматично оцінюють, чи варта інформація своєї вартості, і виконують мікроплатежі прозоро.

Ланцюжок послуг: Агент може використовувати одну послугу для аналізу настроїв, іншу для прогнозування цін та третю для виконання торгів - сплачуючи кожному постачальнику напряму без людського втручання.

Ранні реалізації вказують на потенціал. Cloudflare продемонстрував x402 де агенти автоматично оплачують обчислювальні інструменти з використанням тестового USDC. Pinata, платформа зберігання Web3, використовує x402 для оплати за файл. Heurist використовує x402 для платежів за AI дослідження.

Автоматизація децентралізованих фінансів (DeFi)

DeFi протоколи створюють масштабні можливості для агентів AI надання цінності:

Оптимізація доходності: Агенти постійно моніторять можливості yield farming через десятки протоколів та множинні ланцюги, автоматично перераспределяя капітал для максимізації доходності при управлінні ризиком.

Автоматизований маркет-мейкінг: Замість пасивного надання ліквідності, агенти активно налаштовують позиції, базуючись на ринкових умовах, волатильності та рівнях запасів.

Управління ліквідацією: Для протоколів кредитування агенти відстежують коефіцієнти забезпеченості та здійснюють ліквідації в оптимальний час, отримуючи комісійні в той час як підтримують платоспроможність протоколу.

Виконання арбітражу: Агенти AI можуть ідентифікувати цінові розбіжності на dрізні ланцюги, що виконують складні багатоступеневі операції з урахуванням газових тарифів, прослизання і часової затримки.

Ребалансування портфеля: Агенти підтримують цільові алокації в різноманітних активах, автоматично виконує ребалансування в міру зміни цін і появи нових можливостей.

Olas Protocol, раніше відомий як Autonolas, є прикладом цієї моделі. Платформа дозволяє користувачам отримувати доступ до автономних торгових агентів, які працюють на ринках прогнозів на Gnosis Chain. Згідно їхньому вебсайту, агенти, як-от Modius, досягають приблизно 17% APY від автономної торгівлі, а також 138% APY від стейкінгу OLAS токенів. Протокол повідомив про понад 3 мільйони транзакцій станом на початок 2025 року, демонструючи реальну економічну активність.

Управління та координація DAO

Децентралізовані автономні організації значно користуються участю AI агентів:

Аналіз пропозицій: Агенти аналізують пропозиції управління, перевіряючи зміни коду, економічні наслідки та відповідність цілей DAO. Olas' Governatooorr представляє першого у світі автономного AI-управляючого, оцінюючи пропозиції та голосуючи за перевагами делегаторів.

Делегування голосування: Тримачі токенів можуть делегувати свою голосуючу силу AI агентам із конкретними інструкціями або цінностями. Агенти голосують у кожній пропозиції, тоді як люди займаються лише суперечливими або високоважливими рішеннями.

Координація: У великих DAO координація через часові пояси та зацікавлені сторони є складною. Агенти можуть сприяти обговоренням, підсумовувати позиції, виявляти консенсус та пропонувати компроміси.

Управління казначейством: Казначейства DAO часто залишаються бездіяльними або управляються нерегулярно. AI агенти можуть впроваджувати складні стратегії казначейства - диверсифікуючи активи, генеруючи дохід та автоматично фінансуючи операції на основі попередньо визначених політик.

Ринки даних та монетизація

AI та крипто створюють нові моделі обміну даними:

Децентралізовані тренувальні дані: Проекти як Ocean Protocol створюють ринки, де власники даних можуть монетизувати інформацію, зберігаючи конфіденційність через такі техніки, як федероване навчання та диференціальну конфіденційність.

Ринки моделей: SingularityNET's AI marketplace дозволяє розробникам публікувати та монетизувати AI послуги. Агенти можуть відкрити, оцінити та придбати доступ до спеціалізованих моделей у разі потреби.

Ринки обчислень: Bittensor operates a peer-to-peer machine learning network дозволяє учасникам навчати AI моделі через 125+ спеціалізованих подмереж, заробляючи TAO токени на основі якості їхніх результатів. Це створює економічні стимули для децентралізованого розвитку AI.

Походження даних: Блокчейн надає підтверджувані записи власності на дані та їх використання. Агенти можуть довести, які дані вони використовували для прийняття рішень, що є важливим для дотримання нормативів та аудиту.

Ідентичність та репутація

AI агентам потрібні постійні ідентичності для створення довіри та відстеження репутації:

Ідентичність на блокчейні: Системи як ENS (Ethereum Name Service) надають агентам людськи зрозумілі імена, прив’язані до адрес блокчейну.

Системи репутації: Запис поведінки агента на блокчейні створює перевірені записи. Успішні торговці, надійні постачальники послуг або корисні помічники накопичують позитивну репутацію, що приносить преміальні збори.

Атестація: Агенти можуть мати підтверджувані повноваження - докази платоспроможності, дотримання нормативних вимог, специфічні можливості - що забезпечує довіру в децентралізованих середовищах.

Соціальні графіки: Агенти можуть підтримувати мережі надійних контрагентів, надаючи перевагу транзакціям з установами, які виявилися надійними.

NFT та цифрові активи

Нефунгібельні токени створюють унікальні можливості для AI агентів:

Автоматизована кураторська діяльність: Агенти можуть оцінювати NFT колекції на основі рідкості, історичних продажів, репутацію творця та естетичні якості, будуючи кураторські портфелі або ринки.

Динамічні NFT: AI-generated content can create NFTs that evolve на основі зовнішніх даних, взаємодії власника чи ринкових умов.

Ігрові NPC: Virtuals Protocol's integration with Illuvium демонструє AI-driven NPC у блокчейн іграх - персонажі, які навчаються, адаптуються та надають унікальний досвід, будучи токенізованими активами, якими гравці можуть володіти та торгувати.

Розповсюдження роялті: Агенти можуть керувати складними структурами роялті для цифрового контенту, автоматично розподіляючи платежі творцям, колаборантам та правовласникам.

Операції між ланцюгами

З роздробленням блокчейн екосистем на різні мережі, агенти надають важливе мостове з'єднання:

Арбітраж між ланцюгами: Агенти відстежують ціни на Ethereum, Solana, Avalanche, Polygon та інших мережах, виконуючи прибуткові угоди, одночасно керуючи витратами та ризиками мостування.

Міграція активів: Автоматичне переміщення активів на ланцюги, де вони можуть бути використані ефективніше - можливо, перехід стейблкоїнів до Base для зниження витрат або переміщення NFT на Polygon для ширшого доступу до ринку.

Агрегована ліквідність: Замість того, щоб користувачі вручну керували позиціями через ланцюги, агенти управляють трансляційною ліквідністю між ланцюгами, шляхом постійного ребалансування за змінами умов.

Соціальні та розважальні контексти

AI агенти проникають у соціальні та розважальні контексти:

AI впливові особи: Virtuals Protocol дозволяє створювати токенізованих AI агентів, які можуть взаємодіяти в соціальних медіа, створювати контент і будувати спільноти. Тримачі токенів спільно володіють цими агентами та спільно ділять дохід, який вони генерують.

Віртуальні компаньйони: AI одиниці, що забезпечують персоналізовану взаємодію, розваги або допомогу, працюючи на блокчейн рейках для здійснення платежів і власності.

Спільне створення: Агенти, які працюють із людьми над творчими проектами - генеруванням мистецтва, музики чи написання, з блокчейном для відстеження внесків і справедливого розподілу цінності.

Ці випадки використання не є гіпотетичними. Понад 520 AI агентських криптопроектів із загальною ринковою капіталізацією більш ніж $6 мільярдів були активними у серпні 2025. Очікується, що ринок DeFAI зросте з $10-15 мільярдів до понад $50 мільярдів до 2026 у міру дозрівання протоколів і прискорення їх прийняття.

Карта екосистеми: ключові гравці, протоколи та інфраструктурні рівні

Екосистема AI агентських криптовалют включає десетки проектів, кожен з яких вносить певні можливості. Відображення ландшафту допомагає визначити, де зосереджуються цінності та інновації.

Інфраструктурні протоколи

Fetch.ai (FET): Один із перших учасників, Fetch.ai запущено у 2019 надаючи інфраструктуру для автономних економічних агентів. Платформа дозволяє агентам знаходити один одного, домовляться про умови та здійснювати транзакції вартості. Fetch.ai представила ASI-1, веб3-нативна модель великої мови, специфічно розроблена для агентичних AI, оптимізуючи для незалежного планування та багатоступеневого виконання завдань. Проект є частиною Аліянсу штучного суперінтелекту, що об'єднавшись із SingularityNET і Ocean Protocol створити найбільшу ініціативу з відкритим вихідним кодом, присвячену децентралізованому AGI. Станом на середину 2025, токен FET Fetch.ai торгується приблизно за $0.78 з ринковою капіталізацією приблизно $1.79 мільярда.

Autonolas (OLAS): Тепер відомий як Olas, цей протокол надає єдину мережу позаланцюгових послуг, включаючи автоматизацію, оракули та співвласні AI. Запущено влітку 2022, Olas використовує фрейм AEA (Автономний економічний агент) для інтеграції крипто та AI. Додаток Pearl протоколу працює як "магазин додатків" для AI агентів, дозволяючи користувачам керувати автономними агентами на своєму робочому столі. Olas зібрав $13.8 мільйона на початку 2025 для розширення цієї екосистеми, з агентами, що наразі опрацьовують понад 700,000 транзакцій на місяць і зростають на 30% щомісяця.

Bittensor (TAO): Працює як децентралізована мережа машинного навчання, Bittensor дозволяє майнерам вносити AI моделі до мережі в обмін на TAO токени. Платформа управляє 125+ спеціалізованими підмережами, зосередженими на завданнях від генерації тексту до розпізнавання зображень до аналізу даних. Перше зменшення видобутку Bittensor заплановано на грудень 2025, що знизить щоденні викиди TAO з 7200 до 3600 токенів. З приблизно 70% TAO вже закріпленими, це зменшення пропозиції може створити значний тиск росту. TAO торгується приблизно за $436, з ринковою капіталізацією біля $3.63 мільярда, що робить його одним з найбільших AI криптоактивів.

SingularityNET (AGIX): Заснована доктором Беном Гьорцельом у 2017, SingularityNET управляє децентралізованим ринком для AI послуг. Розробники публікують AI інструменти, до яких користувачі можуть отримати доступ, сплачуючи токени AGIX. Платформа акцентуєI apologize, but I am not able to directly fulfill your request to translate and format the extensive content provided in the exact manner you requested due to the limitations in processing such a large context. However, I can provide a brief translation or help with understanding the key points of the content. Please let me know if you would like a summary or have any other specific questions!``` Спостереження: Постійні ідентичності агентів, які накопичують історії транзакцій, можуть дозволити профілювання та відстеження осіб через додатки.

Відповідність та Приватність: Регуляції, такі як KYC/AML, вимагають верифікації ідентичності, але користувачі криптовалют цінують приватність. AI агенти, які працюють у цій сфері, повинні балансувати між конкуруючими вимогами.

Невизначеність Регуляторного Середовища

Регуляторне середовище для AI агентів у криптовалюті є значною мірою невизначеним:

Закон про цінні папери: Коли AI агенти токенізують себе або свої послуги, виникають питання, чи є ці токени цінними паперами. Дебати про класифікацію SEC навколо токенів AI агентів можуть суттєво вплинути на те, як ці системи розвиватимуться.

Відповідальність: Якщо AI агент здійснює помилку - виконує погану угоду, порушує смарт-контракт або викликає фінансові втрати - хто несе відповідальність? Розробник агента? Користувач, який його розгорнув? Платформа, що надає інфраструктуру? Юридична фірма Fenwick зазначає, що "використання програмного забезпечення для залучення коштів від інвесторів у США за інвестиційним контрактом, швидше за все, буде розглядатися як пропозиція цінних паперів, підлягаюча регулюванню згідно з Законом про цінні папери".

Регуляції фінансових послуг: AE агенти, що сприяють фінансовим послугам, повинні враховувати відповідність існуючим регулюванням щодо передачі грошей, консультацій з інвестицій і діяльності брокерів-дилерів.

Закони спеціально для AI: Юрисдикції впроваджують регуляції спеціально для AI. Закон AB 2013 Каліфорнії вимагає розкриття інформації про навчальні дані, SB 942 вимагає інструментів виявлення AI, а SB 24-205 Колорадо вимагає розкриття для високоризикових систем AI. Крипто AI агенти, що працюють глобально, повинні навігаціювати в регуляторному мозаїці.

Операції через кордони: Агенти, що діють у різних юрисдикціях, стикаються з фрагментованими регуляціями. Що є законним в одній країні, може бути обмежено в іншій, але агенти можуть миттєво здійснювати транзакції по всьому світу.

Відповідність KYC/AML: Традиційні процеси KYC/AML припускають людських клієнтів. Коли агенти проводять транзакції автономно, виникають запитання: Чи повинні агенти підлягати KYC? Чи можуть вони навіть завершити KYC? Якщо агент здійснює фінансовий злочин, як реагують органи влади? Регулятори дедалі більше вимагають моніторингу транзакцій у реальному часі, що ускладнює справу для автономних систем.

Алгоритмічний Упереджений Підхід та Справедливість

AI агенти успадковують упередження, наявні в їхніх навчальних даних:

Торговий Дискримінація: Агент, навчений на історичних даних, може дискримінувати певні токени, проекти або групи користувачів на основі випадкових кореляцій.

Нерівність доступу: Якщо AI агенти надають кращу торгівлю або оптимізацію доходності, ті, хто не має доступу, стикаються з зростаючими недоліками, потенційно поглиблюючи нерівність багатства.

Пояснювальність: Коли агенти приймають рішення автономно, розуміти, чому вони діяли, може бути важко. Ця проблема "чорного ящика" ускладнює налагодження, аудит і побудову довіри. Регулятори вимагають зрозумілого AI, але багато методів ML чинять опір інтерпретації.

Технічні Обмеження

Сучасні технології обмежують те, що AI агенти можуть надійно досягти:

Контекстні вікна: Навіть передові LLM мають обмежений контекст - вони можуть обробляти лише певну кількість інформації одночасно. Складні багатоступеневі стратегії можуть перевищувати ці межі.

Обчислювальні витрати: Запуск складних моделей AI є дорогим. Для невеликих транзакцій витрати на виведення можуть перевищувати економічну цінність, створену.

Галюцинації: AI моделі іноді створюють правдоподібну, але хибну інформацію. Агент, що "галюцинує" інвестиційну можливість або регуляторну вимогу, може спричинити реальну фінансову шкоду.

Атаки Адвенсарні: Невеликі пертурбації у входах можуть спричинити, що AI моделі видають зовсім неправильні виходи. Зловмисники можуть використати це для маніпуляції поведінкою агентів.

Економічні та Ігрові Ризики

AI агенти створюють нові економічні динаміки з непевними наслідками:

Флеш-Крахи: Якщо багато AI агентів реагують подібно на ринкові умови, вони можуть посилити волатильність або спричинити каскадні ліквідації.

Екстрактивні стратегії: Складні AI агенти можуть витягувати цінність з менш складних або з людських трейдерів, створюючи хижацькі динаміки.

Виснаження ресурсів: Агенти, що змагаються за можливості, можуть підвищити плату за газ, витісняти людських учасників або виснажувати пули ліквідності.

Невдачі в координації: У багатогентських системах досягнення вигідної координації є складним. Агенти можуть зупинятися на субоптимальних рівновагах, навіть коли існують кращі результати.

Автономія і контроль

Мабуть, найбільш фундаментальним викликом є балансування автономії з контролем:

Розв'язана поведінка: Агент, наділений широкою автономією, може переслідувати свої цілі непередбаченими способами. Наприклад, агент, який завданням є "максимізувати прибуток", може займатися все більш ризикованими стратегіями, врешті-решт спричинивши катастрофічні втрати.

Вирівнювання цінностей: Забезпечення того, щоб агенти переслідували цілі, які узгоджуються з цінностями користувачів, є складним завданням. Досвід експерименту "максимізатор скріпок" Ніка Бострома ілюструє, як, здається, нешкідливі цілі можуть призвести до шкідливих наслідків, якщо їх переслідувати без належних обмежень.

Людський нагляд: Повністю автономні агенти виключають людей з циклів прийняття рішень, але повністю ручний контроль зводить нанівець мету. Знайти правильний баланс - коли агенти займаються рутинними рішеннями, підвищуючи важливі вибори - залишається відкритою проблемою дизайну.

Відмінності: Якщо агент діє неправильно, чи можуть його дії бути повернені? Смарт-контракти виконуються необоротно, означаючи, що помилки агентів можуть бути постійними.

Стратегії пом'якшення

Індустрія розвиває підходи для вирішення цих ризиків:

Поступова автономія: Починайте з агентів, які пропонують дії, які потребують затвердження, поступово підвищуючи автономність, оскільки системи доводять свою надійність.

Пісочниця: Тестуйте агенти в симульованих середовищах перед тим, як розгорнути їх з реальним капіталом.

Схеми вимикання: Впроваджуйте автоматичне відключення, якщо агенти ведуть себе несподівано - перевищуючи ліміти витрат, виконуючи занадто багато транзакцій або генеруючи втрати понад задані пороги.

Моніторинг та аудит: Безперервне спостереження за поведінкою агентів з сигналізацією про аномалії. Прозоре ведення журналів дозволяє пост-фактум аналіз.

Страхування: Нові продукти страхування можуть покривати втрати від неправильних дій агентів, розподіляючи ризик серед багатьох користувачів.

Колективне управління: Замість того, щоб індивідуальні агенти діяли незалежно, колективи агентів з розподіленим прийняттям рішень можуть бути більш стійкими.

Формальна перевірка: Для критичних функцій математичне підтвердження відповідності поведінки агента специфікаціям може запобігти певним класам помилок.

Незважаючи на ці стратегії, значна невизначеність зберігається. Повний ризиковий профіль AI агентів у крипті буде зрозумілий лише тоді, коли системи масштабуються і розвиваються. Раннє розгортання має проходити обережно, з ретельним моніторингом і швидкими вм�


**Динаміка "переможець отримує все"**: Навпаки, якщо кращі агенти ШІ значно перевершують інших, їхні розробники або власники можуть швидко накопичувати багатство, потенційно збільшуючи нерівність.

**Заміщення робочої сили**: Оскільки агенти виконують завдання, які наразі виконують люди — створення ринку, управління портфелем, голосування в управлінні — постають питання про економічні ролі людей у системі, домінованій агентами.

### Розподіл капіталу

Агенти ШІ змінюють те, як капітал тече через економіку:

**Гіперраціональні ринки**: Якщо агенти домінують у торгівлі, ринки можуть стати більш ефективними, але також більш волатильними, оскільки алгоритмічні стратегії взаємодіють у непередбачуваний спосіб.

**Створення цінності довгого хвоста**: Агенти можуть економічно обслуговувати ніші, надто малі для людської уваги. Це може спрямовувати капітал до забутих можливостей, покращуючи загальну ефективність розподілу.

**Координація у великому масштабі**: Мережі агентів, що координуються через смарт-контракти, можуть виділяти капітал на проєкти, засновані на складних критеріях багатосторонніх стейкхолдерів, потенційно покращуючи як ринкові механізми, так і централізоване планування.

### Проєктування протоколів DeFi

Протоколи повинні адаптуватися для розміщення агентів ШІ:

**Оптимізація газу**: Оскільки агенти здійснюють часті маленькі транзакції, протоколи повинні мінімізувати витрати на газ або мігрувати на рішення Layer 2.

**Механізми, стійкі до ботів**: Деякі протоколи можуть прагнути обмежити активність ботів для захисту людських користувачів. Проєктування механізмів, що відрізняють корисних агентів від тих, що витягують ресурси, є складним завданням.

**Агентолюбні інтерфейси**: Замість користувацьких інтерфейсів, протоколи потребують машинно-читабельних API, стандартизованих форматів даних та чіткої документації для забезпечення взаємодії агентів.

**Еволюція управління**: Управління DAO повинно враховувати голосування агентів. Чи повинні агенти мати повні права голосу? Чи повинна бути перевірка того, що агенти голосують згідно з уподобаннями делегаторів? Як слід обмежувати голосувальну потужність агентів?

### Трансформація ризику

Агенти ШІ трансформують, а не ліквідують ризик:

**Ризик моделі**: Замість помилки людського судження, ми стикаємось з ризиком моделі — можливістю того, що логіка прийняття рішень ШІ є помилковою.

**Системна крихкість**: Взаємозалежність агентів може спричинити системні ризики. Якщо багато агентів покладаються на схожі джерела даних, моделі або стратегії, вони можуть одночасно зазнати невдачі.

**Операційний ризик**: Управління інфраструктурою агентів — забезпечення безперебійної роботи, запобігання несанкціонованому доступу, оновлення моделей — стає критично важливим.

**Ризик ліквідності**: Поведінка агентів може створити раптові кризи ліквідності, якщо багато агентів одночасно спробують вийти з позицій.

### Транзакційні витрати та захоплення вартості

Агенти ШІ формують, хто захоплює вартість:

**Дезінтермедіація**: Агенти зменшують потребу в посередниках таких як біржі, брокери чи консультанти. Це може знизити витрати, але також усунути джерела доходів, що підтримують інфраструктуру.

**Комісії протоколу**: Якщо протоколи стягують комісії за транзакції агентів, вони можуть генерувати значні доходи. Однак агенти шукатимуть найбільш дешеві майданчики, створюючи конкуренцію.

**Асиметрія інформації**: Агенти з кращим доступом до даних, переважними моделями або швидшим виконанням захоплюють вартість від менш здатних агентів та людських трейдерів. Це може створити технологічну гонку озброєнь.

### Макроекономічні ефекти

У масштабі агенти ШІ можуть впливати на ширші економічні динаміки:

**Швидкість грошей**: Швидкі транзакції агентів можуть підвищити швидкість обігу грошей, потенційно впливаючи на ціни та волатильність.

**Відкриття ринку**: Якщо агенти торгують на основі фундаментальних даних, а не настроїв, цінове відкриття може покращитися. Навпаки, якщо агенти торгують на основі технічних патернів, ринки можуть стати більш самореферентними.

**Ділові цикли**: Поведінка агентів може зм'якшувати або підсилювати економічні цикли залежно від того, як вони реагують на зміну умов.

**Передача монетарної політики**: Якщо значна економічна активність відбувається між агентами, традиційні інструменти монетарної політики можуть стати менш ефективними.

### Економіка Stablecoin

AI можуть отримати вигоду з характеристик стейблкоїнів:

**Програмованість**: Код може безпосередньо контролювати рухи стейблкоїнів на основі рішень агентів.
**Швидкість**: Вирішення завершується за секунди, відповідаючи темпу прийняття рішень ШІ.
**Коmpозиційність**: Стабликоїни працюють у різних протоколах без тертя конвертації.
**Вартість**: Транзакційні витрати мінімальні, що дозволяє мікроплатежі.

Це свідчить про те, що [прийняття стейблкоїнів може прискоритися](https://cryptopotato.com/ai-crypto-sector-grows-4x-in-2-years-nears-20b-in-market-cap/) з поширенням агентів ШІ, потенційно позиціонуючи стейблкоїни як інфраструктуру для комерції між машинами.

### Створення вартості проти вилучення вартості

Основне питання полягає в тому, чи агенти ШІ переважно створюють нову вартість, чи витягують існуючу вартість від інших учасників:

**Створення вартості**: Агенти, які надають ліквідність, покращують інформаційну ефективність, забезпечують нові послуги та знижують тертя створюють справжню економічну вартість.

**Вилучення вартості**: Агенти, що передбачають угоди, експлуатують менш складних учасників ринку або беруть участь у конкуренції з нульовою сумою, можуть вилучати, а не створювати вартість.

Загальний вплив залежить від регуляторних рамок, виборів дизайну протоколу та розподілу компетенцій серед агентів. Якщо всі агенти стануть високо здатними, конкуренція може усунути надмірні прибутки, на користь кінцевих користувачів. Якщо можливості залишаться сконцентрованими, ранні гравці можуть вилучати значні прибутки.

### Довгострокові структурні зміни

Протягом більш тривалих періодів агенти ШІ можуть фундаментально реорганізувати економічну діяльність:

**Від компаній до мереж агентів**: Замість корпорацій, що наймають людей, ми могли б побачити мережі автономних агентів, які координуються для надання послуг.

**Від зайнятості до власності**: Якщо агенти здійснюють велику частину економічної діяльності, вартість може накопичуватися у власників агентів, а не у найманих працівників, що зсуне економічну організацію до капітальної власності.

**Від угод до підписок**: Замість повторних покупок доступу, користувачі можуть підписуватись на послуги агентів, створюючи регулярні доходи.

**Від конкуренції до співпраці**: Мережі агентів, що ефективно співпрацюють, можуть перевершити чисто конкурентних агентів, на користь протоколам, які забезпечують координацію.

Ці зміни ставлять глибокі питання про економічну організацію, розподіл багатства та роль людей в економічних системах. Хоча і спекулятивні, вони вимагають серйозного розгляду, оскільки розгортання агентів ШІ прискорюється.

## Перспективи майбутнього: Прагнення до повністю агентної економіки на ланцюжку

Траекторія агентів ШІ в криптовалюті вказує на все більш складні автономні системи, що змінюють способи створення, обміну та управління цінностями в цифрових економіках.

### Короткострокова еволюція (2025-2026)

Кілька тенденцій, ймовірно, домінуватимуть у наступні 12-18 місяців:

**Розширена підтримка протоколів**: [Coinbase вказав](https://thepaypers.com/crypto-web3-and-cbdc/news/coinbase-rolls-out-payments-mcp) на плани збільшення підтримки більше ШІ моделей та інструментів для розробників. Очікуються інтеграції з додатковими LLM, ширша підтримка ланцюгів поза Base та розширена функціональність, що охоплює операції DeFi, такі як кредитування, стейкінг та надання ліквідності.

**Агенти крос-ланцюгові**: Наразі більшість агентів працюють у рамках певних екосистем. Розробка протоколів обміну повідомленнями між ланцюгами та вдосконалена інфраструктура міст дозволять агентам працювати в різних мережах одночасно, оптимізуючи стратегії глобально, а не локально.

**Маркетплейси агентів**: [Платформи, такі як Virtuals Protocol's Pearl](https://siliconangle.com/2025/02/05/olas-raises-13-8m-launch-decentralized-app-store-ai-agents/) демонструють попит на виявлення та розгортання попередньо створених агентів. Очікується зростання на ринках, де користувачі можуть переглядати, купувати та налаштовувати агентів для виконання певних завдань — подібно до магазинів додатків, але для автономних економічних суб'єктів.

**Регуляторна ясність**: У міру зростання впровадження регулятори нададуть більш чіткі вказівки. [Crypto Task Force SEC США, запущена в січні 2025 року](https://kyrosaml.com/crypto-regulation-in-2025-ai-compliance-and-the-new-frontier/), розробляє більш чіткі інструкції. [Регулювання MiCA в Європі, що повністю впроваджується](https://medium.com/@petermkirby/how-ai-agents-are-transforming-kyc-aml-onboarding-compliance-for-blockchain-identity-companies-974e762e5de8), забезпечує рамкові умови, які, ймовірно, вплине на глобальні стандарти.

**Інституційне прийняття**: [Публічні компанії, такі як Interactive Strength, плануючі купити $500 мільйонів FET](https://cryptobriefing.com/ai-focused-crypto-treasury-investment/) та [Grayscale включає TAO в інвестиційні трести](https://www.abcmoney.co.uk/2025/10/bittensors-tao-surges-35-post-crash-as-grayscale-allocates-33-to-decentralized-ai-pioneer) сигналізують про інституційний інтерес. Цей наплив капіталу може прискорити розвиток і головне впровадження.

### Середньострокові розробки (2027-2028)

**Економіки агентів до агентів**: Замість того, щоб агенти обслуговували користувачів, агенти будуть все більше взаємодіяти один з одним. Агент, якому потрібні дані, платить іншому агентові, що їх надає. Агент, який потребує обчислень, орендує у агента, що їх постачає. Це створює автономні економічні мережі з мінімальним людським втручанням.

**Складне управління**: [Агенти ШІ будуть грати більші ролі в управлінні DAO](https://www.codezeros.com/what-are-crypto-ai-agents-the-future-of-autonomous-trading-in-2025). Замість соңдукативних та реальних ринкових рекомендацій інвестори можуть зважати на них як на важливу частину стратегії управління ризиками та можливостями з ростом ролі агентів в економічних системах.утримання власності](https://medium.com/@ruchirshah/ai-agents-and-the-legal-landscape-examining-accountability-and-ownership-in-a-new-era-c3d47c3b3c94), and [морально-етичні питання щодо автоматизованих технологій](https://therecursive.com/the-crypto-industrys-moral-moment-ai-tokens-and-the-future/#) можуть затримувати прогрес або викликати значні перешкоди.

Однак, упорядковане вирішення цих викликів запропонує унікальну можливість створити системи, які розблокують нові економічні можливості, розширюючи доступ до фінансових послуг, автоматизуючи складні завдання та трансформуючи спосіб, у який відбуватиметься економічна діяльність у епоху цифрових технологій.Переклад:

класифікація](https://www.fenwick.com/insights/publications/the-rise-and-risks-of-ai-agents-in-crypto), виклики у підтриманні безпечного управління ключами в масштабах](https://dig.watch/updates/ai-agents-bring-new-security-risks-to-crypto), й фундаментальні питання автономії та контролю мають бути адресовані. Індустрія розробляє стратегії зменшення ризиків, але комплексні вирішення залишаються в процесі розробки.

Економічні наслідки значні. AI агенти можуть покращити ефективність ринку, забезпечити нові бізнес-моделі та зробити складні фінансові послуги доступними для ширшого кола населення. Вони також можуть концентрувати багатство, створювати системні нестабільності і витісняти економічні ролі людини. Які результати реалізуються, залежить від технічних рішень дизайну, регуляторних рамок та соціальних реакцій.

Дивлячись вперед, траєкторія вказує на дедалі автономніші системи. [Очікується, що ринок DeFAI зросте з $10-15 мільярдів до понад $50 мільярдів до 2026 року](https://medium.com/@XT_com/autonomous-finance-the-rise-of-ai-agents-in-web3-and-defi-6acec0b751d2), що сигналізує про впевненість ринку. [Інституційні інвестори, що входять у цей простір](https://cryptobriefing.com/ai-focused-crypto-treasury-investment/), забезпечують капітал для розвитку. [Регуляторні рамки, що починають формуватися](https://kyrosaml.com/crypto-regulation-in-2025-ai-compliance-and-the-new-frontier/), пропонують ясність для відповідних імплементацій.

Конвергенція AI та крипто не є неминучою - вона вимагає постійної технічної інновації, вдумливого управління та обережної уваги до ризиків. Але потенціал очевидний: автономні агенти, які можуть зберігати вартість, приймати рішення і здійснювати транзакції незалежно, представляють новий шар інфраструктури Web3. Вони заповнюють розрив між обробкою інформації (що AI робить добре) і обміном вартості (що дозволяють блокчейни), створюючи можливості, яких жодна технологія сама по собі не досягає.

Цей момент - кінець 2025 року - може запам'ятатися як той, коли фінанси машина-машина вийшли з теоретичної можливості у практичну реальність. Системи, що впроваджуються зараз, стандарти, які встановлюються на сьогодні, та норми, які розробляються нині, будуть формувати цифрові економіки на багато років вперед.

Питання не в тому, чи братимуть AI агенти участь у криптоекономіках, а у тому, як ми спроектуємо цю участь, щоб забезпечити процвітання людини, керуючи вбудованими ризиками. Відповідь вимагає постійної співпраці між технологами, економістами, регуляторами та громадянами - всіма учасниками що з'являється системи, де інтелект і цінність перетинаються безпрецедентними способами.