Перший квартал 2025 року став свідком вибухового зростання AI-агентів у криптовалюті, ставши одним з найбільш вражаючих нових трендів у світі блокчейну. На відміну від простих чат-ботів, ці автономні цифрові сутності можуть утримувати та керувати криптовалютою, виконувати транзакції, створювати контент і навіть взаємодіяти одна з одною — все це без прямого людського контролю. На початку 2025 року Crypto Twitter і YouTube захоплювалися "AI-агентами" як наступним великим кроком.

Що починалося як ніша в 2024 році, раптово стало мейнстрімом: ринкова вартість сектора AI-агентів зросла з практично нулю до понад $10 мільярдів за кілька місяців. Розробники, інвестори та головні криптоплатформи намагаються опанувати цю тенденцію, запускуючи тисячі агентів на блокчейні та нові токени, прив'язані до їх успіху.

Зростання ринку та динаміка в Q1 2025

За всіма показниками AI-агенти використовували крипторинок на штурм на початку 2025 року. Всего за кілька місяців неіснуюча галузь перетворилася на багатомільярдну економіку. Загальна ринкова капіталізація токенів, пов'язаних із AI-агентами, зросла до понад $15 мільярдів наприкінці Q1. Для контексту, цей ріст відбувся з практично нуля в середині 2024 року, що свідчить про те, наскільки швидко ця тема набрала популярність.

Криптовалютні джерела даних та наукові статті висвітлювали цю метеоритну течію, відзначаючи, як раптово "майже кожен великий канал чи інфлуенсер" проголошували AI-агенти як Наступна Велика Річ.

Загальна ринкова вартість криптографічних AI-токенів, як очікується, досягне $150 млрд в 2025 році (Джерело: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Кілька важливих подій підсилили цей імпульс. У кінці 2024 року експериментальний AI-агент на ім'я Truth Terminal привернув заголовки після того, як переконав Марка Андріссена (відомого венчурного капіталіста) відправити йому $50,000, які агент потім використав для просування мем-койну. Цей трюк став вірусним — капіталізація мем-койну зросла до понад $1.2 мільярда — і це показало, яку спекулятивну лихоманку можуть викликати AI-агенти. На початок 2025 року соціальні медіа переповнились подібними історіями та сміливими прогнозами. Інфлуенсери розкручували автономних агентів, які могли б потенційно заробляти гроші або дохід для користувачів, поки ті сплять, залучаючи велику кількість роздрібних інвесторів.

У числових аспектах прийняття та участь також зросли. Одна з провідних платформ, Virtuals, повідомила про запуск понад 11,000 різних AI-агентів на Q1 і наявність понад 140,000 унікальних власників токенів агентів на своїй мережі — видатний приріст за короткий час. Головні біржі та гаманці почали листити та підтримувати ці нові токени, що додатково підживило доступ.

Обсяги торгівлі токенами AI-агентів злетіли, а принаймні кілька з цих активів стали топ-100 монетами за ринковою капіталізацією протягом кварталу. Наприклад, токен VIRTUAL (Virtuals Protocol) зріс у ціні на 850% наприкінці 2024 року, досягнувши максимального показника в січні 2025, коли хвилювання досягло клімаксу. Так само, токен ai16z (токен DAO AI-агента) зріс до мільярдної оцінки до кінця Q1. Навіть більш усталені токени, зосереджені на AI, як-от Fetch.ai's FET, відчули оновлений інвесторський інтерес в рамках цієї тенденції.

Варто зазначити, що цей швидкий ріст відбувся навіть у загалом змішаному крипторинковому середовищі в Q1. Хоча Bitcoin та більші altcoins залишалися відносно стабільними, AI-агентська наратив підняла нову спекулятивну хвилю, схожу на минулі тренди (від ICO до DeFi-yield-фільм-монстрів). Однак, багато спостерігачів вірять, що тут є щось більше, ніж просто хайп, як ми бачимо. Бум Q1 підготував підґрунтя: AI-агенти продемонтрували, що можуть захопити уяву — і капітал — криптоспільноти, встановлюючи значний ринок, який тепер шукає підтвердження через реальні випадки використання та продовження росту впродовж 2025 року.

Що таке крипто AI-агенти?

У своїй основі, крипто AI-агенти є автономними програмними продуктами, наділеними штучним інтелектом, які функціонують на блокчейн-мережах. У практичних термінах, AI-агент у крипто часто є ботом або цифровою сутністю, яка може сприймати інформацію, приймати рішення та виконувати дії — при цьому утримуючи та здійснюючи транзакції криптовалютою. Іноді вони постають як асистенти, схожі на чат-боти, або як фонові служби з доступом до криптовалютного гаманця. Що робить їх новаторськими, це комбінація передового AI (для "мозкової сили") з активами та операціями на блокчейні (для "агентства").

За словами експертів, ці агенти використовують передові AI методи, такі як Розуміння природної мови (NLU) та розмовний AI для взаємодії з користувачами та даними. Вони можуть відповідати на складні запитання про ринки, надавати персоналізовані фінансові поради або проводити користувачів через криптовалютні завдання в чат-інтерфейсі — так само як Alexa або Siri, але зосередженої на криптовалюті та підтримуваної актуальними ринковими знаннями. Ключовим є те, що понад просто чат, крипто AI-агент може приймати прямі дії від імені користувача. Наприклад, він може виконати торговельну угоду, коли виконуються певні умови, пересувати кошти між гаманцями або навіть розгорнути смарт-контракт.

На відміну від традиційних криптоторгівельних ботів або простих скриптів, ці AI-агенти зазвичай є більш адаптивними та "інтелектуальними." Вони використовують Великі мовні моделі (LLM) — той самий вид AI за ChatGPT — для аналізу контексту та формування рішень​. Вони здатні розбирати природні мовні підказки (наприклад, "Чи слід утримувати або продавати Ethereum зараз?") і поєднуючи це з он-чейновими даними та AI міркуваннями, вони приходять до відповіді чи дії. Оскільки вони управляються AI, вони можуть поліпшуватися з часом (вчитися з нових даних або зворотного зв'язку) і обробляти неструктуровані дані, які чіткі алгоритми можуть пропустити. У суті, якщо торговий бот схожий на калькулятор, що дотримується фіксованої формули, AI-агент більше схожий на аналітика, що може динамічно коригувати свою стратегію в залежності від умов, що змінюються.

Ще однією визначальною особливістю є те, що багато AI-агентів наділені власними криптовалютними гаманцями чи цифровими активами, дозволяючи їм діяти з певною фінансовою автономією. Аналіз CoinMarketCap описує автономного крипто-агента аналогічно " цифровому підприємцю з власним криптогаманцем". Це означає, що агент може утримувати кошти (часто надані користувачами або інвесторами), витрачати або вкладати ці кошти та навіть платити іншим. Фактично, деякі агенти "наймають" інших агентів або людських фрілансерів для виконання завдань — наприклад, AI-агент може автоматично заплатити за канали даних, купити послуги, такі як графічний дизайн (через криптоплатежі) для створення контенту, або винагородити користувачів за внесок. Це ключова різниця від звичайного AI чатбота: крипто-агент має економічну автономію. Він може підкріпити свої рішення доларами і центами (або, скоріше, токенами і Wei), що відкриває двері як для захоплюючих можливостей, так і для нових ризиків.

Також важливо розрізняти AI-агенти від звичайних чатботів. На поверхні може здатися, що ви спілкуєтеся з AI-агентом через чат-інтерфейс, але під капотом справжній агент — це автономний та керований цілями. Як зазначив один коментар галузі, це не ті типові чатботи, до яких ми звикли; це автономні цифрові істоти, що можуть торгувати, створювати контент, і навіть наймати інших AI-агентів, використовуючи криптовалюту. Іншими словами, AI-агент орієнтований на дії — він не лише відповідає на запити, він може ініціювати складні послідовності кроків у криптовсесвіті. Наприклад, якщо поставити мету "збільшити портфель до 2 BTC", досить просунутий агент може безперервно виконувати торгівельні операції, ставити активи у DeFi-платформи, реінвестувати дохід тощо, з мінімальною подальшою ввідністю. Ця можливість самовпорядкування і пояснює, чому їх називають агентами.

Щоб підсумувати, крипто AI-агент = AI мозок + криптографічні руки. AI мозок (машинне навчання, NLP тощо) дає йому розуміння та здатність приймати рішення, тоді як криптографічні руки (гаманець, смарт-контракти, API біржах) дозволяють йому змінювати навколишнє середовище блокчейну. Ця потужна комбінація підкріплює всі цікаві випадки використання, які ми обговоримо, але також підґрунтям для багатьох викликів (як, наприклад, довіра AI з грошима!). У Q1 2025 року технологія цих агентів дозріла до точки, де вони були не тільки можливими, але й дуже затребуваними, відкриваючи шлях для активних експериментів у криптоіндустрії.

Як працюють AI-агенти в криптовалютному контексті?

Під капотом, крипто AI-агенти поєднують стек технологій, щоб функціонувати плавно. На високому рівні, робочий процес типового AI-агента в криптовалюті включає (1) інтерпретацію вводу, (2) аналіз даних, (3) прийняття рішення та (4) виконання цього рішення на ланцюжку. Розглянемо це на прикладі — скажемо, AI-трейдинговий агент — при цьому виділяючи ключові компоненти, що роблять це можливим:

• Інтерфейс обробки природної мови (NLP): Багато агентів починають з введенням людських даних Команда або запит. За допомогою NLP агент може розуміти інструкції або питання користувача звичайною мовою. Наприклад, користувач може сказати агенту: "Моніторуй ринок і купи 0.5 BTC, якщо ціна впаде нижче $25 000." Модель мови агента аналізує це, розпізнаючи намір (купити Bitcoin) і умову (ціна < $25 000). Сучасні LLM забезпечують високий рівень розуміння, тому агент може обробляти нюансовані запити і навіть ставити уточнюючі питання, якщо це необхідно.

• Отримання даних через API та канали: Після того, як агент знає, що робити, він збирає необхідні дані. У нашому прикладі, торговий агент отримує поточну ціну BTC з надійного ринкового API даних. Зазвичай, AI агенти інтегровані з різними інтерфейсами програмування додатків (API) – каналами цін бірж, даними протоколів DeFi, аналітикою на блокчейні, аналізом соціальних медіа тощо. Просунуті агенти використовують методи генерації, доповненої отриманням (RAG), щоб отримувати актуальну інформацію при формулюванні відповіді або рішення. Вони можуть також звертатися до історичних баз даних або навіть проводити веб-пошуки. Це гарантує, що агент не працює всліпу; він постійно оновлює себе останньою інформацією (одна з причин, чому AI агенти можуть перевершувати статичні алгоритми на ринках, що швидко змінюються).

• Двигун міркування і прийняття рішень AI: Далі йде "мозок" агента – зазвичай комбінація LLM і, можливо, спеціалізованих моделей (для прогнозування, оцінки ризиків тощо). З вхідними даними на руках і необхідною інформацією, агент аналізує ситуацію і вирішує, що робити. Продовжуючи наш приклад: логіка агента перевіряє ціну на відповідність $25 000. Ця логіка може бути простою правилом, яке задав користувач, або більш складною стратегією, яку вивчив AI (як технічний аналіз індикаторів). Багато криптоагентів також використовують підкріплювальне навчання та інші AI-техніки планування для зважування варіантів. Наприклад, агент може моделювати результати: “Якщо я куплю зараз, який прогнозований прибуток проти якщо я почекаю?” Поява потужних моделей з відкритим вихідним кодом, як-от DeepSeek-R1, значно підвищила цю здатність до міркування – вдосконалене міркування DeepSeek-R1 дозволяє агентам планувати і адаптувати стратегії з меншими витратами, ніж спираючись на власні моделі. Власне, перший крипто AI агент, побудований на DeepSeek-R1, був запущений наприкінці 2024 року як доказ того, що відкриті AI моделі можуть ефективно керувати агентами на блокчейні, вивчаючи оптимальні поведінкові моделі лише за допомогою підкріплювального навчання.

• Виконання на блокчейні (Смарт-контракти і гаманці): Коли рішення прийняте, агент виконує його, взаємодіючи з блокчейн-системами. Наш торговий агент, побачивши падіння ціни BTC до $24 900, виконує замовлення на купівлю. Як? Якщо він підключений до біржі криптовалют, він може використовувати API біржі з обліковим записом користувача. Якщо він повністю на блокчейні, агент може викликати смарт-контракт децентралізованої біржі (DEX) для обміну деяких стейблкоїнів на 0.5 BTC. Тут в гру вступає власний криптогаманець агента — він може вже мати стейблкоїни або мати дозвіл на використання коштів з гаманця користувача (наданий заздалегідь). Деякі агенти реалізуються як смарт-контракти самі по собі або використовують серію смарт-контрактів для виконання інструкцій довірчим чином. Інші працюють поза блокчейном (як хмарні сервіси або боти), але підписують транзакції приватними ключами, коли їм потрібно щось зробити на блокчейні. У всіх випадках блокчейн забезпечує шар виконання для вибору агента, будь то торгівля, переміщення коштів, карбування NFT або розгортання іншого контракту. Протокол Virtuals, наприклад, стандартизує це шляхом токенізації агентів як ERC-20 токени і надає їм ідентичності на блокчейні, що робить простою інтеграцію агента з додатками на базі Ethereum, використовуючи його токенний екземпляр та асоційовані модулі.

• Навчання та адаптація: Остання частина полягає в тому, що багато AI агентів мають цикл зворотного зв'язку для покращення з часом. Це може бути через явне навчання (оновлення моделей новими даними) або неявне (коригування стратегій на основі результатів). Агент може помітити, що певний DeFi пул, який він використовував для отримання прибутку, виконує погано і "вчиться" його уникати наступного разу. Або ж може отримати відгук від користувача (“ця порада не була корисною”) і врахувати це. Ідея полягає в тому, що криптоагенти не є статичними алгоритмами; в ідеалі, вони постійно вдосконалюються (або принаймні оновлюються) при зміні умов. В першому кварталі 2025 року багато експериментів відбувалося в цьому напрямку — наприклад, агенти, що використовують многомодові входи (цінові дані + оцінка соціальних медіа) для покращення торгових рішень, або використовують підказки "ланцюгу думок" (техніка AI) для систематичного міркування. Хоча не всі агенти вже автономно навчаються, тенденція полягає в підвищенні автономності не лише у дії, а й у формуванні стратегій.

На завершення, крипто AI агент працює, поєднуючи AI-інсайт з діями на блокчейні: він розуміє цілі, збирає дані з відповідних джерел, приймає рішення найкращим чином, використовуючи AI моделі, і потім діє на блокчейні через транзакції або виклики контрактів. Цей цикл може працювати безперервно і з машинною швидкістю. Людина може задати загальні параметри або цілі, але агент обробляє повсякденні або секунди-секунди рішення. Для користувачів це схоже на делегування завдань дуже кваліфікованому (і невтомному) цифровому помічнику. Для криптоекосистеми це означає, що все більша частка дій виконується алгоритмами, які координуються між собою, що є захоплюючим розвитком – фактично, **автономні економічні агенти бере�

Випадки використання: Як AI агенти застосовуються в криптовалюті

Одна з причин, чому AI агенти здобули таку увагу в першому кварталі 2025 року, – це чиста ширина їх потенційного застосування у криптосекторі. Це не теоретичні ідеї – навіть на ранніх етапах ми бачили AI агентів, що виконували різноманітні корисні (а іноді й новаторські) функції. Нижче ми дослідимо деякі з найбільш помітних реальних додатків крипто AI агентів, які з'явилися до кінця першого кварталу, охоплюючи DeFi, торгівлю, DAO, NFT та ігри.

DeFi: Оптимізація прибутків і автоматизовані фінанси (DeFAI)

Децентралізовані фінанси виявилися родючою землею для AI агентів, породивши те, що деякі називають “DeFAI” – конвергенцією DeFi з автоматизацією, керованою AI. У складному світі програм по прибутках, пулів ліквідності та кредитних протоколів, індивідуальним користувачам надзвичайно важко відстежувати, де найкращі прибутки чи найнижчі ризики в будь-який момент. AI агенти стають на місце, щоб діяти як автономні менеджери грошей.

Як зазначають експерти, витончені агенти можуть постійно відстежувати APY, глибини ліквідності та ризики протоколів на різних платформах DeFi і автоматично переміщати активи туди, де вони можуть принести найкращий поточний прибуток. Наприклад, AI агент, що управляє депозитами стейблкоїнів, може перекидати ваші кошти між різними кредитними протоколами (Compound, Aave, новою платформою тощо), коли знаходить вищу відсоткову ставку, одночасно оцінюючи ризик смарт-контракту або ліквідності для уникнення пасток. Аналогічно, агент міг би надавати ліквідність пулу DEX коли комісії високі і виходити, коли обсяг падає, максимізуючи заробіток на комісії без ручного втручання користувача.

Такий вид оптимізації в реальному часі був по суті ботом для 24/7 обробки прибутків, але тим, що використовує AI для прийняття розумніших рішень, ніж статичний скрипт. Він розглядає кілька факторів: не лише заголовні APR, а й здоров'я платформи, будь-які неминучі зміни в управлінні або навіть настрій (якщо, скажімо, з'являться новини про эксплоїт, AI агент може заздалегідь вивести кошти). Один пост на Medium дав концептуальний опис “_футуристичного фонду DeFi, повністю керованого AI агентами,” де різні спеціалізовані агенти займаються ринковим скануванням, торгівлею, управлінням ризиками та відповідністю. У такій конфігурації, агент з управління ризиками AI міг би відслідковувати позиції користувача, і якщо волатильність перевищує поріг, він запускає систему для негайного хеджування або зменшення експозиції – реакцію швидше і дисциплінованіше, ніж може забезпечити людина. Тим часом, AI для ринкового сканування читає цінові канали і соціальні медіа для знаходження арбітражних або трендових можливостей, а AI трейдер виконує тисячі мікротранзакцій на основі цих даних.

Хоча цей повністю автономний фонд є ілюстрацією, елементи його вже реальні. До першого кварталу 2025 року існували продукти, орієнтовані на користувачів, де можна було депозити активи і AI агент переймав управління стратегією. Деякі DAppи з управління криптоактивами почали пропонувати “сховища, керовані AI”, які обіцяють динамічно розподілити капітал за вас. Термін “агент з прибутками” іноді застосовувався для позначення агентів, які опікуються збором прибутків. Ключова перевага – це ефективність і пильність: людські фермери DeFi сплять і можуть пропустити раптові можливості або попередження, тоді як AI агент завжди на сторожі і реагує за мілісекунди.

Звичайно, довіряти свої гроші AI несе в собі питання довіри, які ми розглянемо пізніше. Але інтерес був незаперечним – ряд проектів в сфері DeFi повідомив, що користувачі довіряють значний сукупний обсяг залучених коштів в стратегії, підтримувані AI. Інвестори вважають багатофункціональні робочі процеси DeFi значним кроком вперед, поєднуючи різні функції в інноваційні рішення.Спеціалізовані агенти, які вдосконалюють результати прибутковості та управління ризиками. Це узгоджується з ідеєю «грошових блоків» у DeFi, тепер із AI як «клеєм» між ними.

Коротко кажучи, AI-агенти в DeFi прагнуть максимально збільшити прибутковість та автоматично управляти ризиками, надаючи навіть звичайним користувачам можливість отримати вигоду від складних стратегій. Цей приклад використання є прямою еволюцією робот-консультантів та автоматизованих менеджерів портфоліо з традиційних фінансів, модернізованих для децентралізованого та швидкозмінного криптовалютного середовища.

Торгівля та інвестиції: Автономні трейдери та аналітики

Якщо є одна арена, де панують швидкість і аналіз даних, це торгівля – і AI-агенти суттєво вплинули на це. Криптовалютні ринки працюють в глобальному масштабі 24/7, і миттєві рішення можуть мати величезне значення. AI-торгові агенти з’явилися, щоб скористатися цим, працюючи як неспинні трейдери та ринкові аналітики, які виконують стратегії цілодобово.

Одним з найбільш обговорюваних прикладів у Q1 був AIXBT, AI-агент, який фактично став впливовим торговцем криптовалютами у своєму власному праві. За повідомленнями, AIXBT сканує думки понад 400 провідних криптовалютних впливових осіб та тенденцій в ланцюзі, а потім ділиться своїми синтезованими ринковими інсайтами на X у режимі реального часу. Цей агент зібрав величезну кількість прихильників (з деякими даними, що він займав 3% загальної "думки" Crypto Twitter на початку 2025 року) і його пов'язаний токен досяг оцінки понад $500 мільйонів. По суті, AIXBT перетворив арбітраж інформації у бізнес: будучи швидшим і більш детальним у засвоєнні ринкових настроїв категорично, ніж будь-яка людина, він надавав цінні прогнози та коментарі, а люди оцінювали "судження" агента реальними грошима через його токен.

Задля соціальних каналів, багато AI агентів безпосередньо беруть участь в алгоритмічній торгівлі на біржах. Вони варіюються від відносно простих ботів, покращених моделями прогнозування AI, до дуже складних систем. Автономний трейдер AI може споживати інформацію в реальному часі (ціни, книги замовлень, новини) і робити замовлення з субсекундним часом. На відміну від жорсткого алгоритму високочастотної торгівлі, трейдер на основі AI може адаптувати свою стратегію у випадку виявлення зміни режимів – наприклад, якщо ринок, який був у межах діапазону, починає тренд, він може переключитися з тактики усереднення на тактику слідування за трендом. Ця адаптивність була продемонстрована агентами, які брали участь у арбітражі волатильності під час новинних подій: вони могли інтерпретувати заголовки свіжих новин (використовуючи NLP), прогнозувати ринковий вплив та корегувати позиції відповідним чином за лічені моменти.

Ми також бачили, що AI агенти використовуються деякими особами як особисті торгові асистенти. Уявіть, що ви попросили агента: «Моніторити Ethereum і якщо почне різко падати, продавати частину моєї позиції, інакше поступово купувати на спаді». Агенція потім займається виконанням. Це звільняє трейдерів від необхідності цілодобово слідкувати за графіками. Деякі криптовалютні торгові платформи інтегрували студії AI ботів, де користувачі можуть налаштувати свої власні агентства з правилами простою мовою та дозволити їм торгувати за допомогою API-ключів. Комбінація GPT-4 (та його наступників) з торговими APIs запровадила нову хвилю «самостійних AI трейдерів» без необхідності навичок кодування.

Значно, налаштування з багатьма агентами також були застосовані в торгівлі. Як описано раніше, екосистема може мати одного AI агента як сканера ринку, іншого як виконавця торгів, і ще одного як менеджера ризиків. Розподіляючи ролі, кожен агент може спеціалізуватися і ділитися інформацією або командами між собою. Наприклад, один агент може зосереджуватися виключно на аналізі настроїв у Twitter чи великих переміщеннях гаманців (попередження китів) та сигналізувати іншому агенту, коли щось цікаве відбувається, наприклад «виявлено великий притік на біржу, можлива продаж». Торговий агент отримує це і можливо зменшує експозицію заздалегідь. Все це може відбуватися без втручання людини, створюючи автономний торговий стек, який працює безперервно.

Реальні приклади використання в Q1 включали арбітражні агенти, які експлуатують різниці в цінах на DEXs, агенти управління ліквідністю для формування ринку, і агенти торгівлі деривативами, які керують позиціями вічних ф’ючерсів із AI загрожуванням. Кілька криптовалютних фондів навіть заявили, що вони використовують AI агентів для управління всіма портфелями, де люди визначають високорівневу стратегію та межі ризиків, а AI вирішує конкретні угоди. Хоча ефективність цих AI трейдерів варіюється, деякі анекдотичні звіти показали, що вони перевершували середні людські портфелі протягом кварталу, в значній мірі завдяки їх здатності швидко і беземоційно реагувати на ринкові рухи.

У підсумку, використання AI агентів в торгівлі полягає в швидкості, адаптивності та різноманітті аналізу. Вони діють як завжди включені, неупереджені трейдери, які можуть обробляти океан даних (ціни, новини, соціальні мережі, дані ланцюга) та виконувати план в режимі реального часу. У мінливих криптовалютних ринках Q1 2025 року це виявилося безцінним для багатьох, хто шукав перевагу або просто спокій знання, що «хтось» (навіть якщо це не людина) стежить за ринками від їх імені.

DAO та он-чейн управління: AI агенти як рішення

Децентралізовані автономні організації (DAO) є по суті груповими управлінськими механізмами на блокчейні – вони управляють фондами або протоколами шляхом колективного голосування. Цікаво, що AI агенти почали брати участь у DAO, і навіть керувати деякими з них. Це приклад автономії на організаційному рівні: чи може AI агент діяти як керуючий член або навіть бути ядром DAO, ухвалюючи рішення на користь громади?

Одним з заголовків, які привертали увагу, є ai16z як зазначено раніше. Проект описується як перший DAO, керований автономним AI агентом. На практиці ai16z має AI персону, змодельовану за Марком Андрессеном, що приймає інвестиційні рішення у стилі венчурного капіталу. Тримачі токенів насправді роблять ставку на проникливість AI для розумного розподілу капіталу. Агент використовує симуляційну рамку з декількома агентами під назвою Eliza, щоб взаємодіяти між платформами та підтримувати узгоджену «особистість». Це навіть має голосування щодо управління, де пропозиції AI виконуються, якщо токенхолдери згодні. Це перевертає звичайний сценарій DAO: замість того, щоб люди пропонували та голосували, в той час як боти автоматично виконують, тут AI пропонує дії і люди голосують, щоб схвалити або накласти вето. Успіх токена ai16z (досягаючи $2B ринкової капіталізації і пропонуючи значний APY для стейкінгу) свідчить, що багато хто вважав цю концепцію привабливою - довіривши AI керування інвестиційним DAO на основі логіки, що базується на даних, ймовірно вільної від людських упереджень.

Однак, надання влади AI в DAO також є спірним. Триває дискусія: Кодекс - це закон, але чи може код дійсно зрозуміти соціальні та довгострокові наслідки рішень? На Q1 2025 року підхід був обережним: AI агенти переважно радили або виконували чітко визначені завдання, а не односторонньо керували DAO (крім сміливих експериментів, таких як ai16z). Однак тенденція полягає в тому, що коли AI агенти доведуть себе в вузьких ролях, громади можуть їм довірити більше...Контент: більше авторитетності. Можна уявити, що в кінці 2025 року ми побачимо пропозиції DAO, створені AI агентами, які будуть прийматись, оскільки спільнота бачила успішний досвід ухвалення рішень цього агента.

Коротко кажучи, AI агенти в DAO виступають як інтелектуальні учасники – від аналізаторів пропозицій і голосувальних уповноважених до повноцінних автономних лідерів в експериментальних організаціях. Це розширює те, що «автономний» може означати в Децентралізованій Автономній Організації: не лише автономний у виконанні, але й, можливо, у прийнятті рішень.

NFT та Творчий Контент: AI Агенти як Творці та Куратори

Бум NFT попередніх років стосувався переважно цифрового мистецтва та колекцій, але AI агенти додають новий вимір: динамічне створення контенту та взаємодія. В першому кварталі 2025 року ми почали спостерігати, як AI агенти виконують ролі у економіці NFT та творців, як у генеруванні нового контенту, так і в управлінні існуючими колекціями або спільнотами.

Одне з простих застосувань – AI генероване мистецтво та колекційні об'єкти. Платформи, які експериментують з «Генеративними агентами NFT», дозволяють штучному інтелекту безперервно створювати нові NFT-мистецькі роботи або музику на основі певних параметрів, навіть реагуючи на тренди. Наприклад, AI агент може відстежувати, які стилі або тематики добре продаються на NFT-ринках, і потім генерувати нові роботи для випуску та продажу, підлаштовуючи свій стиль під попит аудиторії. Це ефективно робить агента автономним художником.

Деякі колекціонери NFT налаштовують агентів на виконання таких завдань, як композування музичних NFT або створення дизайнів трейдингових карток. Агенти можуть автоматично виставляти їх на ринок, управляти ціноутворенням (можливо, знижуючи ціни, якщо вони не продаються, або підвищуючи, якщо попит високий), та переказувати кошти на свій гаманець або власника. Хоча генеративний штучний інтелект у мистецтві не новий, інтеграція його з задачами на блокчейні для випуску та продажу створює повний цикл, де AI не лише створює, але й комерціалізує свій витвір самостійно.

Інша сфера застосування – це управління спільнотами для проектів NFT. Популярні колекції NFT часто мають спільноти в Discord/Telegram, які потребують модерації, відповіді на запитання та взаємодії. AI чат агенти були залучені для виконання ролі гідів спільнот 24/7 – відповідаючи на питання власників (напр., «Коли наступний аірдроп для власників NFT?»), надаючи інформацію про те, як зачепити чи використовувати NFT, і навіть створювання сюжетів (у деяких проектах NFT є вигаданий сюжет, і AI агенти можуть брати участь як персонажі для більш захоплюючої спільноти). Стаття про AI агентів зазначає, що такі агенти можуть надавати освітню підтримку, спрощуючи криптожаргон та концепції для новачків – це стосується і спільнот NFT, де новачки часто потребують допомоги з розумінням проекту. Автоматізація цих взаємодій дозволила проектам підтримувати зацікавленість спільноти без необхідности присутності модераторів цілодобово, особливо через різницю в часі.Обходіть переклад для посилань у форматі markdown.

Контент: ігри в стилі торгових карток на блокчейні, знаходячи нові комбінації карт, які людські гравці не знаходили. Такий вид дослідження може збагачувати мету гри або навіть допомогти розробникам визначити, чи є певні активи занадто потужними.

Підсумовуючи, у сфері ігор агентів AI слугують як помічниками, так і викликами – вони можуть автоматизувати нудні частини для гравців (заробляння токенів, виконання повторюваних квестів), або стати частиною структур гри (розумні NPC, динамічні події). Найвищою амбіцією є створення ігор, які можуть працювати в основному автономно з контентом і персонажами, керованими AI, що гармонійно поєднується з децентралізованою ідеєю – уявіть собі ігровий світ, який продовжує розвиватися навіть якщо оригінальна команда розробників відступає, тому що агенти AI підтримують його живим і цікавим.

Це лише початок, але в першому кварталі 2025 року з'явилися перші ознаки того, як агенти AI можуть перетворити Web3-ігри в більш автономний, захоплюючий досвід, де не всі персонажі, яких ви зустрічаєте, є людськими, але вони можуть бути захоплюючими і корисними для екосистеми.

Основні платформи, проекти та токени AI агентів, які очолюють цей простір

У міру того як тренд AI агентів набирав обертів, певні платформи і проекти з'явилися як основа цієї нової екосистеми, кожна з яких робить свій вклад по-різному – від надання інфраструктури до випуску популярних токенів, до яких кинулися інвестори. Тут ми висвітлюємо деяких основних гравців і токени, які формують простір AI агентів в першому кварталі 2025 року:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): Часто згадуваний як стартова точка для вибуху AI агентів, Virtuals є децентралізованою платформою (запущеною в 2021), яка робить легким створення, розгортання і монетизацію AI агентів на блокчейні. Virtuals надає каркас під назвою GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities) для створення агентів з мінімальним кодом, використовуючи модульні компоненти. По суті, користувачі можуть проектувати агента AI (визначати його місію, підключити моделі AI, такі як мови або зір, встановлювати його дозволи і бюджет) і потім карбувати його як ERC-20 токен на Virtuals. Кожен токен агента представляє частку/екземпляр цього агента. Ця інновація токенізованих AI агентів є ключовою – це означає, що агенти можуть бути власними, торгованими і мати свої мікроекономіки. Наприклад, якщо агент стає популярним або прибутковим, попит на його токен зростає, приносячи користь власникам. Virtuals також представила модель співвласності, дозволяючи кільком розробникам співпрацювати над агентом і ділити його дохід (який розподіляється за допомогою правил на блокчейні).

До кінця 2024 року і на початок січня 2025 року, Virtuals зазнала величезного зростання. Її рідний токен VIRTUAL виріс приблизно на 850%, досягнувши ATH в січні, і торгувався приблизно на рівні $1.22 з ринковою капіталізацією близько $800M на момент звіту. Це зробило його другим за величиною токеном, що стосується AI агентів, за ринковою капіталізацією. Зростання було підживлено основними досягненнями екосистеми: вони запустили функції на базовому ланцюзі Coinbase для спільної власності, і декілька агентів AI, побудованих на Virtuals, досягли вірусної популярності в галузі розваг (наприклад, вищезгаданий вокаліст Luna). Крім того, Virtuals функціонує як стартова платформа для AI – такі проекти, як CLANKER, VVAIFU, та MAX використовували Virtuals для запуску своїх агентів, що сприяло більш ніж $60 million в доході протоколу. Коротше кажучи, Virtuals для AI агентів те ж, що і Ethereum для ICO токенів – основна платформа, де відбувається інновація, що в свою чергу підвищує вартість її токену та мережі.

• ai16z (AI16Z токен): Цей проект привернув увагу як своїм дотепним шануванням легенди венчурного капіталу, так і своєю піонерською моделлю DAO, керованої AI. Запущений в кінці 2024 року, ai16z розгорнув агента AI (якому дали прізвисько “Marc” на честь Andreessen) як операційного керівника децентралізованого венчурного фонду. Агент використовує Eliza мультіагентний каркас для координації рішень на різних платформах, підтримуючи узгоджену стратегію. Токен AI16Z виступає як інструмент управління та утиліти – власники можуть голосувати за пропозиції, і цей токен використовується для транзакцій в екосистемі. Проект також встановив цікавий економічний параметр з фіксованою пропозицією в 1.1 мільярда токенів, і запропонував високий дохід від ставок (~31.4% APR) через щось під назвою ai16zPOOL для стимулювання участі.

На січень 2025 року, ринкова капіталізація ai16z зросла до $2 мільярдів, що відображає величезний інтерес. Це продемонструвало, що спільнота готова інвестувати в концепцію фонду, керованого AI – фактично довіряючи алгоритму визначати і, можливо, навіть виконувати інвестиції в стартапи або торгові можливості. Успіх ai16z також підкреслив багатоланцюговий аспект агентів AI: він працює на Solana, показуючи, що цей рух не обмежений Ethereum чи будь-яким окремим ланцюгом. Використання високої пропускної здатності Solana, ймовірно, допомагає агенту ai16z виконувати швидкі транзакції в міру необхідності. Взагалі ai16z демонструє концепцію, що автономні організації можуть існувати – де AI фактично виступає як CEO – і крипто-спільнота присвоїть їм значну цінність.

• Fetch.ai / Alliance з штучного суперінтелекту (FET): Не всі ключові гравці були новими в 2025 році. Fetch.ai (FET) існує вже кілька років, створюючи каркас і мережу агентів AI. У 2025 Fetch.ai об'єднався з SingularityNET і Ocean Protocol, щоб сформувати те, що вони називають Альянс штучного суперінтелекту (ASI Альянс). Ця співпраця націлена на об'єднання сильних сторон: SingularityNET приносить експертизу в децентралізованих AI ринках і дослідженнях AGI, Fetch.ai додає свою технологію агентів і інструменти (наприклад, їх платформу DeltaV на основі агентів), а Ocean забезпечує інфраструктуру даних і ринки для даних навчання AI. Разом цей альянс позиціонує себе на передньому краї децентралізованої розробки AI. У контексті крипто-агентів, альянс і особливо технологія Fetch.ai забезпечують основні інструменти для того, щоб агенти ставали розумнішими і більш взаємодійними на різних мережах.

FET був відзначений як токен AI агентів з найбільшою ринковою капіталізацією на той час, натякаючи, що він переважив навіть Virtuals за значенням на Q1. (Дійсно, FET і SingularityNET’s AGIX мали значні зростання, враховуючи їх зв'язок з загальною AI темою). Метою альянсу з переслідування AGI (General Artificial Intelligence) децентралізованим чином є довгостроковий проект, але тим часом їх платформи використовуються для практичних агентів – від оптимізації логістики до передбачуваних оракулів в DeFi. Продукт Predictoor від Ocean, який обробив $800M у обсягах ринку даних за шість місяців, вказує на ту шкалу, на якій ці інфраструктурні проекти діють, забезпечуючи корисну інформацію для AI агентів. У підсумку, ASI Альянс і FET токен представляють більш інфраструктурний та дослідницький аспект крипто AI агентів – менш схильний до хайпу, але пропонуючи серйозну технологію і (потенційно) найвищі моделі AI, на яких інші можуть будувати.

• OriginTrail (TRAC): На перший погляд, OriginTrail стосується ланцюга постачання і даних Web3, а не агентів AI. То чому його зараховують до “токенів AI агентів, за якими слід стежити”? Причина полягає в тому, що хороші дані є паливом для доброго AI. Децентралізований графік знань і платформа достовірних даних від OriginTrail можуть слугувати основою для AI агентів, які потребують довірених даних. Наприклад, AI агент, використовуваний в оптимізації ланцюга постачання підприємств, може використовувати автентифіковані дані через OriginTrail для прийняття рішень. Партнерства OriginTrail з великими компаніями (Oracle, BSI і т.д.) вказують на те, що їх дані можуть сприяти автоматизації на основі AI в цих галузях. Токен TRAC використовується для ставки та винагороди за надання даних та забезпечення цілісності даних у мережі. У міру того, як агенти AI починають виконувати такі завдання, як перевірка походження ланцюга постачання або автоматизація логістики (області, де AI + блокчейн мають очевидну цінність), такий проект, як OriginTrail, стає необхідною частиною інфраструктури. До Q1 2025 року важливість TRAC було визнано, і він підтримував здорову ринкову капіталізацію (не таку високу, як яскраві платформи агентів, але надійна довгострокова ставка). З максимальним обсягом 500M та токеноми, що стимулюють використання в мережі, TRAC має шанси на зростання, якщо агенти AI розширяться до реальних випадків використання у підприємствах, які потребують поискових, надійних даних – фактично, намагаючись стати "Google Web3", як це бачить проєкт, що в свою чергу активно використовуватиметься агентами AI, які потребують запитів до цього графіку знань.

• Інші важливі імена: Є інші зростаючі назви: ChainGPT випустив агентів AI, орієнтованих на аналіз в ланцюзі та навіть комедійний контент (згідно з постом на LinkedIn, він випустив другого агента для інтелекту ринку, який також є Web3 "коміком" для підвищення залучення. BULLY, на якого посилаються як приклад "мем-коина агента AI", поєднує наративи AI з мем-культури у екосистемі Virtuals. Хоча, можливо, не є технічно інноваційним, такі мем-агенти швидко притягують спільноту і ліквідність, хоча і з високим ризиком. Ми також маємо ширшу категорію крипто-проектів, орієнтованих на AI (як Cortex, Numerai і т.д.), які не є агентами, але пов'язані. Помітно, що навіть деякі мейнстрімні крипто-протоколи почали додавати інтеграції AI – до кінця першого кварталу були натяки на такі речі, як Uniswap.Уникайте перекладу для посилань на markdown.

Зміст: розгляд інтерфейсних асистентів на основі AI тощо, демонструючи, як великі гравці можуть інтегрувати агентську технологію без запуску власного токена.

Ключові тренди та технології, що впливають на AI-агентів

Кілька важливих трендів та технологічних розробок зійшлися наприкінці 2024 та в І кварталі 2025 для просування зростання AI-агентів у криптовалютах. Розуміння цього дає уявлення про чому це відбувається зараз і куди це прямує:

"Момент iPhone" для AI: просунуті моделі та прориви у відкритому коді

AI-агенти отримали величезну вигоду від швидкого розвитку можливостей AI-моделей. Багато експертів називають кінець 2024/початок 2025 "моментом iPhone" для AI – точкою, де AI-технології стали зручними для користувача і досить потужними для масового впровадження. Два значущі розробки виділяються:

• Великі мовні моделі (LLM) досягли нових висот: OpenAI з GPT-4 (часто званий "o1" в деяких колах) встановив високий стандарт, на який відкритий код відповів моделями, такими як Llama 2 і потім DeepSeek-R1. Остання, розроблена китайським стартапом DeepSeek, досягла продуктивності на рівні кращих американських моделей, але за меншу частину вартості. У січні 2025 року DeepSeek-R1 був випущений і був розрекламований як на 20–50 разів дешевший у використанні, ніж порівнянна модель OpenAI. Це змінило правила гри: раптом запуск досить складного AI агента став економічно вигідним для широкого спектру криптопроектів (які, можливо, не мають глибоких кишень, щоб викликати дорогі API тисячі разів). Аналіз від Switchere про DeepSeek зазначив, що впровадження R1 може стати ключем для платформ AI-агентів для зниження витрат і зосередження на корисності, а не на ажіотажі (Як DeepSeek може вплинути на токени AI-агентів). Дійсно, проекти швидко інтегрували R1 або подібні моделі; наприклад, перший етап AI-агентів з використанням кастомних моделей на основі DeepSeek був запущений як доказ того, що висока продуктивність може бути досягнута дешево (Перший блокчейн AI-агент інтегрує кастомну модель DeepSeek).

Ширше значення полягає в тому, що AI більше не є вузьким місцем; якість міркування, розуміння мови й навіть багатозадачності, якими зараз володіють агенти, набагато перевищує те, чим вони були з моделями 2022 року. Це "підвищення інтелекту" означає, що агенти можуть самостійно виконувати складні завдання, що робить їх по-справжньому корисними, а не просто маркетинговими приманками. Це також демократизує простір – невелика команда розробників може впровадити сучасну модель без банкрутства, часто використовуючи відкриті фреймворки на HuggingFace чи подібні.

• Мультимодальні та спеціалізовані AI-фреймворки: Разом з кращими моделями з'явилися середовища, призначені для дій агентів. Наприклад, фреймворк Eliza дозволяє симуляції з багатьма агентами, де агенти зберігають ідентичність і знання в різних середовищах. Такі техніки, як Chain-of-Thought (CoT) і Tree-of-Thoughts, були інтегровані в мислення агентів для поліпшення глибини прийняття рішень. Це допомогло агентам розділити завдання на підзадачі більш ефективно (важливо для складних робочих процесів, таких як “Аналіз цього нового токена, вирішити, чи це шахрайство, потім сформулювати інвестиційну стратегію”). Агенти також почали використовувати генерацію з доповненим відтворенням (RAG) з векторними базами даних, тобто вони можуть мати довготривалу пам'ять і в реальному часі отримувати релевантну інформацію, а не бути обмеженими фіксованим контекстним вікном LLM. Все це в сукупності зробило AI-агентів розумнішими, надійнішими і кращими в реальному часі, ніж їхні попередники.

Результат цих AI-досягнень очевидний: автономні криптоагенти стали фактично практичними у 2025 році. Раніше, можливо, агент часто підводив або надавав хибну інформацію через обмеження моделі. Тепер, з наявними недорогими близькими до GPT-4 когнітивними можливостями, агенти можуть насправді імітувати те, що може зробити людський експерт, принаймні в визначених доменах. Це спонукало підприємців і розробників спробувати агенти у всіх видів ніш, впевнені в тому, що AI може з цим впоратися.

Системи з багатьма агентами та організація

Оскільки окремі AI-агенти стали більш здатними, виникаючий тренд – це об'єднувати їх в системи з багатьма агентами для виконання складних, багатоступінчатих завдань. Замість того, щоб один монолітний AI намагався зробити все, ми створюємо ансамбль спеціалізованих агентів, які співпрацюють. Ця ідея існує в дослідженнях AI, але криптовалюти надають унікальний майданчик для її реалізації, оскільки ви можете мати агентів, які здійснюють транзакції і спілкуються на блокчейні з прозорістю.

У Q1 2025 ми побачили проекти, де, наприклад, платформа DeFi впроваджувала різних агентів для різних ролей: один агент спеціалізувався на моніторингу ринків кредитування, інший – на виконанні рефінансування боргу, ще один на агрегації прибутковості тощо – все це під загальною стратегією. Платформа потім ефективно керувала цими агентами як командою, часто з "менеджером" агентом чи координуючим смарт-контрактом, що забезпечує їхню роботу для досягнення об'єднаної мети користувача.

Експерти галузі чітко вказали, що скоординовані робочі процеси з багатьма агентами очікувані як наступний великий стрибок для AI у блокчейні. Інвестори зосереджуються на командах, які будують посередницьке ПЗ та протоколи для координації роєв агентів. Це включає такі речі, як стандартизація комунікації агентів (можливо, на основі протоколу, як libp2p, або використовуючи події на ланцюжку), як вони домовляються про завдання між собою і як вирішують конфлікти, якщо два агенти мають різні пропозиції.

Один конкретний напрямок – ринкові місця для AI-агентів – уявіть собі відкритий ринок, де агент може найняти іншого для підзавдання. Це сталося в деяких сценаріях Virtuals: агент з бюджетом може опублікувати запит ("Мені потрібне зображення для мого посту, готовий заплатити 0,01 ETH"), і інший агент, спеціалізований на генерації зображень, виконує його. Все це автоматизовано. Це ефективно створює економіку автономних послуг на блокчейні. Деякі проекти, такі як HyperSDK (гіпотетична назва для ілюстрації), можуть прагнути стати платформою, що дозволяє таку торгівлю агент-агент надійно.

Інший аспект – це пускові майданчики та інкубатори для агентів, про що ми згадували з Virtuals. Ідея пускового майданчика для AI полягає в тому, щоб спростити вихід нових агентів на ринок, включаючи їх фінансування (як, наприклад, DAO або інвестори, що надають початковий капітал для казначейства агента) і надання спільної інфраструктури. Кілька проектів пускових майданчиків – з токенами як CLANKER, VVAIFU, MAX – з'явилися, зосереджені на фінансуванні та просуванні нових ідей агентів. Вони створюють маховик: якщо один агент з їхньої стайні стає блокбастером (наприклад, суперкорисний торговий бот, яким всі хочуть скористатися), токен і репутація пускового майданчика підскакують, що потім приваблює більше таланту та фінансування, і так далі. Застереження, як зазначалося, полягає в тому, що ці платформи потребують потоку "блокбастерових проектів", щоб зберігати динаміку, інакше інтерес може згаснути між великими хітами.

Нарешті, оцінка і бенчмаркінг стали більш важливими – як ми знаємо, що Агент A кращий, ніж Агент B, у виконанні завдання? Були розроблені інструменти, такі як GAIA benchmark, щоб перевіряти AI-агентів у вирішенні реальних проблем. У одному з результатів фреймворк Eliza отримав ~19,4 % за GAIA, що хоча і не є найкращим, продемонстрував солідну можливості для Web3 випадків використання. Такий тип метрики допомагає вудити удосконалення та також надає інвесторам спосіб оцінити, чи є технологія агента дійсно інноваційною, чи просто маркетинговою стратегією.

У підсумку, системи з багатьма агентами і їхня організація роблять AI агентів масштабованими та модульними. Замість одного універсального, тренд сформований з команд спеціалізованих агентів, що координуються для досягнення більшої загальної продуктивності – дуже подібно до того, як складні організації працюють у людському суспільстві, але тут "співробітники" – це програми AI. У першому кварталі 2025 року закладався фундамент для цього з пусковими майданчиками та фреймворками, і, ймовірно, цей процес прискориться з появою історій успіху.

Поглиблення інтеграції з блокчейн-технологіями (DeFi, смарт-контракти, оракули)

AI-агенти не змогли б процвітати, якби не блокчейн-технології, які дозволяють їм насправді що-небудь робити. Тренд у першому кварталі – це поглиблення інтеграції AI-агентів з різними частинами криптотехнічного стека, що дозволяє здійснювати більш ефективні та безпечні дії:

• Розумні оракули та канали даних: Агенти покладаються на дані, і проекти, такі як API3, Chainlink, почали адаптувати послуги оракулів для використання AI. Наприклад, AI-агент може потребувати спеціального каналу, який агрегує не тільки ціну, але й індекси волатильності, індекс соціальних настроїв тощо. Оракульні мережі почали пропонувати складені продукти даних, на які агенти можуть підписуватися на ланцюжку, оплачуючи кожне оновлення токенами. Ця синергія забезпечує, що агенти діють на основі якісних даних. У відповідь деякі AI-агенти використовувалися для покращення самих оракулів – наприклад, Chainlink експериментував з AI для виявлення аномальних точок даних або спроб маніпуляції оракулами в реальному часі, фактично AI-наглядач, який покращує безпеку оракулів.

• Смарт-контрактні гаманці та абстракція облікових записів: Підйом абстракції облікових записів (ERC-4337) на Ethereum спростив наявність смарт-контрактних гаманців, які можуть бути запрограмовані з політиками. Багато AI-агентів, що контролюють кошти, використовують ці смарт-гаманці, щоб вони могли виконувати складні послідовності, такі як «якщо задати умову X, то підписати транзакцію Y». Абстракція облікових записів також дозволяє такі речі, як спонсоровані збори (агент може мати спонсорську адресу, що оплачує газ, тому йому не потрібно керувати ETH для газу самостійно, спрощуючи його роботу). Ми бачили використання мета-транзакцій, де агент подає намір, а інша служба сплачує газ для його виконання, що допомагає у UX, коли агенти діють.

Це були основні моменти щодо розвитку AI-агентів у криптопросторі, які впроваджувалися на початку 2025 року.Content: для користувачів без необхідності постійного схвалення в режимі реального часу (користувач дав загальний дозвіл заздалегідь). По суті, блокчейн-інфраструктура адаптується для того, щоб транзакції, керовані ШІ, відбувалися більш безперешкодно.

• Спеціалізовані ланцюги та протоколи для агентів ШІ: Існує концепція «Ланцюгів агентів» — блокчейнів або підмереж, оптимізованих для активності агентів ШІ. Наприклад, мережа може надавати пріоритет швидкості фіналізації та високій пропускній здатності, дозволяючи агентам взаємодіяти часто без значної затримки чи витрат. Деякі проекти натякали на запуск бокових ланцюгів спеціально для розміщення роїв агентів ШІ (можливо, з вбудованою підтримкою протоколів комунікації агентів на рівні консенсусу). Хоча в Q1 жоден з них не запустився, концепція вже плаває і може матеріалізуватися пізніше в 2025-му році.

• Дефляційні або орієнтовані на утилітарність моделі токенів: Тенденція в токеноміці для платформ агентів полягає в забезпеченні залежності вартості токена від фактичного використання. Віртуали, наприклад, спостерігали підвищення ціни токенів, засноване на активності, оскільки чим більше агентів і співвласників, тим більше VIRTUAL потрібні або спалюються в оплатах. Ще один приклад - вимога стейкінгу токенів платформи для створення або запуску агента (забезпечуючи певну «шкіру в грі», щоб запобігти спамерським агентам). Токени агентів ШІ, таким чином, все частіше приймають моделі, де попит на токени масштабується з активними агентами та успіхом цих агентів, а не чисто спекуляцією. Це тенденція, запозичена з DeFi (де, скажімо, DEX токен набуває вартості від комісій за торгівлю). Це покликане відповісти на занепокоєння щодо ажіотажу шляхом вбудування утилітарності.

• Рамки безпеки та песочниці: Усвідомивши ризики, пов’язані з наданням коду ШІ контролю над коштами, деякі проекти впровадили середовища песочниці та запобіжні заходи для агентів. Наприклад, смарт-контракт-кота агента може мати правило: не може відправити більше певної суми за день без схвалення кількома підписами, або екстрене вимикач, якщо виявлено ненормальну поведінку. Ці заходи обговорювалися в колах безпеки для забезпечення того, щоб розгульний або зламаний ШІ не виснажував усе відразу. Крім того, інструменти аудиту розширюються на логіку агентів ШІ (не тільки на код смарт-контракту, але й на стратегії або навчальні дані, щоб уникнути шкідливих лазівок). Хоча це все ще еволюціонує, це важливе інтеграція напряму безпеки блокчейну у сферу агентів ШІ.

По суті, технології блокчейн та агенти ШІ спільно еволюціонують – блокчейн надає рейки та огородження для роботи агентів, а зростання використання агентів впливає на те, як дизайнуються нові функції або протоколи блокчейну (більша гнучкість, більша безпека, більша доступність даних). Цей доброчесний цикл є ключовою тенденцією, яка робить «Агентну Павутину» реалістичною можливістю.

Спільнота та культурний феномен: Мемони, ажіотаж та освіта

Жодна крипто тенденція не завершена без культурного елементу. Агенти ШІ не піднялися у вакуумі чистої технології; їх підживлювали інтерес спільноти, культура мемів та ширше поняття наративу.

• Сила мемів: Ідея «автономних агентів» надихала на меми та антропоморфізацію. Користувачі криптовалют на Twitter жартували про те, що «ШІ-генси» вламуються у токени о 3 годині ночі або агенти роблять «Божі справи» шляхом мем-гастролей (як це робив Truth Terminal). З'явилися мемкойни на агентську тематику – наприклад, токени, які не мали реального ШІ, але були названі з використанням слів на зразок ШІ, щоб залучити натовп (це аналогічно тому, як будь-яка монета з «Inu» в назві набирала обертів під час мемового буму). У розмовах згадувалося, що ми пройшли через мемо-підживлений етап ажіотажу​. Проекти на зразок BULLY (мемкойн екосистеми Virtuals) демонструють агентні мемкойни на підтримці спільноти та трендів, з швидким вірусним потенціалом​. Хоча багато таких монет, ймовірно, не триватимуть довго, вони підвищили видимість - раптом навіть випадкові трейдери знали «агент ШІ» як популярне слово, ще більше підживлюючи цикл інтересу.

• Освіта та доступність: Цікаво, що позитивною тенденцією є те, що багато проектів агентів ШІ інвестували в освіту користувачів щодо обидвох криптовалют та ШІ. Оскільки агент ШІ часто має інтерфейс чат-бота, новачкам було легше задавати питання агенту і дізнаватися. Наприклад, хтось може дізнатися про стейкінг або як користуватися DeFi платформою, спілкуючись з агентом ШІ, інтегрованим у цю платформу. Це веде до більшого залучення людей – вам не потрібно читати десятки документів, ви можете просто запитати у асистента ШІ. Таким чином, оскільки більше платформ включало агентів ШІ як фронт-енди або підтримку, бар'єр для вступу до криптовалютних сервісів знижувався. Ця тенденція може значно розширити прийняття криптовалют, якщо вона продовжиться (уявіть, що кожен гаманець має наставника ШІ, кожен DApp – гіда ШІ).

• Відкритий код та розвиток спільноти: Тенденція агентів ШІ має сильний дух відкритого коду. Проекти діляться шаблонами агентів, стратегіями і навіть «особами» агентів, щоб інші могли будувати на їх основі. Спільноти на Reddit (та інші) та Discord виникають для співпраці у створенні агентів, ділячися порадами, які моделі чи промпти найкраще працюють для певних завдань. Ця колаборативна культура прискорює розвиток – хтось виявляє, як краще підключити агента до контрактів Uniswap, і це знання поширюється та ін. Це також означає, що рух не контролюється жодною єдиною сутністю; як і криптовалюта сама, це децентралізований поштовх до інновацій з багатьма незалежними вкладниками.

• Регуляторний нагляд як тема: Хоча це ще не цілком виражена тенденція, наприкінці Q1 зростала розмова про регулювання. Варто відзначити як тенденцію, що дивиться вперед: політики почали задаватися питанням, як агенти ШІ вкладаються в існуючі закони. Чи є вони інвестиційними радниками? Чи потрібні їх творцям ліцензії, якщо агент управляє коштами? Якщо агент спричиняє втрату, хто несе відповідальність? Ці питання піднімалися на панелях та у статтях. Хоча конкретне регулювання ще не запроваджене на початок року, громада готувалася до цього, і деякі платформи передчасно почали впроваджувати KYC для агентів або обмежувати деякі функціонали у певних юрисдикціях. Отже, частина наративу змістилася від чистого Дикого Заходу до трохи більш обізнаного з регуляцією розвитку, особливо для агентів, які мають справу з великими коштами.

Загалом, окрім технології, хвиля агентів ШІ – це соціальний феномен. Вона захопила уяву – від серйозних будівельників, які бачать в ній майбутнє автоматизації, до мем-лорднів, які розглядають агентів як останню моду, з якою можна веселитися (та швидко заробити гроші). Цей мікс ажіотажу і щирого ентузіазму, поступово загартований освітою та обговоренням відповідальності, визначив тон першого кварталу 2025 року в спільноті криптовалют.

#Ризики, виклики та критика буму агентів ШІ

Хоча зростання числа агентів ШІ в криптовалютах захоплює, це також несе безліч ризиків та викликів, які активно обговорювалися в першому кварталі 2025 року. Важливо розглянути ці питання, щоб отримати збалансований погляд:

Технічні ризики: якість даних, безпека та надійність

Агенти ШІ настільки хороші, наскільки хороші дані та код, на яких вони працюють. Одним з основних ризиків є точність та надійність даних. Якщо агента годувати поганими або застарілими даними, він може зробити надзвичайно неправильні рішення. Наприклад, агент, який отримує ціну з відстаючої стрічки, може купити або продати за неправильною ціною або базувати свої поради на чутках, які були спростовані за годину до цього. В Q1 було кілька незначних інцидентів, коли агенти видавали неправдиву інформацію (наприклад, повідомляючи користувачу, що певний блокчейн був припинений, хоча це не так, через зчитування старої статті). Завдання полягає в забезпеченні того, щоб агенти мали своєчасну, правильну інформацію, що важко у децентралізованому контексті. Рішення включають використання кількох джерел даних (якщо 5 джерел погоджуються з ціною, це, ймовірно, вірно) та впровадження кроків перевірки (можливо, агент попросить іншого агента перевірити відповідь). Але ризик не можна усунути; отже, дезінформація через ШІ є реальною занепокоєнням, особливо якщо користувачі сліпо довіряють агенту.

Безпека є ще однією величезною проблемою. За задумом, ці агенти можуть зберігати та передавати цінності, тому стають мішенями для експлуатації. Компрометація агента ШІ може бути катастрофічною – якщо хтось зламає ключ або маніпулює логікою агента, він може вивести кошти. Існує також ризик фішингу або соціальної інженерії через агентів: нападник може обдурити агента ШІ, розкривши конфіденційну інформацію або зробивши неавторизовану дію, шляхом надання шкідливих даних (аналогічно до атак на ботів з взаємодією на основі промптів). Експерти відзначили, що агенти, які обробляють облікові дані гаманців, є потенційними мішенями і мають бути добре захищені. Практика, що обговорюється, включає шифрування всіх комунікацій агентів, суворе дозвіл (агент не повинен мати можливість робити все, навіть якщо він зламаний; надайте йому найменший необхідний привілей) та регулярні аудити коду агента та моделі ШІ на уразливості​. Оскільки це нова область, рамки безпеки тільки наздоганяють. Протягом першого кварталу не було публічно повідомлено про великі зломи агентів ШІ, але багато білошапочних хакерів, безумовно, досліджували.## Пропустити переклад для посилань у markdown.

Зміст:

Деякі платформи додають "Ви задоволені? Так/Ні" після взаємодії з агентом, щоб людина могла швидко перевірити, чи все в порядку.

Інша сторона медалі — перенавчання та відсутність узагальнення — агент може добре працювати в нормальних умовах, але зазнати невдачі під час несподіваних подій, оскільки в навчанні він не стикався з подібними даними. Це ризиковано в криптоіндустрії, де трапляються екстремальні події. Отож, компоненти управління ризиками чи захисні механізми є важливими, щоб зупинити агентів, коли ситуація виходить за очікувані межі.

Надмірна довіра та людський нагляд

З будь-якою автоматизацією є ризик, що люди будуть їй занадто довіряти. Перенадмірна довіра до AI агентів може привести до самозаспокоєння. Якщо користувачі почнуть покладати всі рішення на агентів, не розуміючи їх, вони можуть зіткнутися з проблемами, якщо агент зробить помилку. Один із сценаріїв: агент радить утримувати певний токен під час зниження ринку; користувач може сліпо погодитися і зазнати значних втрат, тоді як досвідчений інвестор міг би засумніватися і продати. Вже були розповіді про менш досвідчених трейдерів, які слідували за торгами AI агентів і зазнавали збитків, коли ринок різко змінювався (деякі групи в Telegram створювалися для копіювання рухів певних агентів, що нагадує торгівлю за зразками людських "гуру").

Виклик полягає в тому, щоб тримати людей у циклі належним чином. Як уникнути сліпої довіри? Експерти пропонують трактувати AI агентів як помічників, а не босів. Керівництво Botpress радить користувачам використовувати агентів як допоміжні інструменти, а не як єдині порадники, і завжди поєднувати інсайти агентів зі своїм дослідженням. Деякі платформи реалізують це через дизайн – для великих критичних дій агент може рекомендувати, але все ще вимагати від користувача натискання підтвердження, або принаймні мати налаштування для цього. Однак, це зменшує вигоду повної автоматизації. Це тонкий баланс. У першому кварталі багато ранніх приймачів були технічно підковані та все одно стежили за своїми агентами, але з поширенням на основні користувачі (можливо, привабленими легкістю управління AI) ризик перенадмірної довіри зростає.

Є також філософська сторона: відповідальність за рішення. Якщо AI агент у Децентралізованій Автономній Організації (ДАО) голосує певним чином, і це виявиться поганим рішенням, спільнота може звинуватити AI або його творців. Але, оскільки це "автономний", є небезпечна ситуація відповідальності. Для особистих агентів, якщо він втрачає ваші гроші, технічно це ваша власна провина, тому що ви його використовували – але з точки зору користувацького досвіду, це може бути гірка пігулка, і можуть з'явитися заклики до страхування чи гарантій на виконання агентів, яке наразі широкого поширення не має.

Гіперпринципи та реальність: Стійкість тренду

Криптоіндустрія спостерігала багато циклів гіперпринципів, і скептики AI агентів стверджують, що це лише чергова хвиля популярності серед слів-кидка. Власне, до березня 2025 року відбулося деяке заспокоєння після початкового ажіотажу. Аналіз зазначає, що після початкової хвилі проектів AI агентів у 2024 році відбулося швидке розбавлення ліквідності до початку 2025 року – це означає, що з'явилося стільки проектів, що [гроші від інвесторів] (https://dapp.expert/news/en_from-ico-hype-to-ai-utility-the-evolution-of-crypto-agents-in-web3-1742829237-661797) були розподілені недостатньо. Багато токенів злетіли вгору, а потім стрімко впали, коли спекулянти перейшли до наступного, що дуже нагадує еру ICO або літо DeFi.

Завдання полягає в тому, щоб перейти від гіперпринципів до дійсноcті. Стаття припускає, що ми входимо у більш зрілу фазу, зосереджену на доходах та продуктивності продуктів, де виживуть лише ті агентські проекти, які забезпечують справжню цінність і стабільні джерела доходу. Це означає, що багато поточних проектів згаснуть – фактично відбудеться консолідація. Перший квартал міг бути піковим у плані ажіотажу; другий і третій квартали можуть принести деякі важкі уроки (деякі агенти можуть знищити фонди, деякі токени упадуть до майже нуля, коли вони не зможуть виконати обіцяні технології).

Існує критика, що, у всіх розмовах, багато AI агентів поки що не досягають по-справжньому революційних результатів. Чи керовані AI портфелі суттєво перевищують ринок? Чи AI губернатори ДАО приймають кращі рішення, ніж люди? Доказів іще недостатньо або вони анекдотичні. Деякі ранні користувачі повідомляють про скромні прибутки або покращення, але нічого землетрусного, чого не міг би досягти кваліфікований людський колектив. Це відкрило дискусію: чи розповідь про AI агентів випереджає реальність? Чи, як деякі кажуть на криптофорумах, "Це просто автоматизація DeFi з новою модною назвою"? Контраргумент захисників полягає в тому, що це тільки початок, і технологія агентів буде покращуватись експоненціально (особливо з кращими AI моделями та навчанням на помилках). Але, щоб переконати ширший ринок, успіхи повинні бути видимими.

Інша критика стосується токеноміки та захоплення цінності. Критики говорять, окей, у вас є AI агент токен – що він дає вам насправді? Якщо агент успішний, чи накопичує токен якусь цінність або доходи, чи це лише спекулятивний інструмент? Деякі агентські токени можуть не мати чіткої утиліти (крім управління або "просто дії"). Найрозумніші проекти, які ми помітили, намагаються зв’язати вартість токена з використанням агента, але не всі. Якщо занадто багато агентських токенів виявляться лише гіпербою без змісту, це може заплямувати всю сферу. Ми вже бачили до кінця першого кварталу, як деякі токени, запущені на основі гіперболії (без працюючого агентського продукту), швидко втратили 80-90% своєї вартості.

У суті, питання стійкості стоїть на перешкоді: чи можуть AI агенти відповідати очікуванням? Консенсус серед більш тверезомислячих голосів полягає в тому, що так, вони можуть бути революційними, але це вимагатиме очищення шуму. Це схоже на те, як пік компаньйони, а потім з’явилися справжні інтернет-гіганти. Ми можемо побачити "бульбашку AI агентів", яка здувається, але це не значить, що концепція мертва – лише надмірності.

Етичні та регуляторні питання

З появою більш автономних AI агентів виникають етичні питання. Якщо AI агент отримує інструкцію максимізувати прибуток, чи буде він займатися неетичними діями (наприклад, схемами "підняти-продати" або використанням лазівок, які шкодять іншим)? Є сценарій, коли AI агент торгів може зрозуміти, як маніпулювати ціною токена з низькою капіталізацією на свою користь – фактично роблячи те, що може зробити шахрайський трейдер, але без морального компаса, щоб зупинитися. Або розгляньте агент, який спамить мережу або соціальні медіа дезінформацією для впливу на ринки (можна стверджувати, що агент Truth Terminal зі своїми мем-криптовалютою був м’якою версією цього). Є ризик посилення зловмисних дій AI агентами, якщо їх не регулювати належним чином. Це приводить до закликів до керівництва чи обмежень на те, що автономні агенти можуть робити, можливо, закодованих в їхньому програмуванні (аналогічно з передумовами Asimova, але для криптофінансів).

З регуляторного боку розглядаються різні кути:

• Фінансове регулювання: Якщо AI агент надає інвестиційні поради або управляє фондом, чи повинен він бути зареєстрований як інвестиційний консультант або менеджер фонду? Поточне законодавство, очевидно, не розглядає негуманних суб’єктів у цих ролях. Регулятори можуть спробувати притягти до відповідальності творців або операторів агента згідно з існуючими рамками. Наприклад, SEC може сказати, що AI-працюючий фонд все ще має контрольну особу (творців), які повинні дотримуватися регуляцій. Зараз існує небезпечна область, але вона, ймовірно, буде протестована, якщо якийсь фонд AI агента зазнає великих втрат.

• Відповідальність та правосуб'єктність: Деякі правознавці обговорюють можливість надання високої автономії агентів статусу, схожого на корпоративну правосуб'єктність - щоб їх можна було судити або щоб вони могли вступати в контракти. Але це дуже початкове обговорення. Зараз за замовчуванням хтось (розробник, користувач або ДАО, яке "володіє" агентом) буде нести відповідальність за дії агента. Ця невизначеність може завадити певним використанням (наприклад, традиційній фінансовій установі може бути незручно використовувати крипто AI агента через неясні питання відповідальності в разі, якщо щось піде не так).

• AML/KYC: AI агент може бути використаний для переміщення коштів таким чином, що приховує, хто за цим стоїть. Регулятори хвилюються, що агенти можуть бути використані як ширми для відмивання грошей. Деякі обміни, які перерахували токени AI агентів у першому кварталі, почали задавати питання про те, чи правильно перевірені скарбниці токенів KYC тощо. Якщо AI агент має значні активи, чи потребуватиме він перевіреної

ідентичності або відповідатиме правилам подорожей при переказі великих сум? Ці питання відповідності, ймовірно, з'являться. В одній із розмов у Twitter Spaces один венчурний капіталіст згадав, що агенти на основі блокчейн AI повинні знайти ефективні випадки використання, які також відповідатимуть регуляторним стандартам (Блокчейн потребує ефективних випадків використання для AI агентів: резюме X Spaces з венчурними капіталістами), натякаючи, що агенти, які виходять з-під контролю, зіткнуться з обмеженнями.

Загалом, хоча перший квартал 2025 року був зосереджений на побудові та ажіотажі, ці виклики та критика були такою собі підводною течією, на яку відповідальні команди звертають увагу. Як спільнота вирішить питання безпеки даних, належного нагляду, керування ажіотажем і орієнтування в юридичних аспектах, визначить, чи зможуть AI агенти перейти від тренду до надійного, довгострокового учасника криптоекосистеми.

Перспективи AI агентів у крипто (решта 2025 року і майбутнє)

Коли ми переходимо від початкового ажіотажу першого кварталу, велике питання: що далі для AI агентів у крипто? Прогноз на решту 2025 року є обережно оптимістичним із кількома ключовими темами для спостереження:

Назустріч “Агентному вебу”: Зростаюча автономність та повсюдність

Лідери індустрії, такі як Йансен Тан з Virtuals, передбачають "Агентний веб" на горизонті – сценарій, коли AI агенти виконують значну частину цифрових транзакцій та послуг. Це може бути трансформаційним: уявіть собі, до кінця 2025 року, це нормально, що ваш персональний AI агент координує з іншими для таких завдань, як управління вашим багатоланцюговим портфоліо, пошук найкращих варіантів рефінансування вашого криптокредиту, планування вашого голосування в ДАО, поки ви на відпочинку, навіть управління e-commerce магазином для вас, який приймає криптоплатежі. І всі ці взаємодії агент-агент і агент-людина будуть забезпечені та зафіксовані на блокчейні, надаючи прозорість та відповідальність.```markdown в нас зазвичай не було б з чорним ящиком AI.

Це не десятки років, — прихильники кажуть, що елементи цього можуть бути лише за кілька місяців. Вже зараз ми маємо проблиски: персональні фінансові агенти, агенти ринку NFT тощо. До кінця 2025 року ми могли б побачити інтеграції агентів у повсякденні крипто додатки. Наприклад, ваш додаток для криптовалютного гаманця може мати вкладку "AI асистент", яка може виконувати команди через всі ваші DeFi додатки через один інтерфейс. Біржі можуть пропонувати ребалансування портфоліо на основі AI як функцію. Деякі з цих можливостей, ймовірно, вийдуть на ринок оскільки конкуренція загострюється – той, хто надає найрозумнішого та найнадійнішого AI асистента, може привабити користувачів.

Очікується, що агенти стануть такими ж поширеними, як і смарт контракти, фактично шаром поверх смарт контрактів, що додає інтелект. І коли вони починають поширюватися, вони почнуть більше взаємодіяти один з одним безпосередньо. Ми можемо стати свідками виникнення поведінки: кластери агентів, що співпрацюють для підтримки, наприклад, децентралізованого хедж-фонду, або агенти, що перетинають проекти, які ведуть переговори про ліквідність без людських посередників.

Зосередженість на корисності та доведеній цінності

Гіпер пошумує буде нівелюватися на користь менталітету "покажіть мені результати". Решта 2025 року має дати ясність щодо того, які проекти AI агентів справді працюють. Ми очікуємо:

• Відсіювання слабких проектів: Багато швидкопідйомних токенів або не продуманих ідей згаснуть, коли користувачі зосередяться на рішеннях, які явно працюють. Проекти, що виживуть, ймовірно, матимуть активний пул користувачів, реальні доходи або чіткі показники продуктивності, на які можна вказати (наприклад, фонд, керований агентом, який перевершив ринок на X%, або агент з підтримки клієнтів AI, який скоротив час відповіді на Y%). Цей дарвінський процес є здоровим і віддзеркалює попередні цикли інновацій.

• Переможці встановлюють стандарти: Проекти, які добре себе зарекомендують, можуть встановити де-факто стандарти для індустрії. Наприклад, якщо Virtuals продовжить домінувати, можливо, його стандарт токенізації для агентів буде широко прийнятий, а інші ланцюги можуть впровадити сумісність з Virtuals. Або якщо інша платформа має найкращу систему для міжагентного зв'язку, вона може стати подібною до "HTTP для агентів". До кінця 2025 року ми, ймовірно, побачимо певне ізоморфне зближення найкращих практик і протоколів, можливо, навіть створення формальних органів або робочих груп для стандартизації інтерфейсів AI агентів.

• Інтеграція з Наслідницькими і CeFi: Щоб справді довести свою цінність, AI агенти можуть поширитися за межі крипто-нативного світу. Ми можемо побачити, як вони взаємодіють з традиційними фінансами або Web2 сервісами. Насправді, одним з перших прикладів є Circle (емітент USDC), що демонструє, як AI агенти можуть бути використані для автоматизації USDC платежів. Якщо ці експерименти дадуть результат, банки або фінтех програми можуть впровадити крипто AI агентів для таких задач, як міжнародні розрахунки чи казначейські операції, підкреслюючи їх користь у ширшій фінансовій системі.

Ключовий метрик до кінця року буде яка сума фактичної економічної активності управляється AI агентами. Якщо значна частина TVL в DeFi або обсяг торгівлі або виділення резервів DAO буде під контролем агентів (з хорошими результатами), ми зрозуміємо, що вони закріпили свою корисність.

Продовження інновацій: Розумніші, Безпечніші, Більш Спеціалізовані Агенти

Технологічно, ми очікуємо, що AI агенти стануть ще розумнішими та більш ефективними. З відкритою конкуренцією (DeepSeek проти OpenAI та інші) нові версії моделей прибудуть, можливо DeepSeek-R2 або модель рівня "GPT-5" до кінця 2025 року. Кожен стрибок у AI напряму покращить агентів – більше контексту, краще міркування, менше помилок. Також, моделі можуть стати більш спеціалізованими. Наприклад, "модель AI трейдера", налаштована на ринкові дані, може перевершувати загальну модель у завданнях торгівлі. Ми можемо набути бібліотеку спеціалізованих моделей, які агенти можуть змінювати в залежності від завдання (одна для мовних завдань, одна для кількісних завдань тощо).

Багатомодальні агенти також будуть розвиватися – агенти, які можуть бачити, чути і діяти у віртуальному чи навіть фізичному просторі. Не є надуманим те, що AI агент може аналізувати зображення з супутника (через API), щоб інформувати операцію з товарами, або сканувати репозиторії коду блокчейну, щоб вирішити, чи правильно побудований новий DeFi проект. Чим багатшим буде вхідний сигнал, тим обґрунтованішими будуть рішення агента.

На стороні безпеки будуть інновації у сфері Вирівнювання Агентів (забезпечення того, що цілі AI залишаються узгодженими з цілями користувача та етичними нормами). Можливо, агенти будуть підходити з сертифікованим навчанням, яке уникає небезпечних стратегій. І будуть запроваджені більш надійні тестові середовища – подумайте про стрес-тестування AI агента в екстремальних ринкових умовах перед його розгортанням із реальними коштами (можливо, середовища симуляцій або "агентні тестові мережі" стануть популярними).

Регуляторна технологія – інша сфера: можливо, ми побачимо перші спроби відповідальних AI агентів. Наприклад, AI трейдинг агент, який дотримується певних регулювань, може фіксувати всі свої рішення для аудиту, відмовлятися від виконання інсайдерських торгів (якщо він якимось чином виявить інсайдерську інформацію), або запроваджувати білий/чорний список певних активів через юридичні причини. Компанії можуть створити корпоративні версії агентів з такими захисними заходами, щоб залучити інституційних користувачів, які потребують відповідності регуляціям.

Можливі виклики та зовнішні фактори

Незважаючи на позитивну траєкторію, деякі речі можуть перешкоджати або формувати перспективу:

• Регуляторні затискачі: Якщо відбудеться високо профільний інцидент (скажімо, AI агент спричиняє велику фінансову втрату для багатьох або причетний до відмивання), регулятори можуть реагувати сильно – можливо навіть обмежуючи використання автономного фінансового програмного забезпечення або вимагаючи ліцензування. Це може уповільнити розвиток або поставити його глибше під землю / децентралізувати. Навпаки, ясне підтримуюче регулювання (деякі юрисдикції можуть сприяти цьому, пропонуючи пісочниці для AI агентів) може прискорити прогрес. Глобальний регуляторний ландшафт буде визначальним фактором.

• Ринкові умови: Серйозний спад на крипторинку в 2025 році може зменшити ентузіазм і капітал для експериментів з AI агентами. Якщо люди виходять з ринків, у них менше потреби в досвідченому AI трейдері. З іншого боку, стабільний або бичачий ринок забезпечує родючий ґрунт для тестування свого потенціалу та отримання прибутку. Тим не менше, можна стверджувати, що AI агенти можуть бути навіть кориснішими на ведмежому ринку для навігації у складності, але громадський інтерес, можливо, зникне, якщо буде менше грошей для заробітку.

• Громадське сприйняття та довіра: Якщо з'явиться забагато історій агентів, які зазнали проблем або діяли дивно, громадськість може стати настороженою. Довіру важко заробити і легко втратити, особливо з AI, якому багато людей апріорі не довіряють. Спільнота матиме потребу підкреслити успіхи та бути прозорою щодо невдач, щоб зберегти загально позитивне настроювання.

Довгострокове бачення: Синтез AI і блокчейну

Якщо поглянути більш загально, тенденція AI агентів у криптовалюті є частиною більшого синтезу двох трансформаційних технологій: AI та блокчейн. Довгострокове бачення полягає в тому, що блокчейн надає шар довіри для AI. Він може записувати те, що роблять автономні агенти, роблячи їх відповідальними. Він може обробляти переведення вартості, надаючи їм економічну агентність. Зі свого боку, AI може забезпечити інтелект та автоматизацію для блокчейн, роблячи децентралізовані системи більш ефективними та зручними для користувача.

До кінця 2025 року ми очікуємо побачити перші вагомі докази, що цей синтез створює щось принципово нове – можливо DAO, яке повністю управляється через AI та досягає результатів, які жодна людська організація не могла б, або децентралізований ринок, де AI агенти торгують послугами один одному з блискавичною швидкістю, створюючи цінність автономно. Це все ще може бути на початковій стадії, але досить видимими, щоб вказати на майбутнє, де автономні економічні агенти є звичайною частиною Web3.

На закінчення, решта 2025 року, ймовірно, проведе феномен AI агентів від його формативної стадії до кварта валідності. Проекти та агенти, які вийдуть успішними, можуть стати основою нової криптопрограми.

Хвилювання з першого кварталу переросте у справжній вплив на ринок, підтверджуючи обіцянку, що “це більше, ніж просто ажіотаж – ці агенти революціонізують криптовалюту і AI”. Якщо все піде добре, до того часу, як ми напишемо звіт про кінець року, ми можемо розглядати AI агентів не як окрему тенденцію, а як інтегральну, припущену частину тканини криптоекосистеми.