Die KI -Spur ist ein wenig müde, wird der vertikale Agent den Deadlock brechen?
Mar 05, 2025 am 09:15 AMWeb3 Vertical AI Agent: Potenzial jenseits von Web2
In diesem Artikel werden die Anwendungsunterschiede zwischen AI -Agenten in Web2 und Web3 und dem zukünftigen Potenzial von Web3 -Agenten er?rtert. Web2 hat weit verbreitete KI -Agenten, um die Effizienz, die Abdeckung von Vertrieb, Marketing und anderen Bereichen zu verbessern und eine erhebliche Kostensenkung und Effizienzverbesserung zu erzielen. Web3 hat jedoch AI -Agenten neue Anwendungsszenarien durch Integration von Blockchain -Technologie gegeben, insbesondere im Defi -Bereich.
Web3-Agenten k?nnen Web2-Agenten mithilfe von Token-Anreizen, dezentralen Plattformen und On-Chain-Daten übertreffen. Obwohl Web3-Agenten derzeit vor Herausforderungen bei der Markteinführung und des Gewinnmodells stehen, werden ihre einzigartigen dezentralen Vorteile und das Community-gesteuerte Wachstumsmodell erwartet, dass sie mit Web2 mittel und langfristig mit Web2 konkurrieren und sogar die Branchenlandschaft umformieren.
web2 AI -Agentenantragsfall:
Viele Unternehmen haben KI -Agenten auf ihren t?glichen Betrieb angewendet, wie:
- apen_ai: AI-basierter SMS-Agent für Vertrieb und Marketing.
- bild_ai: Architekturblau -Blaupausen lesen, Material- und Spezifikationsdaten extrahieren und Kosten sch?tzen.
- Casixty: Marketingagenten, identifizieren Sie Reddit Hot -Themen, automatisieren Sie die Antwort und erh?hen Sie die Markenbeteiligung.
Diese F?lle zeigen die Transformationsrolle von AI -Agenten in traditionellen Branchen und realisieren die Aufgabenautomatisierung und die Workflow -Optimierung.
Web3 AI Agent: Mehr als nur Chatbots
Web3-Agenten sind nicht mehr auf einfache Chatbots beschr?nkt, sondern in verschiedene Tools und Plug-Ins integrieren, um komplexere Vorg?nge auszuführen:
- sendaifun: Solana AI Intelligent Suite unterstützt von Basic Token Management bis zu komplexen Defi -Operationen.
- ai16zdao: integriert über 100 Plug-Ins, die soziale Medieninteraktionen, automatisierte Transaktionen und Defi-Operationen abdecken.
- cod3xorg, @almanak__: No-Code-Infrastruktur, mit der Benutzer autonome Transaktionsmittel erstellen k?nnen.
- gizatechxyz: Ein unabh?ngiger Defi -Assistent, der für Investoren angepasst wurde.
Defi ist der vielversprechendste Anwendungsbereich für Web3 -AI -Agenten. Agenten vereinfachen nicht nur die Benutzererfahrung, sondern verwenden auch On-Chain-Daten, um neue M?glichkeiten zu schaffen. Die strukturierten Daten, die von Blockchain (Transaktionsgeschichte, Governance-Aktivit?ten usw.) bereitgestellt werden, erm?glichen AI, Daten zu analysieren, Workflows zu automatisieren und Entscheidungsfunktionen zu verbessern.
Die Integration von Web2 vertikalem Agenten und Verschlüsselungsmodell:
Der Start von virtuals_io auf Solana ist ein typischer Fall. Zum Beispiel:
- _PerspectiveAI: AI-gesteuerte Wahrheitsprüfungsinstrument, kontinuierliche Verbesserung.
- Roboagent69: Personalassistent, Buchungsflüge, Taxis usw.
- Heytracyai: AI-gesteuerte Sportbewertungen und Analysen.
Diese Agenten verwenden normalerweise den Token -Gating -Mechanismus, und die Benutzer müssen Token versprechen, um fortgeschrittene Berechtigungen zu erhalten.
Wettbewerb zwischen Web3 -AI -Agenten und Web2 -Startups:
KurzfristigWeb3 Intelligensia steht vor Herausforderungen bei der Akzeptanz und Rentabilit?t. Langfristig hat das Web3 -Modell die folgenden Vorteile:
- Community-gesteuerte Wachstum: durch Token-Anreize und Interessenausrichtung.
- Globale Zug?nglichkeit: dezentrale und nicht verwaltete Plattformen senken den Schwellenwert für die Verwendung.
Der Anstieg der Open Source -KI hat auch die Integration von Verschlüsselung und KI beschleunigt.
Schlüsselanwendungsszenarien zum Verschlingen native AI -Agenten:
- defai: Abstraktionslehre, automatisierter Handelsvertreter und L?sungen für Versprechen/Lendungen.
- Forschungs- und Argumentationsagent: AI-gesteuerter Forschungsassistent, der Daten analysiert und umsetzbare Erkenntnisse generiert.
- datengesteuertes AI-Agent: Verwenden Sie On-Chain-Daten und soziale Daten, um die unabh?ngige Entscheidungsfindung voranzutreiben.
Schlussfolgerung:
Obwohl der Markt einen Rückzug erlebt hat, sind die Grundlagen der Web3 -Agenten allm?hlich klar geworden. Vertikale Agenten von Web2 haben ihren Wert bewiesen, w?hrend Web3 -Agenten ein gro?es Potenzial haben. Durch die Kombination von Token-Anreizen, Dezentralisierung und Datenintegration auf Ketten wird erwartet, dass Web3-Agenten ?hnliche Produkte in Web2 übertreffen. Der Schlüssel liegt darin, ob der Web3 -Agent eine Adoptionsrate erreichen kann, die mit Web2 vergleichbar ist, und die Branchenlandschaft neu zu stillen. In Zukunft werden die Grenzen zwischen den vertikalen AI -Agenten von Web2 und Web3 zunehmend verschwommen, und Teams, die die Vorteile beider erfolgreich integrieren, werden die n?chste Generation der digitalen Wirtschaft führen.
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