Die Strecke ist kalt, kann der KI -Agent im vertikalen Feld den Deadlock brechen?

Web3 Vertikaler AI -Agent: Tradition untergräben und die Branchenstruktur neu gestalten?

In diesem Artikel werden die Anwendungsunterschiede des AI -Agenten in Web2 und Web3 und das zukünftige Potenzial des Web3 -Agenten erörtert. Web2 hat weit verbreitete KI -Agentin zur Verbesserung der Effizienz, zur Abdeckung von Vertrieb, Marketing und anderen Bereichen und erhebliche wirtschaftliche Vorteile erzielt. Web3 Agent kombiniert Blockchain -Technologie, um neue Anwendungsszenarien zu eröffnen, insbesondere im Defi -Bereich. Es zeigt potenzielles Beyond Web2-Agent durch Token-Anreize, dezentrale Plattformen und Datenanalyse auf Ketten. Obwohl Web3 -Agent derzeit vor Herausforderungen steht, werden die einzigartigen Vorteile erwartet, dass sie mit Web2 in mittlerer und langfristiger Konkurrenz konkurrieren und sogar die Branchenlandschaft neu verändern können.

Web2 AI -Agent: Effizienter Automatisierungsassistent

Viele Unternehmen haben den AI -Agenten auf den täglichen Betrieb wie Umsatz, Marketing, Finanzen usw. angewendet, um eine automatisierte Aufgabenverarbeitung zu erreichen, die Effizienz erheblich zu verbessern und Kosten zu senken. Web2-Unternehmen haben stark in KI-gesteuerte Vertriebs- und Marketingagenten investiert, und Agentenanbieter haben auch durch SaaS-Abonnements oder ein Gebührenmodell für die Nutzung enorme Gewinne erzielt.

Im Folgenden finden Sie einige Anwendungsfälle von Web2 AI -Agenten:

• apten_ai: AI SMS -Agent, optimieren Verkaufs-/Marketingprozesse.
• bild_ai: Lesen Sie den Bauplan aus, extrahieren Sie die Daten und schätzen Sie die Kosten.
• Casixty: Marketingagent, identifizieren Sie Reddit Hot -Themen und automatisieren Sie die Antworten, um die Markenbeteiligung zu erhöhen.

Web3 AI -Agent: Überschreiten der Effizienz und entsperren Sie den neuen Wert

Web3 AI -Agent konzentriert sich nicht nur auf die Verbesserung der Effizienz, sondern integriert auch die Blockchain -Technologie, um neue Anwendungsszenarien zu entsperren. Zunächst waren die meisten Web3 -Agenten auf einfache Twitter -Bots beschränkt, sind aber jetzt in eine Vielzahl von Tools integriert, um komplexere Vorgänge auszuführen.

Einige Web3 -AI -Agent -Fälle:

• sendaifun: Solana AI Agent Suite unterstützt von Basis -Token -Management bis hin zu komplexen Defi -Operationen.
• ai16z dao: integriert zahlreiche Plug-Ins, um soziale Medieninteraktionen, automatisierte Transaktionen und Defi-Vorgänge abzudecken.
• co d3 xorg, @Almanak__: No-Code-Infrastruktur unterstützt Benutzer, unabhängige Transaktionsagenten zu erstellen.
• gizatechxyz: selbst geschlossener Defi-Assistent, der speziell für Investoren angepasst ist.

Defi -Feld ist das vielversprechendste Anwendungsszenario für Web3 AI -Agent. Der Agent verwendet Analysedaten (Transaktionsgeschichte, Governance-Aktivitäten usw.), automatisiert Workflows und optimiert Entscheidungen.

Fusion des vertikalen Agenten und kryptografischen nativen Modells

Web2 vertikaler Agent fusioniert auch mit dem kryptografischen nativen Modell, zum Beispiel:

• _perspectiveAI: AI-gesteuerte Fakt-Überprüfungsagent, die sich durch das Feedback der Community kontinuierlich verbessert.
• Roboagent 69: Personal Assistant Agent, Sie können Flüge, Taxis usw. buchen.
• Heytracyai: AI-gesteuerte Sportübersichts- und Analyse-Agent.

Diese Wirkstoffe verwenden normalerweise den Token -Gating -Mechanismus, und die Benutzer müssen Token versprechen, um fortgeschrittene Berechtigungen zu erhalten.

Web3 AI -Agenten Wettbewerbsfähigkeit und Zukunftsaussichten. Im Mittel- und Langzeit-Modell hat das Web3-Modell erhebliche Vorteile:

Community-gesteuerte Wachstum:

durch Token-Anreize und Interessenausrichtung.
• Globale Zugänglichkeit:
dezentrale und nicht verwaltete Plattformen senken den Schwellenwert für die Verwendung.
• Zusätzlich hat der Anstieg der Open -Source -AI auch die Integration von Verschlüsselung und KI beschleunigt.

Schlüsselanwendungsszenarien:

defai:

Verbesserung der Effizienz der Defi -Infrastruktur.
• Forschungs- und Argumentationsagent:
AI-gesteuerter Forschungsassistent, Analyse von Daten und generieren umsetzbare Erkenntnisse.
• datengesteuerter Agent:
Verwenden Sie On-Chain- und Social-Daten, um unabhängige Entscheidungen zu treffen.
Schlussfolgerung:

Obwohl der Markt einen Rückzug erlebt hat, hat der Web3 -AI -Agent ein großes Potenzial. Durch die Kombination von Token-Anreizen, Dezentralisierung und Datenintegration von Onketten wird erwartet, dass Web3-Agent ähnliche Produkte in Web2 übertrifft und sogar die Branchenlandschaft neu definiert. In Zukunft können die Grenzen zwischen Web2- und Web3 -Agenten verschwommen sein, und Teams, die die Vorteile von beiden erfolgreich integrieren, werden die nächste Generation der digitalen Wirtschaft führen.

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