Diskussion über AI -Agentenanwendung: Kann vertikaler Agent den Deadlock der Track -Müdigkeit brechen?

Vergleich der Anwendung künstlicher Intelligenzmittel zwischen Web2 und Web3: Effizienzverbesserung und dezentrale Innovation

In diesem Artikel werden die Anwendungsunterschiede und das zukünftige Entwicklungspotenzial künstlicher Intelligenzmittel (AI -Agenten) in Web2 und Web3 erörtert. Web2 hat weit verbreitete AI -Agent, um die Effizienz zu verbessern und mehrere Felder wie Vertrieb und Marketing abzudecken. Der Web3-Agent wird erwartet, dass er den Web2-Agenten übertreffen wird, indem sie Token-Anreize, dezentrale Plattformen und Onkain-Daten nutzen. Obwohl Web3 kurzfristig vor Herausforderungen steht, werden die einzigartigen Vorteile erwartet, dass sie mittel und langfristig mit Web2 konkurrieren und sogar die Branchenstruktur neu umformen.

Web2 AI Agent: Effizienz zuerst

Viele Unternehmen haben den KI -Agenten in den täglichen Betrieb integriert, wie Vertrieb, Marketing, Finanzen, Recht usw. AI Agent automatisiert sich wiederholende Aufgaben, verbessert die Effizienz und senkt die Kosten. Web2-Unternehmen haben stark in KI-gesteuerte Vertriebs- und Marketingagenten investiert. Viele Agentenanbieter erzielen hohe Gewinne durch SaaS-Abonnements oder Pay-you-go-Modelle.

Folgende Fälle von Web2 AI -Agentenanwendungen:

• apen_ai: AI SMS -Agent, optimieren Sie Vertriebs-/Marketingprozesse.
• bild_ai: Architekturblau -Blaupausen lesen, Material-/Spezifikationsdaten extrahieren und Kosten schätzen.
• Casixty: Marketing Agent, identifizieren Sie Reddit Hot -Themen und automatisieren Sie die Antwort, um die Markenbeteiligung zu erhöhen.

Diese Fälle zeigen die Transformationsrolle des AI -Agenten in traditionellen Branchen, die Aufgabenautomatisierung und Workflow -Optimierung erreichen.

Web3 AI Agent: Blockchain Empowerment

Web3 AI Agent konzentriert sich nicht nur auf die Betriebsffizienz, sondern integriert auch die Blockchain -Technologie, um neue Anwendungsszenarien freizuschalten. In den frühen Tagen basiert Web3 Agent hauptsächlich auf Twitter-Bots, wurde aber jetzt in eine Vielzahl von Tools und Plug-Ins integriert, um komplexere Vorgänge auszuführen.

Einige Web3 -AI -Agentenfälle:

• sendaifun: Solana AI Agent Suite, die vom Basis -Token -Management bis hin zu komplexen Defi -Operationen unterstützt.
• ai16zdao: integriert mehr als 100 Plug-Ins, die soziale Medieninteraktionen, automatisierte Transaktionen und Defi-Operationen abdecken.
• cod3xorg, @almanak__: No-Code-Infrastruktur, mit der Benutzer autonome Transaktionsmittel erstellen können.
• gizatechxyz: Ein unabhängiger Defi -Assistent, der für Investoren angepasst wurde.

Defi ist das wichtigste Anwendungsszenario für AI -Agenten im Bereich der Verschlüsselung. Web3 AI Agent verwendet On-Chain-Daten (Transaktionsgeschichte, Gewinn und Verlust, Governance-Aktivitäten usw.), um Arbeitsabläufe zu automatisieren und Entscheidungsfunktionen zu verbessern.

Web2 und Web3 Agent sind integriert

Web2 vertikaler Agent verschmelzen auch mit nativen Verschlüsselungsmodellen wie:

• virtuals_io: auf Solana gestartet.
• _perspespespeVeai: AI-gesteuerte Tatsachenüberprüfung, kontinuierliche Verbesserung.
• Roboagent69: Personalassistent, Buchungsflüge, Taxis usw.
• Heytracyai: AI-gesteuerte Sportkommentare und Analyse.

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

Wettbewerbsfähigkeit von Web3 AI Agent

Kurzfristig

Das Web3 -Team steht vor Herausforderungen bei der Übereinstimmung mit Produktmarkt und der Benutzerakzeptanz. Im Mittel- und langfristigen Modell hat das Web3 -Modell jedoch die folgenden Vorteile:

• gemeindebetriebenes Wachstum basierend auf Token-Anreizen und Interessenkonsistenz.
• Globale Liquidität und Zugänglichkeit, dezentrale Plattformen senken den Schwellenwert für die Einführung.

Schlüsselanwendungsszenarien

• Defai: Abstraktionsschicht, automatisierter Transaktionsmittel und Lösungen für Versprechen/Lendungen.
• Forschungs- und Inferenzagent: AI-gesteuerter Forschungsassistent, Analyse von Daten und generierende umsetzbare Erkenntnisse.
• datengesteuertes KI-Agent: Entscheidungsfindung und Ausführung mit On-Chain- und Social-Daten vorantreiben.

Schlussfolgerung

Trotz des Rückzugs des Marktes hat der Web3 -AI -Agent ein großes Potenzial. Durch die Kombination von Token-Anreizen, Dezentralisierung und Datenintegration von Onketten wird erwartet, dass Web3 AI-Agent Web2-Produkte übertroffen und sogar die Branchenlandschaft neu formuliert. 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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