Die KI -Spur ist ein wenig müde, wird der vertikale Agent den Deadlock brechen?

Web3 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 erörtert. 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 können 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 täglichen Betrieb angewendet, wie:

• apen_ai: AI-basierter SMS-Agent für Vertrieb und Marketing.
• bild_ai: Architekturblau -Blaupausen lesen, Material- und Spezifikationsdaten extrahieren und Kosten schätzen.
• Casixty: Marketingagenten, identifizieren Sie Reddit Hot -Themen, automatisieren Sie die Antwort und erhöhen Sie die Markenbeteiligung.

Diese Fälle 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 beschränkt, sondern in verschiedene Tools und Plug-Ins integrieren, um komplexere Vorgänge 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 können.
• gizatechxyz: Ein unabhängiger 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 Möglichkeiten zu schaffen. Die strukturierten Daten, die von Blockchain (Transaktionsgeschichte, Governance-Aktivitäten usw.) bereitgestellt werden, ermöglichen 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:

Kurzfristig

Web3 Intelligensia steht vor Herausforderungen bei der Akzeptanz und Rentabilität. Langfristig hat das Web3 -Modell die folgenden Vorteile:

• Community-gesteuerte Wachstum: durch Token-Anreize und Interessenausrichtung.
• Globale Zugänglichkeit: 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 Lösungen 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 unabhängige Entscheidungsfindung voranzutreiben.

Schlussfolgerung:

Obwohl der Markt einen Rückzug erlebt hat, sind die Grundlagen der Web3 -Agenten allmählich klar geworden. Vertikale Agenten von Web2 haben ihren Wert bewiesen, während Web3 -Agenten ein großes Potenzial haben. Durch die Kombination von Token-Anreizen, Dezentralisierung und Datenintegration auf Ketten wird erwartet, dass Web3-Agenten ähnliche 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 nächste Generation der digitalen Wirtschaft führen.

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