Variant:AI Agents 擅长做什么?
撰文:Daniel Barabander,Variant
编译:Luffy,Foresight News
如日中天的 AI Agents 到底擅长做什么?针对这个问题我们进行了内部讨论,得出了至少四点结论:
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在应用程序在中与人类进行交互
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帮助人类工作
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汇总和整理信息
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娱乐性
首先,在应用程序在中与人类进行交互。AI Agents 可以处理人类语言,因此任何人类可以使用的应用程序,AI Agents 理论上也可以成为用户。但与人类用户不同的是,代理可以在这些平台上大规模地向人类用户提供服务。
因此,代理可以充当用户已经喜欢的现有应用程序的顶层,从而扩展其实用性。以 Farcaster 上的 Bounty Bot 为例,用户可以在外部发布赏金,但这会增加摩擦。
通过与用户交互,AI Agents 可以提供便利、实用性,以及在现有应用中获取价值的方法。但请注意:并非所有应用程序都为支持 AI Agents 而创建,最适合的是那些具有不可修复 API 的应用程序,例如 Farcaster。
我写过一篇关于 Web2 平台上代理的主要法律问题的 论文 。我的研究表明,如果用户完全控制着代理,而 Web2 平台试图阻止代理,那么用户就不得不停止运行代理。我的结论是应该在 Farcaster 等开放的平台上构建代理,这也是我对 Farcaster 上的代理特别感兴趣的另一个原因。
第二,帮助人类工作。人类擅长发出信号,但执行力较差。代理通过做繁重的工作来弥补这一差距,而人类则通过偏好来引导结果。
一个很好的例子是 BottoDAO。它创造的艺术作品受到 DAO 代币持有者的输入影响。人工智能负责艺术创作的艰苦工作,但人类通过对艺术品进行投票的偏好指导了它的创作方向。
第三,聚合和整理信息。代理可以处理海量的数据,其能力远远超出人类。例如,交易机器人会分析大量链上数据来做出决策。
最后,娱乐性。这可能是加密领域最受关注的代理类别,比如 Truth Terminal。
当然,社交代理的很多娱乐性都来自于机器人生成内容的新颖性。但我更感兴趣的是机器人根据自身特点生成娱乐性内容,比如像 KOL 一样以有趣的方式与平台上的其他用户互动。
代理作为 KOL 的优点在于,一旦拥有了固定的受众,他们就可以轻松地提供其他服务,特别是那些比广告更能直接为代理人带来收益的服务。
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