作者：JohnsonLai

编译：深潮TechFlow

最近，我们在CryptoTwitter上见证了AI智能体代币和AImeme币的热潮。但这也引发了一个重要问题：

我们正生活在一个奇异的时代——一个我们努力想证明某物是AI而非人类的时代。想想看：我们花了几十年时间通过CAPTCHA和图灵测试来证明自己是人类，而现在却在做完全相反的事情。

随着每天涌现出越来越多的AI智能体，我们开始质疑，“等等，这真的是AI还是有人在假装？”这种局势的逆转既讽刺又引人入胜，尤其是当这些AI智能体越来越深入我们的日常数字生活时。

我们还注意到，Apple已经采用了一种区块链技术，以提升其AppleIntelligence的透明度。

什么是AI智能体？

简单来说，AI智能体是指具备工具和推理能力的人工智能。在加密货币领域，这些智能体可能能够访问推文、帖子，甚至拥有加密钱包来进行链上交易等操作。

这一切始于ReAct论文，该论文展示了AI在配备合适工具时能够处理复杂任务。随后，Langchain的出现使得这些工具对工程师更加易用，从而引发了AI智能体工具的快速普及。

图：ReActPrompting

AI智能体的独特之处在于它们具备以下能力：

• 对特定情境进行推理

• 制定行动计划

• 使用现有工具执行行动

• 根据结果进行调整

像Virtual的Luna的终端(https://terminal.virtuals.io/)这样的实际应用展示了这些功能，用户可以实时观察智能体的推理和决策过程。

AI智能体的发展历程

实现真正透明的AI智能体需要遵循以下步骤：

• 开源代码

• 开放数据

• 去中心化推理

• 自主AI智能体

我认为，当前AI智能体的发展状态最多达到阶段3：开放推理。

阶段0：“请相信我，我是AI”

目前，大多数AI智能体项目仍处于这个阶段。用户与声称为AI智能体的系统互动，但无法验证：

• 回答是否源于真实的AI推理

• 实际的决策过程

• 是否有人工干预

这导致了“黑箱”问题，用户只能凭信任来接受AI的能力声明。

阶段1：开源代码

开源AI智能体代码是建立透明度和信任的关键一步。

通过开放代码，开发者可以审查和贡献项目，从而促进合作与创新。

阶段2：开放数据

示例1：Virtual的终端

示例2：使用Chromia将大语言模型数据记录在链上

仅仅开源代码还不够，我们还需要确保智能体的“思维”过程是透明的。

这一关键阶段引入了智能体思维过程和决策的透明性。处于这一阶段的项目通常会：

• 开放其训练数据

• 提供智能体推理日志的访问权限

• 允许外部审计和验证

阶段3：去中心化推理

仅有开放数据并不足以确保真实的大语言模型推理。去中心化推理通过以下方式解决了这一问题：

• 使用zkML/opML验证模型执行

• 提供透明且可审计的推理过程

• 允许社区进行验证

阶段4：去中心化AI操作系统

最终的愿景是让自主AI智能体在一个透明的生态系统中运行。这包括：

• 独立的运行时或操作系统

• 智能体的加密钱包

• 自主决策能力

• 资源管理的全面可观察性

• 可审计的决策路

随着AI的能力和自主性不断增强，这种透明性变得尤为重要，使我们能够在各个层面理解和验证其行为。市场仍在探索如何实现这一目标。

正在进行的进展

我们刚刚起步，但已经出现了一些令人瞩目的项目：

• $GOAT：打造AImeme文化社区

• $LUNA：在区块链上创建AI智能体

• $GMIKA：个性化AI伴侣

• $CAI：通过opML运行去中心化AI网络

• $AI16Z：用于AI基金的DAO

结论

图来源

我们正处于一场重大变革的开端。尽管Vitalik的文章完美地描绘了加密技术与AI的协同运作，但谁能想到，这种融合竟然从一个名为$GOAT的AImeme币开始？这一意想不到的开端展示了CryptoxAI的未来是多么不可预测和充满活力。