عندما ننظر إلى حالات الاستخدام العامة خارج Web3، بدأت العديد من الشركات من الكبيرة إلى الصغيرة بالفعل في تنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي في عملياتهم اليومية — المبيعات، التسويق، التمويل، القانون، تكنولوجيا المعلومات، إدارة المشاريع، الخدمة اللوجستية، خدمة العملاء، أتمتة سير العمل — في الأساس أي شيء يمكن تصوره.

لقد انتقلنا من البشر الذين يقومون يدويًا بعمليات العد، وأداء المهام المتكررة، وملء أوراق Excel إلى وجود عمال رقميين (وكلاء الذكاء الاصطناعي) الذين يعملون بشكل مستقل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. هؤلاء الوكلاء ليسوا فقط أكثر كفاءة ولكنهم أيضًا أرخص بشكل كبير.

شركات الويب2 مستعدة لدفع ما بين 50 ألف دولار - 200 ألف دولار أو أكثر مقابل وكلاء المبيعات والتسويق الذكية التي تعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي. تدير العديد من مزودي الوكلاء أعمالًا مربحة للغاية، تستفيد إما من نموذج اشتراك SaaS أو نموذج يعتمد على الاستهلاك (يتم فرض رسوم على كل استخدام للرمز).

حالات استخدام وكيل الذكاء الاصطناعي في Web2: رؤى من الشركات الناشئة YC

• @Apten_AI- وكيل الذكاء الاصطناعي + الرسائل النصية الذي يسهل عملية البيع / التسويق.

• @Bild_AI- يقرأ الرسومات الهندسية للبناء، ويستخرج بيانات المواد/المواصفات، ويقدر التكاليف استنادًا إلى البيانات المجمعة.

• @Casixtyوكيل تسويق يحدد المواضيع الشائعة على Reddit، ويقوم بتلقين الردود تلقائياً، ويزيد من مشاركة العلامة التجارية. تخيل هذا المنتج مُطبقاً على مجال العملات الرقمية!

تبرز هذه الأمثلة كيف أن وكلاء الذكاء الاصطناعي بدأوا بالفعل في تحويل الصناعات التقليدية، وتحسين الوظائف اليدوية، وتحسين تدفقات العمل. بينما اعتمدت شركات الويب2 بسرعة وكلاء مدعومين بالذكاء الاصطناعي، فإن مجال الويب3 أيضًا بدأ في اعتناق هذه التكنولوجيا—لكن بفارق رئيسي.

بدلاً من التركيز فقط على الكفاءة التشغيلية، تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي في ويب3 بالاندماج مع تكنولوجيا البلوكشين لفتح حالات استخدام جديدة تمامًا.

وكلاء الذكاء الاصطناعي Web3: خارج Yapping Slop Bot

قبل بضعة أشهر كان معظم وكلاء Web3 مجرد روبوتات محادثة على تويتر. ومع ذلك، تطور المشهد بشكل كبير. هذه الوكلاء الآن يتكاملون مع مجموعة متنوعة من الأدوات والإضافات، مما يسمح لهم بأداء عمليات أكثر تعقيداً.

• @sendaifun - مجموعة أدوات Solana AI تمكين الإجراءات من إدارة الرموز الأساسية إلى العمليات المعقدة في DeFi.
• @ai16zdao- مدمج مع أكثر من 100 إضافة، تتراوح من التفاعل مع وسائل التواصل الاجتماعي إلى التداول الآلي وعمليات الديفي.
• @Cod3xOrg, @Almanak__بنية بدون كود تسمح للمستخدمين بإنشاء وكلاء تداول ذاتيين.
• @gizatechxyz- مساعد DeFi الذاتي المخصص للمستثمرين.

مع DeFi كأكبر قطاع في مجال العملات الرقمية (> $100B TVL)، تتندرج أكثر حالات استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي الأصلية للعملات الرقمية تحت DeFAI.

وكلاء الذكاء الاصطناعي في DeFi ليسوا فقط عن تبسيط التجارب المعقدة من خلال واجهات NLP. بل يستغلون أيضًا بيانات السلسلة الثابتة لفتح فرص جديدة.

يوفر البلوكتشين ثروة من البيانات المنظمة - الأوراق الثبوتية، تاريخ المعاملات، الربح والخسارة، أنشطة الحوكمة، وأنماط الإقراض/الاقتراض. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل هذه البيانات واستخراج الإبصارات منها لتلقين سير العمل وتعزيز اتخاذ القرارات.

وكلاء عمودييّن في الويب2 مدعومين بسكك العملات الرقمية

نحن أيضًا نشهد ظهور وكلاء رأسيين Web2 يدمجون نماذج العملات الرقمية بشكل أصلي. مثال بارز هو @virtuals_ioالإطلاق على سولانا.

• @_PerspectiveAI- تحقق الحقائق بقوة الذكاء الاصطناعي، وتحسين مستمر بفضل مساهمة المجتمع.

• @Roboagent69- يعمل كمساعد شخصي، يحجز الرحلات الجوية وسيارات الأجرة ويطلب البقالة ويجدول الاجتماعات.

• @HeyTracyAI- التعليق الرياضي والتحليلات الرياضية القائمة على الذكاء الاصطناعي، بدءاً من دوري كرة السلة الوطني الأمريكي (NBA).

على عكس نماذج البرنامج كخدمة، يعتمد هؤلاء الوكلاء في كثير من الأحيان على مجال العملات الرقمية، حيث يجب على المستخدمين رهن/الاحتفاظ بكمية معينة من الرموز للوصول المميز بينما يحتفظون بالوصول الأساسي المجاني. يتم توليد الإيرادات من خلال رسوم تداول الرموز واستخدام واجهة برمجة التطبيقات.

هل يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3 التنافس مع الشركات الناشئة في Web2؟

في الأجل القصير، تواجه فرق العمل في Web3 تحديات في العثور على التوافق بين المنتج والسوق (PMF) وتحقيق اعتماد معنوي. إنهم بحاجة إلى تدفقات دخل مستقرة بقيمة 1-2 مليون دولار سنويًا على الأقل للتنافس بفعالية. ومع ذلك، في المدى المتوسط ​​إلى الطويل، تحظى نماذج Web3 بمزايا جوهرية:

• النمو الذي يدفعه المجتمع من خلال حوافز الرموز والمواءمة.
• سيولة عالمية وإمكانية الوصول، مع منصات لا مركزية وغير تستضيفية تزيل الحواجز أمام الاعتماد.

بالإضافة إلى ذلك، فإن ارتفاع DeepSeek واهتمام مواهب Web2 AI في الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر يعملان على تسريع تآزر Crypto x AI بشكل أكبر.

حالات الاستخدام الرئيسية لوكيل الذكاء الاصطناعي الأصلي للعملات الرقمية

1. DeFAI - طبقات الاجراءات، وكلاء التداول الذاتي، وحلول التحصيل/الاقراض/الاقتراض التي تعمل كواجهات أمامية لبنية DeFi بالإضافة إلى تعزيز كفاءة منتجات Defi.

2. وكلاء البحث والاستدلال - وكلاء بحث مدعومون بالذكاء الاصطناعي يحللون البيانات، ويقومون بتصفية الضوضاء، ويولدون رؤى يمكن التحرك بناءً عليها. تفضلت مؤخرًا بوكلاء الأمان على سبيل المثال.

• @soleng_agentوكيل DevRel يحلل مستودعات GitHub.
• @CertaiK_Agentخدمة التدقيق القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تحدد التهديدات المحتملة (سيتم قريبًا تقديم نظام تسجيل العملاء)

1. وكلاء الذكاء الاصطناعي القائمة على البيانات - الاستفادة من البيانات على السلسلة والاجتماعية لتمكين اتخاذ القرارات والتنفيذ الذاتي.

هذه الثلاثة مجالات تمثل أكثر المجالات الواعدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي الأصليين للعملات الرقمية.

النقطة الأساسية: حيث نحن الآن وما الذي يأتي

لقد تم تجميع السوق لأكثر من شهر، مع العملات البديلة والرموز ذات الصلة بالوكالات تواجه انخفاضات كبيرة. ومع ذلك، نحن نصل إلى مرحلة تصبح فيها أساسيات الرموز أوضح.

وقد أثبت وكلاء العمود الرأسي Web2 قيمتهم بالفعل، حيث تتوافق الشركات على دفع مبالغ كبيرة مقابل التشغيل الآلي الذي يعمل بتقنية الذكاء الاصطناعي. ومن ناحية أخرى، لا تزال وكلاء العمود الرأسي Web3 في مراحلهم الأولى، لكن إمكانياتهم هائلة. من خلال دمج الحوافز المستندة إلى الرموز، والوصول غير المركزي، والتكامل العميق مع بيانات سلسلة الكتل، لديه وكلاء الذكاء الاصطناعي Web3 الفرصة للتطور ما وراء نظرائهم في Web2.

السؤال الأساسي لا يزال قائمًا: هل ستصل وكلاء Web3 الرأسية إلى مستويات اعتماد يمكن مقارنتها بـ Web2، أم أنها ستعيد تعريف المشهد بالكامل من خلال استغلال مزايا سلسلة الكتل الأصلية؟

مع استمرار تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي الرأسي في كل من Web2 و Web3، قد تتلاشى الخطوط بينهما. فرق العمل التي يمكنها دمج أفضل جوانب كل منهما بنجاح - عن طريق استغلال كفاءة الذكاء الاصطناعي ولامركزية البلوكشين - من المحتمل أن تشكل الجيل القادم من التشغيل التلقائي والذكاء في الاقتصاد الرقمي.

تنصيح:

1. تم نقل هذه المقالة من0xJeff]. جميع حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [0xJeff]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذا النقل، يرجى الاتصال بالبوابة تعلمفريق، وسيتولون على التعامل معها على الفور.
2. تنصل المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمة المقال إلى لغات أخرى من قبل فريق gate Learn. ما لم يُذكر، يُحظر نسخ، توزيع، أو نسخ المقالات المترجمة.