트랙이 차갑습니다. 수직 필드의 AI 에이전트가 교착 상태를 깨뜨릴 수 있습니까?

Web3 수직 AI 에이전트 : 전통을 파괴하고 산업 구조를 재구성합니까?

이 기사에서는 Web2 및 Web3에서 AI 에이전트의 응용 프로그램 차이와 Web3 에이전트의 향후 잠재력에 대해 설명합니다. Web2는 AI 에이전트를 널리 사용하여 효율성을 향상시키고 판매, ​​마케팅 및 기타 분야를 다루었으며 상당한 경제적 이점을 얻었습니다. Web3 Agent는 블록 체인 기술을 결합하여 특히 Defi 필드에서 새로운 응용 프로그램 시나리오를 열어줍니다. 토큰 인센티브, 분산 플랫폼 및 온쇄 데이터 분석을 통해 Web2 에이전트를 넘어 잠재력을 보여줍니다. Web3 에이전트는 현재 과제에 직면하고 있지만, 고유 한 장점으로 인해 중기 및 장기적으로 Web2와 경쟁 할 것으로 예상되며 산업 환경을 재구성 할 수 있습니다.

Web2 AI 에이전트 : 효율적인 자동화 보조원

많은 회사들이 자동화 된 작업 처리를 달성하기 위해 AI 에이전트를 판매, 마케팅, 금융 등과 같은 일일 운영에 적용하여 효율성을 크게 향상시키고 비용을 절감했습니다. Web2 회사는 AI 중심 판매 및 마케팅 에이전트에 많은 투자를했으며, 에이전트 제공 업체는 SaaS 구독 또는 사용을위한 수수료 기반 모델을 통해 막대한 이익을 얻었습니다. 다음은 Web2 ai 에이전트의 일부 신청 사례입니다. apten_ai : AI SMS 에이전트, 영업/마케팅 프로세스를 최적화하십시오. bild_ai :

건물 청사진을 읽고 데이터를 추출하고 비용을 추정하십시오.

casixty :
• 마케팅 에이전트, Reddit 핫 주제를 식별하고 응답을 자동화하여 브랜드 참여를 높이기 위해 응답을 자동화하십시오. web3 ai 에이전트 : 효율성을 능가하고 새 값 잠금을 해제하고
• Web3 AI 에이전트는 효율성 향상에 중점을 둘뿐만 아니라 블록 체인 기술을 새로운 애플리케이션 시나리오에 잠금 해제하는 데 중점을 둡니다. 처음에는 대부분의 Web3 에이전트가 간단한 트위터 봇으로 제한되었지만 이제는보다 복잡한 작업을 수행하기 위해 다양한 도구와 통합되었습니다. 일부 Web3 AI 에이전트 사례 :
Sendaifun : Solana AIG Agent Suite는 기본 토큰 관리에서 복잡한 결함 운영에 지원합니다.
• ai16z dao : 수많은 플러그인을 통합하여 소셜 미디어 상호 작용, 자동화 된 트랜잭션 및 결함 운영을 포괄합니다.
CO D3 Xorg, @Almanak__ : No-Code Infrastructure는 사용자가 독립 트랜잭션 에이전트를 생성 할 수 있도록 지원합니다.

Gizatechxyz : 자체 포함 된 Defi Assistant가 투자자를 위해 특별히 맞춤화되었습니다.

Defi 필드는 Web3 AI 에이전트의 가장 유망한 응용 프로그램 시나리오입니다. 에이전트는 분석을 위해 온쇄 데이터 (트랜잭션 기록, 거버넌스 활동 등)를 사용하고 워크 플로우를 자동화하며 결정을 최적화합니다.

Web2 수직 에이전트 및 암호화 기본 모델의 융합

Web2 수직 에이전트도 암호화 기본 모델과 융합됩니다.

• _perspectiveai : AI 중심의 사실 확인 에이전트, 커뮤니티 피드백을 통해 지속적으로 개선. Roboagent 69 :
개인 비서 대리인, 비행, 택시 등을 예약 할 수 있습니다.

Heytracyai : AI 중심 스포츠 검토 및 분석 에이전트. 이 에이전트는 일반적으로 토큰 게이팅 메커니즘을 사용하며 사용자는 고급 권한을 얻기 위해 토큰을 서약해야합니다. Web3 AI 에이전트의 경쟁력과 미래 전망

단기적으로 Web3 팀은 제품 시장 호환성 및 사용자 채택에 어려움을 겪습니다. 그러나 중기와 장기적으로 Web3 모델은 상당한 장점이 있습니다 : 커뮤니티 중심의 성장 :

토큰 인센티브와 관심 조정을 통한. 글로벌 접근성 :

분산 및 관리되지 않은 플랫폼은 사용의 임계 값을 낮 춥니 다.

또한 오픈 소스 AI의 상승은 또한 암호화 및 AI의 통합을 가속화했습니다.

주요 응용 프로그램 시나리오 :

defai :

Defi 인프라의 효율성을 향상시킵니다.

연구 및 추론 에이전트 :
• AI 중심 연구 보조, 데이터 분석 및 실행 가능한 통찰력 생성. 데이터 중심 에이전트 :
온쇄 및 소셜 데이터를 사용하여 독립적 인 결정을 내립니다.
• 결론 :
시장이 풀백을 경험했지만 Web3 AI 에이전트는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. Web3 에이전트는 토큰 인센티브, 분산 및 온쇄 데이터 통합을 결합함으로써 Web2에서 유사한 제품을 능가하고 산업 환경을 재정의 할 것으로 예상됩니다. 앞으로 Web2와 Web3 에이전트 사이의 경계가 흐려질 수 있으며, 두 가지 장점을 성공적으로 통합하는 팀은 차세대 디지털 경제를 이끌 것입니다.

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