en智能体角色的收藏家 DAO) 代币经济学和合约安全模拟与测试 通用意图管理,特别是在加密用户体验(如桥接或 DeFi)的情况下 艺术或实验项目 吸引下一个十亿用户 正如Varaint Fund联合创始人Jesse Walden最近所言,自主智能体是区块链使用方式的一次进化,而不是革命:我们已经有了协议任务机器人、狙击机器人、MEV 搜索器、机器人工具包等。智能体只是这一切的延伸。 加密的许多领域都是以有利于智能体执行的方式构建的,例如完全链上游戏和 DeFi。假设 LLM 的成本相对于任务性能呈下降趋势 + 创建和部署智能体的可访问性增加,很难想象一个AI智能体不会主宰链上交互并成为加密的下一个十亿用户的世界。 阅读材料: AI Agents That Can Bank Themselves Using Blockchains The new AI agent economy will run on Smart Accounts A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents (I used this for identifying the taxonomy of agentic architectures above, highly recommend) ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models Generative agents: Interactive simulacra of human behavior Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools Describe, Explain, Plan and Select: Interactive Planning with Large Language Models Enables Open-World Multi-Task Agents Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models LLM Agents Papers GitHub Repo 原文链接 来源:金色财经lg...