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顾问的加密货币:使用加密货币的人工智能代理

CN
coindesk
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3小时前
AI 总结,5秒速览全文


需要了解的内容:您正在阅读《顾问的加密货币》,这是CoinDesk每周的时事通讯,为金融顾问解读数字资产。在这里订阅,以便每周四获取最新信息。

在今天的时事通讯中,Vincent Chok来自First Digital解读了“代理金融”的兴起,在这个领域,人工智能代理不仅提供建议,还执行金融交易,使加密货币成为这一机器驱动经济体的基本金融后端。

接着,在“询问专家”栏目中,我们向三个领先的人工智能系统——Grok、Gemini和Claude提出了两个问题,涉及人工智能支付的应用案例和扩大规模所需的必要步骤。

注意:回复由人工智能助手生成,反映了每种模型的观点。它们不应被理解为金融或法律建议。

- Sarah Morton


加密货币中的人工智能代理:顾问需要知道什么

人工智能代理的爆炸性增长

人工智能代理在过去一年中已成为最热门的话题之一。最近的一项普华永道(PwC)对300多家公司的调查发现,79%的公司已经以某种形式采用了人工智能代理。这一爆炸性增长反映了更广泛的变化:人工智能代理正从顾问角色演变为执行角色。

最初,人工智能系统被部署来帮助提供聊天机器人服务和协助角色,现在这些系统正在积极规划、决策并根据人类设定的预定义参数行动,包括金融交易。结果就是“代理金融”的早期形成。这是一种新原始状态,人工智能代理在预定义的规则(如限制、权限和目标)内执行金融行动。

解析代理金融

代理金融可以分为三个层次。代理商务层专注于发现和决策。例如,人工智能代理可以搜索即将到来的旅行的最佳酒店交易。代理支付层负责执行,在获得批准后,代理完成交易。

最后,资产管理层代表完整的堆栈,在这一层上,代理可以管理投资组合、处理支付并根据实时市场趋势动态优化金融策略。虽然这似乎意味着我们赋予人工智能代理完全的自主权,但事实并非如此。这是一种有条件的授权,用户通过限制保留控制权,同时将执行任务外包。

理论上,人工智能代理确实在金融领域有所应用;然而,它们并不完全与现有传统金融基础设施相契合。在结构上,人工智能代理缺乏直接接入全球银行系统的能力,并被设计为24/7全天候运行。这一结构性不匹配正是加密货币发挥作用的地方。

稳定币为人工智能代理提供了可编程、始终在线的资金来源,区块链实现了即时和全球结算,且加密钱包提供了无需许可的资金访问。基本上,这些组件形成了一个更适合机器驱动活动的金融层。因此,加密货币越来越成为自治系统的基础设施,而不仅仅是一种资产类别。

人工智能代理的应用案例

早期的应用已经显现。由API访问和数据提供者驱动的机器对机器支付,使商家之间的交易通道变得更强和更快。在消费者环境中,自治商务使用户能够优化零售研究,利用代理获取旅行、订阅和购物的最佳交易。

与此同时,在加密本地环境中,交易代理被广泛用于投资组合管理、收益优化和交易策略。在企业方面,供应链管理和供应商付款通过人工智能代理轻松实现了自动化,减少了错误和资源支出。在这一阶段,大多数活动仍然是企业对企业和基础设施驱动的,而非面向消费者的。

除了应用案例之外,人工智能代理还在推动新投资类别以及对加密货币本身的需求方面发挥了重要作用。由于人工智能代理无法在现有基础设施中运行,因此对代理原生钱包、稳定币支付通道以及数据或计算市场的需求正在增长。

例如,Coinbase推出了x402,这是一个为代理原生交易设计的开放支付协议。这一转变对于微支付特别相关,因为高交易量和低价值使传统通道效率低下。非人类用户首次参与金融系统并推动活动。人工智能代理已成为加密网络的新类“用户”。

风险和未来展望

尽管有这种势头,我们仍处于早期阶段,存在风险和限制。安全性是主要关注点,特别是关于恶意或被利用的代理执行意外交易的问题。有关授权、责任和监管处理的问题仍在审查中,并正在积极地界定。为了广泛采用,我们必须为用户建立信任。这需要所有相关利益相关者提供监管透明度,以便项目能够在明确和自信的基础上构建,同时保护用户的资金和利益。

在接下来的十二个月内,这项技术将继续增长和成熟。重要的信号包括代理驱动的交易量增长、代理原生钱包和支付协议的出现,以及稳定币与人工智能驱动系统之间的更深度整合。最后,监管透明度将在各个行业和领域的采纳速度和范围上产生重大影响。

总结

人工智能代理不是一个理论概念;它们已经在有限的环境中执行交易。随着趋势的发展,加密货币正越来越多地作为机器驱动经济的金融后端出现。目前,这是一种基础设施和长期主题的举措;然而,随着采用率的上升,这种情况正在变化。顾问应将其视为加密实用性的下一波驱动力。

- Vincent Chok,首席执行官兼联合创始人,First Digital


询问专家

本周我们做了一些不同的事情。我们邀请了一组专家——人工智能专家。以下,我们向三种领先的人工智能模型提出了两个问题,询问关于人工智能支付的现在和未来。虽然有共同的主题——特别是关于未来增长所需的内容——但也存在一些明显的差异。我们希望您觉得这个实验和我们一样有趣并引发思考。

问题1:您今天看到的人工智能支付应用案例是什么?

问题2:人工智能支付扩展需要什么?


继续阅读

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