Il futuro è incentrato sull'intelligenza artificiale e anche le blockchain devono esserlo

Ogni pochi decenni, emerge una nuova Tecnologie che cambia tutto: il personal computer negli anni '80, Internet negli anni '90, lo smartphone negli anni 2000. E mentre gli agenti di intelligenza artificiale cavalcano un'onda di entusiasmo verso il 2025, il mondo della tecnologia T si chiede se gli agenti di intelligenza artificiale rimodelleranno allo stesso modo le nostre vite, ma quanto presto.

Ma nonostante tutto l'entusiasmo, la promessa degli agenti decentralizzati resta insoddisfatta. La maggior parte dei cosiddetti agenti odierni non sono altro che chatbot o copiloti glorificati, incapaci di vera autonomia e gestione di compiti complessi, non i piloti automatici che i veri agenti AI dovrebbero essere. Quindi, cosa frena questa rivoluzione e come passiamo dalla teoria alla realtà?

La realtà attuale: i veri agenti decentralizzati T esistono ancora

Cominciamo con ciò che c'è là fuori oggi. Se hai scorrizzato X/Twitter, probabilmente hai visto un sacco di fermento intorno a bot come Truth Terminal e Freysa. Sono esperimenti mentali intelligenti e molto coinvolgenti, ma non sono agenti decentralizzati. Nemmeno lontanamente. Ciò che sono in realtà sono bot semi-scriptati avvolti nel mistero, incapaci di prendere decisioni autonome ed eseguire attività. Di conseguenza, T possono Imparare, adattarsi o eseguire dinamicamente, su larga scala o in altro modo.

Anche i player più seri nello spazio AI-blockchain hanno faticato a mantenere la promessa di agenti veramente decentralizzati. Poiché le blockchain tradizionali non hanno un modo "naturale" di elaborare l'AI, molti progetti finiscono per prendere scorciatoie. Alcuni si concentrano strettamente sulla verifica, assicurando che gli output dell'AI siano credibili ma non riuscendo a fornire alcuna utilità significativa una volta che tali output vengono inseriti nella chain.

Altri enfatizzano l'esecuzione ma saltano il passaggio critico della decentralizzazione del processo di inferenza AI stesso. Spesso, queste soluzioni operano senza validatori o meccanismi di consenso per gli output AI, aggirando di fatto i principi CORE della blockchain. Queste soluzioni tampone potrebbero creare titoli appariscenti con una forte narrazione e un elegante Prodotto Minimo Viable (MVP), ma in definitiva mancano della sostanza necessaria per l'utilità nel mondo reale.

Queste sfide all'integrazione dell'IA con la blockchain si riducono al fatto che l'Internet odierna è progettata pensando agli utenti Human , non all'IA. Ciò è particolarmente vero quando si tratta di Web3, poiché l'infrastruttura blockchain, che dovrebbe funzionare silenziosamente in background, viene invece trascinata nel front-end sotto forma di interfacce utente goffe e richieste di coordinamento cross-chain manuali. Gli agenti AI T si adattano bene a queste strutture dati caotiche e modelli di interfaccia utente, e ciò di cui il settore ha bisogno è un ripensamento radicale del modo in cui i sistemi AI e blockchain sono costruiti per interagire.

Di cosa hanno bisogno gli agenti di intelligenza artificiale per avere successo

Affinché gli agenti decentralizzati diventino realtà, l'infrastruttura che li sostiene necessita di una revisione completa. La prima e più fondamentale sfida è consentire a blockchain e AI di "parlare" tra loro senza soluzione di continuità. L'AI genera output probabilistici e si basa sull'elaborazione in tempo reale, mentre le blockchain richiedono risultati deterministici e sono vincolate dalla finalità delle transazioni e dalle limitazioni di throughput. Colmare questo divario richiede un'infrastruttura personalizzata, di cui parlerò più approfonditamente nella prossima sezione.

Il passo successivo è la scalabilità. La maggior parte delle blockchain tradizionali sono proibitivamente lente. Certo, funzionano bene per le transazioni guidate dall'uomo, ma gli agenti operano alla velocità della macchina. Elaborare migliaia (o milioni) di interazioni in tempo reale? Nessuna possibilità. Pertanto, un'infrastruttura ripensata deve offrire programmabilità per attività multi-catena complesse e scalabilità per elaborare milioni di interazioni di agenti senza limitare la rete.

Poi c'è la programmabilità. Le blockchain odierne si basano su contratti intelligenti rigidi, del tipo "se questo allora quello", che sono ottimi per compiti semplici ma inadeguati per i flussi di lavoro complessi e multi-step richiesti dagli agenti AI. Pensa a un agente che gestisce una strategia di trading DeFi. T può semplicemente eseguire un ordine di acquisto o vendita: deve analizzare i dati, convalidare il suo modello, eseguire scambi tra catene e adattarsi in base alle condizioni in tempo reale. Questo va ben oltre le capacità della programmazione blockchain tradizionale.

Infine, c'è l'affidabilità. Gli agenti AI alla fine saranno incaricati di operazioni ad alto rischio e gli errori saranno scomodi nella migliore delle ipotesi e devastanti nella peggiore. I sistemi attuali sono inclini agli errori, soprattutto quando integrano output da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). ONE previsione sbagliata e un agente potrebbe scatenare il caos, che si tratti di prosciugare un pool DeFi o di eseguire una strategia finanziaria difettosa. Per evitare ciò, l'infrastruttura deve includere guardrail automatizzati, convalida in tempo reale e correzione degli errori integrati nel sistema stesso.

Tutto questo dovrebbe essere combinato in una piattaforma di sviluppo robusta con primitive durevoli e infrastruttura on-chain, in modo che gli sviluppatori possano creare nuovi prodotti ed esperienze in modo più efficiente e conveniente. Senza questo, l'IA rimarrà bloccata nel 2024, relegata a copiloti e giocattoli che difficilmente scalfiscono la superficie di ciò che è possibile.

Un approccio full-stack a una sfida complessa

Quindi, come si presenta questa infrastruttura incentrata sugli agenti? Data la complessità tecnica dell'integrazione dell'IA con la blockchain, la soluzione migliore è adottare un approccio personalizzato full-stack, in cui ogni livello dell'infrastruttura, dai meccanismi di consenso agli strumenti per sviluppatori, è ottimizzato per le esigenze specifiche degli agenti autonomi.

Oltre a essere in grado di orchestrare flussi di lavoro multi-step in tempo reale, le catene AI-first devono includere un sistema di verifica in grado di gestire una vasta gamma di modelli di apprendimento automatico, da semplici algoritmi ad AI avanzate. Questo livello di fluidità richiede un'infrastruttura omnichain che dia priorità a velocità, componibilità e scalabilità per consentire agli agenti di navigare e operare all'interno di un ecosistema blockchain frammentato senza adattamenti specializzati.

Le catene AI-first devono anche affrontare i rischi unici posti dall'integrazione di LLM e altri sistemi AI. Per mitigare questo, le catene AI-first dovrebbero incorporare misure di sicurezza a ogni livello, dalla convalida delle inferenze alla garanzia dell'allineamento con gli obiettivi definiti dall'utente. Le capacità prioritarie includono il rilevamento degli errori in tempo reale, la convalida delle decisioni e meccanismi per impedire agli agenti di agire su dati difettosi o dannosi.

Dalla narrazione alla creazione di soluzioni

Il 2024 ha visto molto clamore iniziale intorno agli agenti AI, e il 2025 è quando il settore Web3 se ne guadagnerà davvero. Tutto questo inizia con una radicale rivisitazione delle blockchain tradizionali in cui ogni livello, dall'esecuzione on-chain al livello applicativo, è progettato pensando agli agenti AI. Solo allora gli agenti AI saranno in grado di evolversi da bot divertenti a operatori e collaboratori indispensabili, ridefinendo interi settori e capovolgendo il modo in cui pensiamo al lavoro e al gioco.

È sempre più chiaro che le aziende che danno priorità alle integrazioni AI-blockchain genuine e potenti domineranno la scena, fornendo servizi preziosi che sarebbero impossibili da implementare su una tradizionale piattaforma Web2 o chain. In questo contesto competitivo, il passaggio dai sistemi incentrati sull'uomo a quelli incentrati sull'agente T è facoltativo; è inevitabile.