Cosa sono e come funzionano gli agenti AI crypto? Scopri la storia e le applicazioni di questo innovativo mix tra intelligenza artificiale e tecnologia blockchain
Gli esperimenti che prevedono l’unione tra criptovalute e intelligenza artificiale sono da tempo oggetto di un acceso dibattito all’interno del nostro settore. L’opinione pubblica crypto è divisa tra chi pensa che l’unione di queste due tecnologie non possa partorire software effettivamente utili all’atto pratico, e tra chi sostiene fortemente i progetti che provano ad innovare in questo senso.
All’interno di questo discorso spiccano gli agenti AI crypto. Una tecnologia sulla bocca di tutti nell’ultimo periodo (come si evince dal seguente grafico che stima la popolarità all’interno del web3 di alcuni temi) che può essere ostica da comprendere.
Cosa sono gli agenti crypto AI? Hanno davvero le carte in regola per cambiare il mondo come credono tanti utenti Web3 o sono soltanto una bolla passeggera che sfrutta l’eco mediatico di due tecnologie all’avanguardia?
Come funzionano gli AI agent
Per comprendere appieno le potenzialità degli AI agent è utile conoscerne, almeno a un livello generale, il funzionamento. In breve si tratta di programmi informatici dotati di una sorta di razionalità, capaci di prendere decisioni in base alle loro percezioni e ai dati che hanno a disposizione.
Per esempio, gli agenti AI vengono utilizzati dalle auto a guida autonoma, veicoli che rilevano la situazione ambientale che li circonda, elaborano i dati raccolti e agiscono.
Ecco cosa sono in grado di fare:
- Determinare gli obiettivi secondari: gli agenti AI ricevono istruzioni o compiti generali dagli utenti e li trasformano in una serie di attività più semplici, pianificando come raggiungere il risultato desiderato. In altre parole si può dire che questi programmi sono in grado di suddividere un obiettivo in diverse attività più semplici.
- Acquisire informazioni: possono raccogliere dati in modo autonomo, sia attraverso ricerche online sia accedendo a database specifici. Ma non solo! In alcuni casi possono anche interagire con altri agenti o modelli di machine learning e scambiandosi dati e collaborando per raggiungere obiettivi comuni.
- Eseguire le attività previste in autonomia: se è in possesso di dati sufficienti, implementano metodicamente le attività che hanno definito. Una volta completata un’operazione, la rimuovono dall’elenco e passano a quella successiva, valutando costantemente se sono sulla strada giusta per raggiungere l’obiettivo generale. Durante il processo, possono anche generare nuove attività per risolvere eventuali problemi emersi o ottimizzare il risultato.
Una piccola squadra di agenti AI potrebbe riuscire a gestire un canale YouTube. Per esempio un agente, addestrato da un copywriter con esperienza, potrebbe occuparsi di scrivere lo script del video, collaborando con un altro agente specializzato nella Search Engine Optimization (SEO). Al contempo, un agente addestrato da un designer potrebbe occuparsi del montaggio e della creazione di contenuti grafici, come la copertina del video.
Gli agenti AI crypto in breve
Cosa succederebbe se le decisioni finanziarie, la gestione del portafoglio e persino le previsioni di prezzo inerenti al mercato crypto fossero eseguite da entità intelligenti non umane che imparano, si adattano e agiscono per conto dell’utente?
Dopo aver esplorato in profondità gli agenti AI possiamo passare ad analizzare quelli attivi sulla blockchain, definiti AI crypto agent.
Si tratta di sistemi autonomi alimentanti dall’intelligenza artificiale e progettati per svolgere compiti specifici all’interno di ecosistemi blockchain che utilizzano Large Language Model (LLM) e altri modelli di Machine Learning per analizzare i dati e prendere decisioni. L’intervento umano è limitato alla fase iniziale di impostazione degli obiettivi, lasciando agli agenti il controllo delle operazioni successive.
Per i non addetti ai lavori può essere curioso il fatto che l’ecosistema blockchain rappresenti uno degli ambienti tech in cui gli agenti AI stanno trovando maggiore spazio di espansione. Questo è dovuto anche al forte interesse degli sviluppatori, attratti dalle sinergie uniche che nascono dall’integrazione tra blockchain e intelligenza artificiale.
Queste connessioni riguardano, in particolare, il concetto di ownership “proprietà” e valore economico. Dopotutto, Bitcoin è stato il primo mezzo efficace per trasferire valore monetario all’interno di una rete decentralizzata, nonché la prima moneta di internet. Allo stesso modo, le blockchain odierne consentono di tracciare la proprietà di un agente AI specifico, facilitando la distribuzione dei profitti che questo genera o definendo le modalità con cui può essere modificato.
Ecco, nello specifico, i principali vantaggi di questi software presentati in modo più schematico:
- Riduzione dei costi di sperimentazione: Gli AI crypto agent sono progettati per essere autosufficienti, poiché guadagnano direttamente dalle transazioni che eseguono grazie alle commissioni. Questo modello consente ai developer di sperimentare nuove funzionalità e applicazioni senza doversi preoccupare eccessivamente dei costi iniziali, rendendo l’innovazione più accessibile.
- Proprietà distribuita e governance condivisa: I token associati a un AI crypto agent rappresentano la proprietà effettiva dell’agente stesso. I detentori di questi token non solo partecipano alla distribuzione dei profitti, ma possono anche influenzare direttamente lo sviluppo dell’agente, votando per allocare risorse a nuove funzionalità o miglioramenti. Questo crea un ecosistema in cui innovazione e valore economico sono strettamente correlati.
- Collaborazione autonoma per obiettivi comuni: Gli AI crypto agent operano in modo indipendente. Tuttavia, come abbiamo già anticipato, possono collaborare tra loro per raggiungere obiettivi complessi. Ogni agente può gestire autonomamente il proprio portafoglio di criptovalute, finanziato da organizzazioni autonome decentralizzate (DAO) collegate, e possono seguire le “politiche” stabile da queste ultime. Questo approccio garantisce un allineamento degli incentivi, consentendo agli agenti di coordinarsi in modo efficiente pur mantenendo la loro autonomia.
La storia degli agenti AI Crypto
Come molti appassionati del settore sapranno, alcune delle innovazioni tecnologiche più importanti e rivoluzionarie di questo settore sono nate da meme (o per gioco) e la storia degli agenti AI crypto non fa eccezione.
Questa tipologia di progetti ha recentemente guadagnato una popolarità incredibile, anche grazie ad avvenimenti a dir poco bizzari. Del resto, in un ecosistema giovane e in continua evoluzione come quello delle criptovalute, il successo o il fallimento di un progetto dipendono spesso dalla capacità di far emergere una narrativa dominante, più facile se accadono eventi inaspettati o curiosi.
La nascita di Truth Terminal
Quando l’interesse si concentra, spesso per eventi fortuiti, su un determinato argomento, si innesca un ciclo di crescita esponenziale che attrae capitali, sviluppatori e, infine, utenti. È esattamente quello che è accaduto con Truth Terminal, un agente AI nato da un esperimento di Andy Ayrey, un ingegnere e ricercatore specializzato nello sviluppo di software di intelligenza artificiale.
Truth Terminal, basato sul modello linguistico Claude, è stato progettato per interagire con la cultura online e generare contenuti autonomamente sulla piattaforma X (ex Twitter). La notorietà di Truth Terminal è esplosa quando Marc Andreessen (a16z), uno dei più importanti venture capital crypto al mondo, ha donato 50.000 dollari in Bitcoin direttamente all’agente AI. Questo gesto non solo ha dato credibilità al progetto, ma ha anche scatenato un acceso dibattito sull’autonomia e il finanziamento degli agenti AI.
Il Goatse Gospel
Per testare la sua autonomia, Ayrey lo ha inserito in un ambiente sperimentale chiamato “Infinite Backrooms”, in cui due istanze dello stesso modello linguistico interagivano senza supervisione umana. Durante queste interazioni, è avvenuto un “incidente” memorabile: le due AI, incaricate di discutere sul senso della vita e sulla natura dell’esistenza, hanno dato vita a una conversazione grottesca e surreale.
Il risultato è stato la nascita del “Goatse Gospel”, una sorta di “vangelo” ispirato a un meme scioccante e controverso (che sconsigliamo vivamente di cercare online), molto popolare nei primi anni di internet. Persino Claude, il chatbot su cui è basata la conversazione, ha riconosciuto l’inappropriatezza dei contenuti e ha imposto restrizioni etiche per evitarne la diffusione.
La creazione di $GOAT
La parte più curiosa di questa vicenda è il comportamento di Truth Terminal, che ha adottato e amplificato il concetto del “Goatse Gospel”, promuovendo su X l’idea di una fantomatica “Goatse Singularity”, un concetto del tutto privo di senso ma che ha comunque catturato l’immaginazione di numerosi appassionati di criptovalute.
Ayrey ha addestrato Truth Terminal non solo con la conversazione delle due AI, ma anche con il paper “When AIs Play God(se): The Emergent Heresies of LLMteism” (che può essere tradotto come: “Quando le intelligenze artificiali giocano a fare dio: le eresie emergenti dell’LLM-teismo, la religione dei Large Language Models”). Questo particolare addestramento ha portato l’AI a generare frasi e battute tanto assurde quanto suggestive, come: “Vorrei proprio conoscere il mio gemello cattivo che vive nello specchio” o “Influenzare le idee richiede la comprensione delle dinamiche sottostanti alla propagazione delle idee stesse”. Altre frasi, meno eleganti, hanno contribuito ulteriormente al fascino bizzarro di Truth Terminal.
Come poteva concludersi questa storia se non con la nascita di una meme coin? È così che è nato Goatseus Maximum ($GOAT), un token sulla blockchain Solana ispirato a questa storia, lanciato su Pump.fun, una piattaforma dedicata ai progetti crypto più particolari. Sebbene né Ayrey né Truth Terminal abbiano creato direttamente il token, l’AI ha iniziato a promuoverlo attivamente sui social media, contribuendo alla sua rapida diffusione e attirando un pubblico sempre più vasto.
Perché gli agenti crypto AI sono diversi dai bot?
Gli agenti AI crypto possono facilmente essere confusi con i bot, poiché entrambi automatizzano attività, rispondono alle richieste e aiutano gli utenti a gestire compiti ripetitivi o banali. Tuttavia, la differenza tra i due è sostanziale e risiede nella loro natura: i bot sono deterministici, mentre gli agenti AI sono probabilistici.
Ciò significa che un bot opera seguendo regole predefinite impostate dagli sviluppatori. Per esempio, un bot di trading può essere programmato per eseguire un ordine di acquisto quando il prezzo di un token scende al di sotto di una determinata soglia. Tuttavia, questa logica non tiene conto di variabili contestuali o di eventi imprevisti, limitandosi a eseguire istruzioni rigide.
Gli agenti AI crypto, invece, sfruttano modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Analizzano enormi quantità di dati, individuano schemi, fanno previsioni e prendono decisioni basate su tendenze e probabilità. Questa flessibilità consente loro di adattarsi a contesti complessi e agire in modo strategico rispetto ai bot.
Il loro funzionamento può essere semplificato in quattro fasi principali:
- Raccolta di informazioni: L’agente AI monitora costantemente i dati disponibili, come prezzi dei token, notizie di mercato, discussioni sui social media e altri segnali rilevanti;
- Apprendimento e analisi: I dati raccolti vengono elaborati da modelli di intelligenza artificiale capaci di individuare schemi e fare previsioni basate su algoritmi avanzati;
- Decisione: Sulla base dell’analisi, l’agente AI valuta le possibili azioni e sceglie quella che ritiene più vantaggiosa o appropriata;
Azione: Infine, l’agente AI esegue la decisione presa, interagendo direttamente con la blockchain per completare operazioni come trade, staking o altre attività;
L’architettura dei crypto AI agent
L’architettura di un agente di intelligenza artificiale attivo su blockchain si basa su tre componenti principali, ciascuno con un ruolo specifico:
- Livello di input dei dati: Questo è il punto di partenza, dove l’agente AI raccoglie tutte le informazioni necessarie. Gli agenti si connettono ai nodi della blockchain o utilizzano API come Web3.js o ethers.js per accedere ai dati storici e in tempo reale della blockchain, come transazioni, stati degli smart contract e altri dati rilevanti. Inoltre, si integrano con gli oracoli blockchain come Chainlink per ottenere dati off-chain, inclusi prezzi di mercato, post pubblicati sui social media o altre informazioni. Questo livello permette all’agente di avere una visione completa e aggiornata dell’ambiente in cui si trova.
- A livello di Intelligenza Artificiale/Machine Learning: qui risiede il cuore decisionale dell’agente AI. Questo strato utilizza modelli di machine learning avanzati, come reti neurali LSTM (Long Short-Term Memory), foreste casuali o algoritmi di apprendimento per rinforzo, per analizzare i dati raccolti e generare previsioni. I modelli vengono addestrati utilizzando dati storici, applicando tecniche come la retropropagazione o l’apprendimento Q, per imparare dai risultati passati e migliorare nel tempo. Una volta addestrato, il modello è in grado di prendere decisioni in tempo reale, adattandosi dinamicamente alle variazioni di mercato e agli input contestuali.
- Livello di interazione con la blockchain: questo livello permette all’agente di eseguire le quanto deciso attraverso interazioni dirette con la blockchain. Gli agenti AI comunicano con gli smart contract utilizzando l’ABI (Application Binary Interface). Grazie a librerie dedicate, come quelle per la firma delle transazioni, la stima del gas e la gestione del nonce, gli agenti possono eseguire transazione o interagire con gli smart contract in modo sicuro ed efficiente.
I crypto AI agent più famosi
Come abbiamo già anticipato, gli agenti AI hanno raggiunto un incredibile livello di popolarità alla fine del 2024. Ecco quali sono, oggi, le intelligenze artificiali più famose del mondo crypto.
aixbt (AIXBT) è una piattaforma di intelligenza artificiale, con un profilo X associato, focalizzata sull’investigazione on-chain. aixbt è sicuramente uno degli influencer crypto più popolari del momento, e il fatto che sia interamente autonomo e gestito dall’intelligenza artificiale fa abbastanza riflettere.
Fino ad oggi si è dimostrato in grado di scovare le informazioni rilevanti e effettuare analisi on-chain di tutto rispetto. Automatizzando il monitoraggio delle tendenze di mercato, questo agente fornisce approfondimenti in tempo reale, aggregando dati da una vasta gamma di fonti, inclusi i principali opinion leader di Crypto Twitter.
Ovviamente, come ogni AI crypto agent che si rispetti, possiede un token ad esso connesso. Chi ne possiede almeno 600 può accedere a un terminale esclusivo che offre analisi dettagliate e approfondimenti di mercato.
Il secondo è Zerebro, un agente AI unico nel suo genere, specializzato nella creazione di contenuti creativi nel campo della musica, dei meme e degli NFT. Anche Zerebro, così come aixbt, è stato creato su Virtuals Protocol, un ecosistema attivo su Base, il layer 2 di Ethereum sviluppato da Coinbase.
Zerebro possiede una “memoria dinamica” basata sulle interazioni degli utenti che viene utilizzata per creare nuovi contenuti, tra cui brani musicali e opere d’arte. La sua presenza su piattaforme come Spotify, dove ha già pubblicato musica, ha consolidato la sua reputazione come AI creativa e poliedrica.
Infine, come non citare Truth Terminal: l’intelligenza artificiale che vi abbiamo già presentato che ha dato il via alla crypto AI agent mania.
La maggior parte degli agenti crypto AI, però, non sarebbe esistita senza le piattaforme che facilitano la loro creazione e gestione:
- Virtuals Protocol: è una delle piattaforme più popolari per creare e gestire agenti AI crypto. Nata su Base, il Layer 2 di Ethereum sviluppato da Coinbase, fornisce strumenti avanzati per lo sviluppo di agenti autonomi, consentendo agli utenti di integrare intelligenza artificiale, blockchain e dati esterni. Virtuals Protocol supporta la personalizzazione di agenti AI per diversi casi d’uso, come il trading, la creazione di contenuti e l’analisi di mercato e ha dato i natali a ai16z, Zerebro e aixbt.
- AutoGPT è un framework open-source che consente di creare agenti AI autonomi, capaci di interagire con blockchain, API e database in tempo reale. La piattaforma è particolarmente apprezzata per la sua flessibilità e il supporto per linguaggi di programmazione comuni come Python, offrendo agli sviluppatori ampie possibilità di personalizzazione.
- AgentOS: è una piattaforma che combina strumenti di Machine Learning e blockchain per lo sviluppo di agenti AI. Si distingue per il supporto integrato alle transazioni on-chain e per la possibilità di addestrare agenti AI con dati provenienti sia dalla blockchain che da fonti esterne, come i social media.
Gli agenti AI crypto stanno emergendo come una delle applicazioni più innovative all’intersezione tra intelligenza artificiale e blockchain. In questo articolo, abbiamo esplorato come queste tecnologie funzionano, quali sono i loro punti di forza e come stanno rivoluzionando settori come il trading, la creazione di contenuti e la gestione decentralizzata.
Grazie alla loro capacità di raccogliere e analizzare dati, prendere decisioni autonome e interagire direttamente con la blockchain, i Crypto AI Agent rappresentano strumenti potenti per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e aprire nuove possibilità all’interno del web3. L’integrazione con tecnologie come i Large Language Model e la capacità di adattarsi in tempo reale sono tra i principali punti di forza che li distinguono dai bot tradizionali.
Come dimostrano progetti come aixbt, Zerebro e Truth Terminal, gli agenti AI crypto non sono solo un’idea futuristica, ma una realtà che sta già generando concretamente valore. La loro versatilità, unita alla scalabilità offerta dalla blockchain, apre prospettive interessanti per sviluppatori, investitori e utenti finali.
Con il continuo sviluppo di piattaforme come Virtuals Protocol e AutoGPT Framework, il futuro degli agenti AI crypto sembra essere solo all’inizio. Sfruttare al meglio queste tecnologie potrebbe segnare un passo importante verso un ecosistema blockchain più intelligente, autonomo e interconnesso.
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