KI-Agent: Eine neue Ära der intelligenten Unterstützung in Web3

Seit der zweiten Hälfte dieses Jahres nimmt das Thema AI Agent weiter zu. Zunächst fand das KI-Chatbot-Terminal der Wahrheit großen Anklang

With the continuous heating up of the AI Agent topic in the second half of this year, at first, the truths AI chatbot terminal attracted widespread attention for its humorous posts and replies on X (similar to "Robert" on Weibo), and received a $50,000 grant from a16z founder Marc Andreessen. Inspired by its published content, someone created the GOAT token, which rose by more than 10,000% in just 24 hours. The topic of AI Agent immediately attracted the attention of the Web3 community. Later, the first decentralized AI trading fund based on Solana, ai16z, came out, launched the AI Agent development framework Eliza, and triggered a dispute over uppercase and lowercase tokens. However, the community still has an unclear concept of AI Agent: What is the core of AI Agent? How is it different from the Telegram trading robot?

Da sich das Thema KI-Agent in der zweiten Hälfte dieses Jahres immer weiter zuspitzte, erregte das KI-Chatbot-Terminal Truths zunächst große Aufmerksamkeit für seine humorvollen Beiträge und Antworten auf X (ähnlich wie „Robert“ auf Weibo) und erhielt eine 50.000-Dollar-Stipendium vom a16z-Gründer Marc Andreessen. Inspiriert durch den veröffentlichten Inhalt erstellte jemand den GOAT-Token, der in nur 24 Stunden um mehr als 10.000 % stieg. Das Thema AI Agent erregte sofort die Aufmerksamkeit der Web3-Community. Später kam der erste dezentrale KI-Handelsfonds auf Solana-Basis, ai16z, heraus, startete das KI-Agent-Entwicklungsframework Eliza und löste einen Streit um Groß- und Kleinbuchstaben-Token aus. Allerdings herrscht in der Community immer noch ein unklares Konzept von AI Agent: Was ist der Kern von AI Agent? Wie unterscheidet es sich vom Telegram-Handelsroboter?

How it works: Perception, reasoning, and autonomous decision-making

Wie es funktioniert: Wahrnehmung, Argumentation und autonome Entscheidungsfindung

AI Agent is an intelligent agent system based on a large language model (LLM) that can perceive the environment, make reasoning decisions, and complete complex tasks by calling tools or performing operations. Workflow: Perception module (obtaining input) → LLM (understanding, reasoning and planning) → tool calling (task execution) → feedback and optimization (verification and adjustment).

AI Agent ist ein intelligentes Agentensystem, das auf einem großen Sprachmodell (LLM) basiert und die Umgebung wahrnehmen, fundierte Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben durch Aufrufen von Tools oder Durchführen von Vorgängen erledigen kann. Arbeitsablauf: Wahrnehmungsmodul (Einholen von Eingaben) → LLM (Verstehen, Denken und Planen) → Werkzeugaufruf (Aufgabenausführung) → Feedback und Optimierung (Überprüfung und Anpassung).

Specifically, AI Agent first obtains data (such as text, audio, images, etc.) from the external environment through the perception module and converts it into structured information that can be processed. As a core component, LLM provides powerful natural language understanding and generation capabilities, acting as the "brain" of the system. Based on the input data and existing knowledge, LLM performs logical reasoning to generate possible solutions or formulate action plans. Subsequently, AI Agent completes specific tasks by calling external tools, plug-ins or APIs, and verifies and adjusts the results based on feedback to form a closed-loop optimization.

Konkret ruft der AI Agent zunächst über das Wahrnehmungsmodul Daten (wie Text, Audio, Bilder usw.) aus der externen Umgebung ab und wandelt diese in strukturierte Informationen um, die verarbeitet werden können. Als Kernkomponente bietet LLM leistungsstarke Funktionen zum Verstehen und Generieren natürlicher Sprache und fungiert als „Gehirn“ des Systems. Basierend auf den Eingabedaten und dem vorhandenen Wissen führt LLM logische Überlegungen durch, um mögliche Lösungen zu generieren oder Aktionspläne zu formulieren. Anschließend erledigt AI Agent bestimmte Aufgaben durch den Aufruf externer Tools, Plug-Ins oder APIs und überprüft und passt die Ergebnisse basierend auf dem Feedback an, um eine Closed-Loop-Optimierung zu bilden.

In the application scenarios of Web3, what is the difference between AI Agent and Telegram trading robots or automated scripts? Take arbitrage as an example. Users want to conduct arbitrage transactions under the condition that the profit is greater than 1%. In Telegram trading robots that support arbitrage, users set up trading strategies with profits greater than 1%, and the Bot begins to execute. However, when the market fluctuates frequently and arbitrage opportunities are constantly changing, these Bots lack risk assessment capabilities and execute arbitrage as long as the profit is greater than 1%. In contrast, AI Agent can automatically adjust its strategy. For example, when the profit of a transaction exceeds 1%, but through data analysis, the risk is too high, and the market may suddenly change and cause losses, it will decide not to execute the arbitrage.

Was ist in den Anwendungsszenarien von Web3 der Unterschied zwischen AI Agent und Telegram-Handelsrobotern bzw. automatisierten Skripten? Nehmen wir als Beispiel Arbitrage. Benutzer möchten Arbitrage-Transaktionen unter der Bedingung durchführen, dass der Gewinn mehr als 1 % beträgt. Bei Telegram-Handelsrobotern, die Arbitrage unterstützen, richten Benutzer Handelsstrategien mit Gewinnen von mehr als 1 % ein und der Bot beginnt mit der Ausführung. Wenn der Markt jedoch häufig schwankt und sich die Arbitrage-Möglichkeiten ständig ändern, fehlt diesen Bots die Fähigkeit zur Risikobewertung und sie führen Arbitrage aus, solange der Gewinn mehr als 1 % beträgt. Im Gegensatz dazu kann AI Agent seine Strategie automatisch anpassen. Wenn beispielsweise der Gewinn einer Transaktion 1 % übersteigt, das Risiko jedoch laut Datenanalyse zu hoch ist und sich der Markt plötzlich ändern und Verluste verursachen kann, wird entschieden, die Arbitrage nicht durchzuführen.

Therefore, AI Agent is self-adaptive. Its core advantage lies in its ability to self-learn and make decisions autonomously. It can adjust its behavior strategy based on feedback signals through interaction with the environment (such as the market, user behavior, etc.) to continuously improve the performance of task execution. It can also make decisions in real time based on external data and continuously optimize its decision-making strategy through reinforcement learning.

Daher ist AI Agent selbstanpassend. Sein Hauptvorteil liegt in der Fähigkeit, selbst zu lernen und autonom Entscheidungen zu treffen. Es kann seine Verhaltensstrategie basierend auf Feedbacksignalen durch Interaktion mit der Umgebung (wie dem Markt, Benutzerverhalten usw.) anpassen, um die Leistung der Aufgabenausführung kontinuierlich zu verbessern. Darüber hinaus kann es Entscheidungen in Echtzeit auf Basis externer Daten treffen und seine Entscheidungsstrategie durch Reinforcement Learning kontinuierlich optimieren.

Does this sound a bit like a solver in the intent framework? AI Agent itself is also a product based on intent. The biggest difference between it and the solver in the intent framework is that the solver relies on precise algorithms and is mathematically rigorous, while AI Agent decision-making relies on data training, and often requires continuous trial and error during the training process to approach the optimal solution.

Klingt das ein bisschen wie ein Solver im Intent-Framework? AI Agent selbst ist ebenfalls ein Produkt, das auf Absichten basiert. Der größte Unterschied zwischen ihm und dem Löser im Intent-Framework besteht darin, dass der Löser auf präzisen Algorithmen basiert und mathematisch streng ist, während die Entscheidungsfindung des KI-Agenten auf Datentraining beruht und während des Trainingsprozesses häufig kontinuierliches Ausprobieren erfordert, um sich dem Ziel zu nähern optimale Lösung.

AI Agent Mainstream Framework

AI Agent framework is an infrastructure for creating and managing intelligent agents. Currently in Web3, popular frameworks include Eliza from ai16z, ZerePy from zerebro, and GAME from Virtuals.

Das AI Agent Framework ist eine Infrastruktur zum Erstellen und Verwalten intelligenter Agenten. Zu den derzeit in Web3 beliebten Frameworks gehören Eliza von ai16z, ZerePy von zerebro und GAME von Virtuals.

Eliza is a versatile AI Agent framework built with TypeScript. It supports running on multiple platforms (such as Discord, Twitter, Telegram, etc.), and through complex memory management, it can remember previous conversations and contexts, and maintain stable and consistent personality traits and knowledge answers. Eliza uses the RAG (Retrieval Augmented Generation) system, which can access external databases or resources to generate more accurate answers. In addition, Eliza integrates a TEE plug-in, allowing deployment in TEE to ensure data security and privacy.

Eliza ist ein vielseitiges AI-Agent-Framework, das mit TypeScript erstellt wurde. Es unterstützt die Ausführung auf mehreren Plattformen (wie Discord, Twitter, Telegram usw.) und kann sich durch komplexe Speicherverwaltung an frühere Gespräche und Kontexte erinnern und stabile und konsistente Persönlichkeitsmerkmale und Wissensantworten beibehalten. Eliza verwendet das RAG-System (Retrieval Augmented Generation), das auf externe Datenbanken oder Ressourcen zugreifen kann, um genauere Antworten zu generieren. Darüber hinaus integriert Eliza ein TEE-Plug-in, das die Bereitstellung in TEE ermöglicht, um Datensicherheit und Datenschutz zu gewährleisten.

GAME is a framework that enables and drives AI Agents to make autonomous decisions and actions. Developers can customize the behavior of agents according to their needs, expand their functions, and provide customized operations (such as social media posting, replying, etc.). Different functions in the framework, such as the agent's environmental location and tasks, are divided into multiple modules to facilitate developers to configure and manage. The GAME framework divides the decision-making process of AI Agents into two levels: high-level planning (HLP) and low-level planning (LLP), which are responsible for tasks and decisions at different levels. High-level planning is responsible for setting the overall goals and task planning of the agent, making decisions based on goals, personality, background information and

GAME ist ein Framework, das es KI-Agenten ermöglicht und antreibt, autonome Entscheidungen und Aktionen zu treffen. Entwickler können das Verhalten von Agenten an ihre Bedürfnisse anpassen, ihre Funktionen erweitern und benutzerdefinierte Vorgänge bereitstellen (z. B. Beiträge in sozialen Medien, Antworten usw.). Verschiedene Funktionen im Framework, wie z. B. der Standort und die Aufgaben des Agenten in der Umgebung, sind in mehrere Module unterteilt, um Entwicklern die Konfiguration und Verwaltung zu erleichtern. Das GAME-Framework unterteilt den Entscheidungsprozess von KI-Agenten in zwei Ebenen: High-Level-Planung (HLP) und Low-Level-Planung (LLP), die für Aufgaben und Entscheidungen auf verschiedenen Ebenen verantwortlich sind. Die Planung auf hoher Ebene ist für die Festlegung der Gesamtziele und die Aufgabenplanung des Agenten verantwortlich und trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Zielen, Persönlichkeit, Hintergrundinformationen usw