AI 요원이 암호화에오고 있습니다. 이 새로운 물결에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

암호화 공간이 AI에 대한 새로운 열정의 물결과 무한한 용도에 대해 적극적으로 논의하고 있다는 사실에 놀라지 않아야합니다.

No one should be surprised that the crypto space is actively discussing the new wave of enthusiasm around AI and its limitless uses. According to proponents, AI represents the most promising approach to enhancing blockchain technologies and decentralized applications, driving greater autonomy and efficiency across the ecosystem.

암호화 공간이 AI에 대한 새로운 열정의 물결과 무한한 용도에 대해 적극적으로 논의하고 있다는 사실에 놀라지 않아야합니다. 지지자들에 따르면, AI는 블록 체인 기술과 분산 된 응용 프로그램을 향상시키기위한 가장 유망한 접근법을 나타내며, 생태계 전반에 걸쳐 자율성과 효율성이 향상됩니다.

The use of AI agents in crypto trading and interoperability between traditional finance (TradFi) and decentralized finance (DeFi) has been quite fruitful. They also help improve user experience within the ecosystem and play a key role in enhancing the scalability of blockchain networks as they grow.

암호화 거래에서 AI 요원을 사용하고 전통적인 금융 (TRADFI)과 분산 금융 (DEFI) 사이의 상호 운용성이 상호 작용하는 것은 상당히 유익했습니다. 또한 생태계 내에서 사용자 경험을 향상시키고 블록 체인 네트워크가 성장할 때 확장 성을 향상시키는 데 중요한 역할을합니다.

In December 2024, VanEck reported that AI agents were already numbering 10,000 and that they were expected to reach 1 million in 2025. This projected growth shows how seemingly inevitable this future is for believers and skeptics alike.

2024 년 12 월, Vaneck은 AI 요원이 이미 10,000 명이고 2025 년에 백만 명에이를 것으로 예상된다고보고했다.

The current state of AI agents in the digital world

디지털 세계에서 AI 에이전트의 현재 상태

It is easy to see why everyone is excited about integrating AI agents into nearly every digital process. They enhance several processes with no or less effort from humans.

모든 사람들이 AI 에이전트를 거의 모든 디지털 프로세스에 통합하는 것에 대해 모든 사람들이 흥분하는 이유를 쉽게 알 수 있습니다. 그들은 인간의 노력이 없거나 적은 노력으로 여러 과정을 향상시킵니다.

Current challenges, however, including the ethical concerns identified by the Vatican, do not allow for their full adoption. Crypto investors also felt the heat after DeepSeek’s release, which led to a massive market loss. This risk-to-reward analysis may well be used to discuss the necessity of AI agents in the crypto industry.

그러나 바티칸이 확인한 윤리적 우려를 포함한 현재의 과제는 전체 채택을 허용하지 않습니다. 암호화 투자자들은 또한 Deepseek의 출시 후 더위를 느꼈으 며 시장 손실이 크게 손실되었습니다. 이 보상 위험 분석은 암호화 산업에서 AI 에이전트의 필요성을 논의하는 데 사용될 수 있습니다.

The market capitalization of AI agents in crypto rose 322% in the fourth quarter of 2024, from $4.8 billion to $15.5 billion, indicating that more people in the crypto community are accepting AI. The phenomenon of the absolute autonomy of systems is not so far away if we look at the advantages.

암호화에서 AI 에이전트의 시가 총액은 2024 년 4 분기에 322% 증가하여 48 억 달러에서 155 억 달러로 증가하여 암호화 커뮤니티의 더 많은 사람들이 AI를 수락하고 있음을 나타냅니다. 우리가 장점을 보면 시스템의 절대적인 자율성의 현상은 그리 멀지 않습니다.

AI agents’ trading, analysis and risk management capabilities are widely reported to be better than those of humans. Every decision made in the market is made quickly and is strongly supported by as much data as possible, reducing human errors that can cause losses.

AI 에이전트의 거래, 분석 및 위험 관리 기능은 인간보다 더 나은 것으로 널리 알려져 있습니다. 시장에서 내려진 모든 결정은 빠르게 이루어지며 가능한 많은 데이터에 의해 강력하게 지원되므로 손실을 유발할 수있는 사람의 오류가 줄어 듭니다.

There are some good indications of this potential. Edwin is a project that aims to combine AI and decentralized finance, enabling the easy integration of AI agents built on top of frameworks like LangChain and ElizaOS to work with DeFi protocols like Aave and Uniswap. This makes creating a single interface and securely performing blockchain operations easier, removing the need to learn different protocol integrations.

이 잠재력에 대한 좋은 징후가 있습니다. Edwin은 AI와 분산 된 금융을 결합하는 것을 목표로하는 프로젝트로 Langchain 및 Elizaos와 같은 프레임 워크 위에 구축 된 AI 에이전트가 쉽게 통합 될 수 있습니다. 이로 인해 단일 인터페이스를 만들고 블록 체인 작업을보다 안전하게 수행하여 다양한 프로토콜 통합을 배울 필요가 없습니다.

This allows for a utopia of financial automation, or “DeFAI,” where AI agents can control their financial destiny and manage and control their assets in a highly complex, dynamic environment.

이를 통해 AI 에이전트가 재무 운명을 제어하고 매우 복잡하고 역동적 인 환경에서 자산을 관리하고 제어 할 수있는 금융 자동화 또는 "Defai"가 가능합니다.

For example, ElizaOS offers a robust multi-agent simulation environment to develop, deploy and manage many autonomous AI agents. It’s a versatile platform that enables these agents to move between various systems while preserving their identity and knowledge toward becoming fully active and self-directed entities in the crypto realm.

예를 들어, Elizaos는 많은 자율 AI 에이전트를 개발, 배포 및 관리 할 수있는 강력한 다중 에이전트 시뮬레이션 환경을 제공합니다. 이 에이전트는 암호화 영역에서 완전히 적극적이고 자기 지향적 인 엔티티가되기위한 정체성과 지식을 보존하면서 다양한 시스템을 이동할 수있는 다재다능한 플랫폼입니다.

AI agents can combine all the functions of TradFi and DeFi without issue. They can cut out the intermediaries in international transactions, improving the speed of handling crypto and fiat financial transactions. They can also enable liquidity providers to manage their stablecoin yields completely autonomously and maximize their yields according to current demand across all blockchains. These integrations are an indication of the endless possibilities in cross-border payment transactions.

AI 에이전트는 문제없이 Tradfi 및 Defi의 모든 기능을 결합 할 수 있습니다. 그들은 국제 거래에서 중개자를 차단하여 암호화 및 피아트 금융 거래를 처리하는 속도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 유동성 제공 업체가 스테이 블 레코 인 수율을 완전히 자율적으로 관리하고 모든 블록 체인에 대한 현재 수요에 따라 수율을 최대화 할 수 있습니다. 이러한 통합은 국경 간 지불 거래의 끝없는 가능성을 나타냅니다.

In a September 2024 report, the Global Digital Visionaries Council predicted that by 2025, 20% of all financial transactions would be crosschain due to the integration of TradFi and DeFi systems.

2024 년 9 월 보고서에서, Global Digital Visionaries Council은 2025 년까지 TRADFI 및 DEFI 시스템의 통합으로 인해 모든 금융 거래의 20%가 크로스 체인이 될 것으로 예측했습니다.

Projects like Virtuals Protocol go further by enabling users to create, own and deploy autonomous AI agents. Although the initial application of Virtuals Protocol is the creation of AI-driven avatars, the protocol offers resources that can be used for autonomous crypto trading, showing the versatility of AI in blockchain ecosystems.

Virtuals 프로토콜과 같은 프로젝트는 사용자가 자율 AI 에이전트를 생성, 자체 및 배포 할 수있게함으로써 더욱 발전합니다. 가상 프로토콜의 초기 적용은 AI 구동 아바타의 생성이지만, 프로토콜은 자율 암호화 거래에 사용할 수있는 리소스를 제공하여 블록 체인 생태계에서 AI의 다양성을 보여줍니다.

Autonomous market and personalization is also improving with the help of AI. Crypto’s first AI agents index, Cookie.fun — developed by Cookie DAO — provides real-time analysis of agents’ performance, mindshare and engagement across blockchains and social media. The platform lists their market caps and “smart following” to track market trends and provide vital information that investors and projects can use to make better decisions and identify the top-performing agents in the ecosystem.

AI의 도움으로 자율 시장과 개인화도 향상되고 있습니다. Crypto의 최초의 AI 에이전트 인덱스 인 Cookie.fun (Cookie Dao가 개발 한 쿠키)은 블록 체인 및 소셜 미디어에 걸친 에이전트의 성능, 마인드 샤어 및 참여에 대한 실시간 분석을 제공합니다. 이 플랫폼에는 시가 총액과 "스마트 추종"을 나열하여 시장 동향을 추적하고 투자자와 프로젝트가 더 나은 결정을 내리고 생태계에서 최고 성과를내는 에이전트를 식별하는 데 사용할 수있는 중요한 정보를 제공합니다.

AlphaNeural provides a decentralized environment for the training, market share and effectiveness of AI models and agents. It also has a marketplace for AI assets and a GPU aggregation network that enables creators to tokenize their work and scale the execution of AI solutions. In this manner, the current opportunities for developing advanced AI tools are open for everyone, which connects AI developers with the crypto ecosystem.

알파네닝은 AI 모델 및 에이전트의 교육, 시장 점유율 및 효과를위한 분산 환경을 제공합니다. 또한 AI 자산을위한 마켓 플레이스와 GPU 집계 네트워크가있어 제작자가 작업을 토큰 화하고 AI 솔루션의 실행을 확장 할 수 있습니다. 이러한 방식으로, 고급 AI 도구를 개발할 수있는 현재의 기회는 모든 사람에게 열려 있으며 AI 개발자를 암호화 생태계와 연결합니다.

The crypto analyst community is confident that AI technology can improve most blockchain performance metrics. The crypto ecosystem is also experiencing rapid user growth, which means that the level of personalization in customer interactions is increasing due to the use of AI agents.

암호화 분석가 커뮤니티는 AI 기술이 대부분의 블록 체인 성능 지표를 향상시킬 수 있다고 확신합니다. 암호화 생태계는 또한 빠른 사용자 성장을 겪고 있으며, 이는 AI 에이전트의 사용으로 인해 고객 상호 작용의 개인화 수준이 증가하고 있음을 의미합니다.

The skeptic’s point of view

회의론의 관점

Nevertheless, many still have different opinions regarding promoting digital autonomy in crypto through AI agents.

그럼에도 불구하고, 많은 사람들은 여전히 ​​AI 에이전트를 통해 암호화에서 디지털 자율성을 촉진하는 것에 대해 여전히 다른 의견을 가지고 있습니다.

One significant concern raised in a case study published by the Wharton School of the University of Pennsylvania is the

펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨 (Wharton School of Pennsylvania)에서 발표 한 사례 연구에서 제기 된 중 하나는