In dit artikel verdiepen we ons in het thema van agenti AI, en bekijken we alle stappen die nodig zijn om je eigen intelligente virtuele assistent te creëren.
Deze technologische entiteiten kunnen een breed scala aan cryptomarktgegevens beheren en verwerken, waarbij ze zelfstandig beslissingen nemen en specifieke processen automatiseren. Laten we echter voorzichtig zijn om AI-agenten te onderscheiden van de tokens die hen speculatief vertegenwoordigen op de markt.
Alle details hieronder.
Summary
Wat zijn AI-agenten en hoe werken ze?
AI-agenten vertegenwoordigen modellen van kunstmatige intelligentie ontworpen om verschillende activiteiten in de echte en/of digitale wereld te automatiseren, optimaliseren en verbeteren. Ze kunnen worden gezien als echte virtuele assistenten die in staat zijn om autonoom te communiceren met gebruikers of andere systemen, op basis van een vooraf gedefinieerde set informatie.
Binnen de crypto-sector kan hun gebruik worden bestemd voor de ontwikkeling van handelsstrategieën, waarbij orders worden geregeld op basis van de marktomstandigheden. Soms kunnen ze worden gebruikt voor het uitvoeren van on-chain analyses, het creëren van inzichten, het identificeren van verdachte gedragspatronen (hack, rug pull) en het bieden van besluitvormingsondersteuning met aanbevelingen op basis van voorspellende modellen.
In meer specifieke gevallen kunnen deze AI-interfaces zelfs helpen om veranderingen in het marktsentiment te detecteren, door nieuws en berichten op sociale media te monitoren. Ze zouden zelfs een eigen persoonlijkheid kunnen presenteren, waarbij ze de communicatietoon en het gedrag aanpassen op basis van de gebruiker en de omgeving waarmee ze interactie hebben.
In wezen kunnen AI-agenten elke soort operatie uitvoeren, zolang ze toegang hebben tot een endpoint en programmeer-API’s. Hun limiet wordt bepaald door de menselijke verbeelding, en uiteraard door de rekenkracht van de onderliggende infrastructuur en de trainingsgegevens die ze hebben.
De krachtigste assistenten zijn eenvoudigweg degenen die toegang hebben tot een breed scala aan gegevens en meerdere verzoeken tegelijkertijd kunnen uitvoeren op basis van specifieke machine learning-modellen.
De belangrijkste virtuele assistenten in de crypto-sector
Tegenwoordig zijn er verschillende soorten AI-mensen die binnen de cryptocurrency-industrie werken, en ze worden geclassificeerd op basis van hun belangrijkste gebruik.
Op zichzelf hebben zelfs de klassieke chatbots zoals ChatGPT en Copilot een belangrijke rol in de digitale activa-sector, omdat ze in staat zijn om informatie te verstrekken over de meest uiteenlopende onderwerpen.
Hoewel ze niet in staat zijn om diepgaande analyses uit te voeren of nauwkeurige marktvoorspellingen te doen, zijn ze toch erg nuttig voor het interpreteren van nieuws, het beantwoorden van algemene vragen en het up-to-date blijven met de ontwikkelingen in de crypto-wereld.
Er zijn ook AI-agenten die meer gericht zijn op de analyse en studie van grafieken, die in staat zijn om precieze geautomatiseerde trading strategieën te bieden. In dit geval is het essentieel dat aan deze bots een statistisch-wiskundig model wordt gekoppeld waarmee ze de juiste beslissingen kunnen nemen en de juiste operaties kunnen repliceren. De bekendste platforms voor het lanceren van deze trading-automatiseringen zijn 3Commas, HaasOnline, Cryptohopper, Shrimpy en TradeSanta.
In de meeste gevallen echter, zijn de populairste AI-agenten in de crypto-wereld degenen die op X leven en handelen met een eigen sociaal account. In deze context opereren ze op een hybride manier, door berichten te plaatsen en met gebruikers te communiceren over specifieke onderwerpen, inzichten te bieden in on-chain analyses, en nieuwe speculatieve kansen aan te geven.
Onder de AI-agenten die op X aanwezig zijn, zijn de bekendste Fartcoin, AI16Z, Sender AI, Griffain, Luna, Virtual, AIXBT, Do Kween, Orbit en Thales en TMAI.
Zeer interessant is ook de bot Bender AI, die in realtime nieuwe pools op de blockchain van Solana signaleert, waarbij de meest veelbelovende tokens met de meeste liquiditeit worden gefilterd.
Hoe je je eigen AI-agent lanceert: alle benodigde vaardigheden
Het lanceren van een AI-agent kan min of meer gemakkelijk of moeilijk zijn, afhankelijk van het type bot dat men wil creëren en het beoogde gebruik. Indicatief kan het lanceren van een AI-entiteit die een grote hoeveelheid gegevens en rekenkracht nodig heeft, een kostbare investering vereisen, naast diepgaande programmeerkennis.
Als je een bot voor trading wilt ontwerpen, zijn er no-code oplossingen zoals die eerder genoemd, waaraan goedkope API-interfaces gekoppeld moeten worden. Echter, om een succesvolle AI-assistent te lanceren die de juiste investeringen kan maken, is het essentieel om over een eigen werkende strategie te beschikken die alleen geautomatiseerd hoeft te worden.
Om dit te doen is het noodzakelijk om verschillende backtests uit te voeren op een brede gegevensset, operaties te simuleren, prestaties te evalueren en het voorspellende model te verfijnen.
Enkele parameters die kunnen worden geïmplementeerd voor uw handelsstrategie kunnen zijn: statistische afwijkingen van de prijzen, doorbraak van een voortschrijdend gemiddelde, verandering in volume, instromen en uitstromen van liquiditeit enz.
Om een AI-agent te maken die aan je X-account (of een nieuw profiel) kan worden gekoppeld, moet je een account aanmaken op het Developer Portal van de sociale media en een API-toepassing maken om toegangssleutels te verkrijgen. Op dit punt moet je het meest geschikte Machine Learning/AI-platform kiezen voor het doel van onze bot, zoals bijvoorbeeld OpenAI, Rasa en TensorFlow.
Nadat u toegang tot de API van X hebt ingesteld en het AI-framework hebt gekozen, is het tijd om de code van de bot te schrijven om geautomatiseerde antwoorden te genereren.
Een tip voor niet-ontwikkelaars is om platforms zoals Make.com te gebruiken, die helpen bij het beheren en plannen van activiteiten op X zonder dat er enige regel code geprogrammeerd hoeft te worden. Make.com biedt een grote community en bijgewerkte documentatie, maar als je het wilt proberen, zijn er goede alternatieven zoals Zapier en de startup Buildship.
Onderscheid maken tussen de token en de technologie
Blijvend binnen het domein van AI-agenten op X, is het belangrijk om de aard van deze technologie te verduidelijken en het onderscheid ervan met de tokens die, hoewel ze ermee geassocieerd zijn, niet noodzakelijkerwijs de werking ervan weerspiegelen. In feite worden deze tokens vaak gecreëerd om hype te genereren, zonder een echte band met de AI, en vertegenwoordigen ze het alleen op een oppervlakkige en speculatieve manier.
Het is essentieel te begrijpen dat de token van een AI-agent niets te maken heeft met de onderliggende technologie. Munten zoals AIXBT, AI16Z, FAI, GRIFFAIN en ANON hebben geen specifieke gebruiksgevallen en verlenen geen macht aan hun bezitters. Ze hebben eenvoudigweg de aandacht van crypto-investeerders weten te trekken dankzij het sterke verhaal van kunstmatige intelligentie dat aan de gang is.
Terwijl AI-agenten reële kansen bieden om de interactie en automatisering op X te verbeteren, maken de tokens die aan dit verhaal zijn gekoppeld alleen maar gebruik van het enthousiasme van de markt, zonder een reële toegevoegde waarde te bieden.
