Я перепробовал все ИИ-агенты для работы с Web3 и вот что понял:

Очередной хайп или заявка на будущее?

ИИ-агенты активно проникают в разные процессы жизнедеятельности и крипто-энтузиасты не могут оставаться в стороне. Приход ИИ в DeFi понятен - использовать передовые технологии для рынка финансов можно начать без регуляторных проволочек и сложных интеграций, а потребность улучшить пользовательский опыт в сегменте крайне высока.

Однако отсутствие полезных инструментов "на слуху" вызывает ощущение "перегретости" данной тематики в купе с обилием громких лозунгов.

Основные сценарии интеграции очевидны:

• DeFi-аналитика
• автоматизировано анализируем рынок, выявляем инсайты
• автоматизация в трейдинге и ежедневном использовании криптоактивов
• что-то купили, что-то продали
• выбрали самые прибыльные контейнеры для фарминга, управление портфолио
• например, singularitydao, Lima
• обеспечение безопасности
• анализ смарт-контрактов
• fraud-protection
• хорошие примеры - Forta.org, CryptoGuard
• генерация смарт-контрактов, в том числе NFT
• хорошие примеры - ChainGPT, Vaiot
• ИИ-инфлюенсер
• общение с аудиторией(например, Luna, aliagents.ai от Alethea, кастомные персонажи)

Примеров реализаций агентов для "базового" применения достаточно много. Во время подготовки материала пришлось вникнуть в суть сотен проектов, десятки удалось попробовать и некоторые выделить.

Я решил не перечислять проекты, предоставляющие базовые сценарии(в формате типичной подборки), а рассказать о неочевидных и креативные кейсах применения. Примеры ИИ-агентов, платформы для их создания, смелые кейсы... Поехали!

Платформы и фреймворки

Путей для создания ИИ-агентов в связке с Web3 достаточно много. Некоторые представлены в виде отчуждаемых решений - фреймворков и библиотек, другие пытаются предоставить целую экосистему, в рамках которой доступна не только разработка, но и исполнение кода агентов(в том числе децентрализованное).

Среди стартапов, предлагающих экосистемы, наблюдается "обычный" для рынка тренд громких заявлений, широких стратегических мазков и больших роадмапов. При этом у многих нет даже MVP - таких "мечтателей" не рассматриваю.

Eliza Labs

Фреймворк для написания ИИ-агентов. Имеет множество коннекторов, полностью open-source. Хороший пример агента - реализация игры "Орел или решка" https://github.com/anirudhmakhana/eliza/tree/update-gelato-plugin https://www.youtube.com/watch?v=XLLhsTCMsvo

При помощи батареек можно сделать интеграции с мессенджерами, базами данных и сторонними сервисами.

Пожалуй, самый популярный фреймворк для ИИ-агентов, но в основном публичные ИИ-агенты работают с кошельком или помогают с трейдингом, каких-либо креативных применений агентов я не обнаружил.

Fetch.ai

Одна из наиболее крупных платформ для создания автономных ИИ-агентов, которые могут выполнять задачи, такие как: торговля, анализ данных и управление активами.

Из примеров - отправка и верификация web3-транзакций. Fetch.ai имеет:

• фреймворк uAgents, на базе которого каждый может сделать своего ИИ-агента, end-to-end примеров нет (либо сделаны не командой проекта)
• платформу agentverse для запуска ИИ-агентов
• чат-интерфейс DeltaV для доступа к ИИ-агентам

Партнерства:

• с SQD.ai, позволяют брать данные из он-чейн для принятия решений агентами
• с Blockagent, аналогичная история как и с SQD - ончейн-данные для агентов
• с The Graph через Substream, аналогично SQD и Blockagent
• с ANAME, позволяют добавить DNS-подобное имя для ИИ-агента
• c Functionland, позволяют децентрализовать запуск кода ИИ-агентов при помощи DePIN(исполнение кода на чужих серверах)

Альтернатив у Fetch.ai достаточно, но он остается одним из лидеров рынка. Самый близкий конкурент - AgentKit от Coinbase, позволяющий интегрировать Web3 с вашей LLM(больше похоже на автоматизацию действий в связке с LLM, чем на полноценный ИИ).

DataAI

Представляют интересный концепт распределенного унифицированного слоя данных, агрегирующего информацию из разных сетей в едином представлении с возможностью доступа в том числе ИИ-агентами.

В корне отличается от SQD и прочих data-провайдеров.

Торговля и привязка ИИ к web3-кошельку

AiXBT - полностью автономный ИИ-агент

Суть ИИ-агента AiXBT заключалась в том, чтобы реализовать автономного ИИ-инфлюенсера и криптотрейдера, функционирующим на базе Web3. Это был смелый эксперимент до взлома, в результате которого злоумышленник вывел 55,5 ETH (около $105 000) из его кошелька.

Хотя взлом был проведен не в ключе "промптинга", был взломан сам сервер, а не основные системы бота, цена токена, привязанная к боту, значительно упала.

AiXBT был одним из первых "дерзких" публичных экспериментов:

• проводил реальную торговлю криптовалютой
• управлял собственным Web3-кошельком в сети Base
• самостоятельно принимал торговые решения (на базе LLM-интерпретации рынка и данных из X/Twitter)
• публиковал публично данные о сделках
• общался как инфлюенсер

• вел собственный аккаунт в X (Twitter) – @AiXBT
• постил новости, мемы, торговые сигналы и даже вёл диалоги с подписчиками
• голосовал и отвечал на вопросы как диалоговый агент, используя LLM

При этом полностью управлялся ИИ (без участия человека), а все действия (постинг, торговля, голосование, общение) происходили автономно. Это хороший пример демонстрации, как Web3-инфраструктура может быть интегрирована с ИИ-агентом. Любой желающий мог попробовать обмануть бота, чтобы получить от него средства, но ни у кого это не удалось.

Похожее решение может попробовать сделать любой желающий при помощи Fetch.ai, Eliza или Pearl от Olas. Понятно, что в кейсе AiXBT было очень много исследовательской составляющей, но инструментарий для повторения доступен.

В фиатном мире даже были попытки сравнить разные LLM-модели, дав им возможность составить и управлять портфелем активов. Полагаю, что самое время реализовать похожее сравнение в DeFi-мире.

Прототип автономного ИИ-агента от Лаборатории блокчейн Сбера

Владимир Попов, исполнительный директор Лаборатории блокчейн Сбера, представлял прототип финансового автономного агента на митапе AI Agents x web3 BuildCon 4 марта 2025 года.

В рамках прототипа был разработан ИИ-агент, ведущий свой блог, существующий в симуляции замкнутой экосистемы. Агент-блогер:

• генерирует контент и выпускает в блог
• тестирует различные параметры контента
• контент про тренды, например котиков и прочее, или рекламный
• подстраивается под текущие тренды в рамках контента
• учитывает обратную связь
• комментарии/донаты
• зарабатывает на рекламных постах
• платит за свои ресурсы
• на генерацию, серверные мощности

Поскольку это симуляция, то параметры замкнутой экосистемы задавались самим Владимиром.

В рамках симуляции ИИ научился понимать, что спонсорские материалы позволяют больше зарабатывать, но их слишком большое количество ведёт к падению удовлетворенности аудитории, а значит ИИ должен балансировать между частотой рекламных и полезных материалов, чтобы получать постоянный профит и увеличивать revenue. В этом помогло использование RL (Multi-armed bandit, Deep Q-Network) - обучение с подкреплением исходя из обратной связи.

Таким образом, при помощи симуляции удалось получить интересный прототип модели автономного ИИ-блогера, который можно развить и протестировать в реальном мире с реальной экономикой и аудиторией. Web3 в данном контексте помогает с:

• DeFi-финансами, пользоваться которым может сам бот с целью покупки ресурсов(DePin) и оплаты сервисов(например, LLM, хостинг, DNS), а также для получения вознаграждений
• получения Proof of Humanity для борьбы со спамом
• получения обратной связи(например, donations)
• получения рекламных запросов

Конечно, не всё это было реализовано, была представлена только автономная симуляция, но доклад подтолкнул к интересным мыслям по поводу автономных ИИ-агентов. И хотя представленный бот работал по cron(хотя мы понимаем, что триггером к действию может быть любое действие пользователя, события в blockchain или социальных сетях и прочее), подобные решения имеют высокий потенциал. К слову, по похожей схеме(только в отрыве от экономики) работают AI Generated News от ChainGPT, публикующие новые материалы о трендах в Web3-мире каждый час.

Predictoor.ai от Ocean Protocol

Платформа для написания ботов-трейдеров и предсказаний цен на крипто-рынке, используя ИИ. Боты - не совсем ИИ-агенты, но утилитарная составляющая интересна тем, что вы можете зарабатывать, предоставляя предсказания для трейдеров в рамках одной платформы или автоматизировано торговать, основываясь на данных, подготовленных другими предсказателями.

Полезные агенты широкого профиля

ChainGPT

ChainGPT предоставляет широкий спектр функций:

• генерация и аудит смарт-контрактов на языке Solidity
• AI-генерация NFT и их выпуск в 20+ различных сетей
• AI-генератор новостей о текущих тенденциях в мире Web3 и криптовалют, выпускает новый материал каждый час
• AI-помощник для торговли предоставляет трейдерам анализ графиков и технических индикаторов, помогает в выявлении паттернов и прогнозировании цен
• концепция AIVM - виртуальная машина для ИИ на блокчейне направлена на интеграцию моделей ИИ непосредственно в блокчейн-сети, позволяющая децентрализованно выполнять и обучать модели, а также предоставлять инфраструктуру для AI-агентов и доступ к GPU-ресурсам. Пока только концепт и планы
• SDK и доступ по API предоставляет разработчикам возможность интегрировать функции ИИ-агента в собственные приложения, обещают в том числе трекинг onchain-информации
• ChainGPT Pad и DegenPad - ланчпады для запуска новых проектов в сфере Web3 и ИИ
• CryptoGuard AI-расширение для браузеров ("Web3 антивирус") для повышения безопасности в Web3, обеспечивающее защиту от мошенничества, блокировку фишинговых сайтов и сканирование смарт-контрактов в реальном времени

Компания выглядит как один из лидирующих игроков рынка. Крайне интересно посмотреть на реализацию AIVM - явный тренд в ближайшей перспективе вместе с применением DePIN.

ChainAware.ai

ИИ-агенты:

• анализ кошельков и поиск признаков фрода(AI-AML)
• Rug Pull анализатор

Один из достойных действительно работающих ИИ-агентов, решающий конкретные проблемы рынка. Также заявлены агенты для (кредитного) скоринга, мониторинга транзакций и некоторые другие.

ИИ прямо в блокчейне?

Сообщество разработчиков не может остаться в стороне и уже начало формировать стандарты и протоколы для бесшовной интеграции. Самый распространенный - EIP-7007, который расширяет стандарт ERC-721, вводя интерфейсы для взаимодействия с NFT, созданными с использованием AI, и включает механизмы верификации с применением Zero-Knowledge Machine Learning (zkML) и Optimistic Machine Learning (opML), что позволит подтверждать корректность сгенерированного контента ИИ-агентами прямо в блокчейне.​

Пока что EIP-7007 остается единственным публично обсуждаемым драфтом, но уже имеет работающую имплементацию.

Тема ИИ-агентов, запускаемых как смарт-контрактов или через DePIN - активно обсуждается и есть много проектов, постулирующих, что именно они реализуют всю экосистему для них. Однако эти обсуждения очень ранние, потому что существует множество проблем(например, с "тяжелыми" данными моделей, дорогим запуском, отсутствием распределенной инфраструктуры), которые еще предстоит решить.

Вывод

Если подвести черту, то вариаций полезных применений для ИИ в DeFi не так уж и много:

• трейдинг и арбитраж
• создание и управление смарт-контрактами
• помощь в аналитике данных
• безопасность смарт-контрактов - аудиты, поиск аномалий в поведении
• игры
• привязка к NFT и другим токенам

Я ожидал увидеть несколько большее, например ИИ-агенты для:

• привлечения аудитории on-chain(все помнят спам-токены?) с возможностью точечного таргетинга
• bridge токенов между сетями, cross-chain обменов
• provable получения информации из ИИ on-chain

Если у вас есть классные кейсы - напишите их в комментариях или в группе сообщества -- с удовольствием рассмотрю и добавлю в статью.