이 기사에서는 AI 에이전트의 주제를 심층적으로 다루고, 자신만의 지능형 가상 비서를 만드는 데 필요한 모든 단계를 살펴봅니다.
이 기술 엔터티는 crypto 시장의 다양한 데이터를 관리하고 처리하여 자율적으로 결정을 내리고 특정 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 그러나 시장에서 투기적 성격으로 그들을 대표하는 토큰과 AI 에이전트를 구별하는 데 주의해야 합니다.
모든 세부 사항은 아래에 있습니다.
Summary
AI 에이전트란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
AI 에이전트는 인공지능 모델로, 현실 세계 및/또는 디지털 세계의 다양한 활동을 자동화, 최적화 및 개선하도록 설계되었습니다. 이들은 사용자 또는 다른 시스템과 자율적으로 상호 작용할 수 있는 진정한 가상 비서로 간주될 수 있으며, 사전 정의된 정보 세트를 기반으로 합니다.
암호화폐 분야 내에서 그들의 사용은 거래 전략의 개발에 할당될 수 있으며, 시장 조건에 따라 주문을 조정합니다. 때때로 온체인 분석을 수행하고, 인사이트를 생성하며, 의심스러운 행동 패턴(hack, rug pull)을 식별하고, 예측 모델에 기반한 추천으로 의사 결정 지원을 제공합니다.
보다 구체적인 경우, 이러한 AI 인터페이스는 시장 심리의 변화를 감지하는 데 도움을 줄 수 있으며, 뉴스와 소셜 미디어 게시물을 모니터링합니다. 심지어 사용자 및 상호작용하는 환경에 따라 의사소통 톤과 행동을 조정하여 자체적인 개성을 나타낼 수도 있습니다.
본질적으로, AI 에이전트는 endpoint와 프로그래밍 API에 접근할 수 있는 한, 어떤 종류의 작업도 수행할 수 있습니다. 그들의 한계는 인간의 상상력에 의해 결정되며, 물론 기본 인프라의 계산 능력과 제공되는 훈련 데이터에 의해 결정됩니다.
가장 “강력한” 보조 도구는 단순히 광범위한 데이터에 접근할 수 있고, 특정 machine learning 모델을 기반으로 여러 요청을 동시에 처리할 수 있는 도구입니다.
주요 암호화폐 분야 가상 비서
오늘날 암호화폐 산업 내에서 활동하는 다양한 유형의 AI 사람들이 존재하며, 그들의 주요 사용에 따라 분류됩니다.
그 자체로, classici chatbot come ChatGPT e Copilot은 디지털 자산 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 주제에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
비록 심층 분석이나 정확한 시장 예측을 수행할 수는 없지만, 뉴스 해석, 일반적인 질문에 대한 답변 및 crypto 세계의 발전에 대한 최신 정보를 유지하는 데 여전히 매우 유용합니다.
그런 다음 그래프 분석 및 연구에 더 중점을 둔 AI 에이전트가 있으며, 이들은 자동화된 트레이딩 전략을 정확하게 제공할 수 있습니다. 이 경우 이러한 봇에 올바른 결정을 내리고 올바른 작업을 복제할 수 있는 통계-수학적 모델이 연결되는 것이 중요합니다. 이러한 트레이딩 자동화를 시작하기 위한 가장 잘 알려진 플랫폼은 3Commas, HaasOnline, Cryptohopper, Shrimpy 및 TradeSanta입니다.
대부분의 경우, 세계에서 가장 인기 있는 암호화폐 AI 에이전트는 X에서 자체 소셜 계정을 통해 활동하는 에이전트입니다. 이들은 특정 주제에 대해 게시물을 올리고 사용자와 상호 작용하며, 온체인 분석에 대한 인사이트를 제공하고 새로운 투기 기회를 알리는 등 하이브리드 방식으로 운영됩니다.
X에 있는 AI 에이전트 중에서 가장 잘 알려진 것은 Fartcoin, AI16Z, Sender AI, Griffain, Luna, Virtual, AIXBT, Do Kween, Orbit, Thales 및 TMAI입니다.
매우 흥미로운 또 다른 봇 Bender AI는 Solana 블록체인에 새로 생성된 풀을 실시간으로 알리며, 가장 유망하고 유동성이 높은 토큰을 필터링합니다.
자신의 AI 에이전트를 출시하는 방법: 필요한 모든 기술
AI 에이전트를 출시하는 것은 만들고자 하는 봇의 유형과 그 용도에 따라 더 쉽거나 어려울 수 있습니다. 일반적으로, 많은 양의 데이터와 계산 능력이 필요한 AI 엔티티를 출시하는 것은 투자가 많이 필요할 수 있으며, 깊이 있는 프로그래밍 지식이 요구됩니다.
“`html트레이딩 봇을 설계하려면, 앞서 언급한 것과 같은 노코드 솔루션이 있으며, 저렴한 API 인터페이스를 연결해야 합니다. 그러나 성공적인 AI 어시스턴트를 출시하여 올바른 투자를 맞추려면, 자동화해야 할 자체적인 작동 전략을 갖추는 것이 필수적입니다.
“`이를 위해서는 광범위한 데이터 샘플에 대해 여러 백테스팅을 수행하고, 운영을 시뮬레이션하며, 성능을 평가하고 예측 모델을 개선해야 합니다.
자신의 트레이딩 전략에 구현할 수 있는 몇 가지 매개변수는 다음과 같습니다: 가격의 통계적 편차, 이동 평균의 돌파, 거래량의 변화, 유입 및 유출의 유동성 등.
대신 자신의 X 계정(또는 새로운 프로필)에 연결할 AI 에이전트를 만들려면 소셜 미디어의 Developer Portal에서 계정을 생성하고 API 애플리케이션을 만들어 액세스 키를 얻어야 합니다. 이 시점에서 우리 봇의 목적에 가장 적합한 머신 러닝/AI 플랫폼을 선택해야 하며, 예를 들어 OpenAI, Rasa, TensorFlow 등이 있습니다.
X의 API 액세스를 설정하고 AI 프레임워크를 선택한 후에는 자동 응답을 생성하기 위해 봇 코드를 작성할 차례입니다.
개발자가 아닌 사람들을 위한 조언은 Make.com과 같은 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이는 코드를 한 줄도 작성하지 않고 X에서의 활동을 관리하고 계획하는 데 도움을 줍니다. Make.com은 큰 커뮤니티와 최신 문서를 제공하지만, 시도해보고 싶다면 Zapier와 스타트업 Buildship과 같은 유효한 대안이 있습니다.
토큰과 기술 구분하기
X에서 AI 에이전트의 범위 내에서, 이 기술의 본질과 그것이 연관되어 있지만 반드시 그 작동을 반영하지는 않는 토큰과의 구별을 명확히 하는 것이 중요합니다. 사실, 종종 이러한 토큰은 hype를 생성하기 위해 만들어지며, AI와의 실제적인 연관 없이 단지 피상적이고 투기적인 방식으로 그것을 나타냅니다.
AI 에이전트의 토큰이 그 기초 기술과는 아무런 관련이 없다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. AIXBT, AI16Z, FAI, GRIFFAIN 및 ANON과 같은 코인은 특정 사용 사례를 제공하지 않으며 소유자에게 권한을 부여하지 않습니다. 단순히 진행 중인 인공지능의 강력한 내러티브 덕분에 crypto 투자자들의 관심을 끌었습니다.
AI 에이전트가 X에서 상호 작용과 자동화를 개선할 수 있는 실제 기회를 제공하는 반면, 이 내러티브와 관련된 토큰은 시장의 열정을 활용할 뿐, 실제로 부가 가치를 제공하지 않습니다.
