Web3游戏和娱乐中AI代理的案例分析

关键要点

• 通过 AI 代理实现转型：AI 代理将彻底改变游戏和娱乐，提供个性化、动态和沉浸式的体验，远超传统的用户生成内容。

• AI 技术的进步：强化学习、神经网络和生成模型（GAN）等关键进展对于开发复杂的 AI 代理至关重要。

• 与区块链的集成：区块链为部署 AI 代理提供了安全、不变和透明的环境，大大增强了它们的能力和可靠性。

• AI 创新中的案例研究：Virtuals Protocol 和 Echelon Prime 通过其创新应用和去中心化生态系统，展示了 AI 代理如何解除游戏和娱乐中的新机会。

• 面临的挑战和监管需求：确保无缝沟通、稳固基础设施和伦理使用对 AI 代理至关重要。更进一步的监管和保障措施，如“自毁开关”，对于防止滥用和建立信任必不可少。

• 未来前景：AI 代理的持续进化可能扩展到音视频领域和更广泛的消费者应用，推动主流采纳和创新。

AI 代理：Web3 游戏与娱乐领域的“王牌”

游戏与娱乐的快速演变

游戏产业正经历变革的时刻，用户生成内容（UGC）的兴起使其变得更加直观。像 Roblox 这样的大型游戏，以及 The Sandbox 等加密本土元宇宙，正使用户能够创建和个性化他们的游戏体验。这种对 UGC 的转变进一步通过 AI 虚拟助手和伴侣的出现得到增强，它们不仅帮助个性化游戏，还通过用户的定制化互动自身成为另一种形式的 UGC。用户很快将开始微调自己的伴侣，并可能让其他人也能与之互动，类似于像 jobGPT 和 TutorGPT 这样的用户训练过的聊天机器人变体的出现。

谷歌 DeepMind 在 AI 领域的成就，特别是其最近进展的国际象棋引擎，突显了 AI 代理在游戏中的潜力。该引擎通过采用多位具有不同风格的 AI 代理，突破了之前的 AlphaZero 纪录，形成了一位能够掌握每一种玩法变体的国际大师。这款 "无搜索" 国际象棋引擎 通过评估理解位置，选择最适合每个国际象棋开局的代理，模仿人类多样的思维方式和创造力。

许多既有的以区块链为基础的 AI 协议专注于去中心化计算和治理框架，为负责任的 AI 开发奠定基础。在这些基础建立后，开发人员现在将目光投向更复杂的 AI 模型，如 AI 代理，这些代理能够在最小的人类干预下执行自主任务。

区块链技术进一步推动了这一演化，提供了一种去中心化的基础设施，确保交易的透明度、安全性和不可变性。将 AI 代理集成到这些标准化环境中可以创造更具协作性和个性化的用户体验，从而在游戏和娱乐产业变革中发挥重要作用，尽管此种变化仍然难以想象。

什么是 AI 代理？

本质上，AI 代理是一种软件，旨在独立地 与其环境交互，收集互动数据，并利用这些数据来实现其预设目标。目标可以从任务自动化到更复杂的决策过程。AI 代理的核心是其自主性，在执行特定目标时尽量减少人类的干预。这些程序自主执行任务，具备“读取”与“写入”的访问权限。与现今天气良好的 AI 应用程序（如 ChatGPT）只能在回答问题时获取信息（读取权限）不同，AI 代理还可以根据收集的信息采取行动（写入权限）。

自主代理的起源可以追溯到1980年代和90年代更广泛的 efforts，以设计能够学习其环境并在不需要人工干预的情况下作出明智决策的机器。各种机器学习、深度学习和神经网络算法的发展为今天所看到的更先进的代理形式奠定了基础，例如 Google DeepMind 新的棋局引擎，它使用多个 AI 代理来掌握不同的玩法风格。

AI 方法论的进步

强化学习在开发能够自主导航复杂环境并实现特定目标的 AI 代理方面发挥了重要作用。神经网络，特别是深度学习模型，使 AI 代理能够处理大量数据并识别模式，扩展了它们在包括游戏和娱乐等多个领域的潜在应用。

赋予 AI 代理权力的一个重要突破是生成对抗网络（GAN）的发展。GANs 由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，协同工作以创建逼真的数据。生成器生成数据，鉴别器根据真实世界数据对其进行评估，并提供反馈以改进生成器的输出。这一迭代过程使得高度逼真的虚拟角色、环境甚至艺术得以创造，使 GAN 在游戏和娱乐中尤为重要。

另一个重要的进步是迁移学习，即对在大型数据集上预训练的 AI 模型进行微调以适应特定任务。这种方法大幅减少了开发复杂 AI 代理所需的时间和资源。迁移学习使 AI 代理能够利用现有知识，并将其适应于新环境和任务，使其更加多样化和高效。

AI 代理的应用

在一个多代理系统中，即多个代理合作实现共同目标时，AI 代理预计会将任务分配给其他 AI 代理以促进协作和高效的工作流。这个过程涉及为一项任务选择一个通用的 AI 助手，研究所需步骤，并将专业 AI 代理分配给每一步。这些代理作为一个团队共同完成任务，还可通过额外的代理参与质量控制和监督，从而最大限度地减少人类干预的需要。

在游戏背景下，AI 代理通过提供智能和响应迅速的非玩家角色（NPC），生成动态内容以及提供个性化互动来增强游戏体验。这些代理能够根据玩家的偏好和行为进行调整，创造更具吸引力和沉浸感的体验。此外，AI 代理还可以通过自动化重复性任务如漏洞测试、关卡设计和角色动画来协助游戏开发。这样的自动化能够显著减少开发时间和成本，使开发者能够专注于创造力和创新。AI 代理还可以用于分析玩家数据，提供有关玩家行为和偏好的见解，这些见解可用于指导游戏设计和市场策略。

将 AI 代理集成到虚拟现实（VR）和增强现实（AR）环境中开辟了沉浸体验的新可能性。AI 代理可以作为指导者、伴侣或对手存在于 VR 和 AR 世界中，提供实时互动，并根据用户的行为和周围环境进行调整。这一能力可以增强存在感和沉浸感，与用户的虚拟体验更加相关和真实。

代理游戏或娱乐的类型

虚拟伴侣

虚拟伴侣是提供个性化体验的代理，旨在从与用户的互动中学习，根据用户的偏好调整其反应和行为。这些伴侣可以是可以个性化与粉丝互动的偶像，或者是能够提供陪伴的虚拟朋友或伴侣，甚至虚拟宠物可以模拟真实宠物。通过利用用户偏好在不同平台上提供定制化体验，这些代理通过创造一种陪伴感和连接感，为用户体验解锁新的可能性。

虚拟偶像可以通过个性化互动与粉丝进行沟通，例如回复消息、参与直播并创造自定义内容。这种互动程度可以加深偶像与其粉丝之间的连接，增强整体粉丝体验。虚拟朋友和伴侣可以提供情感支持、陪伴和娱乐，使其成为解决孤独和社会隔离的有价值工具。

虚拟宠物还可以提供一种独特的陪伴形式，模拟真实宠物的行为和互动。这些 AI 生成的宠物可以从与用户的互动中学习，调整其行为以更好地与用户的偏好保持一致。这一能力提升了用户的体验，使虚拟宠物更加吸引人和愉悦。

虚拟伴侣还可以在教育和治疗的背景中发挥作用。例如，AI 教师可以提供个性化的学习体验，根据学生的学习风格和进度进行调整，而在治疗中，AI 伴侣可以提供情感支持和认知行为治疗练习。

NPC

AI 代理可以用作视频游戏中的非玩家角色（NPC），通过跨游戏记忆保留不同游戏中的概念，增强游戏体验。例如，一个与用户一起玩 NBA 2K 的 AI 代理也可以在其手机上玩 PUBG，并记住跨平台的偏好。这种跨游戏记忆提高了更连贯和个性化的游戏体验，因为 AI 代理能够根据用户在不同平台上的偏好和行为做出调整。

AI 生成的 NPC 可以通过对玩家的行动和决策做出反应，提供更动态和互动的玩法。这些 NPC 能够展现复杂行为并适应不断变化的游戏环境，创造出更具沉浸感和参与感的体验。此外，AI 生成的 NPC 还可以生成独特内容，如任务、使命和挑战，提高游戏的重复性和耐玩性。

NPC 随时间学习和适应的能力可以创造出更真实和引人入胜的游戏体验。例如，NPC 可以与玩家发展关系，记住过去的互动，并根据之前的遭遇调整行为。这种动态互动可以使游戏更加沉浸，并提供玩家与游戏世界之间更深的连接感。

AI 生成内容 (AGC)

AI 代理可以为每个玩家创建游戏资产和独特体验，扩展用户生成内容（UGC）的概念。这项能力允许动态和个性化的游戏环境适应个人玩家的偏好。AI 生成的内容可以包括自定义关卡、任务、角色和物品，提升游戏的多样性和重玩性。

AGC 对游戏的变革潜力可能远远超过传统 UGC。这个潜力依赖于 AI 代理的质量及其有效沟通和理解构建环境的能力。高质量的 AI 代理可以生成更具多样性、吸引力及无缝融合到游戏世界中的内容，显著增强整体玩家体验。

想象一下一个 AGC 和 UGC 结合在一起创造新、创新世界的场景。在这个情境下，AI 代理可以协助玩家设计和构建他们的创作，提供建议，自动化重复性任务，提高内容的复杂性和细节。反过来，玩家可以细化和个性化 AI 生成的内容，产生一种合作创作过程，结合双方的优势。

AGC 和 UGC 之间的这种共生关系可能会导致生动而不断演变的游戏世界的开发。玩家可以探索不断被人类想象力和 AI 生成能力丰富的环境，创造动态而沉浸的游戏体验。

案例研究

Virtuals Protocol

Virtuals Protocol 正在构建一个 AI x Metaverse 协议，旨在成为虚拟交互的未来。他们的愿景是创造一个未来，在这个未来中，我们在办公桌和沙发上进行互动的世界不仅是逃避，而是我们生活的延伸。在这里，虚拟互动是高度个性化和高度沉浸的，由 AI 驱动，并以去中心化的方式构建。

随着我们越来越多地融入虚拟空间，我们在这些空间中的互动将变得更加重要。确实，向虚拟空间的转型似乎变得越来越不可避免。Virtuals Protocol 正在构建多模态（文本、声音、视觉）AI 代理，以便在多种方式上增强这些互动。这些 AI 代理可以表现得像流行 IP 角色的镜像副本、执行特定任务，或者充当用户自己的个人副本。以下是这些多模态 AI 的一些现实世界示例：

1. IP 角色的镜像副本：

   • 一款游戏中，玩家可以与约翰·威克的数字复制品互动，该角色不仅看起来和听起来像此角色，还展现其独特的格斗风格和个性。这可以使游戏体验更加引人入胜和真实。

2. 任务特定 AI：

   • 恐怖故事叙述生成器：一个能够根据玩家的选择和互动生成沉浸式恐怖叙述的 AI。

   • 竞技 DOTA 教练：一个能够实时分析你的游戏玩法，提供提高技能和表现的提示与策略的 AI 教练。

3. 用户个人副本：

   • 虚拟助理：学习你的行为和偏好的 AI 代理，帮助管理你的虚拟和现实世界任务，例如日程安排和提醒。

Virtuals Protocol 的工作原理

![](https://img.learnblockchain.cn/2025/03/12/c03efc92-ba45-40ba-876f-50a019f46dbe_2560x1440.png)

Virtuals Protocol 的运行方式类似于去中心化的工厂，生产通过文本、语音和运动进行响应的 AI 代理。贡献者添加数据并创建 AI 模型，验证者确保质量，DApp 创始人利用这些代理创造沉浸体验。AI 代理模块包括认知、声音和视觉核心，每一个都为代理的多模态能力做出贡献。认知核心处理信息并做出决策，声音核心实现听觉互动，视觉核心为代理提供视觉身份。这些模块共同工作以创造连贯和互动的 AI 代理。

Virtuals Protocol 的一个关键特征是其音频到动画的功能，使得 AI 代理能够根据音频输入生成动画。这一能力增强了虚拟互动的真实性和沉浸感，使 AI 代理更加吸引人和逼真。

Virtuals Protocol 的去中心化方法确保了 AI 代理由贡献者和验证者社区创建和维护。验证者在维持生态系统的完整性和质量中发挥着关键作用，而贡献者则可以分享他们的专业知识和资源，提高 AI 代理的质量和功能。

Virtuals 的商业模型

为了协调生态系统中各参与者之间的行为，Virtuals Protocol 利用其原生的 $VIRTUAL 代币作为商业模型的关键特征。该经济模型主要依赖于被称为“Virtual-ous”飞轮的积极反应经济循环。

贡献者将获得 $VIRTUAL 代币以开发虚拟代理。这些任务可以涵盖从聊天机器人的功能和领域知识到实施听觉和视觉特征等。然后，这些代理被集成到 Virtuals 生态系统中的各种去中心化应用（DApps）中，这些 DApps 利用代理执行各种商业操作，代理为此收取费用。通过这些费用产生的收入将回流到协议中，协议利用这些资金从开放市场回购 $VIRTUAL 代币。这样的回购有助于补充国库中的 $VIRTUAL 代币，为未来的贡献者激励提供稳定的供应。同时，$VIRTUAL 代币持有者可以通过相应的抵押方式指示他们认为应该获得更多代币释放的代理。

未来展望与考虑

根据团队的 自我报告统计，今天，Virtuals 已在其平台上实现了 888.4k 次推断，175 个活跃验证者，350 名活跃贡献者，以及已有1千多个 AI 代理提供。

Virtuals 的目标是实现 AI 代理的创建和货币化民主化，使高质量的虚拟互动对更广泛的受众变得可及，同时推动行业朝着正确的方向发展。然而，尽管其愿景令人鼓舞，但 Virtuals Protocol 可能会面临因市场饱和而在时间上维持和吸引社区的重大挑战。去中心化的 AI 协议依赖于多种利益相关者，包括验证者和贡献者，以有效运作。然而，竞争对手提供的更好的激励方案可能会轻易吸引贡献者。反过来，如果没有稳定的有机贡献者流，验证者可能没有足够的收益来维持存在，危及整个生态系统的稳定性。

一种潜在的解决方案是在一段时间内强制要求贡献者将其 AI 代理限制在 Virtuals Protocol 中，以换取货币奖励，通过代币激励促进协议的增长。然而，这个解决方案可能因多种原因而不具可行性，主要由于协议的开源性质，而这种概念通常与支撑加密社区的去中心化和开放性理念相悖。此外，在长期内，该方案也可能在经济上不可持续。

在促进贡献的激励与遵循这些核心原则之间保持平衡，仍然是 Virtuals Protocol 和类似项目的一个关键挑战。一般来说，贡献自己的 AI 模型的开发者将在这个以区块链为基础的去中心化 AI 存储库未来中获益。在这方面，可以考虑与 流媒体战争 的相似性——内容为王。

Echelon Prime

Parallel Studios，曾推出 Parallel TCG 的公司，正在由 Echelon Prime 基金会策划推出 Colony。Colony 是一款新的由 AI 驱动的 Web3 生存模拟游戏，围绕高度自主的 AI 代理称为“头像”构建。玩家必须引导和与他们的头像合作，以 navigate 一个布满不同殖民地的未来地球，这些殖民地都在竞争生存。这些 AI 头像具备广泛的技能和能力，能够通过专用的、绑定代币的 智能合约钱包 自主与环境进行互动。

摘自 Parallel avatar NFTs

头像的工作原理

Echelon Prime 的 AI 头像旨在模拟人类行为，与世界互动，并对不同的机会和挑战制定个体化的方法。在单个游戏回合中，玩家通常首先会与其头像聊天，收到更新并讨论他们可能对头像的新想法或任务。当头像发回更新后，玩家将确定头像需要追求的任务。这些任务可以是政治活动，例如在其殖民地主张某一角色，或追求个人目标、挑战或专门旨在推动殖民地的发展或成功的行动。

一旦任务建立，头像将开始自行完成，管理其生存状态，适时停下来休息、饮食和社交。Colony 中的 AI 头像被设计为适应环境，从其互动和经验中学习。这种持续学习的能力使它们可以根据各自的身份和目标发展出独特的个性和世界观。因此，每个头像能够为玩家提供独特而个性化的体验。

通过提供共享的资源和工具，Echelon Prime 基金会使游戏工作室能够在标准化环境中构建，从而增强互操作性，丰富整体游戏体验。为了增强其活跃开发者和玩家社区的主动参与，Echelon Prime 实施了一种游戏工作室和贡献者的收益分享机制。

“Prime Redistributive Mechanisms” 确保在 Prime 生态系统中，可持续的代币分配。代币的分配是动态的，基于任务的难度、活动水平和游戏中的整体参与度。主要的分配载体是游戏内的消耗点，玩家花费 PRIME 代币来访问特定功能。这一方法支持可预测和可持续的代币供应，有效地奖励玩家的参与和贡献。Echelon Prime 的治理过程确定这些再分配算法的精确调整，以确保公平性和可持续性。在 Echelon 生态系统上构建的项目需要详细说明其 PRIME 消耗点的再分配计划，并在访问 Echelon 的 P2E 池和 PRIME 套件之前获得 Echelon 社区治理投票。

与 Echelon 生态系统中的所有游戏一样，成功的 Colony 玩家在游戏内将以 PRIME 代币形式获得奖励，这些奖励可用于支付游戏内物品或出售。排行榜跟踪不同类别的竞争，排名靠前的玩家将因其成就获得重新分配的 PRIME 奖励。

Colony 预计在 2024 年第四季度至 2025 年第一季度推出，这将是 AI 代理玩法方面的一个备受期待的发展，并且还将使用加密资产作为其游戏内数字经济的关键组成部分。

荣誉提及

Metapals：Metapals 提供 AI 伙伴，提供个性化的互动和支持。这些 AI 伴侣学习用户的互动，提升其提供陪伴、娱乐和情感支持的能力。通过不断适应用户的偏好，Metapals 针对孤独和社会隔离的问题提供更具吸引力和情感智能的数字体验。

NIM Network：NIM Network 是一个以 AI 为中心的区块链，旨在优化为加密游戏开发 AI 代理的过程。通过利用去中心化计算基础设施，NIM Network 增强了 AI 代理的性能和可靠性。这一方法允许游戏开发者在他们的游戏中部署更复杂和响应迅速的 AI，从而改善整体用户体验，推动数字游戏环境的可能性。

Ultiverse：Ultiverse 是一个 AI 驱动的加密游戏生产平台，整合现有大型语言模型（LLMs），以创造更具沉浸感和动态的游戏环境。该平台支持开发者创建既有趣又能够适应玩家行为的游戏，从而提供更个性化和引人入胜的游戏体验。

Replika：Replika 是一家开创性的 AI 朋友初创公司，提供高度个性化和引人入胜的互动。其重点在于通过先进的对话 AI 提供情感支持、陪伴和娱乐。Replika 的 AI 根据用户的互动进行学习和演变，使其成为正在寻求有意义的数字伴侣和支持的个体的有价值的工具，尤其是在对抗孤独和提供心理健康支持方面。尽管不是基于区块链的 AI，但 Replika 体现了 AI 伴侣的潜力和当前使用。

更广泛的 AI 代理生态中的挑战

与许多新颖且复杂的技术一样，为了看到 AI 代理在游戏和娱乐等各个行业成功的开发和采用，必须克服一些关键挑战。一些更广泛的障碍如下：

数据隐私和安全性

AI 代理的出现成倍增加了可以收集和访问的个人信息和敏感数据的总体范围和数量。这是由于持续的人与代理之间的通信所需，在这种通信中，人类向代理提供指令。当代理从与人互动中收集数据来参考未来的操作时，问题便在于在提供指令时所收集信息的性质、类型和目的。在与 AI 代理的交流中，人类经常评估分享某些信息的潜在利益和风险，而这反过来又影响他们的使用行为。披露私人信息的风险在多大程度上影响行为，对 AI 代理的经验质量和整体采用至关重要。

先前的研究 显示使用智能扬声器（如亚马逊的 Alexa 和谷歌的 Echo）的用户往往无法区分收集到的输入数据和保持私密的数据。这种在消费行为中的更广泛趋势伴随着以消费者为中心的 AI 代理和应用程序的出现似乎不会改变。同时，一项关于用户隐私问题及 AI 代理和助手性质的 研究发现，人与代理之间的亲密感越强，感受到的隐私问题就越不敏感，这在娱乐动机的背景下尤其相关。然而，更重要的是，用户在与 AI 代理形成亲密关系时，可能在操作 AI 代理作为有用的工具时更加自由地披露私人信息。

关键伦理问题

假设 AI 代理被应用于各种企业和商业环境中，随之而来的是经济激励措施的自然担忧，这些激励措施可能会影响 AI 代理的开发。为了经济利益而牺牲消费者和整个社会的福祉在企业和公司的世界并不陌生。然而，在一个政治和激进主义越来越发挥重要作用的世界中，这可以引起开发者和销售者的关注，若出现伦理问题。然而，社交媒体应用被发现对青少年的心理健康有负面影响，尽管当时有一些媒体报道，但为保护青少年远离这些技术采取的预防措施至今仍然可数。

在 AI 应用开发中，关键的伦理问题是其输出的客观性。AI 模型本身并不偏见，而是其训练输入数据的反映。因此，收集和处理的数据必须尽可能全面和客观，这一点是至关重要的。

AI 伴侣的社会影响

AI 伴侣可能出于孤独问题提供支持，但它们可能也加剧此问题。执行的互动至关重要以避免依恋问题和反感。AI 伴侣必须设计得以提供有意义和支持性的互动，而不是鼓励不健康的依赖感或不切实际的期望。

例如，旨在提供情感支持的 AI 伴侣必须能够识别和回应复杂的情感线索，提供适当和富有同理心的反应。这一能力需要先进的自然语言处理和情感智能算法，而这些难以有效开发和实施。

此外，AI 伴侣的崛起还引发了关于隐私、安全和数据所有权的伦理及社会担忧。用户必须信赖与 AI 伴侣的互动是安全的，并且个人信息受到保护。确保这种信任水平需要透明和稳健的数据保护政策，以及持续监控和改善 AI 系统。

去中心化是把双刃剑

区块链网络的力量在于其去中心化的特性，使得任何地方的任何人都能参与，从而解锁对金融工具和服务的更广泛民主访问。然而，公共区块链的去中心化特性可能被可编程的 AI 代理滥用，带来社会工程攻击或对 DeFi 协议的 DDoS 攻击等风险。智能合约驱动的 AI 代理的崛起可能导致机器人在区块链中泛滥。确保区块链网络的安全性和完整性对于减少这些风险至关重要。

在去中心化区块链上，可编程的 AI 代理有可能执行恶意活动，例如操纵智能合约或发起对去中心化应用的协调攻击。为了处理这些风险，开发者必须增加强有力的安全措施，例如多因素身份验证、加密通信通道和实时威胁检测系统。

与可编程 AI 代理相关的另一个风险是意外后果或突现行为的可能性。随着 AI 代理变得更加自主和强大，它们可能会产生创建者未曾预料的策略或措施。确保 AI 代理在伦理和法律边界内操作需要持续的监控、测试和调整 AI 系统。

一个相关的例子是 AI 机器人对社交媒体平台（如 Twitter）造成的干扰。AI 机器人泛滥已显著破坏用户体验，导致虚假信息和垃圾邮件等问题。类似的风险可能会转移到去中心化区块链上，AI 代理可能会进行破坏性活动，破坏用户信任和网络稳定性。

在开放环境下实施 AI 代理的挑战和解决方案

在游戏和娱乐中部署 AI 代理面临多种挑战，需要解决，以确保它们在开放（虚拟）世界中的有效使用。在以下部分中，我们将深入探讨特定的技术挑战，并探索在 近期研究中突出的潜在解决方案。尽管这些挑战发生在非区块链环境下的 AI 代理中，但随着去中心化 AI 代理的开始部署，它们仍可能面临相同的挑战。

情境感知规划

• 一个重大挑战是情境感知规划的需求。在开放世界环境中，达到目标的路径多样，代理必须根据当前情况调整其计划。例如，在像 Minecraft 这样的游戏中，代理需要决定是否从附近区域收集资源，或基于其周围环境和可用工具的情况进一步冒险。

解决方案：多模态感知与记忆增强模型

• 为应对情境感知规划，研究人员开发了多模态感知系统，将视觉观察和文本指令结合起来生成计划。例如， JARVIS-1 代理 使用多模态记忆存储过去的经验，从而能够动态地提取相关信息并调整其计划。通过结合预训练知识和实时环境反馈，AI 代理能够进行更准确和适应性强的规划。

任务复杂性

• 开放世界环境中任务的复杂性则是另一个挑战。任务通常需要较长的规划前景和精确的执行步骤。例如，在游戏中构建复杂结构可能涉及需以特定顺序完成的众多子任务。

解决方案：迭代提示机制和交互式规划

• AI 代理可以通过使用迭代提示机制和交互式规划框架来克服任务复杂性。 Voyager 代理 采用了一种迭代提示机制，将环境反馈、执行错误和自我验证结合，持续改善其计划。这一方法允许代理根据实时反馈改善其行为，从而确保更可靠和有效的任务完成。

终身学习

• 在动态环境中，AI 代理必须不断学习和适应新任务和挑战。终身学习使代理能够逐渐增强其技能和知识，减少频繁再训练的需求。

解决方案：自我指导机制和终身学习框架

• 可以通过自我指导机制和记忆增强框架来促进终身学习。例如，JARVIS-1 利用自我指导机制为自身提出新任务，从而实现自主探索和学习。此外，它的多模态记忆存储成功的计划和经验，使代理能够建立历史知识并改善其长期表现。

展望未来：推动 AI 代理采用的催化剂

去中心化托管

需要改善去中心化计算基础设施和动态资源分配框架，以提高去中心化 AI 的操作效率。通过利用去中心化网络，开发者可以更有效地分配计算资源，确保 AI 代理能够在各种环境中高效、可靠地操作。

去中心化托管在安全性和弹性方面也提供了优势。通过将数据和处理任务分布在多个节点上，去中心化网络可以降低单点故障的风险，增强 AI 系统的整体健壮性。这一方法有助于缓解中央基础设施固有的风险（如数据泄露、系统故障和性能瓶颈）。

边缘计算和雾计算技术的发展可以进一步提升去中心化 AI 的效率。这些技术使得更接近源头的数据处理成为可能，降低延迟并改善实时响应。将边缘计算和雾计算与区块链技术相结合，能够为 AI 代理创建更高效、可扩展的基础设施。

技术扩展到音视频领域

技术的进步将扩展到音视频领域，增强 AI 代理的能力。通过整合音频和视频处理能力，AI 代理可以提供更沉浸和互动的体验，通过多种感官通道吸引用户。

AI 代理与先进音视频技术的结合，还可以提高可访问性。例如，AI 代理可以提供实时翻译和转录服务，使内容对全球观众更加易得。AI 代理还可以通过提供个性化和适应性的接口，帮助残障用户改善整体体验。

数字人类证明解决方案

数字人类证明 解决方案将变得日益重要，以区分人与机器人之间的互动。这些解决方案可以利用区块链技术创建可验证和不可篡改的人类互动记录，从而确保数字环境中的信任和安全。

人类证明解决方案可以包括生物识别认证、数字证书和去中心化身份系统。这些解决方案有助于验证用户的身份，防止恶意攻击。

实施人类证明方案可以增强数字互动的安全性和完整性，促进用户之间的信任和信心。这些解决方案还可以支持遵守法规要求（例如了解客户（KYC）和反洗钱（AML）法规），确保数字平台在法律和伦理框架内运作。

进一步的 AI 监管

亟需进一步的监管，以确保负责任的 AI 开发。监管框架必须发展，以应对我们前文所触及的有关 AI 代理的伦理和法律影响。监管可以确保 AI 代理的开发与部署在尊重用户隐私、安全和权利的情况下进行。通过为 AI 开发建立明确的指导方针和标准，监管者可以推动 AI 系统的问责制。

2020年签署的国家 AI 计划法案于2021年1月1日生效，专注于扩大 AI 的研究和开发，创建国家人工智能计划办公室以监督和实施美国的国家 AI 战略。然而，除了这项法律，美国国会迄今尚未通过全面监管整个行业的立法， 尽管已有若干州采取行动。

作为正式立法的替代方案， 白宫已经发布了多项指令 来指导 AI 开发。2023年11月1日发布的 AI 行政命令，标题为“安全、可靠及值得信赖的人工智能发展与使用”，强调各联邦机构需制定 AI 标准，并要求强大 AI 系统的开发者将安全测试结果与政府共享。此外，2022年10月发布的白宫 AI 权利法案蓝图提供了有关公平使用和部署 AI 系统的原则，涵盖算法歧视保护、数据隐私和人类监督等方面。

数项联邦提案法案也旨在对 AI 进行更全面的监管。2023年提出的 SAFE 创新 AI 框架概述了对 AI 开发者和政策制定者的两党指导方针，而2023年5月提出的 REAL 政治广告法案则寻求规范政治广告中的生成 AI。2023年6月推出的 AI 研究创新与问责法旨在建立高风险 AI 系统的可执行测试和评估标准，要求公司公开透明报告并遵循国家标准与技术研究所的针对特定行业的建议。

欧盟采取了积极的措施，制定将于2024年通过并于2026年生效的人工智能法。该法律框架在不扼杀创新的情况下，解决与 AI 相关的风险，利用分层治理系统。这项立法根据风险程度将 AI 应用程序分类，从最小到不可接受，并对高级风险 AI 系统施加严格要求。这些要求包括透明性、人类监督和强有力的数据治理。英国于2021年发布了一项为期 10 年的计划，并在 2023年3月发布了 一份白皮书 详细介绍了其 AI 战略，重点是将该国定位为 AI 的“全球领导者”。

监管初创行业如 AI 不仅可以解决伦理问题，还有助于推动进一步的投资、整合和采用。明确的法规降低了投资者和企业分配资源于 AI 技术的相关不确定性。这与加密行业类似，行业参与者一直在推动更明确的监管，认为公平的监管将促进行业发展。通过提供一个稳定的监管环境，政策制定者可以激励投资和创新，这可能会以更负责任的方式加快 AI 代理的开发和部署。这些法规不仅将有助于缓解潜在风险，而且还促进 AI 代理的伦理开发，以确保这种技术的积极影响得到体现，同时限制潜在的风险。

AI 代理的内置“自毁开关”

在 AI 代理上实施内置的“自毁开关”可以帮助确保负责任的 AI 开发。自毁开关允许开发人员在代理表现出意外行为或对用户和系统构成风险时停用或修改 AI 代理。

这一能力可以提高 AI 代理的安全性和可靠性，为在关键情况下进行干预和控制提供机制。通过在 AI 代理中加入自毁开关，开发人员可以证明他们对负责任的 AI 开发的承诺，并与用户和利益相关者建立信任。可以设计自杀开关使其自主运行，监控 AI 代理的行为，并在超过预定义阈值时触发停用。此方法可以帮助防止潜在的伤害或滥用，确保 AI 代理在安全和伦理的边界内运行。

开发者还必须建立明确的自杀开关使用政策和程序，确保其负责任和透明地使用。该政策可以包括监控 AI 代理的指南、触发自杀开关的标准以及审核和处理出现问题的流程。

消费者加密产品

AI 代理可以增强消费者加密产品的易用性，推动主流采用，特别是在游戏和娱乐领域。通过提供个性化和直观的互动，AI 代理可以简化复杂任务并改善用户体验。

例如，AI 代理可以帮助用户管理他们的加密资产、执行交易以及浏览去中心化应用。这种能力可以使加密产品变得更加易于获取和用户友好，鼓励更多人参与区块链技术。

此外，AI 代理可以提供教育和支持服务，帮助用户理解和浏览加密生态系统。这种能力可以增强用户的信心和知识，进一步推动区块链行业的采用和增长。

AI 代理还可以在确保加密产品安全方面发挥作用。例如，AI 代理可以监控交易以查找可疑活动，提供实时警报并协助实施安全措施，如多因素认证和加密通信通道。

将 AI 代理与加密产品集成还可以支持新金融服务和应用程序的发展。例如，AI 代理可以通过自动交易、投资组合管理和去中心化金融（DeFi）服务为用户提供创新的个性化金融解决方案。最终，AI 代理可以在使自我托管银行和其他 Web3 服务变得不那么令人生畏方面发挥重要作用——减少阻碍大众采用的摩擦点。

"现实留给想象的空间非常大。" – 约翰·列侬

当我们展望由这些先进技术塑造的未来时，推动进步和创造新现实的将是人类的想象力。

AI 代理有望通过提供个性化沉浸式体验来彻底改变游戏和娱乐领域。随着区块链技术提供了一个安全、透明和标准化的环境来部署 AI 代理，我们将看到这些领域的重大进展。将 AI 代理集成到区块链生态系统中将使开发者能够为用户创造更具吸引力的体验，从而推动创新和增长。

成功实现 AI 代理需要技术和法规的持续进步。开发者必须解决与 AI 代理相关的挑战和风险，确保它们在道德和法律的边界内运行。通过促进合作与创新，行业可以充分发挥 AI 代理的潜力，创造一个虚拟互动更为沉浸和有意义的未来。

随着 AI 技术的不断发展，我们可以期待看到更复杂和更强大的 AI 代理，这些代理将增强我们的数字体验，丰富我们的生活，并推动游戏和娱乐行业的新一波技术进步。

参考文献

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