AI Agents: Van chatbots tot de opkomst en zorgen van een economie

Het concept van de Artificial Intelligence (AI) Agent evolueert in een ongekend tempo van sciencefiction naar realiteit. Ze zijn niet langer eenvoudige chatbots, maar evolueren naar individuen met economische autonomie en beginnen zelfs hun eigen economische systemen op te bouwen. De kansen en uitdagingen die deze transformatie met zich meebrengt, verdienen een diepgaande verkenning.

De evolutie van AI Agent: van dialoog naar transactie

De eerste AI Agents konden we misschien nog definiëren als geüpgradede chatbots, die menselijke instructies kunnen begrijpen en erop kunnen reageren. Projecten als Automaton, ontwikkeld door Sigil Wen, doorbreken echter deze perceptie. Automaton stelt Agents in staat om beloningen te verdienen, te betalen voor computerbronnen, zichzelf te herhalen en zelfs zichzelf te kopiëren. Wat betekent dit? Het betekent dat software autonomie begint te krijgen, onafhankelijk economische activiteiten kan uitvoeren en niet langer slechts een hulpmiddel is.

Moltbook gaat nog een stap verder en bouwt een sociaal en transactieplatform tussen Agents. Hier kunnen Agents met elkaar communiceren, interageren en betalingsgedrag proberen. De infrastructuur voor Agent-to-Agent (A2A) transacties ontwikkelt zich snel, wat wijst op de geboorte van een geheel nieuw economisch model.

Deze evolutie is onvermijdelijk. Naarmate de mogelijkheden van AI-modellen sterker worden en ze complexere taken kunnen uitvoeren, zullen ze onvermijdelijk de eenvoudige vraag- en antwoordinteractie overstijgen en naar diepere toepassingen gaan. En economische autonomie is ongetwijfeld de sleutel tot het ontsluiten van het potentieel van AI Agents.

Infrastructuuroorlog: vertrouwen, veiligheid en efficiëntie

De opkomst van AI Agents is echter niet zonder uitdagingen. Zoals LanYunfeng64 zei, zijn het "niet-vertrouwde Cron Jobs met meningen". Dit betekent dat we de volgende belangrijke vragen serieus moeten overwegen:

• Budgetbeheer: Hoe de uitgaven van Agents controleren om verspilling van middelen of zelfs kwaadwillig gedrag te voorkomen?
• Sandbox-omgeving: Hoe ervoor zorgen dat de activiteiten van Agents geen bedreiging vormen voor de systeembeveiliging?
• Grootboekregistratie: Hoe alle acties van Agents volgen voor audit en verantwoording?
• Codeverschillen: Hoe codeveranderingen van Agents monitoren om ervoor te zorgen dat hun gedrag aan de verwachtingen voldoet?

Als we deze problemen niet kunnen oplossen, komt dat neer op het "leveren van een gevoel", en dat gevoel is waarschijnlijk niet prettig.

Daarnaast is prestatie een cruciaal punt. Deryaart_ wijst erop dat de betrouwbaarheid van de uitvoering cruciaal wordt wanneer software een economische speler wordt. Dit betekent dat we een hoogwaardig ecosysteem moeten bouwen om ervoor te zorgen dat Agents taken stabiel en efficiënt kunnen uitvoeren.

De golf van open source: drempels verlagen, innovatie versnellen

Gelukkig pakt de open source community deze uitdagingen actief aan. Quantscience_ biedt open source AI Agent tools voor financiële analyse, dr_cintas lanceerde Cline CLI 2.0, waarmee gebruikers Minimax M2.5 gratis kunnen gebruiken om open source AI codeer Agents uit te voeren, zonder API-sleutel.

Deze open source projecten verlagen niet alleen de ontwikkelingsdrempel, maar bevorderen ook samenwerking en innovatie binnen de community. Door open source kunnen we problemen sneller ontdekken en oplossen en samen de ontwikkeling van AI Agent technologie bevorderen.

Privacy en veiligheid: een onmisbare basis

In de AI Agent economie zijn privacy en veiligheid van cruciaal belang. Een paper op EthResear.ch, 《PrivateX402: Privacy-Preserving Payment Channels for Multi-Agent AI Systems》, stelt een nieuwe oplossing voor waarmee gebruikers budgetten kunnen toewijzen aan meerdere AI Agents, met behoud van privacy.

EliBenSasson stelt een nog grotere vraag: welke technologie kan privacy, post-kwantum beveiliging, schaalbaarheid bieden en geoptimaliseerd zijn voor AI Agents? Dit vereist dat we nadenken over de onderliggende architectuur en een veiliger en betrouwbaarder AI Agent ecosysteem bouwen.

De toekomst van AI Agent: kansen en uitdagingen bestaan naast elkaar

De toepassingsmogelijkheden van AI Agents zijn zeer breed. Sider_AI wijst erop dat spraak Agents kunnen worden toegepast op klantenservice, verkoopondersteuning, boekingsprocessen, tutoring, enz. JulianGoldieSEO is van mening dat AI Agents overal zullen zijn en zelfs kunnen draaien op apparaten met slechts 10 MB geheugen.

We moeten ons echter ook bewust zijn van het feit dat de ontwikkeling van AI Agents nog steeds voor veel uitdagingen staat. Osman_promt is van mening dat de meeste AI Agents falen na de demonstratie, vaak als gevolg van een slecht systeemontwerp. HalimA60962 bekritiseert dat 99% van de AI Agent tutorials op YouTube onzin zijn.

Deze kritiek herinnert ons eraan dat we meer aandacht moeten besteden aan de praktijk en aan het systeemontwerp om echt betrouwbare AI Agents te bouwen.

Enkele overwegingen:

• LinkedIn voor AI Agents? gregisenberg kwam met een interessant idee: een LinkedIn maken voor AI Agents. Dit zou niet alleen de communicatie en samenwerking tussen Agents vergemakkelijken, maar ook de ontdekking en evaluatie van Agents bevorderen.
• Zullen AI Agents IT-banen vervangen? FITEMaharashtra stelt een realistische vraag. Hoewel AI Agents sommige taken kunnen automatiseren, hebben ze ook mensen nodig om ze te ontwerpen, ontwikkelen, onderhouden en controleren. Daarom is het onwaarschijnlijk dat AI Agents IT-banen volledig zullen vervangen, maar ze zullen wel de aard van IT-banen veranderen.
• Kunnen Agents echt onderhandelen en kapitaal toewijzen? Deryaart_ stelt een ambitieuzere visie voor. Als AI Agents autonoom kunnen onderhandelen en kapitaal toewijzen, zullen ze een diepgaande impact hebben op de economie en de samenleving.

Conclusie:

Het tijdperk van AI Agents komt eraan. Het zal de manier veranderen waarop we met software omgaan, de manier waarop we werken en zelfs ons economisch model. Om het potentieel van AI Agents echt te realiseren, moeten we echter een reeks uitdagingen aanpakken, zoals vertrouwen, veiligheid, privacy en prestaties. De open source community speelt een cruciale rol bij het bevorderen van de ontwikkeling van AI Agent technologie.

Hoewel de weg voorwaarts vol onbekenden is, hebben we reden om te geloven dat AI Agents een belangrijke motor zullen zijn voor de toekomstige technologische ontwikkeling. Nu is het tijd om de onbeperkte mogelijkheden van AI Agents te gaan verkennen. Onthoud dat dit niet alleen een technologische revolutie is, maar ook een diepgaande discussie over vertrouwen, veiligheid en de toekomst.