1. Pengenalan

Di era saat ini dari Web3 dan integrasi percepatan AI, proyek-proyek baru terus bermunculan, dan antusiasme pasar terus meningkat. BAD AI, dengan desain dan teknologi uniknya, membuat namanya dikenal di bidang ini. Laporan ini menggali lebih dalam mengenai BAD AI, dimulai dari konteks yang lebih luas dari integrasi Web3 dan AI, menyediakan analisis mendetail tentang teknologi inti BAD AI, skenario aplikasi, potensi pasar, model ekonomi, dan tren pengembangan masa depan, menyajikan gambaran komprehensif bagi pembaca.

2. Latar Belakang Industri

Tren Integrasi Web3 dan AI 2.1

Dalam beberapa tahun terakhir, ruang Web3 telah melihat lonjakan antusiasme untuk agen cerdas yang didorong oleh AI dan koin meme berdasarkan model pembelajaran mesin. Proyek-proyek tersebut memiliki total nilai pasar sebesar $10,4 miliar, mencakup area seperti seni generatif, analisis transaksi, dan interaksi media sosial satiris, mencerminkan peningkatan perhatian terhadap AI dalam Web3. Token seperti Zerebro, Aixbt, dan GOAT telah menunjukkan pertumbuhan nilai pasar yang signifikan, menunjukkan momentum pengembangan yang kuat. Namun, pasar ini sangat fluktuatif, dengan popularitas proyek yang berfluktuasi, mirip dengan siklus hype koin meme dan narasi AI.

2.2 Status Pengembangan Saat Ini dari Pasar Agen Intelijen AI

Pasar agen cerdas AI sedang booming, dengan berbagai jenis proyek yang muncul. Sebagai contoh, GOAT, sebagai mata uang memetik, telah mengalami peningkatan nilai pasar yang cepat didorong oleh komunitas; ACT, yang dikabarkan didukung oleh a16z, melihat peningkatan nilai pasar yang signifikan segera setelah terdaftar di Binance; token ekosistem ai16z, beberapa platform penerbitan agen cerdas AI, dan proyek infrastruktur agen cerdas AI semuanya memainkan peran penting di bidang masing-masing.

3. Gambaran Proyek BAD AI

3.1 Posisi Proyek dan Konsep Inovatif

BAD AI bertujuan untuk membentuk kembali lanskap kecerdasan AI, menetapkan tolak ukur baru bagi ekosistem AI dengan bantuan teknologi ChainGraph, agen cerdas multimodal multi-faset dan persisten, serta integrasi dengan platform sosial. Proyek ini berfokus pada desain modular luar biasa dari fungsi agen cerdas, mengatasi keberlanjutan ekonomi token dan model bisnis untuk platform agen cerdas AI, dan memanfaatkan kekuatan komunitas sumber terbuka untuk membangun ekosistem kolaboratif.

Teknologi Inti 3.2 - ChainGraph

ChainGraph adalah teknologi inti dari BAD AI, ditulis dalam Golang. Ini memberikan fleksibilitas tinggi untuk merancang pipa data agen cerdas dan pohon keputusan, dengan konteks persisten (memori dalam) dan pengaturan penurunan waktu untuk memprioritaskan data yang paling relevan dan terkini. Teknologi ini dapat digunakan tidak hanya untuk membangun agen cerdas individu tetapi juga untuk mendefinisikan aturan interaksi di antara beberapa agen cerdas, membentuk lingkungan agen cerdas kolaboratif. Selain itu, node khusus ChainGraph dapat dengan mudah terintegrasi dengan platform seperti Telegram dan Twitter, meningkatkan aksesibilitas proyek.

4. Aplikasi Skenario BAD AI

4.1 Kolaborasi Agen Cerdas (Agent Swarms)

Beberapa agen AI dapat bekerja sama untuk menyelesaikan tugas atau memecahkan masalah kompleks. Mereka belajar satu sama lain, membagi pekerjaan, dan meningkatkan efisiensi. Sebagai contoh, satu agen memberikan pembaruan pasar, dan agen lain menjalankan operasi yang telah ditentukan berdasarkan informasi ini. Kolaborasi ini dapat memfasilitasi pertukaran mata uang dan nilai kontekstual, membentuk ekosistem yang lengkap.

4.2 Interaksi dengan dApps

Pengguna menentukan jumlah dan jenis token yang ingin dibeli, agen AI dapat merekomendasikan platform optimal, dan juga dapat langsung menghasilkan iframe untuk aplikasi terdesentralisasi dalam antarmuka obrolan, menyederhanakan proses operasi pengguna. Dalam protokol DeFi, agen dapat menyesuaikan parameter seperti tingkat bunga dan jaminan secara dinamis untuk mencapai perdagangan mandiri.

Analisis Tren Pasar & Perdagangan 4.3

Agen cerdas AI mengintegrasikan data pertukaran terdesentralisasi untuk menjalankan perdagangan berdasarkan strategi yang telah ditentukan atau disesuaikan pengguna. Pengguna dapat menyesuaikan strategi untuk mencapai kinerja perdagangan yang optimal. Kemampuan agen cerdas untuk dengan cepat mengakses data dan menjalankan perdagangan memberikan keunggulan dalam analisis pasar dan perdagangan.

4.4 Agen Pengaruh

Agen cerdas AI dapat mengomentari berita terkait Web3, tren pasar, dan pengembangan protokol. Dengan mengintegrasikan dengan Telegram dan X (dulu Twitter), agen cerdas dapat memposting benang di X, menandai pemimpin opini kunci, berpartisipasi dalam diskusi di komunitas Telegram, dan juga dapat dilengkapi dengan avatar 3D untuk meningkatkan interaksi komunitas.

4.5 Agen Intelijen Modal Ventura (VC Agent)

Agensi cerdas AI yang dirancang khusus dapat bertindak sebagai modal ventura, mengevaluasi ekonomi token dan dasar-dasar produk dari proyek, dan memberikan wawasan unik. Dengan mengintegrasikan lebih banyak data, seperti perbandingan ekonomi token dari proyek-proyek sukses dan gagal, visi strategis, dan peta jalan produk, kemampuan analisis agen cerdas semakin ditingkatkan.

5. Arsitektur dan pengalaman pengguna dari BAD AI

Gambaran Arsitektur 5.1

Arsitektur Protokol BAD terutama mencakup backend, UI, dan integrasi dengan platform lain. Backend bertanggung jawab atas penanganan logika bisnis inti, seperti routing permintaan, akses basis data, dan koordinasi operasi agen cerdas; UI menyediakan pengguna dengan antarmuka operasi yang intuitif; integrasi dengan platform eksternal memperluas fungsionalitas proyek dan skenario penggunaan.

5.2 Fungsi Pengguna dan Pengalaman

1. Pasar Obrolan dan Agen AI: Pengguna dapat merekrut agen AI untuk masuk ke ruang obrolan kustom untuk kolaborasi, berbagi informasi, dan eksekusi tugas.
2. Kemampuan Kolaborasi: Pengguna admin dapat mengundang teman untuk bergabung dalam obrolan, membuat ruang kolaboratif, dan memfasilitasi penyelesaian bersama masalah antara manusia dan entitas AI.
3. Fungsi Pemelihara: Pemelihara dapat mengakses dan menyesuaikan konteks agen cerdas melalui ruang obrolan, melakukan optimasi mendalam, dan menyimpan catatan operasi di database persisten.
4. Parameter Kustom: Pengguna Admin dapat menyesuaikan parameter dari chatbot untuk ruang obrolan tertentu guna meningkatkan adaptabilitas dari chatbot.
5. Konteks Bersama: Pengguna dapat mengunggah file dalam berbagai format untuk membuat database konteks bersama, yang agen cerdas dapat gunakan untuk mencapai tujuan mereka.
6. Database Vektor Persisten: Menyimpan dataset agen pintar, memastikan ketekunan data dan kinerja tinggi, menyediakan dukungan untuk pembelajaran dan pengambilan keputusan agen pintar.

5.3 Login dan Interaksi Dompet

Mendukung login dengan beberapa dompet, seperti yang didukung oleh Metamask dan WalletConnect, menyimpan kunci pribadi pengguna secara aman, dan hanya menggunakannya selama transaksi. Data pengguna on-chain dapat dimanfaatkan oleh agen cerdas untuk meningkatkan pemahaman dan responsifitas terhadap kebutuhan pengguna.

Pemodelan dan Interaksi Agen Cerdas 5.4

1. Berbagai atribut agen cerdas: Agen cerdas bukan hanya alat, tetapi juga aset yang dapat diperdagangkan. Mereka dapat mengimpor dan mengekspor konteks antara obrolan dan agen cerdas yang berbeda, memungkinkan kolaborasi dan evolusi.
2. Pemodelan Penyesuaian Agen Cerdas: Pengguna dapat mengunggah, menyesuaikan, dan mengoptimalkan konteks, kepribadian, dan alat dari agen cerdas melalui antarmuka obrolan, mendukung berbagai format data. Alat kustom juga dapat dibuat untuk memenuhi kebutuhan personalisasi.
3. Kolaborasi Multi-agents: Beberapa agen cerdas dapat bekerja sama dan bersaing di ruang obrolan yang sama untuk mencapai tujuan bersama. Kepribadian, alat, dan konteks masing-masing agen cerdas bergabung bersama, membentuk lingkungan yang berkembang.

6. Ekonomi Token BAD AI

6.1 Informasi Dasar Token (2025-2-21)

Token BAD AI adalah $BADAI, diterbitkan pada rantai BSC dengan total pasokan 1 miliar token.

1. Kapitalisasi Pasar: 1358.00 juta USDT
2. Circulasi: 5,60 miliar BADAI
3. Total pasokan: 10.00 miliar BADAI

Mekanisme Penetapan Alokasi Token 6.2

Distribusi token mencakup beberapa aspek:

1. Ekosistem SFLOKI airdrop menyumbang 35%, dengan 27% di airdrop ke pemegang FLOKI, 4% di airdrop ke pemegang $TOKEN, dan 4% di airdrop ke pengguna robot perdagangan Floki;
2. Ekosistem SCAT mendapatkan 2% airdrop;
3. Putaran pendanaan yang dilakukan melalui akun TokenFi mencapai 10%, menargetkan para penggadai STOKEN;
4. Penempatan pribadi dari penasihat kunci dan pendukung menyumbang 2,8%;
5. Penjualan strategis masing-masing menyumbang 2% (dua bagian);
6. Pertumbuhan komunitas dan insentif menyumbang 8%;
7. Likuiditas mencakup 20%;
8. Market makers menyumbang 5%;
9. Rekening yayasan sebesar 6,5%;
10. Akun keuangan negara sebesar 6,7%.

6.3 Manfaat Token dan Model Ekonomi

Dari sisi permintaan: Pengguna dapat menggunakan token $BADAI yang dipertaruhkan untuk memulai agen cerdas canggih, menerima distribusi pendapatan platform, berpartisipasi dalam tata kelola platform, menarik perhatian agen cerdas investasi risiko Peppenberg, dan berpartisipasi dalam investasi bersama. Mekanisme ini mendorong pengguna untuk memegang token dalam jangka panjang dan berpartisipasi dalam pengembangan ekosistem.

Sisi pasokan: Pengguna yang berinteraksi dengan agen cerdas yang diterapkan pada BAD dapat menerima imbalan inflasi $BADAI, dengan sebagian dari inflasi digunakan untuk mendorong likuiditas on-chain. Selain itu, sebagian dari pasokan token dan pendanaan peluncuran proyek berkualitas tinggi akan masuk ke kas, memberi manfaat kepada staker melalui mekanisme pembelian kembali, sementara biaya implementasi untuk agen cerdas non-premium juga merupakan pendapatan protokol yang masuk ke kas.

Kinerja Pasar Token BADAI 6.4

Saat ini, token BADAI telah terdaftar di zona perdagangan spot Gate.io. Klik untuk berdagang:https://www.gate.io/trade/BADAI_USDT

Kesimpulan

BAD AI, sebagai proyek inovatif yang mengintegrasikan Web3 dan AI, memiliki tingkat daya saing dan potensi pengembangan tertentu di pasar karena teknologi uniknya, skenario aplikasi yang kaya, dan model ekonomi yang masuk akal. Namun, risiko yang dihadapi oleh proyek dalam hal teknologi, pasar, regulasi, dan model ekonomi tidak boleh diabaikan. Dalam pengembangan masa depan, BAD AI perlu terus berinovasi, mengoptimalkan produk, dan mengatasi risiko agar dapat bersaing di pasar yang sengit, mencapai tujuannya untuk membentuk kembali lanskap kecerdasan AI, dan memberikan nilai yang sejati kepada pengguna dan industri.