Web 1.0 adalah tahap awal internet, mirip dengan lalu lintas satu arah di mana pengguna hanya bisa membaca informasi tanpa interaksi. Teknologi berbasis HTML dan URL ini bersifat statis dan terbatas dalam komunikasi.
Web 2.0 membawa perubahan besar dengan memungkinkan pengguna tidak hanya mengonsumsi konten tetapi juga menciptakannya. Media sosial dan aplikasi telepon pintar menjadikan internet lebih interaktif, mengubahnya menjadi ruang untuk berbagi, berkomunikasi, dan membentuk komunitas global.
Web 3.0 kini menghadirkan internet yang lebih desentralisasi dengan blockchain, kecerdasan buatan, dan kontrak pintar. Ini memberikan lebih banyak kontrol kepada pengguna atas data dan aset mereka, menciptakan internet yang lebih aman, cerdas, dan terbuka.
Agen AI: Merevolusi Web3
‘AI Agents’ adalah istilah populer yang sedang hangat dibahas. Dalam konteks Web3, agen AI adalah program mandiri yang bekerja dengan model kompleks berdasarkan kontrak dan tindakan on-chain. Agen pintar ini memiliki alat untuk mengatasi masalah rumit, menghubungkan basis data, aplikasi, dan layanan baik on-chain maupun off-chain, menjembatani sistem desentralisasi yang lebih terhubung dan beragam.
Core
- Instruction Set: Dokumen ini bertindak sebagai panduan untuk agen, menjelaskan tujuan dan kebijakan yang mengatur perilakunya. Misalnya, ada agen yang memantau harga kripto dan hanya melakukan transaksi saat diperintahkan. Agen ini akan menampilkan harga terkini dan menunggu instruksi Anda, mirip dengan asisten perdagangan pribadi.
- Tools: Agen AI dilengkapi dengan alat yang memungkinkan mereka melakukan berbagai tugas, seperti mengganti nama kontrak pintar atau menjalankan operasi on-chain. Agen menggunakan instruksi dan memori Anda untuk memilih alat yang tepat, mirip dengan pisau Swiss multifungsi.
- Wallets: Agen AI dapat melakukan transaksi secara mandiri, termasuk menandatangani kontrak multitanda tangan. Dengan otoritas bersama Anda dan agen lain, agen dapat menjalankan tugasnya secara aman, sementara Anda tetap memegang kendali.
Cara Kerja
Agen AI bertindak sebagai pemandu di Web3, membuat segala sesuatunya lebih mudah. Begini cara mereka bekerja:
- Setup and Infrastructure: Mereka memulai dengan membangun infrastruktur, dompet, dan alat yang sesuai dengan tujuan agen, seperti merakit mesin yang siap diluncurkan.
- Gathering Insights: Setelah menerima permintaan, agen segera mencari informasi, seperti menggunakan Trading View API untuk mendapatkan harga kripto terbaru.
- Planning and Execution: Berdasarkan data yang diterima, agen merencanakan tindakan dan, misalnya, bisa langsung melakukan perdagangan jika harga sesuai target.
- Continuous Improvement: Agen bisa dilatih dan beradaptasi berdasarkan umpan balik untuk terus meningkatkan kinerja.
- Full Autonomy: Agen beroperasi mandiri, mengelola dompet, membayar biaya gas, dan bekerja secara otomatis tanpa input pengguna.
Peran Agen AI dalam Meningkatkan Fungsionalitas Web3
Agen AI mendukung DApps dan DAO dengan belajar dalam konteks, beroperasi secara mandiri, dan membuat perubahan tanpa campur tangan manusia. Mereka memastikan implementasi yang efisien, penggunaan sumber daya yang tepat, dan pemantauan keamanan. Ketika terintegrasi ke dalam platform Web3, AI memproses data besar di berbagai blockchain, mengoptimalkan keputusan keamanan, dan menyesuaikan kontrak otomatis untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Pertimbangan Utama dalam Penggunaan Agen di Web3
- Sentralisasi Data: Data web saat ini masih terpusat, dikelola oleh beberapa perusahaan besar, menimbulkan risiko kegagalan. AI juga menghadapi risiko serupa dengan data yang terkunci.
- Kompensasi untuk Penyedia Data: Tantangan lain adalah memberikan penghargaan yang adil bagi penyedia data, mengingat AI membutuhkan data masif namun pengguna harus tetap memiliki data mereka.
- Tokenisasi Model AI: Tokenisasi model AI sebagai NFT di blockchain memungkinkan pengembang menerima royalti saat model digunakan untuk melatih agen AI.
- Privasi: Teknik seperti pembelajaran terfederasi dan enkripsi homomorfik memungkinkan AI melatih model tanpa menggabungkan data secara langsung.
- Black-Box Problem: Kurangnya transparansi dalam cara AI mengambil keputusan, menimbulkan masalah kredibilitas dan potensi bias, sehingga diperlukan lebih banyak keterbukaan.