Agentic AI odnosi się do systemów AI, które działają niezależnie, używając narzędzi takich jak pozyskiwanie danych, analiza i wykonywanie działań na łańcuchu, aby uczestniczyć w zarządzaniu.
W DAO, ci agenci mogą:
1. Analizuj propozycje: Oceniaj ryzyko, przewiduj wyniki lub podsumowuj dyskusje, korzystając z danych historycznych.
2. Głosuj autonomicznie: Działaj jako delegaci, oddając głosy na podstawie wcześniej określonych strategii (np. faworyzując zabezpieczone, nie rozwadniające propozycje).
3. Wykonuj decyzje: Automatyzuj działania na łańcuchu po głosowaniu, takie jak transakcje w skarbcach lub aktualizacje kontraktów.
4. Połącz eko-systemy: Połącz wiele DAO, aby stworzyć metarządzenie, w którym decyzje jednego DAO wpływają na inne poprzez pętle sprzężenia zwrotnego sterowane przez AI.
5. Korzyści obejmują zwiększoną wydajność (automatyzacja codziennych zadań), lepsze doświadczenie użytkownika (np. boty AI podsumowujące wnioski lub moderujące fora), zapewnienie kworum (delegaty AI wypełniają braki udziału) oraz zwiększoną bezpieczeństwo (ocenianie ryzyka w celu wykrycia złośliwych intencji).
6. Wyzwania? Skupienie mocy, jeśli agenty będą się dostosowywać bez kontroli, lub nadmierna zależność od AI prowadząca do nieprzezroczystych decyzji — stąd potrzeba ustalenia reguł przez ludzi oraz audytów.
7. Przykłady z 2025 roku obejmują AI sterowane DAO zarządzające wspólnymi zasobami, takimi jak zasoby obliczeniowe lub dane, z agenty zapewniając spójne zaangażowanie.
W protokołach takich jak GoverNoun agenty AI integrują się bezpośrednio z głosowaniem, ewoluując na podstawie zwrotnych informacji.
WYZWANIA I PRZYSZŁOŚĆ
Choć Quack AI i podobne systemy ograniczają chaos, istnieją nadal ryzyka: uprzedzenia AI, jeśli dane treningowe są zniekształcone, przeszkody regulacyjne w zakresie zgodności z RWA oraz konieczność solidnych audytów, aby zapobiec nadmiernemu rozszerzeniu kompetencji agentów.
Społeczności muszą ustalić jasne parametry — na przykład poprzez nadzór nad weryfikatorami — aby zrównoważyć automatyzację z dezentralizacją.
W przyszłości agenty AI, takie jak Quack AI, mogą prowadzić do „inteligencji stada” w rozciągniętych na całym świecie DAO, gdzie agenty tworzą sieci metarządzenia do podejmowania decyzji na skalę globalną.
Do 2026 roku można oczekiwać większej liczby integracji z narzędziami takimi jak Aragon OSx, co może przekształcić Web3 w prawdziwie autonomiczny eko-system. Badania empiryczne, takie jak analiza DAO-AI dotycząca ponad 3000 wniosków, potwierdzają ten kierunek: agenty AI dostarczają audytowalne sygnały, które poprawiają jakość decyzji.
Jeśli chcesz eksplorować Quack AI w praktyce, sprawdź ich dokumentację lub GitBook, aby znaleźć przewodniki konfiguracyjne.
quackai.gitbook.io
Quack na!
P.S. WESOŁE QUACKMAS
#QuackAI @Quack AI Official #DAOGovernance #QuackAI101 #MerryQuackmas
