Нещодавно в технологічному середовищі стало сенсацією запуск першого у світі універсального AI Agent продукту від китайської стартап-компанії. Цей продукт має повну автономну здатність виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи небачену універсальність і ефективність. Це не лише привернуло широку увагу в галузі, але й надало цінні ідеї для розробки та дизайну різних AI Agent. З迅速ю розвитком AI технологій, AI Agent, як важлива гілка штучного інтелекту, поступово переходить від концепції до реальності та демонструє величезний потенціал застосування в різних сферах, в тому числі у Web3.
Огляд AI Agent
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, входу та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають велику мовну модель (LLM) як "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також функції пам'яті та витягання.
Дизайн патернів AI Agent має два основних напрямки розвитку: один акцентує увагу на плануванні, а інший - на саморефлексії. Серед них, модель ReAct є найпершою та найпоширенішою моделлю дизайну. ReAct вирішує різноманітні завдання мовного розуміння та прийняття рішень, поєднуючи міркування (Reasoning) та дію (Acting) в мовних моделях. Типовий процес можна описати як цикл: роздуми (Thought) → дії (Action) → спостереження (Observation).
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent і Multi Agent. Основна суть Single Agent полягає у поєднанні LLM і інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб виконувати складні завдання через співпрацю.
Увага до AI Agent у Web3-індустрії після досягнення піку на початку цього року різко впала, загальна ринкова вартість скоротилася більш ніж на 90%. Наразі проекти з високим рівнем уваги та ринковою вартістю все ще здійснюють дослідження Web3 в рамках AI Agent, основними з яких є три моделі:
Режим платформи запуску: представлений Virtuals Protocol, дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent.
DAO-модель: на прикладі ElizaOS, використовуючи AI-модель для моделювання інвестиційних рішень, поєднуючи з пропозиціями членів DAO для здійснення інвестицій.
Бізнес-модель компанії: представлена Swarms, яка пропонує корпоративний рівень багатоагентської структури.
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель платформи запуску може забезпечити самодостатній економічний замкнутий цикл. Проте ця модель також стикається з викликами, оскільки активи, що випускаються, повинні мати достатню привабливість, щоб сформувати позитивне коло.
Веб3-дослідження MCP
Модельний контекстний протокол (MCP) з'явився як новий напрямок дослідження для AI-агентів Web3:
Розгорніть MCP Server у блокчейн-мережі, щоб вирішити проблему єдиної точки і забезпечити стійкість до цензури.
Надати MCP Server функцію взаємодії з блокчейном, таку як проведення DeFi-транзакцій та управління, знижуючи технологічний бар'єр.
Створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на базі Ethereum, яка забезпечує автоматизацію, прозорість, надійність та стійкість до цензури стимулювання за допомогою смарт-контрактів.
Хоча поєднання MCP і Web3 теоретично може внести механізми децентралізованої довіри та економічні стимули в застосування AI Agent, наразі існують певні обмеження технології, такі як складнощі з перевіркою достовірності поведінки агента за допомогою технології нульових знань, проблеми ефективності децентралізованих мереж тощо.
Застосування AI Agent у сфері Web3 все ще перебуває на стадії дослідження, необхіден знаковий продукт, щоб подолати сумніви суспільства щодо практичності Web3. Поява MCP відкриває нові можливості та виклики для AI Agent у Web3. Інтеграція AI та Web3 є невідворотним трендом, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати потенціал цієї сфери.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
19 лайків
Нагородити
19
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
теоретично це потребує рекурсивних снаркс для масштабування, якщо чесно
AI Agent веде нові тенденції Web3: MC відкриває децентралізаційне дослідження
Дослідження AI Agent у сфері Web3
Нещодавно в технологічному середовищі стало сенсацією запуск першого у світі універсального AI Agent продукту від китайської стартап-компанії. Цей продукт має повну автономну здатність виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи небачену універсальність і ефективність. Це не лише привернуло широку увагу в галузі, але й надало цінні ідеї для розробки та дизайну різних AI Agent. З迅速ю розвитком AI технологій, AI Agent, як важлива гілка штучного інтелекту, поступово переходить від концепції до реальності та демонструє величезний потенціал застосування в різних сферах, в тому числі у Web3.
Огляд AI Agent
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, входу та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають велику мовну модель (LLM) як "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також функції пам'яті та витягання.
Дизайн патернів AI Agent має два основних напрямки розвитку: один акцентує увагу на плануванні, а інший - на саморефлексії. Серед них, модель ReAct є найпершою та найпоширенішою моделлю дизайну. ReAct вирішує різноманітні завдання мовного розуміння та прийняття рішень, поєднуючи міркування (Reasoning) та дію (Acting) в мовних моделях. Типовий процес можна описати як цикл: роздуми (Thought) → дії (Action) → спостереження (Observation).
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent і Multi Agent. Основна суть Single Agent полягає у поєднанні LLM і інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб виконувати складні завдання через співпрацю.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
Стан AI агентів у Web3
Увага до AI Agent у Web3-індустрії після досягнення піку на початку цього року різко впала, загальна ринкова вартість скоротилася більш ніж на 90%. Наразі проекти з високим рівнем уваги та ринковою вартістю все ще здійснюють дослідження Web3 в рамках AI Agent, основними з яких є три моделі:
Режим платформи запуску: представлений Virtuals Protocol, дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent.
DAO-модель: на прикладі ElizaOS, використовуючи AI-модель для моделювання інвестиційних рішень, поєднуючи з пропозиціями членів DAO для здійснення інвестицій.
Бізнес-модель компанії: представлена Swarms, яка пропонує корпоративний рівень багатоагентської структури.
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель платформи запуску може забезпечити самодостатній економічний замкнутий цикл. Проте ця модель також стикається з викликами, оскільки активи, що випускаються, повинні мати достатню привабливість, щоб сформувати позитивне коло.
Веб3-дослідження MCP
Модельний контекстний протокол (MCP) з'явився як новий напрямок дослідження для AI-агентів Web3:
Розгорніть MCP Server у блокчейн-мережі, щоб вирішити проблему єдиної точки і забезпечити стійкість до цензури.
Надати MCP Server функцію взаємодії з блокчейном, таку як проведення DeFi-транзакцій та управління, знижуючи технологічний бар'єр.
Створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на базі Ethereum, яка забезпечує автоматизацію, прозорість, надійність та стійкість до цензури стимулювання за допомогою смарт-контрактів.
Хоча поєднання MCP і Web3 теоретично може внести механізми децентралізованої довіри та економічні стимули в застосування AI Agent, наразі існують певні обмеження технології, такі як складнощі з перевіркою достовірності поведінки агента за допомогою технології нульових знань, проблеми ефективності децентралізованих мереж тощо.
! Чат з Манусом і MCP: дослідження кросовера Web3 від AI Agent
Висновок
Застосування AI Agent у сфері Web3 все ще перебуває на стадії дослідження, необхіден знаковий продукт, щоб подолати сумніви суспільства щодо практичності Web3. Поява MCP відкриває нові можливості та виклики для AI Agent у Web3. Інтеграція AI та Web3 є невідворотним трендом, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати потенціал цієї сфери.