Exploración interdisciplinaria del Agente AI en el ámbito de Web3
Recientemente, un producto de agente de IA universal lanzado por una startup china ha causado sensación en el mundo de la tecnología. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. Esto no solo ha atraído la atención general en la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración en el diseño para el desarrollo de varios agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante en el campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente del concepto a la realidad y mostrando un gran potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
Resumen del Agente de IA
El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, ejecución de acciones y funciones de memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, y la otra se centra en la capacidad de reflexión. Entre ellas, el patrón ReAct es el más antiguo y el más ampliamente utilizado. ReAct resuelve tareas de razonamiento y toma de decisiones lingüísticas diversas al combinar el razonamiento en el modelo de lenguaje (Reasoning) y la acción (Acting). Su flujo típico se puede describir como un ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
Según la cantidad de agentes, el Agente de IA se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El núcleo del Agente Único radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a los distintos agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los agentes de IA en Web3
La atención hacia los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó su punto máximo a principios de este año y luego cayó drásticamente, con un valor de mercado general que se redujo en más del 90%. Actualmente, los proyectos con una mayor resonancia y valor de mercado aún exploran Web3 en torno al marco de los Agentes de IA, que incluye principalmente tres tipos de modelos:
Modo de plataforma de lanzamiento: representado por el Protocolo Virtuals, permite a los usuarios crear, implementar y monetizar Agentes de IA.
Modo DAO: representado por ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisiones de inversión, combinando las sugerencias de los miembros del DAO para realizar inversiones.
Modelo de empresa: Representado por Swarms, proporciona un marco Multi Agent a nivel empresarial.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modelo de plataforma de lanzamiento puede lograr un circuito económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, ya que los activos emitidos deben tener suficiente atractivo para poder formar un volante positivo.
Exploración Web3 de MCP
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolver problemas de punto único y tener capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestión, reduciendo la barrera técnica.
Construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum, logrando la automatización, transparencia, confianza y resistencia a la censura de los incentivos a través de contratos inteligentes.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizada y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de agentes de IA en teoría, la tecnología actual aún presenta algunas limitaciones, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
Conclusión
La aplicación de los Agentes de IA en el ámbito Web3 aún se encuentra en una fase de exploración, y se necesita un producto emblemático para romper las dudas externas sobre la utilidad de Web3. La aparición de MCP trae nuevas oportunidades y desafíos para el Agente de IA en Web3. La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando el potencial de este campo.
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Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
teóricamente esto necesita snarks recursivos para escalar, para ser honesto
AI Agent lidera la nueva tendencia de Web3: MCP inicia la exploración de Descentralización
Exploración interdisciplinaria del Agente AI en el ámbito de Web3
Recientemente, un producto de agente de IA universal lanzado por una startup china ha causado sensación en el mundo de la tecnología. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. Esto no solo ha atraído la atención general en la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración en el diseño para el desarrollo de varios agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante en el campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente del concepto a la realidad y mostrando un gran potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
Resumen del Agente de IA
El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, ejecución de acciones y funciones de memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, y la otra se centra en la capacidad de reflexión. Entre ellas, el patrón ReAct es el más antiguo y el más ampliamente utilizado. ReAct resuelve tareas de razonamiento y toma de decisiones lingüísticas diversas al combinar el razonamiento en el modelo de lenguaje (Reasoning) y la acción (Acting). Su flujo típico se puede describir como un ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
Según la cantidad de agentes, el Agente de IA se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El núcleo del Agente Único radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a los distintos agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los agentes de IA en Web3
La atención hacia los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó su punto máximo a principios de este año y luego cayó drásticamente, con un valor de mercado general que se redujo en más del 90%. Actualmente, los proyectos con una mayor resonancia y valor de mercado aún exploran Web3 en torno al marco de los Agentes de IA, que incluye principalmente tres tipos de modelos:
Modo de plataforma de lanzamiento: representado por el Protocolo Virtuals, permite a los usuarios crear, implementar y monetizar Agentes de IA.
Modo DAO: representado por ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisiones de inversión, combinando las sugerencias de los miembros del DAO para realizar inversiones.
Modelo de empresa: Representado por Swarms, proporciona un marco Multi Agent a nivel empresarial.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modelo de plataforma de lanzamiento puede lograr un circuito económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, ya que los activos emitidos deben tener suficiente atractivo para poder formar un volante positivo.
Exploración Web3 de MCP
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolver problemas de punto único y tener capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestión, reduciendo la barrera técnica.
Construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum, logrando la automatización, transparencia, confianza y resistencia a la censura de los incentivos a través de contratos inteligentes.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizada y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de agentes de IA en teoría, la tecnología actual aún presenta algunas limitaciones, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
Conclusión
La aplicación de los Agentes de IA en el ámbito Web3 aún se encuentra en una fase de exploración, y se necesita un producto emblemático para romper las dudas externas sobre la utilidad de Web3. La aparición de MCP trae nuevas oportunidades y desafíos para el Agente de IA en Web3. La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando el potencial de este campo.