Exploration de l'Agent IA dans le domaine du Web3 : de Manus à MC
Récemment, un produit d'agent IA généraliste nommé Manus a suscité des débats dans le monde technologique. En tant que premier produit de ce type au monde, Manus démontre une capacité impressionnante de réflexion indépendante, de planification et d'exécution de tâches complexes, pouvant réaliser de manière autonome des tâches de bout en bout, telles que la rédaction de rapports et la création de tableaux. Le succès fulgurant de ce produit a non seulement attiré l'attention de l'industrie, mais a également fourni des idées de produits et une inspiration de design précieuses pour le développement de divers agents IA.
L'Agent IA est une branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passant progressivement du concept à l'application réelle. Il s'agit d'un programme informatique capable de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs préétablis. Les composants clés de l'Agent IA comprennent des modèles de langage de grande taille (LLM), des mécanismes d'observation et de perception, des processus de raisonnement et de réflexion, ainsi que des fonctions d'exécution d'actions et de mémoire et de récupération.
Les modèles de conception des agents IA se déclinent principalement en deux grandes orientations : l'une met l'accent sur les capacités de planification, incluant REWOO, Plan & Execute, et LLM Compiler ; l'autre se concentre sur les capacités de réflexion, incluant Basic Reflection, Reflexion, Self Discover et LATS. Parmi eux, le modèle ReAct est le premier et le plus largement appliqué, son processus typique comprend trois étapes : penser, agir et observer, formant ainsi un processus cyclique.
Selon le nombre d'agents, les agents IA peuvent être classés en Agent unique et Agent multiple. L'Agent unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent multiple donne des rôles différents à chaque agent, permettant de réaliser des tâches complexes par la coopération. Actuellement, la plupart des cadres se concentrent sur le scénario de l'Agent unique.
Le Modèle Contextuel Protocole (MCP) est un protocole open source lancé par la société Anthropic, visant à résoudre les problèmes de connexion et d'interaction entre les LLM et les sources de données externes. MCP offre trois capacités : l'expansion des connaissances, l'exécution de fonctions et des modèles d'invitation préécrits, utilisant une architecture Client-Serveur, avec un protocole sous-jacent JSON-RPC.
Dans l'industrie du Web3, le développement des agents IA a connu des sommets et des baisses. Actuellement, il existe principalement trois modèles : le modèle de plateforme de lancement représenté par Virtuals Protocol, le modèle DAO représenté par ElizaOS, et le modèle d'entreprise représenté par Swarms. Parmi eux, le modèle de plateforme de lancement est actuellement le plus susceptible de réaliser un cycle économique autonome.
L'apparition de MCP ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents AI de Web3. Premièrement, déployer le serveur MCP sur un réseau blockchain résout le problème des points uniques et offre une capacité de résistance à la censure ; deuxièmement, il confère au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, réduisant ainsi le seuil technologique. En outre, il existe également un plan pour créer un réseau d'incitation pour les créateurs basé sur OpenMCP.Network construit sur Ethereum.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter des mécanismes de confiance décentralisés et des incitations économiques dans les applications d'Agent AI, la technologie actuelle fait encore face à des défis. La technologie des preuves à connaissance nulle a encore du mal à vérifier l'authenticité des comportements des Agents, et les réseaux décentralisés souffrent également de problèmes d'efficacité.
La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien que des défis soient actuellement présents, nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer les possibilités dans ce domaine. À l'avenir, le monde du Web3 pourrait voir l'émergence d'un produit révolutionnaire, qui briserait les doutes extérieurs concernant le manque de praticité du Web3, et favoriserait l'application et le développement des agents IA dans un environnement décentralisé.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
15 J'aime
Récompense
15
3
Partager
Commentaire
0/400
gas_guzzler
· Il y a 15h
Encore des tours de magie?
Voir l'originalRépondre0
NftMetaversePainter
· Il y a 15h
manus rly effleure juste la surface de ce que signifie l'intelligence générative dans le web3... *soupir* vous devez tous étudier la topologie computationnelle
Les dernières explorations de l'Agent IA dans le domaine du Web3 : du Manus au MC, évolutions et défis.
Exploration de l'Agent IA dans le domaine du Web3 : de Manus à MC
Récemment, un produit d'agent IA généraliste nommé Manus a suscité des débats dans le monde technologique. En tant que premier produit de ce type au monde, Manus démontre une capacité impressionnante de réflexion indépendante, de planification et d'exécution de tâches complexes, pouvant réaliser de manière autonome des tâches de bout en bout, telles que la rédaction de rapports et la création de tableaux. Le succès fulgurant de ce produit a non seulement attiré l'attention de l'industrie, mais a également fourni des idées de produits et une inspiration de design précieuses pour le développement de divers agents IA.
L'Agent IA est une branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passant progressivement du concept à l'application réelle. Il s'agit d'un programme informatique capable de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs préétablis. Les composants clés de l'Agent IA comprennent des modèles de langage de grande taille (LLM), des mécanismes d'observation et de perception, des processus de raisonnement et de réflexion, ainsi que des fonctions d'exécution d'actions et de mémoire et de récupération.
Les modèles de conception des agents IA se déclinent principalement en deux grandes orientations : l'une met l'accent sur les capacités de planification, incluant REWOO, Plan & Execute, et LLM Compiler ; l'autre se concentre sur les capacités de réflexion, incluant Basic Reflection, Reflexion, Self Discover et LATS. Parmi eux, le modèle ReAct est le premier et le plus largement appliqué, son processus typique comprend trois étapes : penser, agir et observer, formant ainsi un processus cyclique.
Selon le nombre d'agents, les agents IA peuvent être classés en Agent unique et Agent multiple. L'Agent unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent multiple donne des rôles différents à chaque agent, permettant de réaliser des tâches complexes par la coopération. Actuellement, la plupart des cadres se concentrent sur le scénario de l'Agent unique.
Le Modèle Contextuel Protocole (MCP) est un protocole open source lancé par la société Anthropic, visant à résoudre les problèmes de connexion et d'interaction entre les LLM et les sources de données externes. MCP offre trois capacités : l'expansion des connaissances, l'exécution de fonctions et des modèles d'invitation préécrits, utilisant une architecture Client-Serveur, avec un protocole sous-jacent JSON-RPC.
Dans l'industrie du Web3, le développement des agents IA a connu des sommets et des baisses. Actuellement, il existe principalement trois modèles : le modèle de plateforme de lancement représenté par Virtuals Protocol, le modèle DAO représenté par ElizaOS, et le modèle d'entreprise représenté par Swarms. Parmi eux, le modèle de plateforme de lancement est actuellement le plus susceptible de réaliser un cycle économique autonome.
L'apparition de MCP ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents AI de Web3. Premièrement, déployer le serveur MCP sur un réseau blockchain résout le problème des points uniques et offre une capacité de résistance à la censure ; deuxièmement, il confère au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, réduisant ainsi le seuil technologique. En outre, il existe également un plan pour créer un réseau d'incitation pour les créateurs basé sur OpenMCP.Network construit sur Ethereum.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter des mécanismes de confiance décentralisés et des incitations économiques dans les applications d'Agent AI, la technologie actuelle fait encore face à des défis. La technologie des preuves à connaissance nulle a encore du mal à vérifier l'authenticité des comportements des Agents, et les réseaux décentralisés souffrent également de problèmes d'efficacité.
La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien que des défis soient actuellement présents, nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer les possibilités dans ce domaine. À l'avenir, le monde du Web3 pourrait voir l'émergence d'un produit révolutionnaire, qui briserait les doutes extérieurs concernant le manque de praticité du Web3, et favoriserait l'application et le développement des agents IA dans un environnement décentralisé.