Кросс-дисциплинарные исследования AI Agent в области Web3
Недавно компания-стартап из Китая представила первый в мире универсальный продукт AI Agent, который произвел фурор в технологических кругах. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи на всех этапах, от планирования до выполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительность. Это привлекло широкое внимание в отрасли и дало ценную идею для разработки и дизайна различных AI Agent. С быстрым развитием технологий AI, AI Agent, как важная ветвь искусственного интеллекта, постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения во всех отраслях, включая Web3.
Обзор AI Agent
AI агент — это компьютерная программа, способная принимать решения и выполнять задачи самостоятельно на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основными компонентами являются большая языковая модель (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс размышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения информации.
Дизайн моделей AI Agent в основном имеет два направления развития: одно акцентируется на планировании, другое - на рефлексии. Среди них, модель ReAct является самой первой и наиболее широко применяемой моделью дизайна. ReAct решает разнообразные задачи языкового вывода и принятия решений, сочетая умозаключение в языковой модели (Reasoning) и действие (Acting). Типичный процесс можно описать как цикл: размышление (Thought) → действие (Action) → наблюдение (Observation).
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, тогда как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
В индустрии Web3 интерес к AI Agent значительно снизился после достижения пика в начале этого года, а общая рыночная капитализация сократилась более чем на 90%. В настоящее время проекты с громким именем и высокой рыночной капитализацией все еще исследуют Web3 в рамках AI Agent, в основном включая три модели:
Режим платформы запуска: представленный Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent.
Модель DAO: представленная ElizaOS, использует модели ИИ для имитации инвестиционных решений, сочетая их с предложениями членов DAO для осуществления инвестиций.
Модель коммерческой компании: представлена Swarms, предлагающая корпоративный уровень Multi Agent фреймворка.
С точки зрения экономической модели в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с вызовами, поскольку активы, которые необходимо выпустить, должны быть достаточно привлекательными, чтобы сформировать положительный маховик.
Исследование Web3 от MCP
Появление Model Context Protocol (MCP) открыло новые направления для исследования AI Agent в Web3:
Разверните MCP Server в блокчейн-сети, чтобы решить проблему единой точки и обеспечить устойчивость к цензуре.
Обеспечение взаимодействия MCP Server с блокчейном, например, для проведения сделок DeFi и управления ими, снижение технического барьера.
Создание сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum, которая реализует автоматизацию, прозрачность, надежность и устойчивость к цензуре стимулов с помощью смарт-контрактов.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может обеспечить приложениям AI Agent децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы, текущие технологии все еще имеют некоторые ограничения, такие как трудности в проверке подлинности действий Agent с использованием технологий нулевых знаний, проблемы эффективности децентрализованных сетей и т.д.
Заключение
Применение AI Agent в области Web3 все еще находится на стадии исследований и требует знакового продукта, чтобы развеять сомнения по поводу практичности Web3. Появление MCP приносит новые возможности и вызовы для AI Agent в Web3. Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией, и нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать потенциал этой области.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
19 Лайков
Награда
19
2
Поделиться
комментарий
0/400
Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
теоретически для масштабирования это требует рекурсивных snark'ов, если честно
AI Agent ведет новый вектор в Web3: MC открывает децентрализацию исследования
Кросс-дисциплинарные исследования AI Agent в области Web3
Недавно компания-стартап из Китая представила первый в мире универсальный продукт AI Agent, который произвел фурор в технологических кругах. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи на всех этапах, от планирования до выполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительность. Это привлекло широкое внимание в отрасли и дало ценную идею для разработки и дизайна различных AI Agent. С быстрым развитием технологий AI, AI Agent, как важная ветвь искусственного интеллекта, постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения во всех отраслях, включая Web3.
Обзор AI Agent
AI агент — это компьютерная программа, способная принимать решения и выполнять задачи самостоятельно на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основными компонентами являются большая языковая модель (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс размышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения информации.
Дизайн моделей AI Agent в основном имеет два направления развития: одно акцентируется на планировании, другое - на рефлексии. Среди них, модель ReAct является самой первой и наиболее широко применяемой моделью дизайна. ReAct решает разнообразные задачи языкового вывода и принятия решений, сочетая умозаключение в языковой модели (Reasoning) и действие (Acting). Типичный процесс можно описать как цикл: размышление (Thought) → действие (Action) → наблюдение (Observation).
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, тогда как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
! Чат с Манусом и MCP: трансграничное исследование Web3 AI Agent
Текущая ситуация с AI Agent в Web3
В индустрии Web3 интерес к AI Agent значительно снизился после достижения пика в начале этого года, а общая рыночная капитализация сократилась более чем на 90%. В настоящее время проекты с громким именем и высокой рыночной капитализацией все еще исследуют Web3 в рамках AI Agent, в основном включая три модели:
Режим платформы запуска: представленный Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent.
Модель DAO: представленная ElizaOS, использует модели ИИ для имитации инвестиционных решений, сочетая их с предложениями членов DAO для осуществления инвестиций.
Модель коммерческой компании: представлена Swarms, предлагающая корпоративный уровень Multi Agent фреймворка.
С точки зрения экономической модели в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с вызовами, поскольку активы, которые необходимо выпустить, должны быть достаточно привлекательными, чтобы сформировать положительный маховик.
Исследование Web3 от MCP
Появление Model Context Protocol (MCP) открыло новые направления для исследования AI Agent в Web3:
Разверните MCP Server в блокчейн-сети, чтобы решить проблему единой точки и обеспечить устойчивость к цензуре.
Обеспечение взаимодействия MCP Server с блокчейном, например, для проведения сделок DeFi и управления ими, снижение технического барьера.
Создание сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum, которая реализует автоматизацию, прозрачность, надежность и устойчивость к цензуре стимулов с помощью смарт-контрактов.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может обеспечить приложениям AI Agent децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы, текущие технологии все еще имеют некоторые ограничения, такие как трудности в проверке подлинности действий Agent с использованием технологий нулевых знаний, проблемы эффективности децентрализованных сетей и т.д.
Заключение
Применение AI Agent в области Web3 все еще находится на стадии исследований и требует знакового продукта, чтобы развеять сомнения по поводу практичности Web3. Появление MCP приносит новые возможности и вызовы для AI Agent в Web3. Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией, и нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать потенциал этой области.