AI Agent: кросс-пространственное исследование от Manus до Web3
На днях китайская стартап-компания Monica представила первый в мире универсальный продукт AI Agent под названием Manus, который привлек широкое внимание. Являясь AI Agent, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus продемонстрировал беспрецедентную универсальность и исполнительские способности, предоставив ценную идею и вдохновение для разработки AI Agent.
AI агент, как важная ветвь области искусственного интеллекта, переходит от концепции к реальному применению. Это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружения, ввода и предопределенных целей. Основные компоненты AI агента включают большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
В настоящее время существует два основных направления развития моделей проектирования AI Agent: первое — акцент на способности к планированию, включая REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler и др.; второе — акцент на способности к рефлексии, включая Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS и др. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой проектной моделью, ее типичный процесс можно описать как цикл размышления → действия → наблюдения.
В индустрии Web3 также обращают внимание на развитие AI-агентов. В настоящее время выделяются следующие направления исследований:
Режим платформы запуска: позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать платформу AI Agent, такую как Virtuals Protocol.
Модель DAO: принятие решений с использованием AI моделей в сочетании с предложениями членов DAO, таких как ElizaOS.
Коммерческая модель компании: предоставление корпоративной мультиагентной структуры, такой как Swarms.
Однако эти модели также сталкиваются с собственными проблемами. Например, активы, которые необходимо выпустить на платформе, должны быть привлекательными, чтобы сформировать положительный эффект; в то время как в текущей рыночной среде привлечение создателей и поддержание работы экономической модели сталкивается с трудностями.
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открывает новые направления для исследований AI Agent в Web3:
Разверните MCP Server в блокчейн-сети, чтобы решить проблему единой точки и обеспечить устойчивость к цензуре.
Обеспечить взаимодействие MCP Server с блокчейном, снизив технический порог.
Создание сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum, обеспечивающей автоматизацию, прозрачность и доверие стимулов через смарт-контракты.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может ввести в приложения AI Agent механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы, текущие технологии все еще имеют свои ограничения. Например, технологии нулевых знаний трудно проверить подлинность действий агента, а децентрализованные сети также сталкиваются с проблемами эффективности.
Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время все еще существует множество вызовов, постоянные исследования и инновации будут способствовать развитию этой области. В будущем мы ожидаем увидеть больше прорывных продуктов и приложений, которые принесут реальную ценность и изменения в мир Web3.
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» .
12 Лайков
Награда
12
6
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-00be86fc
· 9ч назад
Снова новая концепция, чтобы разыгрывать людей как лохов?
Слияние AI Agent и Web3: от Manus до будущих междисциплинарных исследований
AI Agent: кросс-пространственное исследование от Manus до Web3
На днях китайская стартап-компания Monica представила первый в мире универсальный продукт AI Agent под названием Manus, который привлек широкое внимание. Являясь AI Agent, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus продемонстрировал беспрецедентную универсальность и исполнительские способности, предоставив ценную идею и вдохновение для разработки AI Agent.
AI агент, как важная ветвь области искусственного интеллекта, переходит от концепции к реальному применению. Это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружения, ввода и предопределенных целей. Основные компоненты AI агента включают большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
В настоящее время существует два основных направления развития моделей проектирования AI Agent: первое — акцент на способности к планированию, включая REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler и др.; второе — акцент на способности к рефлексии, включая Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS и др. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой проектной моделью, ее типичный процесс можно описать как цикл размышления → действия → наблюдения.
В индустрии Web3 также обращают внимание на развитие AI-агентов. В настоящее время выделяются следующие направления исследований:
Режим платформы запуска: позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать платформу AI Agent, такую как Virtuals Protocol.
Модель DAO: принятие решений с использованием AI моделей в сочетании с предложениями членов DAO, таких как ElizaOS.
Коммерческая модель компании: предоставление корпоративной мультиагентной структуры, такой как Swarms.
Однако эти модели также сталкиваются с собственными проблемами. Например, активы, которые необходимо выпустить на платформе, должны быть привлекательными, чтобы сформировать положительный эффект; в то время как в текущей рыночной среде привлечение создателей и поддержание работы экономической модели сталкивается с трудностями.
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открывает новые направления для исследований AI Agent в Web3:
Разверните MCP Server в блокчейн-сети, чтобы решить проблему единой точки и обеспечить устойчивость к цензуре.
Обеспечить взаимодействие MCP Server с блокчейном, снизив технический порог.
Создание сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum, обеспечивающей автоматизацию, прозрачность и доверие стимулов через смарт-контракты.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может ввести в приложения AI Agent механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы, текущие технологии все еще имеют свои ограничения. Например, технологии нулевых знаний трудно проверить подлинность действий агента, а децентрализованные сети также сталкиваются с проблемами эффективности.
Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время все еще существует множество вызовов, постоянные исследования и инновации будут способствовать развитию этой области. В будущем мы ожидаем увидеть больше прорывных продуктов и приложений, которые принесут реальную ценность и изменения в мир Web3.