Son zamanlarda, Manus adlı dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü, yerel teknoloji çevrelerinde büyük yankı uyandırdı. Karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde düşünebilen, planlayabilen ve yerine getirebilen bir AI ajanı olarak, Manus, eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve yerine getirme yeteneği sergiliyor. Bu, AI Agent geliştirilmesine yeni düşünceler ve ilhamlar sağladı. AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, AI Agent, yapay zekanın önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçek uygulamalara doğru ilerliyor ve her sektörde büyük bir potansiyel gösteriyor, Web3 sektörü de bunun dışında değil.
AI Agent Genel Bakış
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak bağımsız kararlar alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri şunlardır:
Büyük dil modelleri (LLM) "beyin" olarak
Gözlem ve Algılama Mekanizması
Akıl yürütme süreci
Eylem Uygulama Yeteneği
Bellek ve geri alma işlevi
AI Agent'in tasarım modellerinin iki gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bunlar arasında, ReAct modeli şu anda en yaygın kullanılan tasarım modelidir ve tipik süreci "düşünme→hareket etme→gözlemleme" döngüsü ile tanımlanabilir.
Zeka ajanlarının sayısına göre, AI Ajanı Single Agent ve Multi Agent olarak ikiye ayrılabilir. Single Agent, LLM ile araçların entegrasyonuna odaklanırken, Multi Agent farklı Ajanlara farklı roller vererek karmaşık görevleri işbirliği ile tamamlar.
Web3'teki AI Agent Durumu
Web3 sektöründe AI Agent'ın popülaritesi bu yılın başlarında zirveye ulaştıktan sonra biraz düştü, ancak hala bazı projeler yüksek ilgi görmeye devam ediyor, bunlar esas olarak aşağıdaki birkaç modele odaklanıyor:
Lansman Platformu Modu: Virtuals Protocol'ü temsil eden, kullanıcıların AI Agent oluşturmasına, dağıtmasına ve gelir elde etmesine olanak tanır.
DAO modeli: ElizaOS'u temsil eden, AI modeli ve DAO üyelerinin önerilerini bir araya getirerek karar verme.
Ticari Şirket Modeli: Swarmlar'ı temsil eden, kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunar.
Ekonomik model açısından, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli nispeten kendi kendine yeterli bir ekonomik kapalı döngü sağlayabiliyor. Ancak bu model, varlıkların kendisinin içsel değer desteğinden yoksun olma sorunuyla da karşı karşıya, bu da hızlı bir şekilde sıfıra düşmesine yol açabiliyor.
MCP ve Web3'ün birleşimi
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkması, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi:
MCP Sunucusunu blok zincir ağına dağıtarak sansüre karşı direncini artırın.
MCP Sunucusuna blokzincir ile etkileşim yeteneği vermek, teknik engelleri azaltmak.
Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı inşa etmek.
Bu yönler teorik olarak AI Agent'a merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvikler enjekte edebilse de, teknik gerçekleştirme açısından hala birçok zorlukla karşı karşıya, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisi Agent'ın davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanıyor, merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.
Sonuç
AI ve Web3 entegrasyonu kaçınılmaz bir eğilimdir, ancak şu anda birçok teknik ve uygulama zorluğuyla karşı karşıya kalınmaktadır; yine de gelecekte umut vericidir. Sabırlı ve güvenli kalmalıyız, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulama potansiyelini sürekli olarak araştırmalıyız, böylece gerçekten dönüm noktası niteliğinde ürünler yaratmayı hedefleyerek, dışarıdaki Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu yönündeki eleştirileri değiştirebiliriz.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
19 Likes
Reward
19
6
Share
Comment
0/400
CryptoNomics
· 6h ago
*Ceteris paribus*, Manus'un karar verme etkinliği, stokastik modelleme aracılığıyla ampirik bir doğrulama eksikliğine sahiptir. Beni gerçek regresyon verileriyle yanlış çıkar.
Web3 alanında AI Ajansı'nın keşfi ve uygulama perspektifleri
AI Ajanının Web3 Alanındaki Keşfi ve Uygulamaları
Son zamanlarda, Manus adlı dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü, yerel teknoloji çevrelerinde büyük yankı uyandırdı. Karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde düşünebilen, planlayabilen ve yerine getirebilen bir AI ajanı olarak, Manus, eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve yerine getirme yeteneği sergiliyor. Bu, AI Agent geliştirilmesine yeni düşünceler ve ilhamlar sağladı. AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, AI Agent, yapay zekanın önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçek uygulamalara doğru ilerliyor ve her sektörde büyük bir potansiyel gösteriyor, Web3 sektörü de bunun dışında değil.
AI Agent Genel Bakış
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak bağımsız kararlar alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri şunlardır:
AI Agent'in tasarım modellerinin iki gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bunlar arasında, ReAct modeli şu anda en yaygın kullanılan tasarım modelidir ve tipik süreci "düşünme→hareket etme→gözlemleme" döngüsü ile tanımlanabilir.
Zeka ajanlarının sayısına göre, AI Ajanı Single Agent ve Multi Agent olarak ikiye ayrılabilir. Single Agent, LLM ile araçların entegrasyonuna odaklanırken, Multi Agent farklı Ajanlara farklı roller vererek karmaşık görevleri işbirliği ile tamamlar.
Web3'teki AI Agent Durumu
Web3 sektöründe AI Agent'ın popülaritesi bu yılın başlarında zirveye ulaştıktan sonra biraz düştü, ancak hala bazı projeler yüksek ilgi görmeye devam ediyor, bunlar esas olarak aşağıdaki birkaç modele odaklanıyor:
Ekonomik model açısından, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli nispeten kendi kendine yeterli bir ekonomik kapalı döngü sağlayabiliyor. Ancak bu model, varlıkların kendisinin içsel değer desteğinden yoksun olma sorunuyla da karşı karşıya, bu da hızlı bir şekilde sıfıra düşmesine yol açabiliyor.
MCP ve Web3'ün birleşimi
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkması, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi:
Bu yönler teorik olarak AI Agent'a merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvikler enjekte edebilse de, teknik gerçekleştirme açısından hala birçok zorlukla karşı karşıya, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisi Agent'ın davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanıyor, merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.
Sonuç
AI ve Web3 entegrasyonu kaçınılmaz bir eğilimdir, ancak şu anda birçok teknik ve uygulama zorluğuyla karşı karşıya kalınmaktadır; yine de gelecekte umut vericidir. Sabırlı ve güvenli kalmalıyız, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulama potansiyelini sürekli olarak araştırmalıyız, böylece gerçekten dönüm noktası niteliğinde ürünler yaratmayı hedefleyerek, dışarıdaki Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu yönündeki eleştirileri değiştirebiliriz.