AI Агент: крос-платформне дослідження від Manus до Web3
Нещодавно китайська стартап-компанія Monica представила перший у світі універсальний продукт AI Agent під назвою Manus, що викликало широкий інтерес. Як AI Agent, що має можливість незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність та виконувальні можливості, надаючи цінні ідеї та дизайнерське натхнення для розробки AI Agent.
AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту переходить від концепції до реального застосування. Це комп'ютерна програма, яка може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі оточення, введення та попередньо визначених цілей. Основні складові AI Agent включають великі мовні моделі (LLM), механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
Наразі існує два основних напрямки розвитку дизайн-моделей AI Agent: перший зосереджений на плануванні, до якого входять REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler тощо; другий зосереджений на рефлексії, включаючи Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS тощо. Серед них, модель ReAct є найбільш широко використовуваною дизайн-моделлю, її типовий процес можна описати як цикл думки → дії → спостереження.
У галузі Web3 також спостерігається розвиток AI Agent. Наразі основними напрямками досліджень є:
Режим платформи запуску: дозволяє користувачам створювати, впроваджувати та монетизувати платформи AI Agent, такі як Virtuals Protocol.
Модель DAO: використання AI моделей у поєднанні з пропозиціями членів DAO для прийняття рішень, таких як ElizaOS.
Бізнес-модель компанії: надання корпоративної Multi Agent структура, така як Swarms.
Однак ці моделі також стикаються з власними викликами. Наприклад, активи, які потрібно випустити на платформах запуску, повинні бути привабливими, щоб створити позитивний оберт; а в поточному ринковому середовищі важко залучити творців і підтримувати економічну модель.
Модельний Контекст Протокол (MCP) відкрив нові напрямки досліджень для AI Agent у Web3:
Розгорніть MCP Server у блокчейн-мережі, щоб вирішити проблему єдиної точки відмови та забезпечити стійкість до цензури.
Надати функцію взаємодії MCP Server з блокчейном, зменшити технічні бар'єри.
Побудова мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum, яка реалізує автоматизацію, прозорість і надійність стимулів за допомогою смарт-контрактів.
Хоча поєднання MCP та Web3 теоретично може ввести механізм децентралізованої довіри та економічні стимули для застосування AI Agent, поточні технології все ще мають обмеження. Наприклад, технології нульових знань важко перевірити справжність поведінки агента, а децентралізовані мережі також мають проблеми з ефективністю.
Поєднання штучного інтелекту та Web3 є невідворотним трендом. Хоча наразі ми все ще стикаємось з численними викликами, безперервні дослідження та інновації сприятимуть розвитку цієї сфери. У майбутньому ми очікуємо побачити більше проривних продуктів та застосувань, які принесуть суттєву цінність і зміни у світ Web3.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
AI Агент та Web3: від Manus до майбутнього міжсекторальних досліджень
AI Агент: крос-платформне дослідження від Manus до Web3
Нещодавно китайська стартап-компанія Monica представила перший у світі універсальний продукт AI Agent під назвою Manus, що викликало широкий інтерес. Як AI Agent, що має можливість незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність та виконувальні можливості, надаючи цінні ідеї та дизайнерське натхнення для розробки AI Agent.
AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту переходить від концепції до реального застосування. Це комп'ютерна програма, яка може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі оточення, введення та попередньо визначених цілей. Основні складові AI Agent включають великі мовні моделі (LLM), механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
Наразі існує два основних напрямки розвитку дизайн-моделей AI Agent: перший зосереджений на плануванні, до якого входять REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler тощо; другий зосереджений на рефлексії, включаючи Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS тощо. Серед них, модель ReAct є найбільш широко використовуваною дизайн-моделлю, її типовий процес можна описати як цикл думки → дії → спостереження.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
У галузі Web3 також спостерігається розвиток AI Agent. Наразі основними напрямками досліджень є:
Режим платформи запуску: дозволяє користувачам створювати, впроваджувати та монетизувати платформи AI Agent, такі як Virtuals Protocol.
Модель DAO: використання AI моделей у поєднанні з пропозиціями членів DAO для прийняття рішень, таких як ElizaOS.
Бізнес-модель компанії: надання корпоративної Multi Agent структура, така як Swarms.
Однак ці моделі також стикаються з власними викликами. Наприклад, активи, які потрібно випустити на платформах запуску, повинні бути привабливими, щоб створити позитивний оберт; а в поточному ринковому середовищі важко залучити творців і підтримувати економічну модель.
! Чат з Manus і MCP: Web3 Cross-Border Exploration of AI Agent
Модельний Контекст Протокол (MCP) відкрив нові напрямки досліджень для AI Agent у Web3:
Розгорніть MCP Server у блокчейн-мережі, щоб вирішити проблему єдиної точки відмови та забезпечити стійкість до цензури.
Надати функцію взаємодії MCP Server з блокчейном, зменшити технічні бар'єри.
Побудова мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum, яка реалізує автоматизацію, прозорість і надійність стимулів за допомогою смарт-контрактів.
Хоча поєднання MCP та Web3 теоретично може ввести механізм децентралізованої довіри та економічні стимули для застосування AI Agent, поточні технології все ще мають обмеження. Наприклад, технології нульових знань важко перевірити справжність поведінки агента, а децентралізовані мережі також мають проблеми з ефективністю.
Поєднання штучного інтелекту та Web3 є невідворотним трендом. Хоча наразі ми все ще стикаємось з численними викликами, безперервні дослідження та інновації сприятимуть розвитку цієї сфери. У майбутньому ми очікуємо побачити більше проривних продуктів та застосувань, які принесуть суттєву цінність і зміни у світ Web3.