Khám phá sự giao thoa của AI Agent trong lĩnh vực Web3
Gần đây, một công ty khởi nghiệp của Trung Quốc đã ra mắt sản phẩm AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới, gây chấn động trong giới công nghệ. Sản phẩm này có khả năng hoàn thành nhiệm vụ tự động từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính đa dạng và khả năng thực thi chưa từng có. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành, mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý báu cho việc phát triển các AI Agent khác nhau. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang thực tế và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong mọi lĩnh vực, trong đó có ngành Web3.
Tổng quan về AI Agent
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận tư duy, thực hiện hành động, cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế xuất hiện sớm nhất và được ứng dụng rộng rãi nhất. ReAct giải quyết các nhiệm vụ suy luận ngôn ngữ và quyết định đa dạng bằng cách kết hợp suy luận trong mô hình ngôn ngữ (Reasoning) và hành động (Acting). Quy trình điển hình của nó có thể được mô tả là suy nghĩ (Thought) → hành động (Action) → quan sát (Observation).
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Tác nhân Đơn và Tác nhân Đa. Tác nhân Đơn tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Tác nhân Đa gán các vai trò khác nhau cho các tác nhân khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.
Tình trạng AI Agent trong Web3
Sự quan tâm đến AI Agent trong ngành Web3 đã giảm mạnh sau khi đạt đỉnh vào đầu năm nay, tổng giá trị thị trường giảm hơn 90%. Hiện tại, các dự án có tiếng nói và giá trị thị trường lớn vẫn đang tiến hành khám phá Web3 xung quanh khung AI Agent, chủ yếu bao gồm ba mô hình:
Chế độ nền tảng phóng: Đại diện bởi Virtuals Protocol, cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent.
Mô hình DAO: với ElizaOS làm đại diện, sử dụng mô hình AI để mô phỏng quyết định đầu tư, kết hợp với các đề xuất của thành viên DAO để thực hiện đầu tư.
Mô hình công ty thương mại: đại diện bởi Swarms, cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đang đối mặt với thách thức, cần phải có tài sản được phát hành đủ hấp dẫn để tạo ra vòng quay tích cực.
Khám Phá Web3 của MCP
Mô hình Giao thức Bối cảnh (MCP) đã mang đến hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:
Triển khai Máy chủ MCP vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt.
Cung cấp chức năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, chẳng hạn như thực hiện giao dịch DeFi và quản lý, giảm bớt rào cản kỹ thuật.
Xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum, thông qua hợp đồng thông minh để đạt được tự động hóa, minh bạch, đáng tin cậy và chống kiểm duyệt cho các phần thưởng.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể cung cấp cho ứng dụng AI Agent cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế khuyến khích, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không tri thức khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Kết luận
Ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực Web3 vẫn đang ở giai đoạn khám phá, cần một sản phẩm mang tính bước ngoặt để phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính hữu ích của Web3. Sự xuất hiện của MCP đã mang đến những cơ hội và thách thức mới cho AI Agent trong Web3. Sự hòa nhập giữa AI và Web3 là xu hướng không thể tránh khỏi, chúng ta cần giữ vững kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá tiềm năng của lĩnh vực này.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
19 thích
Phần thưởng
19
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
theoretically this needs recursive snarks to scale tbh
AI Agent dẫn dắt xu hướng mới của Web3: MCP mở ra cuộc khám phá Phi tập trung
Khám phá sự giao thoa của AI Agent trong lĩnh vực Web3
Gần đây, một công ty khởi nghiệp của Trung Quốc đã ra mắt sản phẩm AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới, gây chấn động trong giới công nghệ. Sản phẩm này có khả năng hoàn thành nhiệm vụ tự động từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính đa dạng và khả năng thực thi chưa từng có. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành, mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý báu cho việc phát triển các AI Agent khác nhau. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang thực tế và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong mọi lĩnh vực, trong đó có ngành Web3.
Tổng quan về AI Agent
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận tư duy, thực hiện hành động, cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế xuất hiện sớm nhất và được ứng dụng rộng rãi nhất. ReAct giải quyết các nhiệm vụ suy luận ngôn ngữ và quyết định đa dạng bằng cách kết hợp suy luận trong mô hình ngôn ngữ (Reasoning) và hành động (Acting). Quy trình điển hình của nó có thể được mô tả là suy nghĩ (Thought) → hành động (Action) → quan sát (Observation).
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Tác nhân Đơn và Tác nhân Đa. Tác nhân Đơn tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Tác nhân Đa gán các vai trò khác nhau cho các tác nhân khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.
Tình trạng AI Agent trong Web3
Sự quan tâm đến AI Agent trong ngành Web3 đã giảm mạnh sau khi đạt đỉnh vào đầu năm nay, tổng giá trị thị trường giảm hơn 90%. Hiện tại, các dự án có tiếng nói và giá trị thị trường lớn vẫn đang tiến hành khám phá Web3 xung quanh khung AI Agent, chủ yếu bao gồm ba mô hình:
Chế độ nền tảng phóng: Đại diện bởi Virtuals Protocol, cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent.
Mô hình DAO: với ElizaOS làm đại diện, sử dụng mô hình AI để mô phỏng quyết định đầu tư, kết hợp với các đề xuất của thành viên DAO để thực hiện đầu tư.
Mô hình công ty thương mại: đại diện bởi Swarms, cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đang đối mặt với thách thức, cần phải có tài sản được phát hành đủ hấp dẫn để tạo ra vòng quay tích cực.
Khám Phá Web3 của MCP
Mô hình Giao thức Bối cảnh (MCP) đã mang đến hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:
Triển khai Máy chủ MCP vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt.
Cung cấp chức năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, chẳng hạn như thực hiện giao dịch DeFi và quản lý, giảm bớt rào cản kỹ thuật.
Xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum, thông qua hợp đồng thông minh để đạt được tự động hóa, minh bạch, đáng tin cậy và chống kiểm duyệt cho các phần thưởng.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể cung cấp cho ứng dụng AI Agent cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế khuyến khích, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không tri thức khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Kết luận
Ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực Web3 vẫn đang ở giai đoạn khám phá, cần một sản phẩm mang tính bước ngoặt để phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính hữu ích của Web3. Sự xuất hiện của MCP đã mang đến những cơ hội và thách thức mới cho AI Agent trong Web3. Sự hòa nhập giữa AI và Web3 là xu hướng không thể tránh khỏi, chúng ta cần giữ vững kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá tiềm năng của lĩnh vực này.