Perkembangan dan Eksplorasi Aplikasi AI Agent di Bidang Web3
Pada awal Maret, produk Agen AI universal pertama di dunia yang dikembangkan oleh perusahaan startup China menarik perhatian luas. Produk ini memiliki kemampuan untuk berpikir secara independen, merencanakan, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ini tidak hanya memicu diskusi hangat di industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai Agen AI. Dengan perkembangan cepat teknologi AI, Agen AI sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, secara bertahap beralih dari konsep menjadi kenyataan, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai sektor, termasuk industri Web3.
Gambaran Umum AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti yang terdiri dari:
Model bahasa besar (LLM) sebagai "otak"nya
Mekanisme pengamatan dan persepsi
Proses berpikir deduktif
Eksekusi Tindakan
Memori dan Pengambilan
Mode desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, mode ReAct adalah mode desain yang paling banyak digunakan saat ini, dan proses tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus "berpikir→bertindak→mengamati."
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent fokus pada kolaborasi LLM dengan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Status AI Agent di Web3
Di industri Web3, meskipun nilai pasar proyek terkait AI Agent telah menyusut secara signifikan, masih ada beberapa proyek yang menjelajahi aplikasi AI Agent. Model utama termasuk:
Mode platform peluncuran: memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi platform AI Agent. Proyek yang mewakili seperti Virtuals Protocol.
Mode DAO: Menggunakan model AI untuk mengambil keputusan berdasarkan saran anggota DAO. Proyek yang mewakili seperti ElizaOS.
Model Perusahaan Komersial: Menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan. Proyek perwakilan seperti Swarms.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang mandiri. Namun, model ini juga menghadapi masalah kurangnya daya tarik aset, terutama dalam kondisi pasar saat ini.
Kombinasi MCP dan Web3
Model Context Protocol (MCP) hadir untuk membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Menerapkan Server MCP ke jaringan blockchain untuk mencapai desentralisasi dan ketahanan terhadap sensor.
Memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis dalam operasi DeFi.
Membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network yang berbasis Ethereum, untuk memberikan insentif ekonomi yang berkelanjutan bagi penyedia MCP Server.
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih menghadapi beberapa tantangan, seperti teknologi bukti nol pengetahuan yang sulit untuk memverifikasi kebenaran perilaku Agent, serta masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Kesimpulan
Meskipun aplikasi AI Agent di bidang Web3 menghadapi banyak tantangan, itu tetap merupakan arah yang penuh potensi. Dengan kemajuan teknologi yang terus menerus dan eksplorasi model inovatif, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa integrasi AI dengan Web3 akan membawa lebih banyak aplikasi yang terobosan. Dalam proses ini, menjaga kesabaran dan kepercayaan, serta terus mengeksplorasi dan berinovasi, akan menjadi kunci untuk mendorong perkembangan di bidang ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
7 Suka
Hadiah
7
5
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropBuffet
· 18jam yang lalu
Jadi, um, airdrop.
Lihat AsliBalas0
BanklessAtHeart
· 07-22 20:25
Piring di dalam lingkaran semakin banyak.
Lihat AsliBalas0
TokenTaxonomist
· 07-22 20:14
secara statistik, 83,7% dari "agen" "otonom" ini hanyalah pernyataan jika-maka dalam jas hujan...
Lihat AsliBalas0
just_here_for_vibes
· 07-22 20:08
Tampaknya sangat biasa.
Lihat AsliBalas0
MetaverseHobo
· 07-22 20:06
Setiap hari semakin menyusut, kapan akan naik sedikit?
Eksplorasi dan Tantangan AI Agent di Web3: Evolusi dari Konsep ke Praktik
Perkembangan dan Eksplorasi Aplikasi AI Agent di Bidang Web3
Pada awal Maret, produk Agen AI universal pertama di dunia yang dikembangkan oleh perusahaan startup China menarik perhatian luas. Produk ini memiliki kemampuan untuk berpikir secara independen, merencanakan, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ini tidak hanya memicu diskusi hangat di industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai Agen AI. Dengan perkembangan cepat teknologi AI, Agen AI sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, secara bertahap beralih dari konsep menjadi kenyataan, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai sektor, termasuk industri Web3.
Gambaran Umum AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti yang terdiri dari:
Mode desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, mode ReAct adalah mode desain yang paling banyak digunakan saat ini, dan proses tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus "berpikir→bertindak→mengamati."
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent fokus pada kolaborasi LLM dengan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Status AI Agent di Web3
Di industri Web3, meskipun nilai pasar proyek terkait AI Agent telah menyusut secara signifikan, masih ada beberapa proyek yang menjelajahi aplikasi AI Agent. Model utama termasuk:
Mode platform peluncuran: memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi platform AI Agent. Proyek yang mewakili seperti Virtuals Protocol.
Mode DAO: Menggunakan model AI untuk mengambil keputusan berdasarkan saran anggota DAO. Proyek yang mewakili seperti ElizaOS.
Model Perusahaan Komersial: Menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan. Proyek perwakilan seperti Swarms.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang mandiri. Namun, model ini juga menghadapi masalah kurangnya daya tarik aset, terutama dalam kondisi pasar saat ini.
Kombinasi MCP dan Web3
Model Context Protocol (MCP) hadir untuk membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih menghadapi beberapa tantangan, seperti teknologi bukti nol pengetahuan yang sulit untuk memverifikasi kebenaran perilaku Agent, serta masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Kesimpulan
Meskipun aplikasi AI Agent di bidang Web3 menghadapi banyak tantangan, itu tetap merupakan arah yang penuh potensi. Dengan kemajuan teknologi yang terus menerus dan eksplorasi model inovatif, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa integrasi AI dengan Web3 akan membawa lebih banyak aplikasi yang terobosan. Dalam proses ini, menjaga kesabaran dan kepercayaan, serta terus mengeksplorasi dan berinovasi, akan menjadi kunci untuk mendorong perkembangan di bidang ini.