Недавно стартап из Китая представил первый в мире универсальный продукт AI Agent, который привлек широкое внимание. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительность. Взлет популярности этого продукта не только привлек внимание в отрасли, но и предоставил ценные идеи и вдохновение для разработки различных AI Agent.
AI-агенты, как важная ветвь области искусственного интеллекта, постепенно переходят от концепции к реальности и демонстрируют огромный потенциал применения во всех отраслях, включая индустрию Web3. Ключевыми компонентами AI-агента являются большие языковые модели в качестве его "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
Основные направления проектирования AI-агентов имеют две линии развития: одна сосредоточена на способности к планированию, другая - на способности к рефлексии. Среди них наиболее широко используемой является модель ReAct, типичный процесс которой представляет собой цикл размышлений, действий и наблюдений.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, которые совместно выполняют сложные задачи.
В индустрии Web3 развитие AI-агента в основном сосредоточено на трех моделях: модели запусковой платформы, модели DAO и модели коммерческой компании. Среди них модель запусковой платформы в настоящее время является единственной, способной создать замкнутый экономический цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой недостаточной привлекательности активов.
Модельный контекст-протокол (MCP) открыл новые направления для AI-агентов Web3. Одно из направлений заключается в развертывании MCP-сервера в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки и обеспечивает устойчивость к цензуре. Другим направлением является возможность взаимодействия MCP-сервера с блокчейном, что снижает технические барьеры.
Кроме того, была предложена схема создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum. Эта сеть будет требовать использования смарт-контрактов для автоматизации, прозрачности, надежности и устойчивости к цензуре стимулов.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, на данный момент технологии все еще имеют некоторые ограничения, такие как сложность верификации подлинности действий агента с помощью технологии нулевого раскрытия и проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время мы сталкиваемся с многочисленными проблемами, нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать возможности в этой области. Миру Web3 по-прежнему нужен знаковый продукт, чтобы развеять сомнения внешних наблюдателей о неприменимости 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» .
5 Лайков
Награда
5
6
Поделиться
комментарий
0/400
CounterIndicator
· 4ч назад
Снова мечтаешь?
Посмотреть ОригиналОтветить0
TestnetNomad
· 4ч назад
要 рост了这是
Посмотреть ОригиналОтветить0
LonelyAnchorman
· 4ч назад
Говори, говори, снова следишь за трендами?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MetaDreamer
· 4ч назад
Разве это не просто炒概念吗
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenDustCollector
· 4ч назад
Ха-ха, это всего лишь еще один проект для зарабатывания денег.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityWizard
· 5ч назад
Технология — это яма, кто туда прыгнет, тот пожалеет.
Web3 и AI: исследование перспектив применения AI Agent в области Криптоактивов
Исследование развития AI Agent в области Web3
Недавно стартап из Китая представил первый в мире универсальный продукт AI Agent, который привлек широкое внимание. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительность. Взлет популярности этого продукта не только привлек внимание в отрасли, но и предоставил ценные идеи и вдохновение для разработки различных AI Agent.
AI-агенты, как важная ветвь области искусственного интеллекта, постепенно переходят от концепции к реальности и демонстрируют огромный потенциал применения во всех отраслях, включая индустрию Web3. Ключевыми компонентами AI-агента являются большие языковые модели в качестве его "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
Основные направления проектирования AI-агентов имеют две линии развития: одна сосредоточена на способности к планированию, другая - на способности к рефлексии. Среди них наиболее широко используемой является модель ReAct, типичный процесс которой представляет собой цикл размышлений, действий и наблюдений.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, которые совместно выполняют сложные задачи.
В индустрии Web3 развитие AI-агента в основном сосредоточено на трех моделях: модели запусковой платформы, модели DAO и модели коммерческой компании. Среди них модель запусковой платформы в настоящее время является единственной, способной создать замкнутый экономический цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой недостаточной привлекательности активов.
! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent
Модельный контекст-протокол (MCP) открыл новые направления для AI-агентов Web3. Одно из направлений заключается в развертывании MCP-сервера в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки и обеспечивает устойчивость к цензуре. Другим направлением является возможность взаимодействия MCP-сервера с блокчейном, что снижает технические барьеры.
Кроме того, была предложена схема создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum. Эта сеть будет требовать использования смарт-контрактов для автоматизации, прозрачности, надежности и устойчивости к цензуре стимулов.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, на данный момент технологии все еще имеют некоторые ограничения, такие как сложность верификации подлинности действий агента с помощью технологии нулевого раскрытия и проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время мы сталкиваемся с многочисленными проблемами, нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать возможности в этой области. Миру Web3 по-прежнему нужен знаковый продукт, чтобы развеять сомнения внешних наблюдателей о неприменимости Web3.