Нещодавно перша у світі універсальна продукція AI Agent, запущена китайською стартап-компанією, викликала широкий інтерес. Цей продукт має можливість самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність та здатність до виконання. Цей продукт викликав великий резонанс не тільки в галузі, але й надав цінні ідеї для розробки та дизайну різних AI Agent.
AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал для застосування в різних галузях, включаючи індустрію Web3. Основні складові AI Agent включають великі мовні моделі як його "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
Основні моделі дизайну AI Agent мають два основних напрямки розвитку: один зосереджений на плануванні, інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найпоширенішою, і її типовий процес - це цикл думання, дії, спостереження.
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна розділити на Single Agent та Multi Agent. Основою Single Agent є поєднання LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб за допомогою співпраці виконувати складні завдання.
У галузі Web3 розвиток AI Agent в основному зосереджений на трьох моделях: модель запуску платформи, модель DAO та модель комерційних компаній. Серед них модель запуску платформи наразі є єдиною, яка може реалізувати самодостатній економічний замкнутий цикл. Проте ця модель також стикається з проблемою недостатньої привабливості активів.
Модельний контекст-протокол (MCP) відкриває нові напрями досліджень для AI-агентів Web3. Один з напрямків полягає в розгортанні MCP-сервера в блокчейн-мережі, що вирішує проблеми єдиної точки і має антикорупційні можливості. Інший напрямок - надати MCP-серверу функціональність для взаємодії з блокчейном, знижуючи технічний бар'єр.
Крім того, було запропоновано рішення для створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum. Ця мережа вимагатиме використання смарт-контрактів для забезпечення автоматизації, прозорості, надійності та стійкості до цензури.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може надати застосуванням AI Agent механізм децентралізованої довіри та економічні стимули, наразі існують деякі обмеження технології, такі як складнощі з перевіркою істинності поведінки Agent за допомогою технології нульових знань, проблеми ефективності децентралізованих мереж тощо.
Поєднання ІШ та Web3 є невідворотним трендом. Хоча наразі існує багато викликів, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати можливості в цій сфері. Світ Web3 все ще потребує знакового продукту, щоб зламати зовнішні сумніви щодо практичності 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.
Web3 та AI: дослідження перспектив застосування AI Agent у сфері криптоактивів
Розвиток і дослідження AI Agent у сфері Web3
Нещодавно перша у світі універсальна продукція AI Agent, запущена китайською стартап-компанією, викликала широкий інтерес. Цей продукт має можливість самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність та здатність до виконання. Цей продукт викликав великий резонанс не тільки в галузі, але й надав цінні ідеї для розробки та дизайну різних AI Agent.
AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал для застосування в різних галузях, включаючи індустрію Web3. Основні складові AI Agent включають великі мовні моделі як його "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
Основні моделі дизайну AI Agent мають два основних напрямки розвитку: один зосереджений на плануванні, інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найпоширенішою, і її типовий процес - це цикл думання, дії, спостереження.
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна розділити на Single Agent та Multi Agent. Основою Single Agent є поєднання LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб за допомогою співпраці виконувати складні завдання.
У галузі Web3 розвиток AI Agent в основному зосереджений на трьох моделях: модель запуску платформи, модель DAO та модель комерційних компаній. Серед них модель запуску платформи наразі є єдиною, яка може реалізувати самодостатній економічний замкнутий цикл. Проте ця модель також стикається з проблемою недостатньої привабливості активів.
Модельний контекст-протокол (MCP) відкриває нові напрями досліджень для AI-агентів Web3. Один з напрямків полягає в розгортанні MCP-сервера в блокчейн-мережі, що вирішує проблеми єдиної точки і має антикорупційні можливості. Інший напрямок - надати MCP-серверу функціональність для взаємодії з блокчейном, знижуючи технічний бар'єр.
Крім того, було запропоновано рішення для створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum. Ця мережа вимагатиме використання смарт-контрактів для забезпечення автоматизації, прозорості, надійності та стійкості до цензури.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може надати застосуванням AI Agent механізм децентралізованої довіри та економічні стимули, наразі існують деякі обмеження технології, такі як складнощі з перевіркою істинності поведінки Agent за допомогою технології нульових знань, проблеми ефективності децентралізованих мереж тощо.
Поєднання ІШ та Web3 є невідворотним трендом. Хоча наразі існує багато викликів, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати можливості в цій сфері. Світ Web3 все ще потребує знакового продукту, щоб зламати зовнішні сумніви щодо практичності Web3.