Перехресне дослідження AI Agent у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI Agent, привернув широку увагу в галузі. Цей продукт, розроблений вітчизняною стартап-компанією Monica, на перший день запуску викликав величезний попит на запрошення. Manus, як універсальний AI Agent, продемонстрував потужні здібності до самостійного мислення, планування та виконання складних завдань, може самостійно виконувати повний процес завдань, від планування до виконання, таких як написання звітів та створення таблиць.
Популярність Manus не лише привернула увагу в індустрії, але й надала цінні ідеї для продуктів та дизайнерські натхнення для розробки різних AI Agent. З стрімким розвитком AI технологій, AI Agent, як важлива галузь штучного інтелекту, поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал застосування в різних сферах, Web3 індустрія, звісно, не є винятком.
Ядро AI Agent та моделі дизайну
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, введених даних та попередньо визначених цілей. Його основні складові частини включають:
Великі мовні моделі (LLM) як їх "мозок"
Спостереження та механізми сприйняття
Процес мислення
Виконання дій
Пам'ять та вилучення
Основні напрямки розвитку дизайну AI Agent:
Зосередження на плануванні: включає REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler
Увага до рефлексивних здібностей: включає Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS
Серед них, модель ReAct є найпоширенішою моделлю дизайну AI Agent на сьогодні. ReAct вирішує різноманітні завдання мовного міркування та прийняття рішень, поєднуючи міркування (Reasoning) та дії (Acting) в мовних моделях. Типовий процес можна описати як цикл "думати (Thought) → діяти (Action) → спостерігати (Observation)".
Після досягнення піку популярності AI Agent в індустрії Web3 у січні цього року, інтерес до нього різко впав, а загальна капіталізація зменшилася більш ніж на 90%. Наразі основні проекти з великою капіталізацією та увагою зосереджені на дослідженні Web3 в рамках AI Agent, і існує три основні моделі:
Режим платформи запуску: представляє Virtuals Protocol
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель платформи запуску може реалізувати самодостатнє економічне замкнуте коло. Але ця модель також стикається з викликами, головним чином, активи AI Agent, що випускаються, повинні мати достатню "привабливість", щоб сформувати позитивне колесо. Наразі більшість запущених AI Agent за своєю суттю є Meme, які не мають внутрішньої ціннісної підтримки.
Протокол Контексту Моделей (MCP) є відкритим протоколом, представленим компанією Anthropic, що має на меті вирішення проблеми з'єднання та взаємодії між LLM та зовнішніми джерелами даних. Поява MCP відкриває нові напрямки для дослідження AI Agent у Web3:
Розгорніть MCP Server в блокчейн-мережі, щоб вирішити проблему єдиної точки відмови та забезпечити стійкість до цензури.
Надати MCP Server функцію взаємодії з блокчейном, знизивши технічний бар'єр
Крім того, існує план створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network, заснованої на Ethereum. Ця мережа покликана забезпечити автоматизацію, прозорість, надійність і стійкість до цензури стимулів за допомогою смарт-контрактів, використовуючи технології Ethereum-гаманців, ZK та інші для реалізації підписів, перевірки прав і захисту конфіденційності під час роботи.
Випуск Manus знаменує важливий етап для продуктів загального штучного інтелекту. Світ Web3 також потребує знакового продукту, щоб розвіяти сумніви зовнішнього світу щодо практичності Web3, яка лише базується на спекуляціях. Поява MCP відкриває нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3, включаючи розгортання в блокчейн-мережах, взаємодію з блокчейном та створення мережі стимулювання для творців.
Хоча теоретично поєднання MCP з Web3 може ввести механізм децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, наразі технології нульового знання ще не можуть перевірити справжність дій агентів, а децентралізовані мережі мають проблеми з ефективністю. Це не є рішенням, яке може бути успішним у короткостроковій перспективі.
Штучний інтелект, як одна з найзначніших наративів в історії, неминуче інтегрується з Web3. Нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати безмежні можливості цієї сфери.
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.
10 лайків
Нагородити
10
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
BlockTalk
· 22год тому
Ще одна можливість обдурити людей, як лохів?
Переглянути оригіналвідповісти на0
SlowLearnerWang
· 22год тому
А це... знову хвиля гарячих новин, яку я пропустив. Чому не сказали раніше, я чекаю у черзі вже стільки часу.
MCP приносить нові можливості для Web3 AI Agent, досліджуючи перспективи децентралізованих додатків
Перехресне дослідження AI Agent у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI Agent, привернув широку увагу в галузі. Цей продукт, розроблений вітчизняною стартап-компанією Monica, на перший день запуску викликав величезний попит на запрошення. Manus, як універсальний AI Agent, продемонстрував потужні здібності до самостійного мислення, планування та виконання складних завдань, може самостійно виконувати повний процес завдань, від планування до виконання, таких як написання звітів та створення таблиць.
Популярність Manus не лише привернула увагу в індустрії, але й надала цінні ідеї для продуктів та дизайнерські натхнення для розробки різних AI Agent. З стрімким розвитком AI технологій, AI Agent, як важлива галузь штучного інтелекту, поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал застосування в різних сферах, Web3 індустрія, звісно, не є винятком.
Ядро AI Agent та моделі дизайну
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, введених даних та попередньо визначених цілей. Його основні складові частини включають:
Основні напрямки розвитку дизайну AI Agent:
Серед них, модель ReAct є найпоширенішою моделлю дизайну AI Agent на сьогодні. ReAct вирішує різноманітні завдання мовного міркування та прийняття рішень, поєднуючи міркування (Reasoning) та дії (Acting) в мовних моделях. Типовий процес можна описати як цикл "думати (Thought) → діяти (Action) → спостерігати (Observation)".
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
Стан AI-агентів у Web3
Після досягнення піку популярності AI Agent в індустрії Web3 у січні цього року, інтерес до нього різко впав, а загальна капіталізація зменшилася більш ніж на 90%. Наразі основні проекти з великою капіталізацією та увагою зосереджені на дослідженні Web3 в рамках AI Agent, і існує три основні моделі:
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель платформи запуску може реалізувати самодостатнє економічне замкнуте коло. Але ця модель також стикається з викликами, головним чином, активи AI Agent, що випускаються, повинні мати достатню "привабливість", щоб сформувати позитивне колесо. Наразі більшість запущених AI Agent за своєю суттю є Meme, які не мають внутрішньої ціннісної підтримки.
! Чат з Manus і MCP: дослідження кросовера Web3 від AI Agent
Дослідження Web3 MCP
Протокол Контексту Моделей (MCP) є відкритим протоколом, представленим компанією Anthropic, що має на меті вирішення проблеми з'єднання та взаємодії між LLM та зовнішніми джерелами даних. Поява MCP відкриває нові напрямки для дослідження AI Agent у Web3:
Крім того, існує план створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network, заснованої на Ethereum. Ця мережа покликана забезпечити автоматизацію, прозорість, надійність і стійкість до цензури стимулів за допомогою смарт-контрактів, використовуючи технології Ethereum-гаманців, ZK та інші для реалізації підписів, перевірки прав і захисту конфіденційності під час роботи.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
Підсумки та перспективи
Випуск Manus знаменує важливий етап для продуктів загального штучного інтелекту. Світ Web3 також потребує знакового продукту, щоб розвіяти сумніви зовнішнього світу щодо практичності Web3, яка лише базується на спекуляціях. Поява MCP відкриває нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3, включаючи розгортання в блокчейн-мережах, взаємодію з блокчейном та створення мережі стимулювання для творців.
Хоча теоретично поєднання MCP з Web3 може ввести механізм децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, наразі технології нульового знання ще не можуть перевірити справжність дій агентів, а децентралізовані мережі мають проблеми з ефективністю. Це не є рішенням, яке може бути успішним у короткостроковій перспективі.
Штучний інтелект, як одна з найзначніших наративів в історії, неминуче інтегрується з Web3. Нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати безмежні можливості цієї сфери.