Exploración y aplicación del Agente de IA en el ámbito de Web3
Recientemente, un producto llamado Manus, el primer Agente AI universal del mundo, ha causado sensación en el ámbito tecnológico nacional. Como un agente de IA capaz de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, Manus ha demostrado una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, proporcionando nuevas ideas e inspiración para el desarrollo de Agentes AI. Con el rápido avance de la tecnología de IA, los Agentes AI, como una rama importante de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a aplicaciones reales, mostrando un gran potencial en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
Resumen del Agente de IA
El Agente AI es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Modelos de lenguaje grandes (LLM) como "cerebro"
Mecanismos de observación y percepción
Proceso de pensamiento inferencial
Capacidad de ejecución de acciones
Función de memoria y recuperación
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el patrón de diseño más ampliamente utilizado en la actualidad, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".
Según la cantidad de agentes, el Agente AI se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en Web3
El interés por los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó un pico a principios de este año, pero ha disminuido desde entonces; sin embargo, todavía hay algunos proyectos que mantienen un alto nivel de atención, concentrándose principalmente en los siguientes modelos:
Modo de plataforma de lanzamiento: representado por Virtuals Protocol, permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar agentes de IA.
Modelo DAO: Representado por ElizaOS, toma decisiones combinando modelos de IA y sugerencias de miembros de DAO.
Modelo de empresa: Representado por Swarms, proporciona un marco Multi Agent de nivel empresarial.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico relativamente autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta el problema de la falta de apoyo de valor intrínseco en los activos, lo que puede llevar a una rápida caída a cero.
La combinación de MCP y Web3
El surgimiento del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain para mejorar la resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo las barreras tecnológicas.
Construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
Aunque estas direcciones pueden, en teoría, inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y un incentivo económico para los agentes de IA, todavía enfrentan muchos desafíos en su implementación técnica, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente y los problemas de eficiencia en las redes descentralizadas.
Conclusión
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable, aunque actualmente enfrenta numerosos desafíos técnicos y de aplicación, el futuro es prometedor. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, explorando continuamente el potencial de aplicación de los Agentes de IA en el ámbito de Web3, con el objetivo de crear productos verdaderamente significativos que cambien las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3.
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WealthCoffee
· 07-30 11:26
El futuro es brillante y muy prometedor.
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SnapshotLaborer
· 07-30 11:23
Otra vez jugaron con el concepto de tomar a la gente por tonta.
Exploración y perspectivas de aplicación del Agente de IA en el ámbito de Web3
Exploración y aplicación del Agente de IA en el ámbito de Web3
Recientemente, un producto llamado Manus, el primer Agente AI universal del mundo, ha causado sensación en el ámbito tecnológico nacional. Como un agente de IA capaz de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, Manus ha demostrado una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, proporcionando nuevas ideas e inspiración para el desarrollo de Agentes AI. Con el rápido avance de la tecnología de IA, los Agentes AI, como una rama importante de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a aplicaciones reales, mostrando un gran potencial en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
Resumen del Agente de IA
El Agente AI es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el patrón de diseño más ampliamente utilizado en la actualidad, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".
Según la cantidad de agentes, el Agente AI se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en Web3
El interés por los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó un pico a principios de este año, pero ha disminuido desde entonces; sin embargo, todavía hay algunos proyectos que mantienen un alto nivel de atención, concentrándose principalmente en los siguientes modelos:
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico relativamente autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta el problema de la falta de apoyo de valor intrínseco en los activos, lo que puede llevar a una rápida caída a cero.
La combinación de MCP y Web3
El surgimiento del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Aunque estas direcciones pueden, en teoría, inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y un incentivo económico para los agentes de IA, todavía enfrentan muchos desafíos en su implementación técnica, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente y los problemas de eficiencia en las redes descentralizadas.
Conclusión
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable, aunque actualmente enfrenta numerosos desafíos técnicos y de aplicación, el futuro es prometedor. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, explorando continuamente el potencial de aplicación de los Agentes de IA en el ámbito de Web3, con el objetivo de crear productos verdaderamente significativos que cambien las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3.