Развитие AI-агента в области Web3: от Manus до MCP
В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI Agent, привлек широкое внимание. Будучи инструментом AI, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus продемонстрировал беспрецедентную универсальность и эффективность, предоставив ценные идеи и вдохновение для разработки AI Agent.
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают в себя большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процессы логического мышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения информации. В настоящее время основные подходы к проектированию AI Agent имеют два направления развития: одно акцентируется на способности к планированию, другое — на способности к рефлексии.
В индустрии Web3 развитие AI Agent, несмотря на период спада, всё же продолжает исследоваться рядом проектов. Основные модели включают три типа: модель запусковой платформы, представленная Virtuals Protocol, модель DAO, представленная ElizaOS, и модель коммерческой компании, представленная Swarms. Из них модель запусковой платформы в настоящее время наиболее вероятно сможет достичь самодостаточного экономического замкнутого цикла.
Модельный Контекст Протокол (MCP) открыл новые направления для AI-агентов в Web3. С одной стороны, MCP Server может быть развернут в блокчейн-сети, решая проблемы единой точки и обладая способностью к антицензуре; с другой стороны, MCP Server может взаимодействовать с блокчейном, снижая технический порог. Кроме того, некоторые исследователи предложили схему создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum.
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может ввести механизм децентрализованного доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с некоторыми проблемами, такими как сложность верификации истинности поведения Agent с помощью технологии нулевых знаний и проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время мы сталкиваемся со многими вызовами, отрасли необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать применение и развитие ИИ-агентов в области Web3. В будущем мы ожидаем появления знакового продукта, который сможет развеять внешние сомнения и продемонстрировать практичность 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» .
Слияние AI Agent и Web3: развитие и вызовы от Manus до MC.
Развитие AI-агента в области Web3: от Manus до MCP
В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI Agent, привлек широкое внимание. Будучи инструментом AI, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus продемонстрировал беспрецедентную универсальность и эффективность, предоставив ценные идеи и вдохновение для разработки AI Agent.
! Чат с Манусом и MCP: Web3 Crossover Exploration of AI Agent
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают в себя большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процессы логического мышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения информации. В настоящее время основные подходы к проектированию AI Agent имеют два направления развития: одно акцентируется на способности к планированию, другое — на способности к рефлексии.
В индустрии Web3 развитие AI Agent, несмотря на период спада, всё же продолжает исследоваться рядом проектов. Основные модели включают три типа: модель запусковой платформы, представленная Virtuals Protocol, модель DAO, представленная ElizaOS, и модель коммерческой компании, представленная Swarms. Из них модель запусковой платформы в настоящее время наиболее вероятно сможет достичь самодостаточного экономического замкнутого цикла.
Модельный Контекст Протокол (MCP) открыл новые направления для AI-агентов в Web3. С одной стороны, MCP Server может быть развернут в блокчейн-сети, решая проблемы единой точки и обладая способностью к антицензуре; с другой стороны, MCP Server может взаимодействовать с блокчейном, снижая технический порог. Кроме того, некоторые исследователи предложили схему создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum.
! Чат с Манусом и MCP: трансграничное исследование Web3 агента AI
! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может ввести механизм децентрализованного доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с некоторыми проблемами, такими как сложность верификации истинности поведения Agent с помощью технологии нулевых знаний и проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время мы сталкиваемся со многими вызовами, отрасли необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать применение и развитие ИИ-агентов в области Web3. В будущем мы ожидаем появления знакового продукта, который сможет развеять внешние сомнения и продемонстрировать практичность Web3.