Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI агент, викликав сенсацію в науково-технічному середовищі країни. Як AI агент, здатний самостійно мислити, планувати та виконувати складні завдання, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність та здатність до виконання, надаючи нові ідеї та натхнення для розробки AI агентів. З швидким розвитком AI технологій, AI агенти як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходять від концепції до реальних застосувань та демонструють величезний потенціал у різних сферах, індустрія Web3 не є винятком.
Огляд AI Agent
AI Агент — це комп'ютерна програма, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі оточення, вхідних даних та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають:
Великі мовні моделі (LLM) як "мозок"
Спостереження та механізми сприйняття
Процес мислення
Способність до виконання дій
Функції пам'яті та пошуку
Основні напрямки розвитку дизайну AI-агентів мають два шляхи: один зосереджується на плануванні, а інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найширше використовуваною моделлю дизайну, її типовий процес можна описати циклом "думати → діяти → спостерігати".
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна розділити на Single Agent і Multi Agent. Single Agent зосереджується на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб колективно виконувати складні завдання.
Стан AI-агентів у Web3
У 2023 році популярність AI Agent у сфері Web3 досягла піку на початку року, але згодом знизилася, проте деякі проекти все ще залишаються у центрі уваги, переважно зосереджені на кількох моделях:
Режим платформи запуску: на прикладі Virtuals Protocol, дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent.
Модель DAO: на прикладі ElizaOS, яка поєднує в собі AI моделі та пропозиції членів DAO для прийняття рішень.
Бізнес-модель компаній: представлена Swarms, яка пропонує корпоративну багатагентну структуру.
З точки зору економічної моделі, в даний час лише модель платформи запуску може реалізувати відносно самодостатній економічний замкнутий цикл. Але ця модель також стикається з проблемою відсутності внутрішньої вартості активів, що може призвести до швидкого знецінення.
Поєднання MCP та Web3
Модельний контекст-протокол (MCP) відкриває нові напрямки досліджень для AI Agent в Web3:
Розгорніть MCP Server у блокчейн-мережі для підвищення стійкості до цензури.
Надати MCP Server можливість взаємодії з блокчейном, знизивши технологічний бар'єр.
Побудова мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на базі Ethereum.
Ці напрямки, хоча теоретично можуть впровадити механізм децентралізованої довіри та економічних стимулів для AI Agent, все ще стикаються з багатьма викликами в технічній реалізації, такими як труднощі верифікації достовірності дій Agent за допомогою технології нульових знань, проблеми ефективності децентралізованої мережі тощо.
Висновок
Злиття ШІ та Web3 є неминучим трендом, хоча наразі ще існує безліч технологічних та прикладних викликів, майбутнє виглядає перспективно. Нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжувати досліджувати потенціал застосування AI Agent у сфері Web3, з метою створення справді знакових продуктів, які змінять зовнішні сумніви щодо відсутності 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.
Перспективи дослідження та застосування AI Agent у сфері Web3
Дослідження та застосування AI Agent у сфері Web3
Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI агент, викликав сенсацію в науково-технічному середовищі країни. Як AI агент, здатний самостійно мислити, планувати та виконувати складні завдання, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність та здатність до виконання, надаючи нові ідеї та натхнення для розробки AI агентів. З швидким розвитком AI технологій, AI агенти як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходять від концепції до реальних застосувань та демонструють величезний потенціал у різних сферах, індустрія Web3 не є винятком.
Огляд AI Agent
AI Агент — це комп'ютерна програма, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі оточення, вхідних даних та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають:
Основні напрямки розвитку дизайну AI-агентів мають два шляхи: один зосереджується на плануванні, а інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найширше використовуваною моделлю дизайну, її типовий процес можна описати циклом "думати → діяти → спостерігати".
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна розділити на Single Agent і Multi Agent. Single Agent зосереджується на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб колективно виконувати складні завдання.
Стан AI-агентів у Web3
У 2023 році популярність AI Agent у сфері Web3 досягла піку на початку року, але згодом знизилася, проте деякі проекти все ще залишаються у центрі уваги, переважно зосереджені на кількох моделях:
З точки зору економічної моделі, в даний час лише модель платформи запуску може реалізувати відносно самодостатній економічний замкнутий цикл. Але ця модель також стикається з проблемою відсутності внутрішньої вартості активів, що може призвести до швидкого знецінення.
Поєднання MCP та Web3
Модельний контекст-протокол (MCP) відкриває нові напрямки досліджень для AI Agent в Web3:
Ці напрямки, хоча теоретично можуть впровадити механізм децентралізованої довіри та економічних стимулів для AI Agent, все ще стикаються з багатьма викликами в технічній реалізації, такими як труднощі верифікації достовірності дій Agent за допомогою технології нульових знань, проблеми ефективності децентралізованої мережі тощо.
Висновок
Злиття ШІ та Web3 є неминучим трендом, хоча наразі ще існує безліч технологічних та прикладних викликів, майбутнє виглядає перспективно. Нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжувати досліджувати потенціал застосування AI Agent у сфері Web3, з метою створення справді знакових продуктів, які змінять зовнішні сумніви щодо відсутності практичності Web3.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження AI Agent Web3