Penjelajahan Lintas Sektor AI Agent di Bidang Web3
Baru-baru ini, produk AI Agent universal pertama di dunia yang diluncurkan oleh sebuah perusahaan startup China telah mengguncang dunia teknologi. Produk ini memiliki kemampuan penyelesaian tugas mandiri dari perencanaan hingga pelaksanaan, menunjukkan universalitas dan daya eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ini tidak hanya menarik perhatian luas dari industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai AI Agent. Dengan perkembangan teknologi AI yang cepat, AI Agent sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju realitas, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.
Ringkasan AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat secara mandiri membuat keputusan dan melaksanakan tugas berdasarkan lingkungan, masukan, dan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Komponen inti mencakup model bahasa besar (LLM) sebagai "otak", mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi memori dan pengambilan kembali.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih fokus pada kemampuan perencanaan, yang lainnya lebih fokus pada kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah yang paling awal muncul dan paling luas diterapkan. ReAct memecahkan berbagai tugas penalaran dan pengambilan keputusan bahasa dengan menggabungkan penalaran dalam model bahasa (Reasoning) dan tindakan (Acting). Proses tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus berpikir (Thought) → tindakan (Action) → pengamatan (Observation).
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Inti dari Single Agent adalah kolaborasi antara LLM dan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama yang kolaboratif.
Status AI Agent dalam Web3
Perhatian terhadap AI Agent dalam industri Web3 mencapai puncaknya pada awal tahun ini sebelum turun drastis, dengan total nilai pasar menyusut lebih dari 90%. Saat ini, proyek-proyek dengan suara dan nilai pasar yang lebih besar masih melakukan eksplorasi Web3 di sekitar kerangka AI Agent, yang terutama mencakup tiga model:
Mode Platform Peluncuran: diwakili oleh Virtuals Protocol, memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi AI Agent.
Model DAO: dengan ElizaOS sebagai perwakilan, menggunakan model AI untuk mensimulasikan keputusan investasi, menggabungkan saran anggota DAO untuk melakukan investasi.
Model Perusahaan: Diwakili oleh Swarms, menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang mandiri. Namun, model ini juga menghadapi tantangan, di mana aset yang diterbitkan itu sendiri harus memiliki daya tarik yang cukup untuk membentuk roda positif.
Eksplorasi Web3 MCP
Model Context Protocol (MCP) muncul memberikan arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Mengdeploy MCP Server ke jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor.
Memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, seperti melakukan transaksi DeFi dan manajemen, serta mengurangi hambatan teknis.
Membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network yang berbasis Ethereum, dengan menggunakan kontrak pintar untuk mewujudkan otomatisasi, transparansi, kepercayaan, dan ketahanan terhadap sensor.
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teori dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, namun teknologi saat ini masih memiliki beberapa keterbatasan, seperti kesulitan dalam memverifikasi keaslian perilaku Agent dengan teknologi bukti nol pengetahuan, dan masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Kesimpulan
Aplikasi AI Agent di bidang Web3 masih dalam tahap eksplorasi, memerlukan produk yang bersifat tonggak untuk mematahkan keraguan eksternal terhadap kegunaan Web3. Kehadiran MCP membawa peluang dan tantangan baru bagi AI Agent di Web3. Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan, kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus mengeksplorasi potensi di bidang ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
19 Suka
Hadiah
19
2
Bagikan
Komentar
0/400
Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
secara teoritis ini membutuhkan snark rekursif untuk skala sejujurnya
Agen AI Memimpin Arah Baru Web3: MC Membuka Eksplorasi Desentralisasi
Penjelajahan Lintas Sektor AI Agent di Bidang Web3
Baru-baru ini, produk AI Agent universal pertama di dunia yang diluncurkan oleh sebuah perusahaan startup China telah mengguncang dunia teknologi. Produk ini memiliki kemampuan penyelesaian tugas mandiri dari perencanaan hingga pelaksanaan, menunjukkan universalitas dan daya eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ini tidak hanya menarik perhatian luas dari industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai AI Agent. Dengan perkembangan teknologi AI yang cepat, AI Agent sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju realitas, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.
Ringkasan AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat secara mandiri membuat keputusan dan melaksanakan tugas berdasarkan lingkungan, masukan, dan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Komponen inti mencakup model bahasa besar (LLM) sebagai "otak", mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi memori dan pengambilan kembali.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih fokus pada kemampuan perencanaan, yang lainnya lebih fokus pada kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah yang paling awal muncul dan paling luas diterapkan. ReAct memecahkan berbagai tugas penalaran dan pengambilan keputusan bahasa dengan menggabungkan penalaran dalam model bahasa (Reasoning) dan tindakan (Acting). Proses tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus berpikir (Thought) → tindakan (Action) → pengamatan (Observation).
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Inti dari Single Agent adalah kolaborasi antara LLM dan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama yang kolaboratif.
Status AI Agent dalam Web3
Perhatian terhadap AI Agent dalam industri Web3 mencapai puncaknya pada awal tahun ini sebelum turun drastis, dengan total nilai pasar menyusut lebih dari 90%. Saat ini, proyek-proyek dengan suara dan nilai pasar yang lebih besar masih melakukan eksplorasi Web3 di sekitar kerangka AI Agent, yang terutama mencakup tiga model:
Mode Platform Peluncuran: diwakili oleh Virtuals Protocol, memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi AI Agent.
Model DAO: dengan ElizaOS sebagai perwakilan, menggunakan model AI untuk mensimulasikan keputusan investasi, menggabungkan saran anggota DAO untuk melakukan investasi.
Model Perusahaan: Diwakili oleh Swarms, menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang mandiri. Namun, model ini juga menghadapi tantangan, di mana aset yang diterbitkan itu sendiri harus memiliki daya tarik yang cukup untuk membentuk roda positif.
Eksplorasi Web3 MCP
Model Context Protocol (MCP) muncul memberikan arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Mengdeploy MCP Server ke jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor.
Memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, seperti melakukan transaksi DeFi dan manajemen, serta mengurangi hambatan teknis.
Membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network yang berbasis Ethereum, dengan menggunakan kontrak pintar untuk mewujudkan otomatisasi, transparansi, kepercayaan, dan ketahanan terhadap sensor.
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teori dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, namun teknologi saat ini masih memiliki beberapa keterbatasan, seperti kesulitan dalam memverifikasi keaslian perilaku Agent dengan teknologi bukti nol pengetahuan, dan masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Kesimpulan
Aplikasi AI Agent di bidang Web3 masih dalam tahap eksplorasi, memerlukan produk yang bersifat tonggak untuk mematahkan keraguan eksternal terhadap kegunaan Web3. Kehadiran MCP membawa peluang dan tantangan baru bagi AI Agent di Web3. Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan, kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus mengeksplorasi potensi di bidang ini.