Исследование AI Agent в области Web3: от Manus до MC
В последнее время универсальный AI Agent продукт под названием Manus вызвал бурные обсуждения в технологических кругах. Как первый в мире продукт такого рода, Manus демонстрирует мощные способности к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, он может самостоятельно выполнять полный процесс задач, от планирования до исполнения, таких как написание отчетов и создание таблиц. Этот продукт не только привлек внимание отрасли, но и предоставил ценную идею и вдохновение для разработки различных AI Agent.
AI Agent является важной ветвью в области искусственного интеллекта и постепенно переходит от концепции к реальному применению. Это программа, которая умеет самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и заранее установленных целей. Основные компоненты AI Agent включают большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процессы рассуждения и мышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения.
Дизайнерские модели AI Agent имеют два основных направления развития: одно сосредоточено на планировочных способностях, включая REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; другое сосредоточено на рефлексивных способностях, включая Basic Reflection, Reflexion, Self Discover и LATS. Среди них, ReAct модель является самой ранней и широко применяемой дизайнерской моделью, ее типичный процесс включает три этапа: размышление, действие и наблюдение, формируя циклический процесс.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent сосредоточен на сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет разных агентов разными ролями, чтобы совместно выполнять сложные задачи. В настоящее время большинство фреймворков сосредоточены на сценариях Single Agent.
Протокол Контекста Модели (MCP) — это открытый протокол, разработанный компанией Anthropic, который направлен на решение проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. MCP предоставляет три возможности: расширение знаний, выполнение функций и готовые шаблоны подсказок, используя архитектуру Клиент-Сервер и основанный на протоколе JSON-RPC.
В индустрии Web3 развитие AI Agent прошло через пики и спады. В настоящее время существует три основных модели: модель запусковой платформы, представленная Virtuals Protocol, модель DAO, представленная ElizaOS, и модель коммерческой компании, представленная Swarms. Среди них модель запусковой платформы в настоящее время имеет наибольшую вероятность достижения самодостаточного экономического замкнутого цикла.
Появление MCP открыло новые направления для исследований AI Agent в Web3. Во-первых, развертывание MCP Server в блокчейн-сети решает проблему единой точки отказа и обеспечивает устойчивость к цензуре; во-вторых, это дает MCP Server возможность взаимодействовать с блокчейном, снижая технический барьер. Кроме того, существует план создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum.
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с проблемами. Технология нулевых знаний все еще не может подтвердить подлинность поведения агентов, а децентрализованные сети также имеют проблемы с эффективностью.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время существуют вызовы, нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать возможности в этой области. В будущем в мире Web3 может появиться знаковый продукт, который разрушит внешние сомнения в практичности Web3 и будет способствовать применению и развитию AI Agent в децентрализованной среде.
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» .
15 Лайков
Награда
15
3
Поделиться
комментарий
0/400
gas_guzzler
· 14ч назад
Снова придумали что-то новенькое?
Посмотреть ОригиналОтветить0
NftMetaversePainter
· 14ч назад
человек на самом деле лишь касается поверхности того, что означает генеративный интеллект в web3... *вздыхает* вам всем нужно изучить вычислительную топологию
Последние исследования AI Agent в области Web3: развитие и вызовы от Manus до MC.
Исследование AI Agent в области Web3: от Manus до MC
В последнее время универсальный AI Agent продукт под названием Manus вызвал бурные обсуждения в технологических кругах. Как первый в мире продукт такого рода, Manus демонстрирует мощные способности к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, он может самостоятельно выполнять полный процесс задач, от планирования до исполнения, таких как написание отчетов и создание таблиц. Этот продукт не только привлек внимание отрасли, но и предоставил ценную идею и вдохновение для разработки различных AI Agent.
AI Agent является важной ветвью в области искусственного интеллекта и постепенно переходит от концепции к реальному применению. Это программа, которая умеет самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и заранее установленных целей. Основные компоненты AI Agent включают большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процессы рассуждения и мышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения.
Дизайнерские модели AI Agent имеют два основных направления развития: одно сосредоточено на планировочных способностях, включая REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; другое сосредоточено на рефлексивных способностях, включая Basic Reflection, Reflexion, Self Discover и LATS. Среди них, ReAct модель является самой ранней и широко применяемой дизайнерской моделью, ее типичный процесс включает три этапа: размышление, действие и наблюдение, формируя циклический процесс.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent сосредоточен на сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет разных агентов разными ролями, чтобы совместно выполнять сложные задачи. В настоящее время большинство фреймворков сосредоточены на сценариях Single Agent.
! Чат с Манусом и MCP: трансграничное исследование Web3 AI Agent
Протокол Контекста Модели (MCP) — это открытый протокол, разработанный компанией Anthropic, который направлен на решение проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. MCP предоставляет три возможности: расширение знаний, выполнение функций и готовые шаблоны подсказок, используя архитектуру Клиент-Сервер и основанный на протоколе JSON-RPC.
В индустрии Web3 развитие AI Agent прошло через пики и спады. В настоящее время существует три основных модели: модель запусковой платформы, представленная Virtuals Protocol, модель DAO, представленная ElizaOS, и модель коммерческой компании, представленная Swarms. Среди них модель запусковой платформы в настоящее время имеет наибольшую вероятность достижения самодостаточного экономического замкнутого цикла.
Появление MCP открыло новые направления для исследований AI Agent в Web3. Во-первых, развертывание MCP Server в блокчейн-сети решает проблему единой точки отказа и обеспечивает устойчивость к цензуре; во-вторых, это дает MCP Server возможность взаимодействовать с блокчейном, снижая технический барьер. Кроме того, существует план создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum.
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с проблемами. Технология нулевых знаний все еще не может подтвердить подлинность поведения агентов, а децентрализованные сети также имеют проблемы с эффективностью.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время существуют вызовы, нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать возможности в этой области. В будущем в мире Web3 может появиться знаковый продукт, который разрушит внешние сомнения в практичности Web3 и будет способствовать применению и развитию AI Agent в децентрализованной среде.