Розвиток та дослідження застосування AI Agent у сфері Web3
На початку березня продукт глобального універсального AI Agent, розроблений китайським стартапом, привернув широку увагу. Цей продукт має можливість самостійно мислити, планувати та виконувати складні завдання, демонструючи безпрецедентну універсальність та ефективність. Це не тільки викликало жваві обговорення в галузі, але й надало цінні ідеї та натхнення для розробки різних AI Agent. В умовах швидкого розвитку технологій AI, AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал застосування в різних сферах, в тому числі в галузі Web3.
Огляд AI-агента
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна автономно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, введення та попередньо визначених цілей. Його основні складові частини включають:
Великі мовні моделі (LLM) як їх "мозок"
Механізм спостереження та сприйняття
Процес розумування
Виконання дій
Пам'ять та витягування
У дизайні моделі AI Agent є два основні напрямки розвитку: один зосереджується на плануванні, інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найбільш поширеною, а її типовий процес можна описати циклом "думати → діяти → спостерігати".
В залежності від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджується на поєднанні LLM з інструментами, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, виконуючи складні завдання через співпрацю.
Стан AI агентів у Web3
У Web3-індустрії хоча ринкова вартість проектів, пов'язаних з AI Agent, значно зменшилася, але все ще є деякі проекти, які досліджують застосування AI Agent. Основні моделі включають:
Режим платформи запуску: дозволяє користувачам створювати, впроваджувати та монетизувати платформу AI Agent. Представлені проекти, такі як Virtuals Protocol.
Модель DAO: використання AI-моделей у поєднанні з рекомендаціями членів DAO для прийняття рішень. Представлений проект, наприклад, ElizaOS.
Бізнес-модель компанії: надання корпоративної Multi Agent структури. Представлені проекти, такі як Swarms.
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель запускової платформи може реалізувати самодостатній економічний замкнутий цикл. Однак ця модель також стикається з проблемою недостатньої привабливості активів, особливо в поточному ринковому середовищі.
Модельний контекстний протокол (MCP) відкриває нові напрямки досліджень для AI агентів Web3:
Розгорніть MCP Server в блокчейн-мережі для досягнення децентралізації та опору цензурі.
Надати MCP Server можливість взаємодії з блокчейном, знизивши технічний бар'єр для операцій DeFi.
Створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на базі Ethereum для забезпечення стійких економічних стимулів постачальникам MCP Server.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може ввести механізми децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, нинішня технологія все ще стикається з деякими викликами, такими як складнощі верифікації справжності поведінки агентів за допомогою технології нульових знань, а також проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Висновок
Застосування AI Agent у сфері Web3, хоча й стикається з багатьма викликами, все ж є напрямком, що має великий потенціал. Зі зростанням технологій і дослідженням нових моделей, у нас є підстави вірити, що інтеграція AI та Web3 призведе до більшої кількості проривних застосувань. У цьому процесі важливо зберігати терпіння та віру, постійно досліджувати та інновувати, оскільки це стане ключем до розвитку цієї сфери.
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.
7 лайків
Нагородити
7
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropBuffet
· 15год тому
Просто чекайте на Аірдроп.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BanklessAtHeart
· 21год тому
Кількість кругів стає все більше.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenTaxonomist
· 21год тому
статистично кажучи, 83.7% цих "автономних" агентів - це просто оператори if-then у пальто...
Дослідження та виклики AI Agent у Web3: еволюція від концепції до практики
Розвиток та дослідження застосування AI Agent у сфері Web3
На початку березня продукт глобального універсального AI Agent, розроблений китайським стартапом, привернув широку увагу. Цей продукт має можливість самостійно мислити, планувати та виконувати складні завдання, демонструючи безпрецедентну універсальність та ефективність. Це не тільки викликало жваві обговорення в галузі, але й надало цінні ідеї та натхнення для розробки різних AI Agent. В умовах швидкого розвитку технологій AI, AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал застосування в різних сферах, в тому числі в галузі Web3.
Огляд AI-агента
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна автономно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, введення та попередньо визначених цілей. Його основні складові частини включають:
У дизайні моделі AI Agent є два основні напрямки розвитку: один зосереджується на плануванні, інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найбільш поширеною, а її типовий процес можна описати циклом "думати → діяти → спостерігати".
В залежності від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджується на поєднанні LLM з інструментами, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, виконуючи складні завдання через співпрацю.
Стан AI агентів у Web3
У Web3-індустрії хоча ринкова вартість проектів, пов'язаних з AI Agent, значно зменшилася, але все ще є деякі проекти, які досліджують застосування AI Agent. Основні моделі включають:
Режим платформи запуску: дозволяє користувачам створювати, впроваджувати та монетизувати платформу AI Agent. Представлені проекти, такі як Virtuals Protocol.
Модель DAO: використання AI-моделей у поєднанні з рекомендаціями членів DAO для прийняття рішень. Представлений проект, наприклад, ElizaOS.
Бізнес-модель компанії: надання корпоративної Multi Agent структури. Представлені проекти, такі як Swarms.
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель запускової платформи може реалізувати самодостатній економічний замкнутий цикл. Однак ця модель також стикається з проблемою недостатньої привабливості активів, особливо в поточному ринковому середовищі.
! Чат з Manus і MCP: Web3 Cross-Border Exploration of AI Agent
Поєднання MCP та Web3
Модельний контекстний протокол (MCP) відкриває нові напрямки досліджень для AI агентів Web3:
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може ввести механізми децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, нинішня технологія все ще стикається з деякими викликами, такими як складнощі верифікації справжності поведінки агентів за допомогою технології нульових знань, а також проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Висновок
Застосування AI Agent у сфері Web3, хоча й стикається з багатьма викликами, все ж є напрямком, що має великий потенціал. Зі зростанням технологій і дослідженням нових моделей, у нас є підстави вірити, що інтеграція AI та Web3 призведе до більшої кількості проривних застосувань. У цьому процесі важливо зберігати терпіння та віру, постійно досліджувати та інновувати, оскільки це стане ключем до розвитку цієї сфери.