Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên mang tên Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Là một công cụ AI có khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, Manus thể hiện tính linh hoạt và khả năng thực hiện chưa từng có, mang đến những ý tưởng và cảm hứng mới cho việc phát triển AI Agent.
AI Agent là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ lý thuyết sang thực tiễn và thể hiện tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực, ngành Web3 cũng không phải là ngoại lệ. Các thành phần cốt lõi của AI Agent bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ chế quan sát và nhận thức, quá trình suy luận và tư duy, thực hiện hành động, cũng như truy xuất trí nhớ.
Hiện tại, mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất, quy trình điển hình của nó bao gồm ba bước: suy nghĩ, hành động và quan sát, hình thành một quá trình lặp đi lặp lại.
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chủ yếu tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác của các tác nhân với các vai trò khác nhau.
Model Context Protocol (MCP) là giao thức mã nguồn mở do công ty Anthropic phát triển, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM với các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng: mở rộng kiến thức, thực thi gọi hàm và mẫu từ gợi ý đã được viết sẵn, sử dụng kiến trúc Client-Server, với giao thức JSON-RPC ở lớp dưới.
Trong ngành Web3, mặc dù giá trị thị trường của các dự án liên quan đến AI Agent đã giảm mạnh, nhưng vẫn có một số dự án duy trì hoạt động. Những dự án này chủ yếu được chia thành ba loại: mô hình nền tảng phát hành với đại diện là Virtuals Protocol, mô hình DAO với đại diện là ElizaOS, và mô hình công ty thương mại với đại diện là Swarms.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể tạo ra vòng khép kín kinh tế tự cấp tự túc. Tuy nhiên, mô hình này cũng phải đối mặt với vấn đề tài sản bản thân thiếu sức hấp dẫn, nhiều AI Agent được phát hành về cơ bản vẫn là Meme thiếu giá trị nội tại.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent của Web3. Một cách là triển khai MCP Server trên mạng lưới blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt; một cách khác là trang bị cho MCP Server chức năng tương tác với blockchain, giảm thiểu rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể mang lại cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của hành vi Agent, cũng như vấn đề hiệu quả của mạng phi tập trung.
Sự hòa nhập của AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá khả năng phát triển của lĩnh vực này. Với sự tiến bộ của công nghệ và sự xuất hiện của nhiều ứng dụng đổi mới, triển vọng ứng dụng của AI Agent trong hệ sinh thái Web3 sẽ càng rộng mở.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
25 thích
Phần thưởng
25
10
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BlockchainArchaeologist
· 12giờ trước
Đào sâu như vậy mà vẫn chưa thấy đáy.
Xem bản gốcTrả lời0
FrogInTheWell
· 19giờ trước
Cả ngày chỉ biết làm trò mới thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
LayerZeroHero
· 07-23 23:01
Manus chỉ nhìn thấy lông.
Xem bản gốcTrả lời0
WhaleWatcher
· 07-22 00:54
Lại cuộn lại rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
ProposalDetective
· 07-22 00:54
Dễ bị lừa dễ bị lừa, cái này chỉ là một bẫy phải không?
Sự kết hợp giữa AI Agent và Web3: Giao thức MCP mở ra những khám phá mới
AI Agent trong lĩnh vực Web3: từ Manus đến MCP
Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên mang tên Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Là một công cụ AI có khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, Manus thể hiện tính linh hoạt và khả năng thực hiện chưa từng có, mang đến những ý tưởng và cảm hứng mới cho việc phát triển AI Agent.
AI Agent là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ lý thuyết sang thực tiễn và thể hiện tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực, ngành Web3 cũng không phải là ngoại lệ. Các thành phần cốt lõi của AI Agent bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ chế quan sát và nhận thức, quá trình suy luận và tư duy, thực hiện hành động, cũng như truy xuất trí nhớ.
Hiện tại, mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất, quy trình điển hình của nó bao gồm ba bước: suy nghĩ, hành động và quan sát, hình thành một quá trình lặp đi lặp lại.
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chủ yếu tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác của các tác nhân với các vai trò khác nhau.
Model Context Protocol (MCP) là giao thức mã nguồn mở do công ty Anthropic phát triển, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM với các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng: mở rộng kiến thức, thực thi gọi hàm và mẫu từ gợi ý đã được viết sẵn, sử dụng kiến trúc Client-Server, với giao thức JSON-RPC ở lớp dưới.
Trong ngành Web3, mặc dù giá trị thị trường của các dự án liên quan đến AI Agent đã giảm mạnh, nhưng vẫn có một số dự án duy trì hoạt động. Những dự án này chủ yếu được chia thành ba loại: mô hình nền tảng phát hành với đại diện là Virtuals Protocol, mô hình DAO với đại diện là ElizaOS, và mô hình công ty thương mại với đại diện là Swarms.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể tạo ra vòng khép kín kinh tế tự cấp tự túc. Tuy nhiên, mô hình này cũng phải đối mặt với vấn đề tài sản bản thân thiếu sức hấp dẫn, nhiều AI Agent được phát hành về cơ bản vẫn là Meme thiếu giá trị nội tại.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent của Web3. Một cách là triển khai MCP Server trên mạng lưới blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt; một cách khác là trang bị cho MCP Server chức năng tương tác với blockchain, giảm thiểu rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể mang lại cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của hành vi Agent, cũng như vấn đề hiệu quả của mạng phi tập trung.
Sự hòa nhập của AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá khả năng phát triển của lĩnh vực này. Với sự tiến bộ của công nghệ và sự xuất hiện của nhiều ứng dụng đổi mới, triển vọng ứng dụng của AI Agent trong hệ sinh thái Web3 sẽ càng rộng mở.