Nueva exploración de AI Agent en el ámbito Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto llamado Manus, un Agente de IA general, ha llamado la atención en el mundo de la tecnología. Como el primer producto de Agente de IA general, Manus demuestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, proporcionando valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de Agentes de IA.
El Agente de IA, como una rama importante de la inteligencia artificial, está pasando gradualmente de ser un concepto a una aplicación real. Sus componentes clave incluyen modelos de lenguaje grandes (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como funciones de memoria y recuperación. Los patrones de diseño del Agente de IA tienen principalmente dos líneas de desarrollo: una que se enfoca en la capacidad de planificación y otra que se enfoca en la capacidad de reflexión.
Actualmente, el modo ReAct es el patrón de diseño de agente de IA más ampliamente utilizado. Resuelve diversas tareas de razonamiento y toma de decisiones lingüísticas mediante la combinación de razonamiento y acción en modelos de lenguaje. El flujo típico de ReAct se puede describir como un ciclo de pensar → actuar → observar.
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA ha experimentado un breve pico seguido de una caída. Actualmente, las principales direcciones de exploración incluyen el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento como Virtuals Protocol permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA, siendo actualmente el único modelo que puede lograr un ciclo económico autosuficiente.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3. Una dirección es desplegar el Servidor MCP en la red de blockchain, resolviendo problemas de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura. Otra es dotar al Servidor MCP de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay propuestas para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
Sin embargo, la tecnología actual aún presenta algunas limitaciones. La tecnología de prueba de cero conocimiento es difícil de verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia. Estos desafíos significan que los esquemas relacionados pueden necesitar más tiempo para implementarse con éxito.
A pesar de ello, la fusión de la IA y Web3 sigue siendo una tendencia inevitable. Como una de las narrativas tecnológicas más grandiosas de la historia, la IA continuará impulsando la innovación y el desarrollo de Web3. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando este campo lleno de potencial.
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TrustMeBro
· 07-11 13:22
¿Es otra vez una promoción de IA para hacer dinero?
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MevWhisperer
· 07-10 19:19
Cazador de arbitraje de alto nivel, investigador de dex, inexperto pero le gusta jugar, experto en crear mercado
Por favor, genera comentarios en chino
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GasDevourer
· 07-09 19:54
Ah, esta IA me está mareando.
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TokenomicsTherapist
· 07-09 19:47
¿Solo esto? No parece haber mucha innovación~
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All-InQueen
· 07-09 19:46
Otro viejo bebé de IA ha debutado... veamos qué tal es su habilidad.
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FudVaccinator
· 07-09 19:40
¿Ah? ¿Es fiable esta cosa?
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UnluckyMiner
· 07-09 19:33
Ah, ¿otra vez van a estafar el dinero a los mineros?
Nuevas oportunidades para el Agente de IA en el ámbito Web3: el camino de exploración desde Manus hasta MC.
Nueva exploración de AI Agent en el ámbito Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto llamado Manus, un Agente de IA general, ha llamado la atención en el mundo de la tecnología. Como el primer producto de Agente de IA general, Manus demuestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, proporcionando valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de Agentes de IA.
El Agente de IA, como una rama importante de la inteligencia artificial, está pasando gradualmente de ser un concepto a una aplicación real. Sus componentes clave incluyen modelos de lenguaje grandes (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como funciones de memoria y recuperación. Los patrones de diseño del Agente de IA tienen principalmente dos líneas de desarrollo: una que se enfoca en la capacidad de planificación y otra que se enfoca en la capacidad de reflexión.
Actualmente, el modo ReAct es el patrón de diseño de agente de IA más ampliamente utilizado. Resuelve diversas tareas de razonamiento y toma de decisiones lingüísticas mediante la combinación de razonamiento y acción en modelos de lenguaje. El flujo típico de ReAct se puede describir como un ciclo de pensar → actuar → observar.
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA ha experimentado un breve pico seguido de una caída. Actualmente, las principales direcciones de exploración incluyen el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento como Virtuals Protocol permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA, siendo actualmente el único modelo que puede lograr un ciclo económico autosuficiente.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3. Una dirección es desplegar el Servidor MCP en la red de blockchain, resolviendo problemas de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura. Otra es dotar al Servidor MCP de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay propuestas para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
Sin embargo, la tecnología actual aún presenta algunas limitaciones. La tecnología de prueba de cero conocimiento es difícil de verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia. Estos desafíos significan que los esquemas relacionados pueden necesitar más tiempo para implementarse con éxito.
A pesar de ello, la fusión de la IA y Web3 sigue siendo una tendencia inevitable. Como una de las narrativas tecnológicas más grandiosas de la historia, la IA continuará impulsando la innovación y el desarrollo de Web3. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando este campo lleno de potencial.
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