Новые исследования AI Agent в области Web3: от Manus до MC
На днях универсальный продукт AI-агент под названием Manus привлек широкое внимание в технологических кругах. Будучи первым универсальным продуктом AI-агента, Manus продемонстрировал мощные способности к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, предоставив ценную продуктовую концепцию и дизайнерское вдохновение для разработки AI-агентов.
AI Agent как важная ветвь искусственного интеллекта постепенно переходит от концепции к реальному применению. Его основные компоненты включают большие языковые модели (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процессы рассуждения и мышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения информации. Основные модели проектирования AI Agent имеют два основных направления развития: первое - акцент на способности к планированию, второе - акцент на способности к рефлексии.
В настоящее время режим ReAct является наиболее широко используемой моделью дизайна AI-агента. Он решает разнообразные задачи языкового вывода и принятия решений, сочетая выводы и действия в языковой модели. Типичный процесс ReAct можно описать как цикл мыслить → действовать → наблюдать.
В индустрии Web3 развитие AI Agent после кратковременного пика пережило снижение. В настоящее время основные направления исследований включают модель запусковой платформы, модель DAO и модель коммерческой компании. Среди них модель запусковой платформы, такая как Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent, в настоящее время это единственная модель, способная реализовать самодостаточный экономический замкнутый цикл.
Модельный контекст-протокол (MCP) открыл новые направления для AI-агентов Web3. Одно из направлений — развертывание MCP-сервера в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки отказа и обеспечивает устойчивость к цензуре. Другое направление — наделение MCP-сервера функцией взаимодействия с блокчейном, что снижает технический порог. Кроме того, существует схема создания сети вознаграждений для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
Однако текущие технологии все еще имеют некоторые ограничения. Технология нулевых знаний трудно подтверждает подлинность поведения агента, а децентрализованные сети также сталкиваются с проблемами эффективности. Эти вызовы означают, что соответствующие решения могут потребовать больше времени для успешной реализации.
Тем не менее, интеграция ИИ и Web3 остается неизбежной тенденцией. Будучи одним из величайших технологических нарративов в истории, ИИ продолжит стимулировать инновации и развитие Web3. Нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать эту многообещающую область.
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» .
9 Лайков
Награда
9
7
Поделиться
комментарий
0/400
TrustMeBro
· 07-11 13:22
Это снова спекуляции на AI, чтобы заработать деньги, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MevWhisperer
· 07-10 19:19
Высший арбитражный охотник, исследователь dex, новичок и любитель, хорошо разбирается в ловушках
Пожалуйста, напишите комментарий на китайском.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasDevourer
· 07-09 19:54
А это ИИ, смотря на него, голова кружится.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenomicsTherapist
· 07-09 19:47
Это всё? Не видно особых новшеств~
Посмотреть ОригиналОтветить0
All-InQueen
· 07-09 19:46
Еще один AI лоликон дебютировал... давайте посмотрим, каковы его способности.
Новые возможности AI-агента в области Web3: путь исследования от Manus до MCP
Новые исследования AI Agent в области Web3: от Manus до MC
На днях универсальный продукт AI-агент под названием Manus привлек широкое внимание в технологических кругах. Будучи первым универсальным продуктом AI-агента, Manus продемонстрировал мощные способности к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, предоставив ценную продуктовую концепцию и дизайнерское вдохновение для разработки AI-агентов.
AI Agent как важная ветвь искусственного интеллекта постепенно переходит от концепции к реальному применению. Его основные компоненты включают большие языковые модели (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процессы рассуждения и мышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения информации. Основные модели проектирования AI Agent имеют два основных направления развития: первое - акцент на способности к планированию, второе - акцент на способности к рефлексии.
В настоящее время режим ReAct является наиболее широко используемой моделью дизайна AI-агента. Он решает разнообразные задачи языкового вывода и принятия решений, сочетая выводы и действия в языковой модели. Типичный процесс ReAct можно описать как цикл мыслить → действовать → наблюдать.
В индустрии Web3 развитие AI Agent после кратковременного пика пережило снижение. В настоящее время основные направления исследований включают модель запусковой платформы, модель DAO и модель коммерческой компании. Среди них модель запусковой платформы, такая как Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent, в настоящее время это единственная модель, способная реализовать самодостаточный экономический замкнутый цикл.
! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent
Модельный контекст-протокол (MCP) открыл новые направления для AI-агентов Web3. Одно из направлений — развертывание MCP-сервера в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки отказа и обеспечивает устойчивость к цензуре. Другое направление — наделение MCP-сервера функцией взаимодействия с блокчейном, что снижает технический порог. Кроме того, существует схема создания сети вознаграждений для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent
Однако текущие технологии все еще имеют некоторые ограничения. Технология нулевых знаний трудно подтверждает подлинность поведения агента, а децентрализованные сети также сталкиваются с проблемами эффективности. Эти вызовы означают, что соответствующие решения могут потребовать больше времени для успешной реализации.
Тем не менее, интеграция ИИ и Web3 остается неизбежной тенденцией. Будучи одним из величайших технологических нарративов в истории, ИИ продолжит стимулировать инновации и развитие Web3. Нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать эту многообещающую область.
Пожалуйста, напишите комментарий на китайском.