Дослідження та розвиток AI Агента у сфері Web3

Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI агент, привернув широку увагу. Цей продукт, розроблений китайською стартап-компанією Monica, демонструє потужні можливості незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, відкриваючи нові ідеї та натхнення для розвитку AI агентів.

Огляд AI Agent

AI Agent є комп'ютерною програмою, яка може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, вхідних даних і попередньо визначених цілей. Його основні складові включають велику мовну модель (LLM) як "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також функції пам'яті та вилучення.

Дизайнерські моделі AI Agent мають два основні напрямки розвитку: один з них акцентує увагу на плануванні, а інший - на рефлексії. Серед них модель ReAct є найбільш широко застосовуваною дизайнерською моделлю, її типовий процес включає три етапи: мислення, дію та спостереження, формуючи циклічний процес.

! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent

Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent в основному покладається на поєднання LLM та інструментів, тоді як Multi Agent виконує складні завдання завдяки співпраці агентів з різними ролями.

Стан AI агентів у Web3

У галузі Web3 розвиток AI Agent пройшов через певні коливання. Наразі виділяються такі помітні напрямки досліджень:

1. Режим платформи запуску: зразком є Virtuals Protocol, що дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent.
2. DAO модель: на прикладі ElizaOS, що поєднує концепцію децентралізованих автономних організацій.
3. Бізнес-модель компаній: на прикладі Swarms, що пропонує корпоративну Multi Agent платформу.

З точки зору економічної моделі, модель платформ для запуску наразі є найбільш ймовірною для досягнення економічного замкнутого циклу. Однак ця модель також стикається з викликами недостатньої привабливості активів, особливо в поточному ринковому середовищі.

Поєднання MCP та Web3

Модельний контекстний протокол (MCP) з'явився як новий напрямок досліджень для AI-агентів Web3:

1. Розгорніть MCP Server в блокчейн-мережі для забезпечення децентралізації та стійкості до цензури.
2. Надати MCP Server можливість взаємодії з блокчейном, знизивши технічний бар'єр.
3. Побудова мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum.

Ці напрямки, хоча теоретично можуть впровадити механізми децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, все ще стикаються з викликами в реалізації технологій та ефективності.

Перспективи

Злиття AI та Web3 є неминучим трендом. Незважаючи на численні виклики, які існують на даний момент, постійні дослідження та інновації сприятимуть розвитку цієї сфери. Нам потрібно зберігати терпіння та віру, очікуючи появи знакового продукту, який зможе подолати зовнішні сумніви та продемонструвати практичність Web3.