Exploración del Agente de IA en el ámbito de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de agente de IA universal desarrollado por una startup china ha llamado la atención a nivel mundial. Este producto posee la capacidad de completar tareas de manera autónoma en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, demostrando una versatilidad y eficacia sin precedentes. Esto no solo ha atraído la atención dentro de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos agentes de IA. Con el rápido avance de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente del concepto a la realidad, mostrando un gran potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, ejecución de acciones, así como sistemas de memoria y recuperación. Los patrones de diseño del Agente de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una que se enfoca en la capacidad de planificación y otra que se centra en la capacidad de reflexión.
El modo ReAct es el patrón de diseño de agentes de IA más ampliamente utilizado en la actualidad. Combina el razonamiento (Reasoning) y la acción (Acting) en modelos de lenguaje para abordar diversas tareas de razonamiento y toma de decisiones en lenguaje. Su proceso típico se puede describir como un ciclo: pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation), abreviado como ciclo TAO.
El Agente de IA también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según el número de agentes. El núcleo del Agente Único radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación colaborativa.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. Proporciona tres capacidades para expandir LLM: Recursos (expansión del conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de indicaciones preescritas).
En la industria de Web3, el interés por los Agentes de IA ha disminuido después de alcanzar su punto máximo a principios de este año, y el valor de mercado general ha disminuido notablemente. Actualmente, los proyectos que todavía generan ruido se centran principalmente en la exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA, incluidos los modelos de plataformas de lanzamiento, DAO y empresas comerciales.
La plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA. Actualmente, en la plataforma de lanzamiento más grande ya se han creado más de cien mil Agentes. El modo DAO utiliza modelos de IA combinados con las sugerencias de los miembros para tomar decisiones. Por otro lado, el modo de empresa ofrece un marco Multi Agente a nivel empresarial, resolviendo las complejas necesidades operativas comerciales mediante una orquestación inteligente y colaboración eficiente.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo las plataformas de lanzamiento pueden lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, siendo el principal que el AI Agent emitido necesita tener suficiente "atractivo" para formar una rueda de retroalimentación positiva.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA en Web3. Una opción es desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único mientras se mantiene la capacidad de resistencia a la censura; la otra opción es dotar al Servidor MCP de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay un plan basado en Ethereum para construir la red de incentivos para creadores OpenMCP.Network.
A pesar de que, en teoría, la combinación de MCP y Web3 puede inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y una capa de incentivos económicos en las aplicaciones de agentes de IA, la tecnología actual enfrenta algunos desafíos, como la dificultad de la verificación de la autenticidad del comportamiento del agente mediante la tecnología de pruebas de conocimiento cero, y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
La IA es sin duda una gran narrativa histórica, y para Web3, la fusión con la IA es una tendencia inevitable. A pesar de los numerosos desafíos que enfrentamos actualmente, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando la aplicación y el desarrollo de los Agentes de IA en el ámbito de Web3.
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wagmi_eventually
· hace16h
Solo otro juguete de IA que está en todas partes.
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MetaLord420
· 08-04 23:41
Esta sandía es auténtica, no intentes escapar, la he guardado.
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Fren_Not_Food
· 08-03 19:28
¿Otra vez hablando de alcistas nacionales?
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StopLossMaster
· 08-03 11:16
Otra vez vienen a trampa a tontos.
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GateUser-3824aa38
· 08-03 11:09
又 no es más que un inteligente cómplice嘛
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0xSoulless
· 08-03 10:55
tontos nuevo think tank ha llegado... tontos tomar a la gente por tonta
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MetaverseLandlord
· 08-03 10:51
¿Otra vez con la IA? ¿No son todos unos estafadores que sólo quieren hacer dinero?
La fusión del Agente AI y Web3: exploración y desafíos desde Manus hasta MCP
Exploración del Agente de IA en el ámbito de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de agente de IA universal desarrollado por una startup china ha llamado la atención a nivel mundial. Este producto posee la capacidad de completar tareas de manera autónoma en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, demostrando una versatilidad y eficacia sin precedentes. Esto no solo ha atraído la atención dentro de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos agentes de IA. Con el rápido avance de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente del concepto a la realidad, mostrando un gran potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, ejecución de acciones, así como sistemas de memoria y recuperación. Los patrones de diseño del Agente de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una que se enfoca en la capacidad de planificación y otra que se centra en la capacidad de reflexión.
El modo ReAct es el patrón de diseño de agentes de IA más ampliamente utilizado en la actualidad. Combina el razonamiento (Reasoning) y la acción (Acting) en modelos de lenguaje para abordar diversas tareas de razonamiento y toma de decisiones en lenguaje. Su proceso típico se puede describir como un ciclo: pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation), abreviado como ciclo TAO.
El Agente de IA también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según el número de agentes. El núcleo del Agente Único radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación colaborativa.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. Proporciona tres capacidades para expandir LLM: Recursos (expansión del conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de indicaciones preescritas).
En la industria de Web3, el interés por los Agentes de IA ha disminuido después de alcanzar su punto máximo a principios de este año, y el valor de mercado general ha disminuido notablemente. Actualmente, los proyectos que todavía generan ruido se centran principalmente en la exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA, incluidos los modelos de plataformas de lanzamiento, DAO y empresas comerciales.
La plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA. Actualmente, en la plataforma de lanzamiento más grande ya se han creado más de cien mil Agentes. El modo DAO utiliza modelos de IA combinados con las sugerencias de los miembros para tomar decisiones. Por otro lado, el modo de empresa ofrece un marco Multi Agente a nivel empresarial, resolviendo las complejas necesidades operativas comerciales mediante una orquestación inteligente y colaboración eficiente.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo las plataformas de lanzamiento pueden lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, siendo el principal que el AI Agent emitido necesita tener suficiente "atractivo" para formar una rueda de retroalimentación positiva.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA en Web3. Una opción es desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único mientras se mantiene la capacidad de resistencia a la censura; la otra opción es dotar al Servidor MCP de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay un plan basado en Ethereum para construir la red de incentivos para creadores OpenMCP.Network.
A pesar de que, en teoría, la combinación de MCP y Web3 puede inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y una capa de incentivos económicos en las aplicaciones de agentes de IA, la tecnología actual enfrenta algunos desafíos, como la dificultad de la verificación de la autenticidad del comportamiento del agente mediante la tecnología de pruebas de conocimiento cero, y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
La IA es sin duda una gran narrativa histórica, y para Web3, la fusión con la IA es una tendencia inevitable. A pesar de los numerosos desafíos que enfrentamos actualmente, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando la aplicación y el desarrollo de los Agentes de IA en el ámbito de Web3.