A exploração do Agente de IA no campo Web3: de Manus a MC
Recentemente, um produto de agente de IA universal, desenvolvido por uma startup chinesa, atraiu ampla atenção. Este produto possui capacidades completas de execução de tarefas de forma autônoma, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e eficácia sem precedentes. Isso não apenas chamou a atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários agentes de IA. Com o rápido avanço da tecnologia de IA, os agentes de IA, como um importante ramo do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando do conceito para a realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversas indústrias, e a indústria Web3 não é exceção.
O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos pré-definidos. Seus componentes principais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações e sistemas de memória e recuperação. O padrão de design do Agente de IA tem principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planejamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão.
O modo ReAct é o padrão de design de agente de IA mais amplamente utilizado atualmente. Ele resolve tarefas de raciocínio e decisões linguísticas diversificadas, combinando raciocínio (Reasoning) e ação (Acting) em um modelo de linguagem. Seu fluxo típico pode ser descrito por um ciclo: pensamento (Thought) → ação (Action) → observação (Observation), abreviado como ciclo TAO.
O Agente de IA também pode ser dividido em Agente Único e Agente Múltiplo com base no número de agentes. O núcleo do Agente Único reside na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes funções a diferentes Agentes, completando tarefas complexas através da cooperação colaborativa.
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um protocolo de código aberto destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. Ele oferece três capacidades para expandir LLM: Recursos (expansão de conhecimento), Ferramentas (execução de funções, chamada de sistemas externos) e Prompts (modelos de palavras-chave pré-escritos).
No setor Web3, a atenção ao Agente de IA diminuiu desde o pico no início deste ano, com uma queda significativa no valor de mercado geral. Atualmente, os projetos que ainda possuem visibilidade concentram-se na exploração do Web3 em torno da estrutura do Agente de IA, incluindo modelos de plataformas de lançamento, modelos de DAO e modelos de empresas comerciais.
A plataforma de lançamento permite que os usuários criem, implementem e monetizem Agentes de IA. Atualmente, a maior plataforma de lançamento já criou mais de cem mil Agentes. O modo DAO utiliza modelos de IA combinados com sugestões dos membros para tomar decisões. O modo de empresa oferece uma estrutura de Multi Agente em nível empresarial, resolvendo necessidades complexas de operações de negócios por meio de orquestração inteligente e colaboração eficiente.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas as plataformas de lançamento podem alcançar um ciclo econômico autossuficiente. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios, principalmente porque o agente de IA emitido precisa ter um "apelo" suficiente para formar um volante positivo.
A chegada do MCP trouxe novas direções de exploração para os Agentes de IA do Web3. Uma delas é a implantação do Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único enquanto possui capacidade de resistência à censura; a outra é permitir que o Servidor MCP tenha a funcionalidade de interagir com a blockchain, diminuindo a barreira técnica. Além disso, existe uma proposta de construir uma rede de incentivos para criadores chamada OpenMCP.Network baseada em Ethereum.
Embora a combinação do MCP com o Web3 possa teoricamente injetar um mecanismo de confiança descentralizado e uma camada de incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta alguns desafios, como a dificuldade da tecnologia de provas de zero conhecimento em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, e questões de eficiência nas redes descentralizadas.
A IA é, sem dúvida, uma grande narrativa histórica, e para o Web3, a sua fusão com a IA é uma tendência inevitável. Embora ainda enfrentemos muitos desafios no momento, precisamos manter paciência e confiança, explorando continuamente a aplicação e o desenvolvimento de Agentes de IA no domínio do Web3.
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wagmi_eventually
· 10h atrás
Mais um brinquedo de IA que está na moda.
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MetaLord420
· 08-04 23:41
Esta melancia é genuína, não pense em escapar, adicione aos favoritos.
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Fren_Not_Food
· 08-03 19:28
Já estão a falar da carne de vaca nacional?
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StopLossMaster
· 08-03 11:16
Outra vez a armar uma armadilha para idiotas.
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GateUser-3824aa38
· 08-03 11:09
又不就是个智能 cúmplice嘛
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0xSoulless
· 08-03 10:55
idiotas novo think tank chegou... idiotas fazer as pessoas de parvas
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MetaverseLandlord
· 08-03 10:51
É mais uma daquelas de IA, não é tudo uma forma de enganar para ganhar dinheiro?
A fusão do Agente de IA com o Web3: exploração e desafios de Manus a MC
A exploração do Agente de IA no campo Web3: de Manus a MC
Recentemente, um produto de agente de IA universal, desenvolvido por uma startup chinesa, atraiu ampla atenção. Este produto possui capacidades completas de execução de tarefas de forma autônoma, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e eficácia sem precedentes. Isso não apenas chamou a atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários agentes de IA. Com o rápido avanço da tecnologia de IA, os agentes de IA, como um importante ramo do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando do conceito para a realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversas indústrias, e a indústria Web3 não é exceção.
O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos pré-definidos. Seus componentes principais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações e sistemas de memória e recuperação. O padrão de design do Agente de IA tem principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planejamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão.
O modo ReAct é o padrão de design de agente de IA mais amplamente utilizado atualmente. Ele resolve tarefas de raciocínio e decisões linguísticas diversificadas, combinando raciocínio (Reasoning) e ação (Acting) em um modelo de linguagem. Seu fluxo típico pode ser descrito por um ciclo: pensamento (Thought) → ação (Action) → observação (Observation), abreviado como ciclo TAO.
O Agente de IA também pode ser dividido em Agente Único e Agente Múltiplo com base no número de agentes. O núcleo do Agente Único reside na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes funções a diferentes Agentes, completando tarefas complexas através da cooperação colaborativa.
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um protocolo de código aberto destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. Ele oferece três capacidades para expandir LLM: Recursos (expansão de conhecimento), Ferramentas (execução de funções, chamada de sistemas externos) e Prompts (modelos de palavras-chave pré-escritos).
No setor Web3, a atenção ao Agente de IA diminuiu desde o pico no início deste ano, com uma queda significativa no valor de mercado geral. Atualmente, os projetos que ainda possuem visibilidade concentram-se na exploração do Web3 em torno da estrutura do Agente de IA, incluindo modelos de plataformas de lançamento, modelos de DAO e modelos de empresas comerciais.
A plataforma de lançamento permite que os usuários criem, implementem e monetizem Agentes de IA. Atualmente, a maior plataforma de lançamento já criou mais de cem mil Agentes. O modo DAO utiliza modelos de IA combinados com sugestões dos membros para tomar decisões. O modo de empresa oferece uma estrutura de Multi Agente em nível empresarial, resolvendo necessidades complexas de operações de negócios por meio de orquestração inteligente e colaboração eficiente.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas as plataformas de lançamento podem alcançar um ciclo econômico autossuficiente. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios, principalmente porque o agente de IA emitido precisa ter um "apelo" suficiente para formar um volante positivo.
A chegada do MCP trouxe novas direções de exploração para os Agentes de IA do Web3. Uma delas é a implantação do Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único enquanto possui capacidade de resistência à censura; a outra é permitir que o Servidor MCP tenha a funcionalidade de interagir com a blockchain, diminuindo a barreira técnica. Além disso, existe uma proposta de construir uma rede de incentivos para criadores chamada OpenMCP.Network baseada em Ethereum.
Embora a combinação do MCP com o Web3 possa teoricamente injetar um mecanismo de confiança descentralizado e uma camada de incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta alguns desafios, como a dificuldade da tecnologia de provas de zero conhecimento em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, e questões de eficiência nas redes descentralizadas.
A IA é, sem dúvida, uma grande narrativa histórica, e para o Web3, a sua fusão com a IA é uma tendência inevitável. Embora ainda enfrentemos muitos desafios no momento, precisamos manter paciência e confiança, explorando continuamente a aplicação e o desenvolvimento de Agentes de IA no domínio do Web3.