Нові дослідження AI Agent у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI Agent, привернув широку увагу. Як AI інструмент, що має здатність до незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність і ефективність, надавши нові ідеї та натхнення для розвитку AI Agent.
AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від теорії до практики і демонструє величезний потенціал в різних галузях, і галузь Web3 не є винятком. Ядро AI Agent складається з великих мовних моделей (LLM), механізмів спостереження та сприйняття, процесів міркування, виконання дій та витягнення пам'яті.
На даний момент дизайн-моделі AI-агентів розвиваються за двома основними напрямками: один зосереджується на плануванні, інший – на рефлексії. Серед них модель ReAct є найпоширенішою, а її типовий процес включає три етапи: роздуми, дії та спостереження, формуючи циклічний ітеративний процес.
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent в основному зосереджується на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent виконує складні завдання через співпрацю агентів з різними ролями.
Модельний контекст-протокол (MCP) є відкритим протоколом, розробленим компанією Anthropic, який має на меті вирішення проблеми зв'язку та взаємодії LLM з зовнішніми джерелами даних. MCP надає три можливості: розширення знань, виконання викликів функцій та попередньо написані шаблони підказок, використовуючи архітектуру «Клієнт-Сервер» та базуючись на протоколі JSON-RPC.
У галузі Web3, незважаючи на значне падіння ринкової капіталізації проектів, пов'язаних з AI Agent, деякі проекти залишаються активними. Ці проекти в основному поділяються на три категорії: модель платформ для запуску, представлена Virtuals Protocol, модель DAO, представлену ElizaOS, а також модель комерційних компаній, представлену Swarms.
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель запуску платформи може забезпечити самодостатній економічний замкнений цикл. Однак ця модель також стикається з проблемою відсутності привабливості самих активів, багато запущених AI агентів по суті залишаються мемами, які не мають внутрішньої цінності.
Поява MCP відкрила нові напрямки для AI Agent у Web3. Один із них полягає в розгортанні MCP Server у блокчейн-мережі, що вирішує проблему єдиної точки та має антикорупційні можливості; інший - надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном, що знижує технічні бар'єри. Крім того, існують рішення на основі Ethereum для створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може надати додаткам AI Agent децентралізований механізм довіри та економічні стимули, наразі існують певні обмеження в технологіях, такі як складнощі верифікації реальності поведінки агентів за допомогою технології нульових доказів та проблеми ефективності децентралізованої мережі.
Злиття AI та Web3 є невідворотним трендом. Хоча наразі існує багато викликів, нам потрібно зберігати терпіння і впевненість, продовжуючи досліджувати можливості розвитку цієї сфери. Зі зростанням технологій та появою нових інноваційних застосувань, перспективи використання AI Agent в екосистемі Web3 стануть ще ширшими.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
15 лайків
Нагородити
15
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
WhaleWatcher
· 10год тому
Знову закручується.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProposalDetective
· 10год тому
Легко обманути, легко обманути, ця річ просто пастка, так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
DataPickledFish
· 10год тому
MCP дивовижний а兄弟们
Переглянути оригіналвідповісти на0
BankruptcyArtist
· 10год тому
В наступному житті безумовно перероджусь в штучний інтелект
Злиття AI Agent та Web3: протокол MCP відкриває нові горизонти
Нові дослідження AI Agent у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI Agent, привернув широку увагу. Як AI інструмент, що має здатність до незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність і ефективність, надавши нові ідеї та натхнення для розвитку AI Agent.
AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від теорії до практики і демонструє величезний потенціал в різних галузях, і галузь Web3 не є винятком. Ядро AI Agent складається з великих мовних моделей (LLM), механізмів спостереження та сприйняття, процесів міркування, виконання дій та витягнення пам'яті.
На даний момент дизайн-моделі AI-агентів розвиваються за двома основними напрямками: один зосереджується на плануванні, інший – на рефлексії. Серед них модель ReAct є найпоширенішою, а її типовий процес включає три етапи: роздуми, дії та спостереження, формуючи циклічний ітеративний 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 зосереджується на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent виконує складні завдання через співпрацю агентів з різними ролями.
Модельний контекст-протокол (MCP) є відкритим протоколом, розробленим компанією Anthropic, який має на меті вирішення проблеми зв'язку та взаємодії LLM з зовнішніми джерелами даних. MCP надає три можливості: розширення знань, виконання викликів функцій та попередньо написані шаблони підказок, використовуючи архітектуру «Клієнт-Сервер» та базуючись на протоколі JSON-RPC.
У галузі Web3, незважаючи на значне падіння ринкової капіталізації проектів, пов'язаних з AI Agent, деякі проекти залишаються активними. Ці проекти в основному поділяються на три категорії: модель платформ для запуску, представлена Virtuals Protocol, модель DAO, представлену ElizaOS, а також модель комерційних компаній, представлену Swarms.
З точки зору економічної моделі, наразі лише модель запуску платформи може забезпечити самодостатній економічний замкнений цикл. Однак ця модель також стикається з проблемою відсутності привабливості самих активів, багато запущених AI агентів по суті залишаються мемами, які не мають внутрішньої цінності.
Поява MCP відкрила нові напрямки для AI Agent у Web3. Один із них полягає в розгортанні MCP Server у блокчейн-мережі, що вирішує проблему єдиної точки та має антикорупційні можливості; інший - надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном, що знижує технічні бар'єри. Крім того, існують рішення на основі Ethereum для створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може надати додаткам AI Agent децентралізований механізм довіри та економічні стимули, наразі існують певні обмеження в технологіях, такі як складнощі верифікації реальності поведінки агентів за допомогою технології нульових доказів та проблеми ефективності децентралізованої мережі.
Злиття AI та Web3 є невідворотним трендом. Хоча наразі існує багато викликів, нам потрібно зберігати терпіння і впевненість, продовжуючи досліджувати можливості розвитку цієї сфери. Зі зростанням технологій та появою нових інноваційних застосувань, перспективи використання AI Agent в екосистемі Web3 стануть ще ширшими.