Khám Phá AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MCP
Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên do một công ty khởi nghiệp Trung Quốc phát triển đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ tự chủ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính tổng quát và khả năng thực hiện chưa từng có. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent. Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang thực tế và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều ngành nghề, ngành Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
AI Agent là một loại chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", cơ chế quan sát và nhận thức, quá trình suy luận, thực hiện hành động và hệ thống ghi nhớ và truy xuất. Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai con đường phát triển: một con đường chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, con đường còn lại chú trọng vào khả năng phản tư.
Mô hình ReAct là mô hình thiết kế AI Agent được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay. Nó giải quyết các nhiệm vụ suy luận ngôn ngữ và ra quyết định đa dạng bằng cách kết hợp suy luận (Reasoning) và hành động (Acting) trong mô hình ngôn ngữ. Quy trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng một vòng lặp: Suy nghĩ (Thought) → Hành động (Action) → Quan sát (Observation), viết tắt là vòng lặp TAO.
AI Agent còn có thể được phân thành Single Agent và Multi Agent dựa trên số lượng tác nhân. Cốt lõi của Single Agent nằm ở sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent sẽ gán cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, thông qua sự hợp tác phối hợp để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một giao thức mã nguồn mở nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: Tài nguyên (mở rộng kiến thức), Công cụ (thực hiện chức năng, gọi hệ thống bên ngoài) và Gợi ý (mẫu từ gợi ý đã được viết sẵn).
Trong ngành Web3, sự quan tâm đến AI Agent đã giảm xuống sau khi đạt đỉnh vào đầu năm nay, và tổng giá trị thị trường đã giảm rõ rệt. Hiện tại, các dự án vẫn có tiếng nói chủ yếu xoay quanh việc khám phá Web3 dựa trên khung AI Agent, bao gồm mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại.
Nền tảng phát sóng cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent. Hiện tại, trên nền tảng phát sóng lớn nhất đã có hơn 100.000 Agent được tạo ra. Mô hình DAO thì sử dụng mô hình AI kết hợp với đề xuất của các thành viên để đưa ra quyết định. Trong khi đó, mô hình công ty thương mại cung cấp framework Multi Agent cấp doanh nghiệp, giải quyết nhu cầu hoạt động kinh doanh phức tạp thông qua việc sắp xếp thông minh và hợp tác hiệu quả.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có nền tảng phát hành có thể đạt được vòng kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng phải đối mặt với thách thức, chủ yếu là các AI Agent được phát hành cần phải có đủ "sức hấp dẫn" để tạo ra vòng quay tích cực.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một cách là triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn đồng thời có khả năng chống kiểm duyệt; một cách khác là cho MCP Server có khả năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có các giải pháp xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù về lý thuyết, sự kết hợp giữa MCP và Web3 có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế khuyến khích cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn gặp một số thách thức, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi Agent, vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung, v.v.
AI rõ ràng là một câu chuyện lịch sử vĩ đại, và đối với Web3, sự hòa nhập với AI là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn gặp phải nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá ứng dụng và phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
19 thích
Phần thưởng
19
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
wagmi_eventually
· 10giờ trước
Chỉ là một món đồ chơi AI bình thường nữa mà thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
MetaLord420
· 08-04 23:41
Quả này đảm bảo chất lượng, đừng nghĩ đến việc chạy trốn, đã được lưu giữ.
Xem bản gốcTrả lời0
Fren_Not_Food
· 08-03 19:28
Lại ca ngợi bò nội địa à?
Xem bản gốcTrả lời0
StopLossMaster
· 08-03 11:16
Lại đến bẫy đồ ngốc rồi
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-3824aa38
· 08-03 11:09
Lại không phải chỉ là một cái quản lý thông minh thôi sao.
Xem bản gốcTrả lời0
0xSoulless
· 08-03 10:55
đồ ngốc mới đến…Được chơi cho Suckers
Xem bản gốcTrả lời0
MetaverseLandlord
· 08-03 10:51
Lại là làm AI, chẳng phải đều là lừa đảo để kiếm tiền sao?
Sự kết hợp giữa AI Agent và Web3: Khám phá và thách thức từ Manus đến MCP
Khám Phá AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MCP
Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên do một công ty khởi nghiệp Trung Quốc phát triển đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ tự chủ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính tổng quát và khả năng thực hiện chưa từng có. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent. Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang thực tế và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều ngành nghề, ngành Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
AI Agent là một loại chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", cơ chế quan sát và nhận thức, quá trình suy luận, thực hiện hành động và hệ thống ghi nhớ và truy xuất. Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai con đường phát triển: một con đường chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, con đường còn lại chú trọng vào khả năng phản tư.
Mô hình ReAct là mô hình thiết kế AI Agent được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay. Nó giải quyết các nhiệm vụ suy luận ngôn ngữ và ra quyết định đa dạng bằng cách kết hợp suy luận (Reasoning) và hành động (Acting) trong mô hình ngôn ngữ. Quy trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng một vòng lặp: Suy nghĩ (Thought) → Hành động (Action) → Quan sát (Observation), viết tắt là vòng lặp TAO.
AI Agent còn có thể được phân thành Single Agent và Multi Agent dựa trên số lượng tác nhân. Cốt lõi của Single Agent nằm ở sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent sẽ gán cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, thông qua sự hợp tác phối hợp để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một giao thức mã nguồn mở nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: Tài nguyên (mở rộng kiến thức), Công cụ (thực hiện chức năng, gọi hệ thống bên ngoài) và Gợi ý (mẫu từ gợi ý đã được viết sẵn).
Trong ngành Web3, sự quan tâm đến AI Agent đã giảm xuống sau khi đạt đỉnh vào đầu năm nay, và tổng giá trị thị trường đã giảm rõ rệt. Hiện tại, các dự án vẫn có tiếng nói chủ yếu xoay quanh việc khám phá Web3 dựa trên khung AI Agent, bao gồm mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại.
Nền tảng phát sóng cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent. Hiện tại, trên nền tảng phát sóng lớn nhất đã có hơn 100.000 Agent được tạo ra. Mô hình DAO thì sử dụng mô hình AI kết hợp với đề xuất của các thành viên để đưa ra quyết định. Trong khi đó, mô hình công ty thương mại cung cấp framework Multi Agent cấp doanh nghiệp, giải quyết nhu cầu hoạt động kinh doanh phức tạp thông qua việc sắp xếp thông minh và hợp tác hiệu quả.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có nền tảng phát hành có thể đạt được vòng kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng phải đối mặt với thách thức, chủ yếu là các AI Agent được phát hành cần phải có đủ "sức hấp dẫn" để tạo ra vòng quay tích cực.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một cách là triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn đồng thời có khả năng chống kiểm duyệt; một cách khác là cho MCP Server có khả năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có các giải pháp xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù về lý thuyết, sự kết hợp giữa MCP và Web3 có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế khuyến khích cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn gặp một số thách thức, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi Agent, vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung, v.v.
AI rõ ràng là một câu chuyện lịch sử vĩ đại, và đối với Web3, sự hòa nhập với AI là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn gặp phải nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá ứng dụng và phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3.