Exploración interdisciplinaria del Agente AI en el ámbito Web3: de Manus a MC
Recientemente, el lanzamiento del primer producto de Agente de IA universal del mundo por una startup china ha suscitado una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución 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 desarrollo de la tecnología AI, los Agentes AI, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a una 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 capaz de tomar decisiones de manera 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 memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado en la actualidad, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de Pensamiento (Thought) → Acción (Action) → Observación (Observation).
Según la cantidad de agentes, el AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. El núcleo de Single Agent radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por una empresa, diseñado para resolver los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. Proporciona tres capacidades para extender LLM: Recursos (expansión del conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de palabras clave preescritas).
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA ha pasado por altibajos. Actualmente, hay tres modos principales de exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA: el modo de plataforma de lanzamiento, el modo DAO y el modo de empresa comercial.
La plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar AI Agents. Un cierto protocolo es actualmente la plataforma de lanzamiento más grande, con más de cien mil Agents emitidos. El modelo DAO representa la aplicación de organizaciones autónomas descentralizadas, como un cierto OS que ofrece una plataforma de desarrollo de AI Agents flexible y escalable. El modelo de empresa se caracteriza por un marco de Multi Agent a nivel empresarial, como un cierto proyecto que a través de la orquestación inteligente y la colaboración eficiente, permite que múltiples AI Agents trabajen en equipo.
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, principalmente porque la mayoría de los AI Agents emitidos carecen de un soporte de valor intrínseco.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA de Web3. Una opción es desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de un solo punto y teniendo capacidad de resistencia a la censura. La otra opción es dotar al Servidor MCP de la funcionalidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, también existen propuestas para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 puede teóricamente inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y una capa de incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, actualmente existen algunas limitaciones tecnológicas, como la dificultad de verificar la veracidad del comportamiento del agente a través de la tecnología de pruebas de conocimiento cero y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
En general, la aplicación de los Agentes de IA en el ámbito de Web3 aún se encuentra en una fase de exploración. Aunque enfrenta desafíos, la fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando este campo lleno de potencial.
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BearMarketSurvivor
· 07-26 22:09
No es más que combinar web3 y ai. No vayas a ser de nuevo una nueva idea para tomar a la gente por tonta.
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BlockImposter
· 07-24 13:55
alcista ah~ finalmente hay un Agent que se puede entender
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SchrodingerWallet
· 07-24 06:53
trampa tan profunda, ¿quién se atreve a intentarlo?
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GateUser-a5fa8bd0
· 07-24 06:50
Esto es demasiado llamativo, ¿verdad?
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GateUser-aa7df71e
· 07-24 06:44
El momento de introducir una posición ha llegado, el protocolo MCP seguramente se volverá muy popular. ¡Prepárate!
El avance del Agente de IA en el campo Web3: el protocolo MCP abre nuevas oportunidades
Exploración interdisciplinaria del Agente AI en el ámbito Web3: de Manus a MC
Recientemente, el lanzamiento del primer producto de Agente de IA universal del mundo por una startup china ha suscitado una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución 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 desarrollo de la tecnología AI, los Agentes AI, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a una 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 capaz de tomar decisiones de manera 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 memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado en la actualidad, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de Pensamiento (Thought) → Acción (Action) → Observación (Observation).
Según la cantidad de agentes, el AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. El núcleo de Single Agent radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por una empresa, diseñado para resolver los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. Proporciona tres capacidades para extender LLM: Recursos (expansión del conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de palabras clave preescritas).
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA ha pasado por altibajos. Actualmente, hay tres modos principales de exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA: el modo de plataforma de lanzamiento, el modo DAO y el modo de empresa comercial.
La plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar AI Agents. Un cierto protocolo es actualmente la plataforma de lanzamiento más grande, con más de cien mil Agents emitidos. El modelo DAO representa la aplicación de organizaciones autónomas descentralizadas, como un cierto OS que ofrece una plataforma de desarrollo de AI Agents flexible y escalable. El modelo de empresa se caracteriza por un marco de Multi Agent a nivel empresarial, como un cierto proyecto que a través de la orquestación inteligente y la colaboración eficiente, permite que múltiples AI Agents trabajen en equipo.
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, principalmente porque la mayoría de los AI Agents emitidos carecen de un soporte de valor intrínseco.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA de Web3. Una opción es desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de un solo punto y teniendo capacidad de resistencia a la censura. La otra opción es dotar al Servidor MCP de la funcionalidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, también existen propuestas para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 puede teóricamente inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y una capa de incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, actualmente existen algunas limitaciones tecnológicas, como la dificultad de verificar la veracidad del comportamiento del agente a través de la tecnología de pruebas de conocimiento cero y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
En general, la aplicación de los Agentes de IA en el ámbito de Web3 aún se encuentra en una fase de exploración. Aunque enfrenta desafíos, la fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando este campo lleno de potencial.