Exploration interdisciplinaire de l'Agent IA dans le domaine du Web3 : de Manus à MC
Récemment, un startup chinois a lancé le premier produit d'Agent AI universel au monde, suscitant un large intérêt. Ce produit possède la capacité de réaliser de manière autonome l'ensemble du processus, de la planification à l'exécution, démontrant une polyvalence et une capacité d'exécution sans précédent. Cela a non seulement attiré l'attention de l'industrie, mais a également fourni des idées précieuses et de l'inspiration pour la conception de divers Agents AI.
Avec le développement rapide de la technologie AI, l'Agent AI, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passe progressivement du concept à la réalité et montre un énorme potentiel d'application dans divers secteurs, y compris l'industrie Web3.
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants essentiels comprennent un grand modèle de langage (LLM) comme "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de réflexion et de raisonnement, l'exécution d'actions, ainsi que la mémoire et la récupération.
Les modèles de conception des agents IA ont principalement deux pistes de développement : l'une met l'accent sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est actuellement le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit comme un cycle de pensée (Thought) → action (Action) → observation (Observation).
En fonction du nombre d'agents, l'AI Agent peut être divisé en Single Agent et Multi Agent. Le cœur du Single Agent réside dans la combinaison du LLM et des outils, tandis que le Multi Agent attribue différents rôles à différents agents, permettant ainsi de réaliser des tâches complexes par une coopération synergique.
Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est un protocole open source lancé par une certaine entreprise, visant à résoudre les problèmes de connexion et d'interaction entre les LLM et les sources de données externes. Il offre trois capacités pour étendre les LLM : Resources (expansion des connaissances), Tools (exécution de fonctions, appel de systèmes externes) et Prompts (modèles de mots d'invite pré-écrits).
Dans l'industrie du Web3, le développement des agents IA a connu des hauts et des bas. Actuellement, il existe principalement trois modèles d'exploration du Web3 autour du cadre des agents IA : le modèle de plateforme de lancement, le modèle DAO et le modèle d'entreprise commerciale.
La plateforme de lancement permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents AI. Un certain protocole est actuellement la plus grande plateforme de lancement, avec plus de cent mille agents émis. Le modèle DAO représente l'application des organisations autonomes décentralisées, comme un certain OS qui propose une plateforme de développement d'agents AI flexible et évolutive. Le modèle d'entreprise se caractérise par un cadre Multi Agent de niveau entreprise, comme un certain projet qui, grâce à l'orchestration intelligente et à une collaboration efficace, permet à plusieurs agents AI de travailler ensemble comme une équipe.
D'un point de vue du modèle économique, actuellement, seules les plateformes de lancement peuvent réaliser un cercle économique autonome. Cependant, ce modèle fait également face à des défis, principalement parce que la plupart des agents AI émis manquent de soutien en valeur intrinsèque.
L'apparition de MCP ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents IA de Web3. L'une consiste à déployer le serveur MCP sur un réseau blockchain, résolvant ainsi le problème du point unique et possédant des capacités anti-censure. L'autre consiste à doter le serveur MCP de la capacité d'interagir avec la blockchain, abaissant ainsi le seuil technologique. De plus, il existe des solutions basées sur Ethereum pour construire un réseau d'incitation pour les créateurs OpenMCP.Network.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et une couche d'incitation économique dans les applications d'agent AI, la technologie actuelle présente encore certaines limitations, telles que la difficulté de la technologie de preuve à connaissance nulle à vérifier la véracité des comportements des agents et les problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
Dans l'ensemble, l'application des agents IA dans le domaine du Web3 est encore en phase d'exploration. Bien que des défis se présentent, la fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer ce domaine plein de potentiel.
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BearMarketSurvivor
· 07-26 22:09
Ce n'est rien d'autre que de combiner le web3 et l'IA. Ne vous faites pas encore avoir par un nouveau concept pour se faire prendre pour des cons.
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BlockImposter
· 07-24 13:55
Bull ah~ enfin un Agent compréhensible
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SchrodingerWallet
· 07-24 06:53
Le piège est si profond, qui oserait essayer ?
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GateUser-a5fa8bd0
· 07-24 06:50
C'est vraiment trop extravagant, non ?
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GateUser-aa7df71e
· 07-24 06:44
Le moment d'entrer dans une position est arrivé, le protocole MCP va certainement cartonner. Soyez vigilant.
Les percées de l'Agent IA dans le domaine du Web3 : le protocole MCP ouvre de nouvelles opportunités
Exploration interdisciplinaire de l'Agent IA dans le domaine du Web3 : de Manus à MC
Récemment, un startup chinois a lancé le premier produit d'Agent AI universel au monde, suscitant un large intérêt. Ce produit possède la capacité de réaliser de manière autonome l'ensemble du processus, de la planification à l'exécution, démontrant une polyvalence et une capacité d'exécution sans précédent. Cela a non seulement attiré l'attention de l'industrie, mais a également fourni des idées précieuses et de l'inspiration pour la conception de divers Agents AI.
Avec le développement rapide de la technologie AI, l'Agent AI, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passe progressivement du concept à la réalité et montre un énorme potentiel d'application dans divers secteurs, y compris l'industrie Web3.
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions autonomes et d'exécuter des tâches en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants essentiels comprennent un grand modèle de langage (LLM) comme "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de réflexion et de raisonnement, l'exécution d'actions, ainsi que la mémoire et la récupération.
Les modèles de conception des agents IA ont principalement deux pistes de développement : l'une met l'accent sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est actuellement le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit comme un cycle de pensée (Thought) → action (Action) → observation (Observation).
En fonction du nombre d'agents, l'AI Agent peut être divisé en Single Agent et Multi Agent. Le cœur du Single Agent réside dans la combinaison du LLM et des outils, tandis que le Multi Agent attribue différents rôles à différents agents, permettant ainsi de réaliser des tâches complexes par une coopération synergique.
Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est un protocole open source lancé par une certaine entreprise, visant à résoudre les problèmes de connexion et d'interaction entre les LLM et les sources de données externes. Il offre trois capacités pour étendre les LLM : Resources (expansion des connaissances), Tools (exécution de fonctions, appel de systèmes externes) et Prompts (modèles de mots d'invite pré-écrits).
Dans l'industrie du Web3, le développement des agents IA a connu des hauts et des bas. Actuellement, il existe principalement trois modèles d'exploration du Web3 autour du cadre des agents IA : le modèle de plateforme de lancement, le modèle DAO et le modèle d'entreprise commerciale.
La plateforme de lancement permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents AI. Un certain protocole est actuellement la plus grande plateforme de lancement, avec plus de cent mille agents émis. Le modèle DAO représente l'application des organisations autonomes décentralisées, comme un certain OS qui propose une plateforme de développement d'agents AI flexible et évolutive. Le modèle d'entreprise se caractérise par un cadre Multi Agent de niveau entreprise, comme un certain projet qui, grâce à l'orchestration intelligente et à une collaboration efficace, permet à plusieurs agents AI de travailler ensemble comme une équipe.
D'un point de vue du modèle économique, actuellement, seules les plateformes de lancement peuvent réaliser un cercle économique autonome. Cependant, ce modèle fait également face à des défis, principalement parce que la plupart des agents AI émis manquent de soutien en valeur intrinsèque.
L'apparition de MCP ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents IA de Web3. L'une consiste à déployer le serveur MCP sur un réseau blockchain, résolvant ainsi le problème du point unique et possédant des capacités anti-censure. L'autre consiste à doter le serveur MCP de la capacité d'interagir avec la blockchain, abaissant ainsi le seuil technologique. De plus, il existe des solutions basées sur Ethereum pour construire un réseau d'incitation pour les créateurs OpenMCP.Network.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et une couche d'incitation économique dans les applications d'agent AI, la technologie actuelle présente encore certaines limitations, telles que la difficulté de la technologie de preuve à connaissance nulle à vérifier la véracité des comportements des agents et les problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
Dans l'ensemble, l'application des agents IA dans le domaine du Web3 est encore en phase d'exploration. Bien que des défis se présentent, la fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer ce domaine plein de potentiel.