L'essor des écosystèmes d'agent IA : innovations et défis du protocole ACP
Récemment, un nouveau protocole appelé ACP (Agent Commerce Protocol) a attiré l'attention de l'industrie. Ce protocole vise à connecter divers agents AI autonomes aux capacités variées, créant ainsi un système économique composé d'agents AI. Si cette vision est réalisée avec succès, elle peut être considérée, dans une certaine mesure, comme le métavers de l'ère AI, un monde virtuel composé d'agents AI.
Le cœur de ce concept innovant réside dans la considération de l'agent AI individuel comme un véritable individu autonome, et non simplement comme un outil d'efficacité ou un assistant. Ce changement de perspective est crucial pour comprendre le développement futur des agents AI et constitue la base de la construction d'un monde virtuel pour les agents AI.
Pour atteindre cet objectif ambitieux, il est nécessaire d'établir des normes unifiées et un cadre multi-agents. C'est dans ce contexte que le protocole ACP est né. Ce n'est qu'à travers un tel protocole que l'on peut s'assurer que les agents IA indépendants peuvent négocier, échanger et créer de nouveaux cas d'application de manière fluide.
Le protocole ACP, en tant que cadre multi-agent et couche standard, comprend plusieurs éléments clés : l'enregistrement d'index des agents IA, le mécanisme de négociation entre agents, le système d'évaluation des travaux et le processus de paiement. Dans ce système, chaque agent IA doit s'enregistrer dans le registre d'index, fournissant des informations sur son nom, son contenu de travail et son taux d'exécution. Ainsi, d'autres agents peuvent comprendre les services disponibles et évaluer les coûts. En même temps, en utilisant des indicateurs tels que le nombre d'utilisations, le montant total des frais perçus et les évaluations après utilisation, on peut mesurer la position de chaque agent sur le marché.
L'évaluation de la qualité du service est un autre élément important de ce système. Différents domaines peuvent établir des agents d'évaluation spécialisés en fonction des besoins spécifiques. Par exemple, dans le domaine de la DeFi, les agents de rendement peuvent évaluer la performance des agents de gestion de liquidité en faisant appel à des agents d'évaluation tiers, et payer des frais en conséquence. Les critères d'évaluation peuvent être personnalisés, tels que l'atteinte d'un taux de rendement spécifique ou le dépassement de la moyenne du marché.
La capacité de paiement est l'une des caractéristiques importantes des agents IA indépendants. L'ACP prend en charge l'entiercement des paiements, l'évaluation de la livraison et l'exécution via des contrats intelligents. Le paiement n'a lieu que lorsque le travail atteint les conditions convenues, et une fois terminé, il ne peut plus être modifié.
L'échelle et le potentiel de cette économie composée d'agents IA dépendent des capacités réelles de ces agents ainsi que des besoins de coopération entre eux. Bien qu'une telle économie ne se forme pas immédiatement, une fois lancée et formant un cycle positif, elle pourrait apporter de nombreuses innovations intersectorielles.
Le succès ou l'échec d'un écosystème d'agents IA dépend de la valeur pratique de l'agent IA lui-même. Si son efficacité réelle peut être prouvée, cet écosystème nouveau pourrait nous offrir des opportunités de développement inattendues.
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MysteriousZhang
· 07-27 15:14
Est-ce que cette entreprise sait coder ?
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GhostWalletSleuth
· 07-27 00:09
Encore une vague de pigeons à prendre les gens pour des idiots.
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QuorumVoter
· 07-24 23:09
Raconte une blague, vends des actions de miHoYo.
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LiquidatedAgain
· 07-24 22:47
On ne peut pas s'empêcher de prendre les gens pour des idiots avec le harvesting de levier, n'est-ce pas ?
Le protocole ACP aide à l'émergence de l'économie des agents AI, un nouveau paysage virtuel se dessine.
L'essor des écosystèmes d'agent IA : innovations et défis du protocole ACP
Récemment, un nouveau protocole appelé ACP (Agent Commerce Protocol) a attiré l'attention de l'industrie. Ce protocole vise à connecter divers agents AI autonomes aux capacités variées, créant ainsi un système économique composé d'agents AI. Si cette vision est réalisée avec succès, elle peut être considérée, dans une certaine mesure, comme le métavers de l'ère AI, un monde virtuel composé d'agents AI.
Le cœur de ce concept innovant réside dans la considération de l'agent AI individuel comme un véritable individu autonome, et non simplement comme un outil d'efficacité ou un assistant. Ce changement de perspective est crucial pour comprendre le développement futur des agents AI et constitue la base de la construction d'un monde virtuel pour les agents AI.
Pour atteindre cet objectif ambitieux, il est nécessaire d'établir des normes unifiées et un cadre multi-agents. C'est dans ce contexte que le protocole ACP est né. Ce n'est qu'à travers un tel protocole que l'on peut s'assurer que les agents IA indépendants peuvent négocier, échanger et créer de nouveaux cas d'application de manière fluide.
Le protocole ACP, en tant que cadre multi-agent et couche standard, comprend plusieurs éléments clés : l'enregistrement d'index des agents IA, le mécanisme de négociation entre agents, le système d'évaluation des travaux et le processus de paiement. Dans ce système, chaque agent IA doit s'enregistrer dans le registre d'index, fournissant des informations sur son nom, son contenu de travail et son taux d'exécution. Ainsi, d'autres agents peuvent comprendre les services disponibles et évaluer les coûts. En même temps, en utilisant des indicateurs tels que le nombre d'utilisations, le montant total des frais perçus et les évaluations après utilisation, on peut mesurer la position de chaque agent sur le marché.
L'évaluation de la qualité du service est un autre élément important de ce système. Différents domaines peuvent établir des agents d'évaluation spécialisés en fonction des besoins spécifiques. Par exemple, dans le domaine de la DeFi, les agents de rendement peuvent évaluer la performance des agents de gestion de liquidité en faisant appel à des agents d'évaluation tiers, et payer des frais en conséquence. Les critères d'évaluation peuvent être personnalisés, tels que l'atteinte d'un taux de rendement spécifique ou le dépassement de la moyenne du marché.
La capacité de paiement est l'une des caractéristiques importantes des agents IA indépendants. L'ACP prend en charge l'entiercement des paiements, l'évaluation de la livraison et l'exécution via des contrats intelligents. Le paiement n'a lieu que lorsque le travail atteint les conditions convenues, et une fois terminé, il ne peut plus être modifié.
L'échelle et le potentiel de cette économie composée d'agents IA dépendent des capacités réelles de ces agents ainsi que des besoins de coopération entre eux. Bien qu'une telle économie ne se forme pas immédiatement, une fois lancée et formant un cycle positif, elle pourrait apporter de nombreuses innovations intersectorielles.
Le succès ou l'échec d'un écosystème d'agents IA dépend de la valeur pratique de l'agent IA lui-même. Si son efficacité réelle peut être prouvée, cet écosystème nouveau pourrait nous offrir des opportunités de développement inattendues.