Exploration et application de l'agent IA dans le domaine du Web3
Récemment, un produit appelé Manus, le premier agent AI universel au monde, a suscité un engouement dans le secteur technologique national. En tant qu'agent AI capable de penser de manière autonome, de planifier et d'exécuter des tâches complexes, Manus a démontré une polyvalence et une capacité d'exécution sans précédent, offrant de nouvelles idées et inspirations pour le développement des agents AI. Avec le développement rapide de la technologie AI, les agents AI, en tant que branche importante de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à l'application réelle, montrant un potentiel énorme dans divers secteurs, y compris le secteur Web3.
Aperçu de l'Agent IA
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 principaux comprennent :
Les grands modèles de langage (LLM) en tant que "cerveau"
Mécanismes d'observation et de perception
Processus de réflexion logique
Capacité d'exécution des actions
Fonction de mémoire et de récupération
Les modèles de conception des agents IA ont principalement deux axes de développement : l'un se concentre 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, et son processus typique peut être décrit par le cycle "penser → agir → observer".
En fonction du nombre d'agents, les agents AI peuvent être divisés en Agent Unique et Agent Multiple. L'Agent Unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents agents pour accomplir des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans le Web3
L'engouement pour les agents AI dans l'industrie Web3 a atteint un sommet au début de cette année, mais a depuis légèrement diminué. Cependant, certains projets continuent de susciter un intérêt élevé, principalement centrés sur les modes suivants :
Mode de plateforme de lancement : représenté par Virtuals Protocol, permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents IA.
Modèle DAO : représenté par ElizaOS, combinant des modèles d'IA et des suggestions des membres du DAO pour prendre des décisions.
Modèle d'entreprise : représenté par Swarms, fournissant un cadre Multi Agent de niveau entreprise.
Du point de vue du modèle économique, actuellement, seul le modèle de plateforme de lancement peut réaliser un cycle économique relativement autonome. Cependant, ce modèle fait également face au problème du manque de soutien en valeur intrinsèque des actifs eux-mêmes, ce qui peut facilement conduire à une chute rapide à zéro.
La combinaison de MCP et Web3
L'apparition du Modèle de Contexte Protocole (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour l'Agent AI de Web3 :
Déployer le serveur MCP sur le réseau blockchain pour améliorer la résistance à la censure.
Donner au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, en abaissant le seuil technique.
Construire un réseau d'incitation pour les créateurs basé sur OpenMCP.Network et Ethereum.
Bien que ces directions puissent théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et des incitations économiques aux agents AI, elles font encore face à de nombreux défis techniques, tels que la difficulté de la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance à vérifier la véracité des comportements des agents, et les problèmes d'efficacité dans les réseaux décentralisés.
Conclusion
L'intégration de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien qu'il existe encore de nombreux défis techniques et d'application à surmonter, l'avenir s'annonce prometteur. Nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer le potentiel d'application des agents IA dans le domaine du Web3, dans le but de créer des produits véritablement emblématiques qui changeront les perceptions extérieures sur le manque d'utilité du Web3.
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WealthCoffee
· 07-30 11:26
L'avenir est prometteur.
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SnapshotLaborer
· 07-30 11:23
Encore un concept pour se faire prendre pour des cons.
Les perspectives d'exploration et d'application des agents IA dans le domaine du Web3
Exploration et application de l'agent IA dans le domaine du Web3
Récemment, un produit appelé Manus, le premier agent AI universel au monde, a suscité un engouement dans le secteur technologique national. En tant qu'agent AI capable de penser de manière autonome, de planifier et d'exécuter des tâches complexes, Manus a démontré une polyvalence et une capacité d'exécution sans précédent, offrant de nouvelles idées et inspirations pour le développement des agents AI. Avec le développement rapide de la technologie AI, les agents AI, en tant que branche importante de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à l'application réelle, montrant un potentiel énorme dans divers secteurs, y compris le secteur Web3.
Aperçu de l'Agent IA
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 principaux comprennent :
Les modèles de conception des agents IA ont principalement deux axes de développement : l'un se concentre 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, et son processus typique peut être décrit par le cycle "penser → agir → observer".
En fonction du nombre d'agents, les agents AI peuvent être divisés en Agent Unique et Agent Multiple. L'Agent Unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents agents pour accomplir des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans le Web3
L'engouement pour les agents AI dans l'industrie Web3 a atteint un sommet au début de cette année, mais a depuis légèrement diminué. Cependant, certains projets continuent de susciter un intérêt élevé, principalement centrés sur les modes suivants :
Du point de vue du modèle économique, actuellement, seul le modèle de plateforme de lancement peut réaliser un cycle économique relativement autonome. Cependant, ce modèle fait également face au problème du manque de soutien en valeur intrinsèque des actifs eux-mêmes, ce qui peut facilement conduire à une chute rapide à zéro.
La combinaison de MCP et Web3
L'apparition du Modèle de Contexte Protocole (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour l'Agent AI de Web3 :
Bien que ces directions puissent théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et des incitations économiques aux agents AI, elles font encore face à de nombreux défis techniques, tels que la difficulté de la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance à vérifier la véracité des comportements des agents, et les problèmes d'efficacité dans les réseaux décentralisés.
Conclusion
L'intégration de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien qu'il existe encore de nombreux défis techniques et d'application à surmonter, l'avenir s'annonce prometteur. Nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer le potentiel d'application des agents IA dans le domaine du Web3, dans le but de créer des produits véritablement emblématiques qui changeront les perceptions extérieures sur le manque d'utilité du Web3.