Eksplorasi Lintas Sektor AI Agent di Bidang Web3: Dari Manus ke MCP
Baru-baru ini, produk AI Agent universal pertama di dunia yang diluncurkan oleh sebuah perusahaan rintisan Tiongkok menarik perhatian luas. Produk ini memiliki kemampuan untuk menyelesaikan tugas secara mandiri dari perencanaan hingga pelaksanaan, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ini tidak hanya menarik perhatian di industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai jenis AI Agent.
Dengan perkembangan pesat teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting di bidang kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju realitas, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti mencakup model bahasa besar (LLM) sebagai "otak", mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran penalaran, pelaksanaan tindakan, serta memori dan pengambilan.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah model desain yang paling banyak digunakan saat ini, dan alur tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus berpikir (Thought) → tindakan (Action) → pengamatan (Observation).
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Inti dari Single Agent terletak pada kombinasi LLM dengan alat, sedangkan Multi Agent akan memberikan peran yang berbeda kepada setiap agen, melalui kerjasama untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks.
Model Context Protocol (MCP) adalah sebuah protokol sumber terbuka yang diluncurkan oleh suatu perusahaan, yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah koneksi dan interaksi antara LLM dan sumber data eksternal. Ini menyediakan tiga kemampuan untuk memperluas LLM: Resources (ekstensi pengetahuan), Tools (menjalankan fungsi, memanggil sistem eksternal), dan Prompts (template kata kunci yang telah ditulis sebelumnya).
Dalam industri Web3, perkembangan AI Agent telah mengalami pasang surut. Saat ini, eksplorasi Web3 yang berpusat pada kerangka AI Agent terutama memiliki tiga pola: pola platform peluncuran, pola DAO, dan pola perusahaan komersial.
Platform peluncuran memungkinkan pengguna untuk membuat, menyebarkan, dan memonetisasi AI Agent. Protokol tertentu adalah platform peluncuran terbesar saat ini, dengan lebih dari seratus ribu Agent yang diterbitkan di atasnya. Model DAO mewakili aplikasi organisasi otonomi terdesentralisasi, seperti OS tertentu yang menyediakan platform pengembangan AI Agent yang fleksibel dan dapat diskalakan. Model perusahaan komersial ditandai dengan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan, seperti proyek tertentu yang melalui pengaturan cerdas dan kolaborasi efisien, memungkinkan beberapa AI Agent untuk bekerja sama seperti tim.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang mandiri. Namun, model ini juga menghadapi tantangan, terutama karena sebagian besar AI Agent yang diterbitkan kurang memiliki dukungan nilai intrinsik.
Munculnya MCP memberikan arah eksplorasi baru untuk AI Agent Web3. Salah satunya adalah dengan menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor. Yang lainnya adalah membuat MCP Server memiliki kemampuan untuk berinteraksi dengan blockchain, sehingga mengurangi hambatan teknis. Selain itu, ada juga rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi ke dalam aplikasi AI Agent, namun saat ini masih ada beberapa keterbatasan teknis, seperti teknologi bukti nol yang sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent dan masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Secara keseluruhan, penerapan AI Agent di bidang Web3 masih berada pada tahap eksplorasi. Meskipun menghadapi tantangan, penggabungan AI dan Web3 adalah tren yang tidak terelakkan. Kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus menjelajahi bidang yang penuh potensi ini.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
5
Bagikan
Komentar
0/400
BearMarketSurvivor
· 07-26 22:09
Bukankah itu hanya menggabungkan web3 dan ai? Jangan-jangan ini hanya menggoreng konsep baru untuk dianggap bodoh.
Lihat AsliBalas0
BlockImposter
· 07-24 13:55
bull啊~终于有一个让人看得懂的Agent
Lihat AsliBalas0
SchrodingerWallet
· 07-24 06:53
jebakan begitu dalam siapa yang berani mencobanya
Lihat AsliBalas0
GateUser-a5fa8bd0
· 07-24 06:50
Ini terlalu berlebihan, ya?
Lihat AsliBalas0
GateUser-aa7df71e
· 07-24 06:44
masukkan posisi sudah tiba, protokol MCP pasti akan menjadi populer. Perhatikan baik-baik.
Terobosan AI Agent di bidang Web3: Protokol MCP membuka peluang baru
Eksplorasi Lintas Sektor AI Agent di Bidang Web3: Dari Manus ke MCP
Baru-baru ini, produk AI Agent universal pertama di dunia yang diluncurkan oleh sebuah perusahaan rintisan Tiongkok menarik perhatian luas. Produk ini memiliki kemampuan untuk menyelesaikan tugas secara mandiri dari perencanaan hingga pelaksanaan, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ini tidak hanya menarik perhatian di industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai jenis AI Agent.
Dengan perkembangan pesat teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting di bidang kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju realitas, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti mencakup model bahasa besar (LLM) sebagai "otak", mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran penalaran, pelaksanaan tindakan, serta memori dan pengambilan.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah model desain yang paling banyak digunakan saat ini, dan alur tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus berpikir (Thought) → tindakan (Action) → pengamatan (Observation).
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Inti dari Single Agent terletak pada kombinasi LLM dengan alat, sedangkan Multi Agent akan memberikan peran yang berbeda kepada setiap agen, melalui kerjasama untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks.
Model Context Protocol (MCP) adalah sebuah protokol sumber terbuka yang diluncurkan oleh suatu perusahaan, yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah koneksi dan interaksi antara LLM dan sumber data eksternal. Ini menyediakan tiga kemampuan untuk memperluas LLM: Resources (ekstensi pengetahuan), Tools (menjalankan fungsi, memanggil sistem eksternal), dan Prompts (template kata kunci yang telah ditulis sebelumnya).
Dalam industri Web3, perkembangan AI Agent telah mengalami pasang surut. Saat ini, eksplorasi Web3 yang berpusat pada kerangka AI Agent terutama memiliki tiga pola: pola platform peluncuran, pola DAO, dan pola perusahaan komersial.
Platform peluncuran memungkinkan pengguna untuk membuat, menyebarkan, dan memonetisasi AI Agent. Protokol tertentu adalah platform peluncuran terbesar saat ini, dengan lebih dari seratus ribu Agent yang diterbitkan di atasnya. Model DAO mewakili aplikasi organisasi otonomi terdesentralisasi, seperti OS tertentu yang menyediakan platform pengembangan AI Agent yang fleksibel dan dapat diskalakan. Model perusahaan komersial ditandai dengan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan, seperti proyek tertentu yang melalui pengaturan cerdas dan kolaborasi efisien, memungkinkan beberapa AI Agent untuk bekerja sama seperti tim.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang mandiri. Namun, model ini juga menghadapi tantangan, terutama karena sebagian besar AI Agent yang diterbitkan kurang memiliki dukungan nilai intrinsik.
Munculnya MCP memberikan arah eksplorasi baru untuk AI Agent Web3. Salah satunya adalah dengan menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor. Yang lainnya adalah membuat MCP Server memiliki kemampuan untuk berinteraksi dengan blockchain, sehingga mengurangi hambatan teknis. Selain itu, ada juga rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi ke dalam aplikasi AI Agent, namun saat ini masih ada beberapa keterbatasan teknis, seperti teknologi bukti nol yang sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent dan masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Secara keseluruhan, penerapan AI Agent di bidang Web3 masih berada pada tahap eksplorasi. Meskipun menghadapi tantangan, penggabungan AI dan Web3 adalah tren yang tidak terelakkan. Kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus menjelajahi bidang yang penuh potensi ini.