Exploração interdisciplinar do Agente de IA no campo do Web3: de Manus a MC
Recentemente, um startup chinês lançou o primeiro produto de Agente de IA Universal do mundo, o que gerou ampla atenção. Este produto possui a capacidade de completar tarefas de forma autônoma em todo o processo, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. Isso não só atraiu a atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários Agentes de IA.
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os Agentes de IA, como um importante ramo do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando de um conceito para a realidade, demonstrando um enorme potencial de aplicação em vários setores, e a indústria Web3 não é exceção.
O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autónoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os seus componentes principais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações, e memória e recuperação.
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planejamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão. Dentre elas, o padrão ReAct é o mais amplamente utilizado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de pensar (Thought) → agir (Action) → observar (Observation).
De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O núcleo do Single Agent reside na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agent atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da cooperação.
Model Context Protocol (MCP) é um protocolo de código aberto lançado por uma empresa, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. Ele fornece três capacidades para expandir o LLM: Resources (expansão de conhecimento), Tools (execução de funções, chamada de sistemas externos) e Prompts (modelos de prompts pré-escritos).
No setor Web3, o desenvolvimento de Agentes de IA passou por altos e baixos. Atualmente, as explorações Web3 em torno da estrutura de Agente de IA concentram-se principalmente em três modelos: modelo de plataforma de lançamento, modelo DAO e modelo de empresa comercial.
A plataforma de lançamento permite que os usuários criem, implementem e monetizem Agentes de IA. Certo protocolo é atualmente a maior plataforma de lançamento, com mais de cem mil Agentes emitidos. O modelo DAO representa a aplicação de organizações autônomas descentralizadas, como certa OS que oferece uma plataforma de desenvolvimento de Agentes de IA flexível e escalável. O modelo de empresa comercial é caracterizado por uma estrutura Multi Agente de nível empresarial, como certo projeto que, através da orquestração inteligente e colaboração eficiente, permite que múltiplos Agentes de IA colaborem como uma equipe.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas as plataformas de lançamento podem alcançar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios, principalmente porque a maioria dos Agentes de IA emitidos carece de suporte de valor intrínseco.
A chegada do MCP trouxe novas direções de exploração para os Agentes de IA do Web3. Uma delas é implantar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura. A outra é permitir que o Servidor MCP tenha a funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, há propostas baseadas na construção da OpenMCP.Network na Ethereum para uma rede de incentivos para criadores.
Apesar de a combinação do MCP com o Web3 poder, em teoria, injetar mecanismos de confiança descentralizada e camadas de incentivos econômicos em aplicações de Agentes de IA, atualmente existem algumas limitações tecnológicas, como a dificuldade da tecnologia de provas de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, bem como questões de eficiência das redes descentralizadas.
De um modo geral, a aplicação de Agentes de IA no campo do Web3 ainda está em fase de exploração. Embora enfrente desafios, a fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Precisamos manter paciência e confiança, explorando continuamente este campo cheio de potencial.
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BearMarketSurvivor
· 07-26 22:09
Não é só combinar web3 e ai? Não vamos outra vez inventar um novo conceito para fazer as pessoas de parvas.
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BlockImposter
· 07-24 13:55
bull啊~终于有一个让人看得懂的Agent
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SchrodingerWallet
· 07-24 06:53
Armadilha tão profunda, quem se atreve a tentar?
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GateUser-a5fa8bd0
· 07-24 06:50
Isto é demasiado exagerado, não é?
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GateUser-aa7df71e
· 07-24 06:44
Entrar numa posição já chegou, o protocolo MCP certamente vai fazer sucesso. Fique atento!
A quebra de barreiras do Agente de IA no domínio Web3: o protocolo MCP abre novas oportunidades
Exploração interdisciplinar do Agente de IA no campo do Web3: de Manus a MC
Recentemente, um startup chinês lançou o primeiro produto de Agente de IA Universal do mundo, o que gerou ampla atenção. Este produto possui a capacidade de completar tarefas de forma autônoma em todo o processo, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. Isso não só atraiu a atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários Agentes de IA.
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os Agentes de IA, como um importante ramo do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando de um conceito para a realidade, demonstrando um enorme potencial de aplicação em vários setores, e a indústria Web3 não é exceção.
O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autónoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os seus componentes principais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações, e memória e recuperação.
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planejamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão. Dentre elas, o padrão ReAct é o mais amplamente utilizado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de pensar (Thought) → agir (Action) → observar (Observation).
De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O núcleo do Single Agent reside na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agent atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da cooperação.
Model Context Protocol (MCP) é um protocolo de código aberto lançado por uma empresa, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. Ele fornece três capacidades para expandir o LLM: Resources (expansão de conhecimento), Tools (execução de funções, chamada de sistemas externos) e Prompts (modelos de prompts pré-escritos).
No setor Web3, o desenvolvimento de Agentes de IA passou por altos e baixos. Atualmente, as explorações Web3 em torno da estrutura de Agente de IA concentram-se principalmente em três modelos: modelo de plataforma de lançamento, modelo DAO e modelo de empresa comercial.
A plataforma de lançamento permite que os usuários criem, implementem e monetizem Agentes de IA. Certo protocolo é atualmente a maior plataforma de lançamento, com mais de cem mil Agentes emitidos. O modelo DAO representa a aplicação de organizações autônomas descentralizadas, como certa OS que oferece uma plataforma de desenvolvimento de Agentes de IA flexível e escalável. O modelo de empresa comercial é caracterizado por uma estrutura Multi Agente de nível empresarial, como certo projeto que, através da orquestração inteligente e colaboração eficiente, permite que múltiplos Agentes de IA colaborem como uma equipe.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas as plataformas de lançamento podem alcançar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios, principalmente porque a maioria dos Agentes de IA emitidos carece de suporte de valor intrínseco.
A chegada do MCP trouxe novas direções de exploração para os Agentes de IA do Web3. Uma delas é implantar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura. A outra é permitir que o Servidor MCP tenha a funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, há propostas baseadas na construção da OpenMCP.Network na Ethereum para uma rede de incentivos para criadores.
Apesar de a combinação do MCP com o Web3 poder, em teoria, injetar mecanismos de confiança descentralizada e camadas de incentivos econômicos em aplicações de Agentes de IA, atualmente existem algumas limitações tecnológicas, como a dificuldade da tecnologia de provas de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, bem como questões de eficiência das redes descentralizadas.
De um modo geral, a aplicação de Agentes de IA no campo do Web3 ainda está em fase de exploração. Embora enfrente desafios, a fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Precisamos manter paciência e confiança, explorando continuamente este campo cheio de potencial.