Исследование и применение AI-агента в области Web3
В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI-агент, вызвал сенсацию в отечественной технологической сфере. Будучи AI-агентом, который может самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, Manus демонстрирует беспрецедентную универсальность и исполнительские способности, предоставляя новые идеи и вдохновение для разработки AI-агентов. С быстрым развитием технологий AI, AI-агенты, как важная отрасль искусственного интеллекта, постепенно переходят от концепции к реальным приложениям и демонстрируют огромный потенциал в различных отраслях, не исключая и Web3.
Обзор AI Agent
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают:
Большие языковые модели (LLM) как "мозг"
Механизмы наблюдения и восприятия
Процесс логического мышления
Способность к выполнению действий
Функции памяти и извлечения
Основные модели проектирования AI Agent имеют два направления развития: одно акцентируется на планировании, а другое — на рефлексии. В частности, модель ReAct является наиболее широко используемой моделью проектирования в настоящее время, и её典型流程可以用 "思考→行动→观察"循环来描述.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent фокусируется на сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent предоставляет различным агентам разные роли, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Текущая ситуация с AI Agent в Web3
В начале этого года популярность AI Agent в индустрии Web3 достигла пика, но затем несколько снизилась, однако некоторые проекты продолжают оставаться в центре внимания, в основном сосредоточенные на следующих моделях:
Режим платформы запуска: представленный Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent.
DAO-модель: на примере ElizaOS, сочетая AI-модели и предложения членов DAO для принятия решений.
Модель коммерческой компании: представленная Swarms, предлагает корпоративную многоагентную платформу.
С точки зрения экономической модели в настоящее время только режим запуска платформы может обеспечить относительно самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой отсутствия внутренней ценностной поддержки активов, что может привести к их быстрому обесцениванию.
Слияние MCP и Web3
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открыло новые направления для исследований AI-агентов в Web3:
Разверните MCP Server в блокчейн-сети для повышения устойчивости к цензуре.
Обеспечить функции взаимодействия MCP Server с блокчейном, снизив технический порог.
Создание сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum.
Хотя эти направления теоретически могут внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы для AI-агентов, на практике они все еще сталкиваются с множеством проблем, такими как сложности в проверке достоверности действий агента с помощью технологий доказательства с нулевым разглашением и проблемы с эффективностью децентрализованных сетей.
Заключение
Слияние ИИ и Web3 является неизбежным трендом, несмотря на то, что в настоящее время оно сталкивается с множеством технических и прикладных вызовов, будущее выглядит многообещающим. Нам необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать потенциал применения ИИ-агентов в области Web3, с надеждой создать поистине знаковые продукты, которые изменят мнение внешнего мира о недостаточной практичности Web3.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Перспективы исследования и применения AI-агентов в области Web3
Исследование и применение AI-агента в области Web3
В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI-агент, вызвал сенсацию в отечественной технологической сфере. Будучи AI-агентом, который может самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, Manus демонстрирует беспрецедентную универсальность и исполнительские способности, предоставляя новые идеи и вдохновение для разработки AI-агентов. С быстрым развитием технологий AI, AI-агенты, как важная отрасль искусственного интеллекта, постепенно переходят от концепции к реальным приложениям и демонстрируют огромный потенциал в различных отраслях, не исключая и Web3.
Обзор AI Agent
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают:
Основные модели проектирования AI Agent имеют два направления развития: одно акцентируется на планировании, а другое — на рефлексии. В частности, модель ReAct является наиболее широко используемой моделью проектирования в настоящее время, и её典型流程可以用 "思考→行动→观察"循环来描述.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent фокусируется на сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent предоставляет различным агентам разные роли, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Текущая ситуация с AI Agent в Web3
В начале этого года популярность AI Agent в индустрии Web3 достигла пика, но затем несколько снизилась, однако некоторые проекты продолжают оставаться в центре внимания, в основном сосредоточенные на следующих моделях:
С точки зрения экономической модели в настоящее время только режим запуска платформы может обеспечить относительно самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой отсутствия внутренней ценностной поддержки активов, что может привести к их быстрому обесцениванию.
Слияние MCP и Web3
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открыло новые направления для исследований AI-агентов в Web3:
Хотя эти направления теоретически могут внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы для AI-агентов, на практике они все еще сталкиваются с множеством проблем, такими как сложности в проверке достоверности действий агента с помощью технологий доказательства с нулевым разглашением и проблемы с эффективностью децентрализованных сетей.
Заключение
Слияние ИИ и Web3 является неизбежным трендом, несмотря на то, что в настоящее время оно сталкивается с множеством технических и прикладных вызовов, будущее выглядит многообещающим. Нам необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать потенциал применения ИИ-агентов в области Web3, с надеждой создать поистине знаковые продукты, которые изменят мнение внешнего мира о недостаточной практичности Web3.