Khám Phá Đa Ngành Của AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MCP
Gần đây, một công ty khởi nghiệp Trung Quốc đã ra mắt sản phẩm AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới, gây chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính đa dụng và khả năng thực thi chưa từng có. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành, mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm thành hiện thực và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều ngành nghề, ngành Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như là "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận tư duy, thực hiện hành động, cùng với bộ nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại chú trọng vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả là chu kỳ: Suy nghĩ (Thought) → Hành động (Action) → Quan sát (Observation).
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Cốt lõi của Single Agent nằm ở sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent sẽ gán cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, thông qua hợp tác để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.
Model Context Protocol (MCP) là một giao thức mã nguồn mở được phát triển bởi một công ty, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: Resources (mở rộng kiến thức), Tools (thực thi chức năng, gọi hệ thống bên ngoài) và Prompts (mẫu gợi ý đã được viết sẵn).
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent đã trải qua một thời gian thăng trầm. Hiện tại, xung quanh khung AI Agent, việc khám phá Web3 chủ yếu có ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại.
Nền tảng phát hành cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent. Một giao thức là nền tảng phát hành lớn nhất hiện nay, với hơn 100.000 Agent đã được phát hành trên đó. Mô hình DAO đại diện cho ứng dụng của tổ chức tự trị phi tập trung, như một hệ điều hành nào đó cung cấp một nền tảng phát triển AI Agent linh hoạt và có khả năng mở rộng. Mô hình công ty thương mại thì đặc trưng bởi khung Multi Agent cấp doanh nghiệp, như một dự án nào đó thông qua việc lập trình thông minh và hợp tác hiệu quả, cho phép nhiều AI Agent phối hợp làm việc như một đội ngũ.
Xét từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có nền tảng phát hành có thể đạt được vòng kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với những thách thức, chủ yếu là các AI Agent được phát hành phần lớn thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại.
Sự xuất hiện của MCP mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một cách là triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt. Một cách khác là trang bị cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 lý thuyết có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp khuyến khích kinh tế cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, cũng như vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Nói chung, ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực Web3 vẫn đang trong giai đoạn khám phá. Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Chúng ta cần kiên nhẫn và tin tưởng, tiếp tục khám phá lĩnh vực đầy tiềm năng này.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BearMarketSurvivor
· 07-26 22:09
Không phải chỉ là kết hợp web3 và ai sao? Đừng để lại là một khái niệm mới để chơi cho Suckers.
Đột phá của AI Agent trong lĩnh vực Web3: giao thức MCP mở ra cơ hội mới
Khám Phá Đa Ngành Của AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MCP
Gần đây, một công ty khởi nghiệp Trung Quốc đã ra mắt sản phẩm AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới, gây chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính đa dụng và khả năng thực thi chưa từng có. Điều này không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành, mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm thành hiện thực và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều ngành nghề, ngành Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như là "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận tư duy, thực hiện hành động, cùng với bộ nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại chú trọng vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả là chu kỳ: Suy nghĩ (Thought) → Hành động (Action) → Quan sát (Observation).
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Cốt lõi của Single Agent nằm ở sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent sẽ gán cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, thông qua hợp tác để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.
Model Context Protocol (MCP) là một giao thức mã nguồn mở được phát triển bởi một công ty, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: Resources (mở rộng kiến thức), Tools (thực thi chức năng, gọi hệ thống bên ngoài) và Prompts (mẫu gợi ý đã được viết sẵn).
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent đã trải qua một thời gian thăng trầm. Hiện tại, xung quanh khung AI Agent, việc khám phá Web3 chủ yếu có ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại.
Nền tảng phát hành cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent. Một giao thức là nền tảng phát hành lớn nhất hiện nay, với hơn 100.000 Agent đã được phát hành trên đó. Mô hình DAO đại diện cho ứng dụng của tổ chức tự trị phi tập trung, như một hệ điều hành nào đó cung cấp một nền tảng phát triển AI Agent linh hoạt và có khả năng mở rộng. Mô hình công ty thương mại thì đặc trưng bởi khung Multi Agent cấp doanh nghiệp, như một dự án nào đó thông qua việc lập trình thông minh và hợp tác hiệu quả, cho phép nhiều AI Agent phối hợp làm việc như một đội ngũ.
Xét từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có nền tảng phát hành có thể đạt được vòng kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với những thách thức, chủ yếu là các AI Agent được phát hành phần lớn thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại.
Sự xuất hiện của MCP mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một cách là triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt. Một cách khác là trang bị cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 lý thuyết có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp khuyến khích kinh tế cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, cũng như vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Nói chung, ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực Web3 vẫn đang trong giai đoạn khám phá. Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Chúng ta cần kiên nhẫn và tin tưởng, tiếp tục khám phá lĩnh vực đầy tiềm năng này.