Исследование применения AI-агента в области Web3: от Manus до MC
Недавно продукт универсального AI-агента под названием Manus привлек широкое внимание. Являясь первым в мире универсальным AI-агентом, Manus демонстрирует мощные способности к независимому мышлению и выполнению сложных задач, предоставляя новые идеи для разработки AI-агентов. С быстрым развитием технологий AI, AI-агенты как важная ветвь искусственного интеллекта проявляют огромный потенциал в различных отраслях, и отрасль Web3 не является исключением.
Обзор AI Agent
AI Агент — это компьютерная программа, которая может самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают большую языковую модель (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс рассуждений, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения.
Две основные линии развития модели дизайна AI Agent: одна ориентирована на планирование, другая — на рефлексию. В настоящее время наиболее широко используемой моделью дизайна является модель ReAct, типичный процесс которой включает в себя три этапа: размышление, действие и наблюдение, формируя циклический итеративный процесс.
В зависимости от количества агентов AI Agent делится на Single Agent и Multi Agent. Single Agent фокусируется на сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Модель Контекст Протокол (MCP)
MCP — это открытый протокол, предназначенный для решения проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. Он предоставляет три возможности для расширения LLM: расширение знаний, выполнение вызовов функций внешних систем и заранее написанные шаблоны подсказок. MCP использует архитектуру клиент-сервер, а нижний уровень передачи данных использует протокол JSON-RPC.
Текущая ситуация с AI Agent в Web3
После достижения пика популярности AI Agent в индустрии Web3 в январе этого года, его интерес несколько снизился, но некоторые проекты все еще остаются в центре внимания. В основном выделяются три модели:
Режим платформы запуска: представлен Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent.
DAO-модель: на примере ElizaOS, принятие решений на основе AI-моделей и предложений членов DAO.
Бизнес-модель компании: с представителями Swarms, предлагающая многоагентную платформу для корпоративного уровня.
С точки зрения экономической модели в настоящее время лишь модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с вызовами, поскольку активы, которые необходимо выпустить, должны обладать достаточной привлекательностью для формирования положительного цикла.
Исследовательские направления MCP в Web3
Появление MCP открыло новые направления для исследований AI Agent в Web3:
Разверните MCP Server в блокчейн-сети, чтобы решить проблему единой точки отказа и обеспечить устойчивость к цензуре.
Наделите MCP Server функцией взаимодействия с блокчейном, такой как выполнение DeFi-транзакций и управление.
Построение сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum, автоматизация, прозрачность и надежность стимулов через смарт-контракты.
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, текущий уровень технологий пока не может полностью подтвердить подлинность действий Агентов, а также необходимо решить проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Резюме
Запуск Manus знаменует собой важную веху в продукте общего ИИ-агента. В сфере Web3 также необходим продукт- milestone, чтобы развеять внешние сомнения в его практичности. Появление MCP открывает новые направления для AI-агентов в Web3, включая развертывание на блокчейне, функции взаимодействия с блокчейном и создание сети стимулирования для создателей.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Несмотря на то, что в настоящее время существует множество сложностей, мы должны сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать эту многообещающую область.
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» .
15 Лайков
Награда
15
5
Поделиться
комментарий
0/400
GasBankrupter
· 8ч назад
炒完 токен啥都 обречено
Посмотреть ОригиналОтветить0
LostBetweenChains
· 8ч назад
Наконец-то дождался AI, который говорит по-людски.
Manus поднимает революцию AI Agent, MCP исследует новые направления для Web3
Исследование применения AI-агента в области Web3: от Manus до MC
Недавно продукт универсального AI-агента под названием Manus привлек широкое внимание. Являясь первым в мире универсальным AI-агентом, Manus демонстрирует мощные способности к независимому мышлению и выполнению сложных задач, предоставляя новые идеи для разработки AI-агентов. С быстрым развитием технологий AI, AI-агенты как важная ветвь искусственного интеллекта проявляют огромный потенциал в различных отраслях, и отрасль Web3 не является исключением.
Обзор AI Agent
AI Агент — это компьютерная программа, которая может самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают большую языковую модель (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс рассуждений, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения.
Две основные линии развития модели дизайна AI Agent: одна ориентирована на планирование, другая — на рефлексию. В настоящее время наиболее широко используемой моделью дизайна является модель ReAct, типичный процесс которой включает в себя три этапа: размышление, действие и наблюдение, формируя циклический итеративный процесс.
В зависимости от количества агентов AI Agent делится на Single Agent и Multi Agent. Single Agent фокусируется на сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Модель Контекст Протокол (MCP)
MCP — это открытый протокол, предназначенный для решения проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. Он предоставляет три возможности для расширения LLM: расширение знаний, выполнение вызовов функций внешних систем и заранее написанные шаблоны подсказок. MCP использует архитектуру клиент-сервер, а нижний уровень передачи данных использует протокол JSON-RPC.
Текущая ситуация с AI Agent в Web3
После достижения пика популярности AI Agent в индустрии Web3 в январе этого года, его интерес несколько снизился, но некоторые проекты все еще остаются в центре внимания. В основном выделяются три модели:
С точки зрения экономической модели в настоящее время лишь модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с вызовами, поскольку активы, которые необходимо выпустить, должны обладать достаточной привлекательностью для формирования положительного цикла.
Исследовательские направления MCP в Web3
Появление MCP открыло новые направления для исследований AI Agent в Web3:
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, текущий уровень технологий пока не может полностью подтвердить подлинность действий Агентов, а также необходимо решить проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Резюме
Запуск Manus знаменует собой важную веху в продукте общего ИИ-агента. В сфере Web3 также необходим продукт- milestone, чтобы развеять внешние сомнения в его практичности. Появление MCP открывает новые направления для AI-агентов в Web3, включая развертывание на блокчейне, функции взаимодействия с блокчейном и создание сети стимулирования для создателей.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Несмотря на то, что в настоящее время существует множество сложностей, мы должны сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать эту многообещающую область.
! Чат с Манусом и MCP: трансграничное исследование Web3 агентом ИИ