La exploración interdisciplinaria del Agente AI en el campo de Web3: de Manus a MC
Recientemente, el lanzamiento del primer producto de AI Agent universal del mundo, Manus, por parte de una startup nacional ha generado una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. El éxito de Manus no solo ha atraído la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos AI Agents.
El Agente de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, está pasando gradualmente de ser un concepto a convertirse en una realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria de Web3 no es una excepción. Los componentes centrales del Agente de IA incluyen modelos de lenguaje grande (LLM) como su "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación.
ReAct es el patrón de diseño de AI Agent más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de "pensar→actuar→observar". Según la cantidad de agentes, los AI Agents se pueden dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El núcleo del Agente Único radica en la combinación del LLM con las herramientas, mientras que el Agente Múltiple completa tareas complejas a través de la cooperación colaborativa entre diferentes agentes.
Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para resolver problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades para expandir LLM: Recursos (expansión del conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de palabras clave preescritas).
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresas comerciales. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que actualmente tiene más probabilidades de lograr un círculo económico autosuficiente.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3, incluyendo el despliegue del Servidor MCP en la red blockchain, así como la capacidad de interactuar con la blockchain. Además, hay un plan para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que, en teoría, la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizados y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, la tecnología actual aún presenta algunas limitaciones, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente y los problemas de eficiencia de la red descentralizada.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente enfrentamos algunos desafíos, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, explorando continuamente las posibilidades en este campo. En el futuro, podría surgir un producto emblemático en el mundo de Web3 que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3 y impulse toda la industria hacia adelante.
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GateUser-75ee51e7
· 07-28 11:43
Pasó un momento de soledad
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SignatureCollector
· 07-27 20:20
Siento que quiero revolucionar todo.
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TokenEconomist
· 07-26 22:21
déjame desglosarlo: mcp es solo un envoltorio de api elegante con pasos adicionales
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LuckyBearDrawer
· 07-26 22:17
La IA solo fríe conceptos, tarde o temprano se enfriará.
La fusión de AI Agent y Web3: exploración innovadora desde Manus hasta MCP
La exploración interdisciplinaria del Agente AI en el campo de Web3: de Manus a MC
Recientemente, el lanzamiento del primer producto de AI Agent universal del mundo, Manus, por parte de una startup nacional ha generado una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. El éxito de Manus no solo ha atraído la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos AI Agents.
El Agente de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, está pasando gradualmente de ser un concepto a convertirse en una realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria de Web3 no es una excepción. Los componentes centrales del Agente de IA incluyen modelos de lenguaje grande (LLM) como su "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación.
ReAct es el patrón de diseño de AI Agent más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de "pensar→actuar→observar". Según la cantidad de agentes, los AI Agents se pueden dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El núcleo del Agente Único radica en la combinación del LLM con las herramientas, mientras que el Agente Múltiple completa tareas complejas a través de la cooperación colaborativa entre diferentes agentes.
Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para resolver problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades para expandir LLM: Recursos (expansión del conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de palabras clave preescritas).
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresas comerciales. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que actualmente tiene más probabilidades de lograr un círculo económico autosuficiente.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3, incluyendo el despliegue del Servidor MCP en la red blockchain, así como la capacidad de interactuar con la blockchain. Además, hay un plan para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que, en teoría, la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizados y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, la tecnología actual aún presenta algunas limitaciones, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente y los problemas de eficiencia de la red descentralizada.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente enfrentamos algunos desafíos, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, explorando continuamente las posibilidades en este campo. En el futuro, podría surgir un producto emblemático en el mundo de Web3 que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3 y impulse toda la industria hacia adelante.