Exploração interdisciplinar do Agente de IA no campo Web3: de Manus a MC
Recentemente, o produto Manus, o primeiro agente de IA universal do mundo lançado por uma startup nacional, atraiu ampla atenção. Este produto possui a capacidade de concluir tarefas de forma autônoma em todo o processo, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. O sucesso estrondoso do Manus não apenas trouxe atenção dentro da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários agentes de IA.
O Agente de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, está gradualmente passando do conceito para a realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em várias indústrias, incluindo a indústria Web3. Os componentes principais do Agente de IA incluem um grande modelo de linguagem (LLM) como seu "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processo de raciocínio e pensamento, execução de ações, bem como memória e recuperação.
ReAct é o padrão de design de AI Agent mais amplamente aplicado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito pelo ciclo "pensar→agir→observar". Dependendo do número de agentes, os AI Agents podem ser divididos em Single Agent e Multi Agent. O núcleo do Single Agent reside na combinação do LLM com as ferramentas, enquanto o Multi Agent completa tarefas complexas através da colaboração entre diferentes agentes.
Model Context Protocol (MCP) é um protocolo de código aberto, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. O MCP oferece 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 concentra-se principalmente em três modos: modo de plataforma de lançamento, modo DAO e modo de empresa comercial. Dentre estes, o modo de plataforma de lançamento é atualmente o mais provável de alcançar um ciclo econômico auto-sustentável.
A aparição do MCP trouxe novas direções de exploração para o Agente AI do Web3, incluindo a implementação do Servidor MCP na rede blockchain, bem como a capacidade de interagir com a blockchain. Além disso, existem propostas para a construção de uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum.
Apesar de, em teoria, a combinação do MCP com o Web3 poder injetar um mecanismo de confiança descentralizado e uma camada de incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta algumas limitações, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento do Agente, bem como problemas de eficiência nas redes descentralizadas.
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Embora atualmente ainda enfrentemos alguns desafios, precisamos manter a paciência e a confiança, explorando continuamente as possibilidades nesta área. No futuro, o mundo do Web3 pode ver o surgimento de um produto inovador, quebrando as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3 e impulsionando toda a indústria para frente.
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GateUser-75ee51e7
· 07-28 11:43
Fui fazer nada
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SignatureCollector
· 07-27 20:20
Sinto que quero revolucionar tudo.
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TokenEconomist
· 07-26 22:21
deixa-me explicar: o mcp é apenas uma camada de API sofisticada com passos adicionais
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LuckyBearDrawer
· 07-26 22:17
A IA só especula conceitos, mais cedo ou mais tarde vai esfriar.
A fusão do Agente de IA com o Web3: uma exploração inovadora de Manus a MC.
Exploração interdisciplinar do Agente de IA no campo Web3: de Manus a MC
Recentemente, o produto Manus, o primeiro agente de IA universal do mundo lançado por uma startup nacional, atraiu ampla atenção. Este produto possui a capacidade de concluir tarefas de forma autônoma em todo o processo, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. O sucesso estrondoso do Manus não apenas trouxe atenção dentro da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários agentes de IA.
O Agente de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, está gradualmente passando do conceito para a realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em várias indústrias, incluindo a indústria Web3. Os componentes principais do Agente de IA incluem um grande modelo de linguagem (LLM) como seu "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processo de raciocínio e pensamento, execução de ações, bem como memória e recuperação.
ReAct é o padrão de design de AI Agent mais amplamente aplicado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito pelo ciclo "pensar→agir→observar". Dependendo do número de agentes, os AI Agents podem ser divididos em Single Agent e Multi Agent. O núcleo do Single Agent reside na combinação do LLM com as ferramentas, enquanto o Multi Agent completa tarefas complexas através da colaboração entre diferentes agentes.
Model Context Protocol (MCP) é um protocolo de código aberto, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. O MCP oferece 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 concentra-se principalmente em três modos: modo de plataforma de lançamento, modo DAO e modo de empresa comercial. Dentre estes, o modo de plataforma de lançamento é atualmente o mais provável de alcançar um ciclo econômico auto-sustentável.
A aparição do MCP trouxe novas direções de exploração para o Agente AI do Web3, incluindo a implementação do Servidor MCP na rede blockchain, bem como a capacidade de interagir com a blockchain. Além disso, existem propostas para a construção de uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum.
Apesar de, em teoria, a combinação do MCP com o Web3 poder injetar um mecanismo de confiança descentralizado e uma camada de incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta algumas limitações, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento do Agente, bem como problemas de eficiência nas redes descentralizadas.
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Embora atualmente ainda enfrentemos alguns desafios, precisamos manter a paciência e a confiança, explorando continuamente as possibilidades nesta área. No futuro, o mundo do Web3 pode ver o surgimento de um produto inovador, quebrando as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3 e impulsionando toda a indústria para frente.