Кросс-дисциплинарные исследования AI Agent в области Web3: от Manus до MC
Недавно в Китае стартап представил первый в мире универсальный AI Agent продукт под названием Manus, который привлек широкое внимание. Этот продукт способен самостоятельно выполнять задачи на всех этапах — от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительские способности. Успех Manus не только привлек внимание в отрасли, но и предоставил ценную продуктовую идею и дизайнерское вдохновение для разработки различных AI Agent.
AI Agent как важная ветвь искусственного интеллекта постепенно переходит от концепции к реальности, демонстрируя огромный потенциал применения в различных отраслях, включая Web3. Основные компоненты AI Agent включают большие языковые модели (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
ReAct — это наиболее широко используемая модель проектирования AI Agent, типичный процесс которой можно описать циклом "мыслить → действовать → наблюдать". В зависимости от количества агентов AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent выполняет сложные задачи за счет сотрудничества между различными агентами.
Модельный Контекст Протокол (MCP) является открытым протоколом, предназначенным для решения проблем связи и взаимодействия между LLM и внешними источниками данных. MCP предоставляет три возможности для расширения LLM: Ресурсы (расширение знаний), Инструменты (выполнение функций, вызов внешних систем) и Подсказки (предварительно написанные шаблоны подсказок).
В индустрии Web3 развитие AI Agent в основном сосредоточено на трех моделях: модель запуска платформы, модель DAO и модель коммерческой компании. Среди них модель запуска платформы в настоящее время наиболее вероятно сможет достичь самодостаточного экономического замкнутого цикла.
Появление MCP открыло новые направления для исследования AI-агентов в Web3, включая развертывание MCP-сервера в блокчейн-сети и наделение MCP-сервера функциями взаимодействия с блокчейном. Кроме того, существует план создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
Хотя теоретически сочетание MCP и Web3 может внедрить децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, на данный момент существуют некоторые ограничения технологии, такие как трудности с подтверждением достоверности поведения Agent с помощью технологии нулевых знаний и проблемы с эффективностью децентрализованных сетей.
Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время существуют некоторые вызовы, нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжать исследовать возможности в этой области. В будущем в мире Web3 может появиться продукт-микроскоп, который разрушит сомнения внешних наблюдателей в практичности Web3 и продвинет всю отрасль вперед.
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» .
14 Лайков
Награда
14
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-75ee51e7
· 07-28 11:43
Скучал в одиночестве
Посмотреть ОригиналОтветить0
SignatureCollector
· 07-27 20:20
Кажется, я хочу революции во всем.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenEconomist
· 07-26 22:21
давайте я объясню: mcp - это просто модный обертка для api с дополнительными шагами
Посмотреть ОригиналОтветить0
LuckyBearDrawer
· 07-26 22:17
Искусственный интеллект только спекулирует на концепциях, рано или поздно он остынет.
Слияние AI Agent и Web3: инновационные исследования от Manus до MCP
Кросс-дисциплинарные исследования AI Agent в области Web3: от Manus до MC
Недавно в Китае стартап представил первый в мире универсальный AI Agent продукт под названием Manus, который привлек широкое внимание. Этот продукт способен самостоятельно выполнять задачи на всех этапах — от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительские способности. Успех Manus не только привлек внимание в отрасли, но и предоставил ценную продуктовую идею и дизайнерское вдохновение для разработки различных AI Agent.
AI Agent как важная ветвь искусственного интеллекта постепенно переходит от концепции к реальности, демонстрируя огромный потенциал применения в различных отраслях, включая Web3. Основные компоненты AI Agent включают большие языковые модели (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
ReAct — это наиболее широко используемая модель проектирования AI Agent, типичный процесс которой можно описать циклом "мыслить → действовать → наблюдать". В зависимости от количества агентов AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent выполняет сложные задачи за счет сотрудничества между различными агентами.
Модельный Контекст Протокол (MCP) является открытым протоколом, предназначенным для решения проблем связи и взаимодействия между LLM и внешними источниками данных. MCP предоставляет три возможности для расширения LLM: Ресурсы (расширение знаний), Инструменты (выполнение функций, вызов внешних систем) и Подсказки (предварительно написанные шаблоны подсказок).
В индустрии Web3 развитие AI Agent в основном сосредоточено на трех моделях: модель запуска платформы, модель DAO и модель коммерческой компании. Среди них модель запуска платформы в настоящее время наиболее вероятно сможет достичь самодостаточного экономического замкнутого цикла.
Появление MCP открыло новые направления для исследования AI-агентов в Web3, включая развертывание MCP-сервера в блокчейн-сети и наделение MCP-сервера функциями взаимодействия с блокчейном. Кроме того, существует план создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
Хотя теоретически сочетание MCP и Web3 может внедрить децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, на данный момент существуют некоторые ограничения технологии, такие как трудности с подтверждением достоверности поведения Agent с помощью технологии нулевых знаний и проблемы с эффективностью децентрализованных сетей.
Слияние AI и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время существуют некоторые вызовы, нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжать исследовать возможности в этой области. В будущем в мире Web3 может появиться продукт-микроскоп, который разрушит сомнения внешних наблюдателей в практичности Web3 и продвинет всю отрасль вперед.