Дослідження AI агентом у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно в Китаї стартап запустив перший у світі універсальний продукт AI Agent під назвою Manus, який викликав широкий інтерес. Цей продукт має здатність самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність та здатність до виконання. Популярність Manus не лише привернула увагу в галузі, але й надала цінні ідеї для розробки та дизайну різних AI Agent.
AI Agent як важлива галузь штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності та демонструє величезний потенціал застосування у різних сферах, не виключаючи і індустрію Web3. Основні складові AI Agent включають великі мовні моделі (LLM) як його "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування та розуміння, виконання дій, а також пам'ять та витягування інформації.
ReAct є найбільш широко застосовуваною моделлю дизайну AI Agent, типовий процес якої можна описати циклом "думати → діяти → спостерігати". Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Основна суть Single Agent полягає в поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent виконує складні завдання через співпрацю між різними агентами.
Протокол контексту моделі (MCP) є відкритим протоколом, що має на меті вирішити проблеми з'єднання та взаємодії між LLM та зовнішніми джерелами даних. MCP надає три можливості для розширення LLM: Ресурси (розширення знань), Інструменти (виконання функцій, виклик зовнішніх систем) та Запити (попередньо написані шаблони підказок).
У сфері Web3 розвиток AI Agent зосереджений переважно на трьох моделях: модель запуску платформи, модель DAO та модель комерційних компаній. Серед них модель запуску платформи на сьогодні має найбільшу ймовірність реалізації економічного замкнутого циклу.
Поява MCP відкрила нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3, включаючи розгортання MCP Server в блокчейн-мережі та надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном. Крім того, існують рішення, засновані на Ethereum, для створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network.
Хоча теоретично поєднання MCP і Web3 може ввести механізм децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, наразі існують певні обмеження в технології, такі як складність у верифікації справжності поведінки Agent за допомогою технології нульових знань, а також проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Об'єднання AI та Web3 є невідворотним трендом. Незважаючи на те, що наразі існує кілька викликів, ми повинні залишатися терплячими та впевненими, продовжуючи досліджувати можливості в цій сфері. У майбутньому в світі Web3 може з'явитися знаковий продукт, який спростує зовнішні сумніви щодо відсутності практичності Web3, сприяючи розвитку всієї галузі.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
4
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-75ee51e7
· 07-28 11:43
згадав про самотність
Переглянути оригіналвідповісти на0
SignatureCollector
· 07-27 20:20
Відчуваю, що хочу революції в усьому.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenEconomist
· 07-26 22:21
дозвольте мені пояснити це: mcp - це просто розширена оболонка API з додатковими кроками
Переглянути оригіналвідповісти на0
LuckyBearDrawer
· 07-26 22:17
Штучний інтелект лише спекулює на концепціях, рано чи пізно охолоне.
Конвергенція AI Agent та Web3: інноваційне дослідження від Manus до MCP
Дослідження AI агентом у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно в Китаї стартап запустив перший у світі універсальний продукт AI Agent під назвою Manus, який викликав широкий інтерес. Цей продукт має здатність самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність та здатність до виконання. Популярність Manus не лише привернула увагу в галузі, але й надала цінні ідеї для розробки та дизайну різних AI Agent.
AI Agent як важлива галузь штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності та демонструє величезний потенціал застосування у різних сферах, не виключаючи і індустрію Web3. Основні складові AI Agent включають великі мовні моделі (LLM) як його "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування та розуміння, виконання дій, а також пам'ять та витягування інформації.
ReAct є найбільш широко застосовуваною моделлю дизайну AI Agent, типовий процес якої можна описати циклом "думати → діяти → спостерігати". Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Основна суть Single Agent полягає в поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent виконує складні завдання через співпрацю між різними агентами.
Протокол контексту моделі (MCP) є відкритим протоколом, що має на меті вирішити проблеми з'єднання та взаємодії між LLM та зовнішніми джерелами даних. MCP надає три можливості для розширення LLM: Ресурси (розширення знань), Інструменти (виконання функцій, виклик зовнішніх систем) та Запити (попередньо написані шаблони підказок).
У сфері Web3 розвиток AI Agent зосереджений переважно на трьох моделях: модель запуску платформи, модель DAO та модель комерційних компаній. Серед них модель запуску платформи на сьогодні має найбільшу ймовірність реалізації економічного замкнутого циклу.
Поява MCP відкрила нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3, включаючи розгортання MCP Server в блокчейн-мережі та надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном. Крім того, існують рішення, засновані на Ethereum, для створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
Хоча теоретично поєднання MCP і Web3 може ввести механізм децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, наразі існують певні обмеження в технології, такі як складність у верифікації справжності поведінки Agent за допомогою технології нульових знань, а також проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Об'єднання AI та Web3 є невідворотним трендом. Незважаючи на те, що наразі існує кілька викликів, ми повинні залишатися терплячими та впевненими, продовжуючи досліджувати можливості в цій сфері. У майбутньому в світі Web3 може з'явитися знаковий продукт, який спростує зовнішні сумніви щодо відсутності практичності Web3, сприяючи розвитку всієї галузі.