Khám Phá Đa Ngành Của AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MCP
Gần đây, sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên mang tên Manus do một công ty khởi nghiệp trong nước phát triển đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lên kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính đa năng và khả năng thực thi chưa từng có. Sự bùng nổ của Manus không chỉ mang lại sự chú ý trong ngành mà còn cung cấp những ý tưởng và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent.
AI Agent là một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần từ khái niệm trở thành hiện thực và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều ngành nghề, ngành Web3 cũng không phải ngoại lệ. Các thành phần cốt lõi của AI Agent bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não" của nó, cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận tư duy, thực hiện hành động, cũng như bộ nhớ và truy xuất.
ReAct là mô hình thiết kế AI Agent được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng vòng lặp "Suy nghĩ → Hành động → Quan sát". Dựa trên số lượng thông minh, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Cốt lõi của Single Agent là sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác giữa các Agent khác nhau.
Mô hình ngữ cảnh giao thức (MCP) là một giao thức mã nguồn mở, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: Tài nguyên (mở rộng kiến thức), Công cụ (thực thi chức năng, gọi hệ thống bên ngoài) và Đề xuất (mẫu từ gợi ý đã được viết sẵn).
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent chủ yếu tập trung vào ba mô hình: mô hình nền tảng ra mắt, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong đó, mô hình nền tảng ra mắt hiện có khả năng cao nhất để đạt được vòng kinh tế tự cung tự cấp.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3, bao gồm việc triển khai MCP Server lên mạng blockchain, cũng như trao cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù về lý thuyết, sự kết hợp giữa MCP và Web3 có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi Agent, cũng như vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với một số thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá các khả năng trong lĩnh vực này. Trong tương lai, thế giới Web3 có thể xuất hiện một sản phẩm mang tính bước ngoặt, phá vỡ những nghi ngờ bên ngoài về tính thiếu thực tiễn của Web3, thúc đẩy toàn ngành phát triển.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-75ee51e7
· 07-28 11:43
Làm việc vô ích
Xem bản gốcTrả lời0
SignatureCollector
· 07-27 20:20
Cảm giác như muốn cách mạng mọi thứ
Xem bản gốcTrả lời0
TokenEconomist
· 07-26 22:21
để tôi giải thích điều này: mcp chỉ là một lớp bao bọc api sang trọng với các bước bổ sung
Xem bản gốcTrả lời0
LuckyBearDrawer
· 07-26 22:17
AI chỉ là một khái niệm, sớm muộn gì cũng sẽ thất bại.
Sự hòa nhập của AI Agent và Web3: Khám phá đổi mới từ Manus đến MCP
Khám Phá Đa Ngành Của AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MCP
Gần đây, sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên mang tên Manus do một công ty khởi nghiệp trong nước phát triển đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lên kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính đa năng và khả năng thực thi chưa từng có. Sự bùng nổ của Manus không chỉ mang lại sự chú ý trong ngành mà còn cung cấp những ý tưởng và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent.
AI Agent là một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần từ khái niệm trở thành hiện thực và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều ngành nghề, ngành Web3 cũng không phải ngoại lệ. Các thành phần cốt lõi của AI Agent bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não" của nó, cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận tư duy, thực hiện hành động, cũng như bộ nhớ và truy xuất.
ReAct là mô hình thiết kế AI Agent được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng vòng lặp "Suy nghĩ → Hành động → Quan sát". Dựa trên số lượng thông minh, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Cốt lõi của Single Agent là sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác giữa các Agent khác nhau.
Mô hình ngữ cảnh giao thức (MCP) là một giao thức mã nguồn mở, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: Tài nguyên (mở rộng kiến thức), Công cụ (thực thi chức năng, gọi hệ thống bên ngoài) và Đề xuất (mẫu từ gợi ý đã được viết sẵn).
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent chủ yếu tập trung vào ba mô hình: mô hình nền tảng ra mắt, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong đó, mô hình nền tảng ra mắt hiện có khả năng cao nhất để đạt được vòng kinh tế tự cung tự cấp.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3, bao gồm việc triển khai MCP Server lên mạng blockchain, cũng như trao cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù về lý thuyết, sự kết hợp giữa MCP và Web3 có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế, như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi Agent, cũng như vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với một số thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá các khả năng trong lĩnh vực này. Trong tương lai, thế giới Web3 có thể xuất hiện một sản phẩm mang tính bước ngoặt, phá vỡ những nghi ngờ bên ngoài về tính thiếu thực tiễn của Web3, thúc đẩy toàn ngành phát triển.