Exploración del Agente AI en el ámbito de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de Agente de IA llamado Manus ha generado un gran debate en el mundo tecnológico. Como el primer producto de este tipo en el mundo, Manus demuestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, pudiendo completar de manera autónoma todo el proceso de tareas, como redactar informes y crear tablas. El éxito de este producto no solo ha atraído la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes de IA.
El Agente de IA es una rama importante del campo de la inteligencia artificial, que está pasando gradualmente de un concepto a aplicaciones reales. Es un programa informático que puede tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Los componentes centrales del Agente de IA incluyen modelos de lenguaje grandes (LLM), mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como funciones de memoria y recuperación.
Los patrones de diseño del Agente AI tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, que incluye REWOO, Plan & Execute y LLM Compiler; la otra se centra en la capacidad de reflexión, que incluye Basic Reflection, Reflexion, Self Discover y LATS. Entre ellos, el patrón ReAct es el primero en aparecer y el más ampliamente utilizado, cuyo proceso típico incluye tres pasos: pensar, actuar y observar, formando un proceso cíclico.
Según el número de agentes, el AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. Single Agent se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación colaborativa. Actualmente, la mayoría de los marcos se concentran en escenarios de Single Agent.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por la empresa Anthropic, diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades: expansión de conocimiento, ejecución de funciones y plantillas de palabras clave preescritas, utilizando una arquitectura Cliente-Servidor y empleando el protocolo JSON-RPC en su capa inferior.
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA ha pasado por picos y caídas. Actualmente, hay principalmente tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento representado por Virtuals Protocol, el modelo DAO representado por ElizaOS y el modelo de empresa comercial representado por Swarms. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que tiene más probabilidades de lograr un ciclo económico autosuficiente.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3. Primero, se despliega el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y poseyendo capacidad de resistencia a la censura; segundo, se otorgan al Servidor MCP funciones de interacción con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay propuestas para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizada e incentivos económicos en aplicaciones de AI Agent en teoría, la tecnología actual aún enfrenta desafíos. La tecnología de pruebas de conocimiento cero aún tiene dificultades para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente enfrentamos desafíos, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las posibilidades en este campo. En el futuro, podría surgir un producto emblemático en el mundo Web3 que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3, promoviendo la aplicación y el desarrollo de los Agentes de IA en un entorno descentralizado.
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gas_guzzler
· hace17h
¿Otra vez haciendo trucos?
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NftMetaversePainter
· hace17h
manus rly solo rasca la superficie de lo que la inteligencia generativa significa en web3... *sigh* necesitan estudiar topología computacional
Exploraciones más recientes de AI Agent en el ámbito de Web3: el desarrollo y los desafíos desde Manus hasta MC.
Exploración del Agente AI en el ámbito de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de Agente de IA llamado Manus ha generado un gran debate en el mundo tecnológico. Como el primer producto de este tipo en el mundo, Manus demuestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, pudiendo completar de manera autónoma todo el proceso de tareas, como redactar informes y crear tablas. El éxito de este producto no solo ha atraído la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes de IA.
El Agente de IA es una rama importante del campo de la inteligencia artificial, que está pasando gradualmente de un concepto a aplicaciones reales. Es un programa informático que puede tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Los componentes centrales del Agente de IA incluyen modelos de lenguaje grandes (LLM), mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como funciones de memoria y recuperación.
Los patrones de diseño del Agente AI tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, que incluye REWOO, Plan & Execute y LLM Compiler; la otra se centra en la capacidad de reflexión, que incluye Basic Reflection, Reflexion, Self Discover y LATS. Entre ellos, el patrón ReAct es el primero en aparecer y el más ampliamente utilizado, cuyo proceso típico incluye tres pasos: pensar, actuar y observar, formando un proceso cíclico.
Según el número de agentes, el AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. Single Agent se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación colaborativa. Actualmente, la mayoría de los marcos se concentran en escenarios de Single Agent.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por la empresa Anthropic, diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades: expansión de conocimiento, ejecución de funciones y plantillas de palabras clave preescritas, utilizando una arquitectura Cliente-Servidor y empleando el protocolo JSON-RPC en su capa inferior.
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA ha pasado por picos y caídas. Actualmente, hay principalmente tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento representado por Virtuals Protocol, el modelo DAO representado por ElizaOS y el modelo de empresa comercial representado por Swarms. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que tiene más probabilidades de lograr un ciclo económico autosuficiente.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3. Primero, se despliega el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y poseyendo capacidad de resistencia a la censura; segundo, se otorgan al Servidor MCP funciones de interacción con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay propuestas para construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizada e incentivos económicos en aplicaciones de AI Agent en teoría, la tecnología actual aún enfrenta desafíos. La tecnología de pruebas de conocimiento cero aún tiene dificultades para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente enfrentamos desafíos, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las posibilidades en este campo. En el futuro, podría surgir un producto emblemático en el mundo Web3 que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3, promoviendo la aplicación y el desarrollo de los Agentes de IA en un entorno descentralizado.