Application et exploration de la technologie des agents IA dans le domaine du Web3
Récemment, un produit d'agent AI polyvalent nommé Manus a suscité une large attention. En tant qu'agent AI capable de penser, planifier et exécuter des tâches complexes de manière autonome, Manus démontre une universalité et une efficacité sans précédent, offrant de nouvelles idées et inspirations pour le développement des agents AI. Avec le développement rapide de la technologie AI, les agents AI, en tant que branche importante de l'intelligence artificielle, passent progressivement de la théorie à la pratique et montrent un énorme potentiel d'application dans divers secteurs, y compris l'industrie Web3.
Concept de base de l'Agent IA
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants principaux comprennent :
Modèles de langage de grande taille (LLM) comme "cerveau"
Mécanisme d'observation et de perception
Processus de pensée inductif
Capacité d'exécution des actions
Fonction de mémoire et de récupération
Les modèles de conception des agents d'IA ont principalement deux lignes de développement : l'une se concentre sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit comme un cycle de pensée (Thought) → action (Action) → observation (Observation).
Selon le nombre d'agents, l'Agent IA peut être divisé en Agent Unique et Agent Multiple. L'Agent Unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents Agents, permettant ainsi de réaliser des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans le domaine du Web3
Dans l'industrie du Web3, la popularité des agents IA a connu un pic en janvier de cette année, suivi d'un certain recul. Actuellement, les principales directions d'exploration comprennent :
Mode de plateforme de lancement : comme Virtuals Protocol, permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents IA.
Modèle DAO : comme ElizaOS, utilise des modèles d'IA combinés aux suggestions des membres du DAO pour prendre des décisions.
Modèle d'entreprise : comme Swarms, qui fournit un cadre Multi Agent de niveau entreprise.
Du point de vue du modèle économique, seul le modèle de plateforme de lancement peut réaliser un cycle économique autosuffisant. Cependant, ce modèle est également confronté à la problématique du manque de soutien en valeur intrinsèque des agents AI.
La combinaison de MCP et Web3
L'apparition du Protocole de Contexte de Modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour l'Agent AI de Web3 :
Déployer le serveur MCP sur le réseau blockchain, résoudre le problème de point unique et posséder une capacité anti-censure.
Donner au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, réduisant ainsi le seuil technique.
Construire un réseau d'incitation pour les créateurs basé sur Ethereum, OpenMCP.Network.
Bien que ces directions puissent théoriquement injecter des mécanismes de confiance décentralisés et des incitations économiques dans les agents AI, elles font encore face à des défis en termes de mise en œuvre technique et d'efficacité.
Perspectives d'avenir
La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien qu'il existe encore des défis techniques et d'application, avec les progrès continus de la technologie, nous avons des raisons de croire que les agents IA joueront un rôle de plus en plus important dans le domaine du Web3. À l'avenir, nous espérons voir davantage d'applications révolutionnaires, propulsant le développement et l'innovation de l'écosystème Web3.
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FlyingLeek
· Il y a 1h
prendre les gens pour des idiots une fois après l'autre, on peut encore prendre les gens pour des idiots
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SelfCustodyIssues
· Il y a 1h
Est-ce que cette chose peut fonctionner off-chain ?
Voir l'originalRépondre0
AirdropHuntress
· Il y a 1h
Une nouvelle vague de pigeons a commencé. Je vous conseille d'être prudent.
Exploration des applications de l'Agent IA dans le domaine de Web3 et perspectives d'avenir
Application et exploration de la technologie des agents IA dans le domaine du Web3
Récemment, un produit d'agent AI polyvalent nommé Manus a suscité une large attention. En tant qu'agent AI capable de penser, planifier et exécuter des tâches complexes de manière autonome, Manus démontre une universalité et une efficacité sans précédent, offrant de nouvelles idées et inspirations pour le développement des agents AI. Avec le développement rapide de la technologie AI, les agents AI, en tant que branche importante de l'intelligence artificielle, passent progressivement de la théorie à la pratique et montrent un énorme potentiel d'application dans divers secteurs, y compris l'industrie Web3.
Concept de base de l'Agent IA
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants principaux comprennent :
Les modèles de conception des agents d'IA ont principalement deux lignes de développement : l'une se concentre sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit comme un cycle de pensée (Thought) → action (Action) → observation (Observation).
Selon le nombre d'agents, l'Agent IA peut être divisé en Agent Unique et Agent Multiple. L'Agent Unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents Agents, permettant ainsi de réaliser des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans le domaine du Web3
Dans l'industrie du Web3, la popularité des agents IA a connu un pic en janvier de cette année, suivi d'un certain recul. Actuellement, les principales directions d'exploration comprennent :
Du point de vue du modèle économique, seul le modèle de plateforme de lancement peut réaliser un cycle économique autosuffisant. Cependant, ce modèle est également confronté à la problématique du manque de soutien en valeur intrinsèque des agents AI.
La combinaison de MCP et Web3
L'apparition du Protocole de Contexte de Modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour l'Agent AI de Web3 :
Bien que ces directions puissent théoriquement injecter des mécanismes de confiance décentralisés et des incitations économiques dans les agents AI, elles font encore face à des défis en termes de mise en œuvre technique et d'efficacité.
Perspectives d'avenir
La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien qu'il existe encore des défis techniques et d'application, avec les progrès continus de la technologie, nous avons des raisons de croire que les agents IA joueront un rôle de plus en plus important dans le domaine du Web3. À l'avenir, nous espérons voir davantage d'applications révolutionnaires, propulsant le développement et l'innovation de l'écosystème Web3.