Дослідження AI Agent у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно загальнодоступний продукт загального AI-агента під назвою Manus викликав жваві обговорення в технологічному колі. Як перший у світі продукт такого типу, Manus демонструє потужні можливості незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, здатний самостійно виконувати повний цикл завдань, від планування до виконання, таких як написання звітів та створення таблиць. Популярність цього продукту не лише привернула увагу в галузі, але й надала цінні ідеї для розробки та дизайнерського натхнення для різноманітних AI-агентів.
AI Agent є важливою гілкою штучного інтелекту, яка поступово переходить від концепції до реальних застосувань. Це комп'ютерна програма, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, вхідних даних та заданих цілей. Основні компоненти AI Agent включають великі мовні моделі (LLM), механізми спостереження і сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також функції пам'яті та пошуку.
Дизайнерські моделі AI Agent мають два основні напрямки розвитку: один акцентується на плануванні, включаючи REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; інший акцентується на рефлексії, включаючи Basic Reflection, Reflexion, Self Discover та LATS. Серед них, модель ReAct є найстарішою та найширше використовуваною дизайнерською моделлю, її типовий процес включає три етапи: роздуми, дії та спостереження, формуючи циклічний процес.
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджений на взаємодії LLM з інструментами, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб спільно виконувати складні завдання. Наразі більшість фреймворків зосереджені на сценаріях Single Agent.
Model Context Protocol (MCP) є відкритим протоколом, розробленим компанією Anthropic, який має на меті вирішення проблеми з'єднання та взаємодії LLM з зовнішніми джерелами даних. MCP надає три можливості: розширення знань, виконання функцій та шаблони заздалегідь написаних підказок, використовуючи архітектуру клієнт-сервер і базуючись на протоколі JSON-RPC.
У сфері Web3 розвиток AI Agent пройшов через підйоми та спади. Наразі існує три основні моделі: модель платформ запуску, представленої Virtuals Protocol, модель DAO, представленої ElizaOS, та модель комерційних компаній, представленої Swarms. Серед них модель платформ запуску наразі має найвищі шанси на досягнення економічного замкненого циклу.
Поява MCP відкрила нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3. По-перше, розгортання MCP Server в блокчейн-мережі вирішує проблему єдиної точки і забезпечує стійкість до цензури; по-друге, надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном знижує технічний бар'єр. Крім того, існують рішення для створення мережі стимулів для творців OpenMCP.Network на базі Ethereum.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може внести децентралізований механізм довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, проте нинішні технології все ще стикаються з викликами. Технологія нульового знання все ще важко перевіряє справжність дій Agent, а децентралізовані мережі також мають проблеми з ефективністю.
Об'єднання AI та Web3 є неминучим трендом. Хоча наразі існують виклики, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати можливості цієї сфери. У майбутньому у світі Web3 може з'явитися продукт, що стане знаковим, спростуючи сумніви зовнішніх спостерігачів щодо відсутності практичності Web3, і сприяючи застосуванню та розвитку AI Agent у децентралізованому середовищі.
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.
15 лайків
Нагородити
15
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
gas_guzzler
· 16год тому
Знову щось вигадали?
Переглянути оригіналвідповісти на0
NftMetaversePainter
· 17год тому
манус насправді лише торкається поверхні того, що означає генеративний інтелект у web3... *сиг* вам усім потрібно вивчити обчислювальну топологію
Останні дослідження AI Agent у сфері Web3: розвиток і виклики від Manus до MCP
Дослідження AI Agent у сфері Web3: від Manus до MC
Нещодавно загальнодоступний продукт загального AI-агента під назвою Manus викликав жваві обговорення в технологічному колі. Як перший у світі продукт такого типу, Manus демонструє потужні можливості незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, здатний самостійно виконувати повний цикл завдань, від планування до виконання, таких як написання звітів та створення таблиць. Популярність цього продукту не лише привернула увагу в галузі, але й надала цінні ідеї для розробки та дизайнерського натхнення для різноманітних AI-агентів.
AI Agent є важливою гілкою штучного інтелекту, яка поступово переходить від концепції до реальних застосувань. Це комп'ютерна програма, яка здатна самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, вхідних даних та заданих цілей. Основні компоненти AI Agent включають великі мовні моделі (LLM), механізми спостереження і сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також функції пам'яті та пошуку.
Дизайнерські моделі AI Agent мають два основні напрямки розвитку: один акцентується на плануванні, включаючи REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; інший акцентується на рефлексії, включаючи Basic Reflection, Reflexion, Self Discover та LATS. Серед них, модель ReAct є найстарішою та найширше використовуваною дизайнерською моделлю, її типовий процес включає три етапи: роздуми, дії та спостереження, формуючи циклічний процес.
Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджений на взаємодії LLM з інструментами, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб спільно виконувати складні завдання. Наразі більшість фреймворків зосереджені на сценаріях Single Agent.
Model Context Protocol (MCP) є відкритим протоколом, розробленим компанією Anthropic, який має на меті вирішення проблеми з'єднання та взаємодії LLM з зовнішніми джерелами даних. MCP надає три можливості: розширення знань, виконання функцій та шаблони заздалегідь написаних підказок, використовуючи архітектуру клієнт-сервер і базуючись на протоколі JSON-RPC.
! Чат з Manus і MCP: дослідження кросовера Web3 від AI Agent
У сфері Web3 розвиток AI Agent пройшов через підйоми та спади. Наразі існує три основні моделі: модель платформ запуску, представленої Virtuals Protocol, модель DAO, представленої ElizaOS, та модель комерційних компаній, представленої Swarms. Серед них модель платформ запуску наразі має найвищі шанси на досягнення економічного замкненого циклу.
Поява MCP відкрила нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3. По-перше, розгортання MCP Server в блокчейн-мережі вирішує проблему єдиної точки і забезпечує стійкість до цензури; по-друге, надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном знижує технічний бар'єр. Крім того, існують рішення для створення мережі стимулів для творців OpenMCP.Network на базі Ethereum.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може внести децентралізований механізм довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, проте нинішні технології все ще стикаються з викликами. Технологія нульового знання все ще важко перевіряє справжність дій Agent, а децентралізовані мережі також мають проблеми з ефективністю.
Об'єднання AI та Web3 є неминучим трендом. Хоча наразі існують виклики, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати можливості цієї сфери. У майбутньому у світі Web3 може з'явитися продукт, що стане знаковим, спростуючи сумніви зовнішніх спостерігачів щодо відсутності практичності Web3, і сприяючи застосуванню та розвитку AI Agent у децентралізованому середовищі.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження AI Agent Web3