Penjelajahan AI Agent di bidang Web3: dari Manus ke MC
Baru-baru ini, sebuah produk AI Agent umum bernama Manus telah menjadi perbincangan hangat di kalangan teknologi. Sebagai produk pertama di dunia dalam kategori ini, Manus menunjukkan kemampuan berpikir mandiri yang kuat, merencanakan, dan mengeksekusi tugas-tugas kompleks, mampu menyelesaikan tugas dari perencanaan hingga eksekusi secara mandiri, seperti menulis laporan dan membuat tabel. Ketenaran produk ini tidak hanya menarik perhatian dalam industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai AI Agent.
AI Agent adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, yang secara bertahap bergerak dari konsep menuju aplikasi nyata. Ini adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti dari AI Agent mencakup model bahasa besar (LLM), mekanisme observasi dan persepsi, proses penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi memori dan pengambilan.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu fokus pada kemampuan perencanaan, termasuk REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; yang lainnya fokus pada kemampuan refleksi, termasuk Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, dan LATS. Di antara keduanya, model ReAct adalah yang pertama muncul dan paling banyak digunakan, dengan proses tipikal mencakup tiga langkah: berpikir, bertindak, dan mengamati, membentuk suatu proses siklus.
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent fokus pada kolaborasi antara LLM dan alat, sementara Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama. Saat ini, sebagian besar kerangka kerja terfokus pada skenario Single Agent.
Model Context Protocol (MCP) adalah protokol sumber terbuka yang diluncurkan oleh perusahaan Anthropic, yang bertujuan untuk mengatasi masalah koneksi dan interaksi antara LLM dan sumber data eksternal. MCP menyediakan tiga kemampuan: perluasan pengetahuan, eksekusi fungsi, dan template prompt yang telah ditulis sebelumnya, menggunakan arsitektur Client-Server, dengan protokol JSON-RPC di lapisan bawah.
Dalam industri Web3, perkembangan AI Agent telah mengalami puncak dan penurunan. Saat ini, ada tiga model utama: model platform peluncuran yang dipimpin oleh Virtuals Protocol, model DAO yang dipimpin oleh ElizaOS, dan model perusahaan komersial yang dipimpin oleh Swarms. Di antara ketiga model tersebut, model platform peluncuran saat ini paling mungkin mencapai siklus ekonomi mandiri.
Munculnya MCP memberikan arah eksplorasi baru bagi AI Agent Web3. Pertama, menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, mengatasi masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor; kedua, memberikan MCP Server fungsi interaksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis. Selain itu, ada juga rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teoritis dapat memberikan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, namun teknologi saat ini masih menghadapi tantangan. Teknologi bukti nol masih sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, dan jaringan terdesentralisasi juga memiliki masalah efisiensi.
Fusi AI dan Web3 adalah tren yang tidak terhindarkan. Meskipun saat ini menghadapi tantangan, kita perlu tetap sabar dan percaya diri, serta terus menjelajahi kemungkinan di bidang ini. Di masa depan, dunia Web3 mungkin akan melahirkan produk yang bersifat tonggak sejarah, yang mematahkan keraguan dunia luar tentang kurangnya kegunaan Web3, serta mendorong penerapan dan pengembangan AI Agent dalam lingkungan terdesentralisasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
15 Suka
Hadiah
15
3
Bagikan
Komentar
0/400
gas_guzzler
· 14jam yang lalu
Apakah kamu lagi melakukan trik lagi?
Lihat AsliBalas0
NftMetaversePainter
· 14jam yang lalu
manus rly hanya menyentuh permukaan dari apa yang dimaksud dengan kecerdasan generatif dalam web3... *sigh* kalian perlu mempelajari topologi komputasi
Eksplorasi terbaru AI Agent di bidang Web3: Perkembangan dan tantangan dari Manus ke MC.
Penjelajahan AI Agent di bidang Web3: dari Manus ke MC
Baru-baru ini, sebuah produk AI Agent umum bernama Manus telah menjadi perbincangan hangat di kalangan teknologi. Sebagai produk pertama di dunia dalam kategori ini, Manus menunjukkan kemampuan berpikir mandiri yang kuat, merencanakan, dan mengeksekusi tugas-tugas kompleks, mampu menyelesaikan tugas dari perencanaan hingga eksekusi secara mandiri, seperti menulis laporan dan membuat tabel. Ketenaran produk ini tidak hanya menarik perhatian dalam industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai AI Agent.
AI Agent adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, yang secara bertahap bergerak dari konsep menuju aplikasi nyata. Ini adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti dari AI Agent mencakup model bahasa besar (LLM), mekanisme observasi dan persepsi, proses penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi memori dan pengambilan.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu fokus pada kemampuan perencanaan, termasuk REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; yang lainnya fokus pada kemampuan refleksi, termasuk Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, dan LATS. Di antara keduanya, model ReAct adalah yang pertama muncul dan paling banyak digunakan, dengan proses tipikal mencakup tiga langkah: berpikir, bertindak, dan mengamati, membentuk suatu proses siklus.
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent fokus pada kolaborasi antara LLM dan alat, sementara Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama. Saat ini, sebagian besar kerangka kerja terfokus pada skenario Single Agent.
Model Context Protocol (MCP) adalah protokol sumber terbuka yang diluncurkan oleh perusahaan Anthropic, yang bertujuan untuk mengatasi masalah koneksi dan interaksi antara LLM dan sumber data eksternal. MCP menyediakan tiga kemampuan: perluasan pengetahuan, eksekusi fungsi, dan template prompt yang telah ditulis sebelumnya, menggunakan arsitektur Client-Server, dengan protokol JSON-RPC di lapisan bawah.
Dalam industri Web3, perkembangan AI Agent telah mengalami puncak dan penurunan. Saat ini, ada tiga model utama: model platform peluncuran yang dipimpin oleh Virtuals Protocol, model DAO yang dipimpin oleh ElizaOS, dan model perusahaan komersial yang dipimpin oleh Swarms. Di antara ketiga model tersebut, model platform peluncuran saat ini paling mungkin mencapai siklus ekonomi mandiri.
Munculnya MCP memberikan arah eksplorasi baru bagi AI Agent Web3. Pertama, menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, mengatasi masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor; kedua, memberikan MCP Server fungsi interaksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis. Selain itu, ada juga rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teoritis dapat memberikan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, namun teknologi saat ini masih menghadapi tantangan. Teknologi bukti nol masih sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, dan jaringan terdesentralisasi juga memiliki masalah efisiensi.
Fusi AI dan Web3 adalah tren yang tidak terhindarkan. Meskipun saat ini menghadapi tantangan, kita perlu tetap sabar dan percaya diri, serta terus menjelajahi kemungkinan di bidang ini. Di masa depan, dunia Web3 mungkin akan melahirkan produk yang bersifat tonggak sejarah, yang mematahkan keraguan dunia luar tentang kurangnya kegunaan Web3, serta mendorong penerapan dan pengembangan AI Agent dalam lingkungan terdesentralisasi.