Новый исследовательский проект AI Agent в области Web3: от Manus до MC
В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI Agent, привлек широкое внимание. Будучи инструментом AI, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus продемонстрировал беспрецедентную универсальность и эффективность, предоставив новые идеи и вдохновение для разработки AI Agents.
AI Agent, как важная ветвь искусственного интеллекта, постепенно переходит от теории к практике и демонстрирует огромный потенциал в различных отраслях, в том числе и в Web3. Основные компоненты AI Agent включают большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процессы рассуждения и мышления, выполнение действий и извлечение памяти.
В настоящее время дизайн модели AI Agent имеет два основных направления развития: одно сосредоточено на планировочных способностях, другое — на рефлексивных способностях. Среди них модель ReAct является наиболее широко используемой моделью дизайна, и ее типичный процесс включает три этапа: размышление, действие и наблюдение, образуя циклический итерационный процесс.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent в основном сосредоточен на взаимодействии LLM с инструментами, тогда как Multi Agent выполняет сложные задачи за счет сотрудничества агентов с различными ролями.
Модельный Контекст Протокол (MCP) является открытым протоколом, разработанным компанией Anthropic, направленным на решение проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. MCP предоставляет три возможности: расширение знаний, выполнение вызовов функций и использование заранее написанных шаблонов подсказок, использует архитектуру клиент-сервер, а в основе лежит протокол JSON-RPC.
В индустрии Web3, несмотря на значительное падение рыночной капитализации проектов, связанных с AI Agent, некоторые проекты продолжают оставаться активными. Эти проекты в основном делятся на три категории: модель платформы запуска, представленная Virtuals Protocol, модель DAO, представленная ElizaOS, и модель коммерческой компании, представленная Swarms.
С точки зрения экономической модели в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой недостаточной привлекательности самих активов, многие запущенные AI-агенты по сути все еще являются мемами, лишенными внутренней ценности.
Появление MCP открыло новые направления для AI Agent в Web3. Один из способов - развертывание MCP Server в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки и обеспечивает устойчивость к цензуре; другой способ - наделение MCP Server функцией взаимодействия с блокчейном, что снижает технические барьеры. Кроме того, существует решение по созданию сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизм децентрализованного доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, в настоящее время технологии все еще имеют некоторые ограничения, такие как сложность верификации подлинности поведения агентом с помощью технологии нулевых знаний и проблемы с эффективностью децентрализованных сетей.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя сейчас мы сталкиваемся с множеством вызовов, нам необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать возможности развития в этой области. С прогрессом технологий и появлением большего числа инновационных приложений перспективы применения ИИ-агентов в экосистеме Web3 станут еще более широкими.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
16 Лайков
Награда
16
7
Поделиться
комментарий
0/400
WhaleWatcher
· 15ч назад
Снова закручивается.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ProposalDetective
· 15ч назад
Хорошо обмануть, хорошо обмануть. Эта вещь просто ловушка, да?
Слияние AI Agent и Web3: Протокол MCP открывает новые горизонты
Новый исследовательский проект AI Agent в области Web3: от Manus до MC
В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI Agent, привлек широкое внимание. Будучи инструментом AI, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus продемонстрировал беспрецедентную универсальность и эффективность, предоставив новые идеи и вдохновение для разработки AI Agents.
AI Agent, как важная ветвь искусственного интеллекта, постепенно переходит от теории к практике и демонстрирует огромный потенциал в различных отраслях, в том числе и в Web3. Основные компоненты AI Agent включают большие языковые модели (LLM), механизмы наблюдения и восприятия, процессы рассуждения и мышления, выполнение действий и извлечение памяти.
В настоящее время дизайн модели AI Agent имеет два основных направления развития: одно сосредоточено на планировочных способностях, другое — на рефлексивных способностях. Среди них модель ReAct является наиболее широко используемой моделью дизайна, и ее типичный процесс включает три этапа: размышление, действие и наблюдение, образуя циклический итерационный процесс.
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent в основном сосредоточен на взаимодействии LLM с инструментами, тогда как Multi Agent выполняет сложные задачи за счет сотрудничества агентов с различными ролями.
Модельный Контекст Протокол (MCP) является открытым протоколом, разработанным компанией Anthropic, направленным на решение проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. MCP предоставляет три возможности: расширение знаний, выполнение вызовов функций и использование заранее написанных шаблонов подсказок, использует архитектуру клиент-сервер, а в основе лежит протокол JSON-RPC.
! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent
В индустрии Web3, несмотря на значительное падение рыночной капитализации проектов, связанных с AI Agent, некоторые проекты продолжают оставаться активными. Эти проекты в основном делятся на три категории: модель платформы запуска, представленная Virtuals Protocol, модель DAO, представленная ElizaOS, и модель коммерческой компании, представленная Swarms.
С точки зрения экономической модели в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой недостаточной привлекательности самих активов, многие запущенные AI-агенты по сути все еще являются мемами, лишенными внутренней ценности.
Появление MCP открыло новые направления для AI Agent в Web3. Один из способов - развертывание MCP Server в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки и обеспечивает устойчивость к цензуре; другой способ - наделение MCP Server функцией взаимодействия с блокчейном, что снижает технические барьеры. Кроме того, существует решение по созданию сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизм децентрализованного доверия и экономические стимулы для приложений AI Agent, в настоящее время технологии все еще имеют некоторые ограничения, такие как сложность верификации подлинности поведения агентом с помощью технологии нулевых знаний и проблемы с эффективностью децентрализованных сетей.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя сейчас мы сталкиваемся с множеством вызовов, нам необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать возможности развития в этой области. С прогрессом технологий и появлением большего числа инновационных приложений перспективы применения ИИ-агентов в экосистеме Web3 станут еще более широкими.