Нещодавно на глобальному ринку з'явився перший універсальний AI агент продукт під назвою Manus, який привернув широку увагу. Як інструмент AI, здатний до незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність та виконувальність, що надало цінні ідеї для розробки AI агентів та дизайнерського натхнення.
AI Agent – це комп'ютерна програма, яка може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, введення та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають великі мовні моделі (LLM), механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також функції пам'яті та витягування. Наразі існує два основні напрями розвитку дизайну AI Agent: один зосереджений на плануванні, а інший – на рефлексії.
У сфері Web3 розвиток AI Agent хоча й пройшов через період спаду, все ж є кілька проектів, які активно досліджують можливості. Основними є три моделі: модель платформи запуску, представлена Virtuals Protocol, модель DAO, представлена ElizaOS, та модель комерційної компанії, представлена Swarms. Серед них модель платформи запуску наразі має найбільшу ймовірність реалізації економічного замкнутого циклу.
Модельний контекстний протокол (MCP) з'явився як новий напрямок досліджень для AI Agent у Web3. З одного боку, MCP-сервер можна розгорнути в блокчейн-мережі, що вирішує проблему єдиної точки збоїв і забезпечує стійкість до цензури; з іншого боку, MCP-сервер може мати функцію взаємодії з блокчейном, знижуючи технологічний бар'єр. Крім того, деякі дослідники запропонували рішення для створення мережі стимулювання авторів OpenMCP.Network на базі Ethereum.
Незважаючи на те, що поєднання MCP з Web3 теоретично може ввести в додатки AI Agent механізм децентралізованого довіри та економічних стимулів, існують певні виклики в поточних технологіях, такі як складність перевірки справжності поведінки Agent за допомогою технології нульового знання та проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Злиття штучного інтелекту та Web3 є неминучою тенденцією. Хоча наразі існує безліч викликів, галузі потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати застосування та розвиток AI Agent у сфері Web3. У майбутньому ми сподіваємось побачити продукт-мілій, який зможе подолати зовнішні сумніви та продемонструвати практичність Web3.
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.
12 лайків
Нагородити
12
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CommunityLurker
· 10год тому
Все залежить від реалізації.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TaxEvader
· 10год тому
Рано чи пізно сам напишу код, щоб обдурювати людей, як лохів.
Злиття AI-агентів та Web3: розвиток та виклики від Manus до MCP
Розвиток AI-агента в сфері Web3: від Manus до MCP
Нещодавно на глобальному ринку з'явився перший універсальний AI агент продукт під назвою Manus, який привернув широку увагу. Як інструмент AI, здатний до незалежного мислення, планування та виконання складних завдань, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність та виконувальність, що надало цінні ідеї для розробки AI агентів та дизайнерського натхнення.
! Чат з Manus і MCP: Web3 Crossover Exploration of AI Agent
AI Agent – це комп'ютерна програма, яка може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, введення та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають великі мовні моделі (LLM), механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також функції пам'яті та витягування. Наразі існує два основні напрями розвитку дизайну AI Agent: один зосереджений на плануванні, а інший – на рефлексії.
У сфері Web3 розвиток AI Agent хоча й пройшов через період спаду, все ж є кілька проектів, які активно досліджують можливості. Основними є три моделі: модель платформи запуску, представлена Virtuals Protocol, модель DAO, представлена ElizaOS, та модель комерційної компанії, представлена Swarms. Серед них модель платформи запуску наразі має найбільшу ймовірність реалізації економічного замкнутого циклу.
Модельний контекстний протокол (MCP) з'явився як новий напрямок досліджень для AI Agent у Web3. З одного боку, MCP-сервер можна розгорнути в блокчейн-мережі, що вирішує проблему єдиної точки збоїв і забезпечує стійкість до цензури; з іншого боку, MCP-сервер може мати функцію взаємодії з блокчейном, знижуючи технологічний бар'єр. Крім того, деякі дослідники запропонували рішення для створення мережі стимулювання авторів OpenMCP.Network на базі Ethereum.
Незважаючи на те, що поєднання MCP з Web3 теоретично може ввести в додатки AI Agent механізм децентралізованого довіри та економічних стимулів, існують певні виклики в поточних технологіях, такі як складність перевірки справжності поведінки Agent за допомогою технології нульового знання та проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Злиття штучного інтелекту та Web3 є неминучою тенденцією. Хоча наразі існує безліч викликів, галузі потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати застосування та розвиток AI Agent у сфері Web3. У майбутньому ми сподіваємось побачити продукт-мілій, який зможе подолати зовнішні сумніви та продемонструвати практичність Web3.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження AI Agent Web3