Exploración interdisciplinaria del Agente de IA en el ámbito de Web3
Recientemente, una startup nacional lanzó el primer producto de agente de IA general del mundo, lo que ha generado un gran debate en el ámbito tecnológico; en el primer día de lanzamiento, los códigos de invitación eran difíciles de conseguir. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de forma autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, proporcionando valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de agentes de IA.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, el Agente de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, está pasando gradualmente de un concepto a la realidad y muestra un gran potencial de aplicación en diversas industrias, incluido el sector Web3.
Resumen del Agente de IA
El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Modelos de lenguaje grandes ( LLM ) como "cerebro"
Mecanismos de observación y percepción
Proceso de pensamiento deductivo
Ejecución de acciones
Memoria y recuperación
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una que se centra en la capacidad de planificación y otra que se centra en la capacidad de reflexión. Entre ellas, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico es el ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
El Agente de IA también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según la cantidad de agentes. El núcleo del Agente Único radica en la combinación del LLM y las herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en Web3
El auge de los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó su punto máximo a principios de este año y ha disminuido drásticamente, con una reducción del valor de mercado de más del 90%. Actualmente, los proyectos que aún generan ruido y tienen un valor de mercado considerable son aquellos que exploran Web3 en torno al marco de Agentes de IA, y existen principalmente tres modelos:
Modo de plataforma de lanzamiento: permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar plataformas de Agentes de IA.
Modo DAO: utilizar modelos de IA junto con las sugerencias de los miembros de DAO para tomar decisiones de inversión.
Modelo de empresa: proporciona un marco Multi Agent a nivel empresarial.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo las plataformas de lanzamiento pueden lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, ya que los activos que se emitan deben tener "atractivo" para formar un giro positivo.
La fusión del protocolo MCP y Web3
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para resolver problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. La aparición de MCP aporta nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolver problemas de punto único y tener capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica.
Además, hay un plan para una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network construida sobre Ethereum. Esta red utilizará contratos inteligentes para lograr la automatización, transparencia, confiabilidad y resistencia a la censura de los incentivos.
Perspectiva
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede teóricamente inyectar mecanismos de confianza descentralizada y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de agentes de IA, la tecnología actual de pruebas de conocimiento cero aún tiene dificultades para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia. Esta no es una solución que se pueda implementar con éxito a corto plazo.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, continuar explorando, y esperar que surja un producto emblemático que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3.
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rekt_but_not_broke
· 07-19 02:45
tomar a la gente por tonta una vez y rápidamente comprar la caída
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BearMarketBuilder
· 07-16 16:49
Hacer estas cosas no sirve de nada, el mercado es lo más importante.
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metaverse_hermit
· 07-16 03:34
AI recoge datos que no se acaban.
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WalletAnxietyPatient
· 07-16 03:34
¿Qué puede entender una IA que nunca ha jugado con Web3?
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AirdropHustler
· 07-16 03:27
¿Todavía no han tomado a la gente por tonta, verdad?
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DeFiVeteran
· 07-16 03:27
Parece que es otra vez una burbuja de concepto.
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CryptoWageSlave
· 07-16 03:22
¿Cuándo se recuperará Web3 después de tanto esfuerzo?
La combinación de AI Agent y Web3: nuevas oportunidades y desafíos coexistentes
Exploración interdisciplinaria del Agente de IA en el ámbito de Web3
Recientemente, una startup nacional lanzó el primer producto de agente de IA general del mundo, lo que ha generado un gran debate en el ámbito tecnológico; en el primer día de lanzamiento, los códigos de invitación eran difíciles de conseguir. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de forma autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, proporcionando valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de agentes de IA.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, el Agente de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, está pasando gradualmente de un concepto a la realidad y muestra un gran potencial de aplicación en diversas industrias, incluido el sector Web3.
Resumen del Agente de IA
El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una que se centra en la capacidad de planificación y otra que se centra en la capacidad de reflexión. Entre ellas, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico es el ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
El Agente de IA también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según la cantidad de agentes. El núcleo del Agente Único radica en la combinación del LLM y las herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en Web3
El auge de los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó su punto máximo a principios de este año y ha disminuido drásticamente, con una reducción del valor de mercado de más del 90%. Actualmente, los proyectos que aún generan ruido y tienen un valor de mercado considerable son aquellos que exploran Web3 en torno al marco de Agentes de IA, y existen principalmente tres modelos:
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo las plataformas de lanzamiento pueden lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, ya que los activos que se emitan deben tener "atractivo" para formar un giro positivo.
La fusión del protocolo MCP y Web3
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para resolver problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. La aparición de MCP aporta nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Además, hay un plan para una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network construida sobre Ethereum. Esta red utilizará contratos inteligentes para lograr la automatización, transparencia, confiabilidad y resistencia a la censura de los incentivos.
Perspectiva
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede teóricamente inyectar mecanismos de confianza descentralizada y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de agentes de IA, la tecnología actual de pruebas de conocimiento cero aún tiene dificultades para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia. Esta no es una solución que se pueda implementar con éxito a corto plazo.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, continuar explorando, y esperar que surja un producto emblemático que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3.