В новой волне объединения AI и Web3 постепенно проявляются два типа решений для децентрализованных Агентов.
Один тип ориентирован на практическое применение и реализуемые решения. Airaa Agent сосредоточен на создании действительно исполняемой инфраструктуры AI-рабочей силы, напрямую отображая вычислительные возможности AI и взаимодействие агентов в блокчейне, делая акцент на создание слоя расчетов и протоколов взаимодействия между агентами. Такой подход подчеркивает практическую ценность — чтобы AI-агенты могли не только думать, но и напрямую взаимодействовать и осуществлять расчеты в цепочке.
Другой тип склонен к модульности и теоретическим инновациям. Theoriq AI использует композиционную архитектуру, позволяющую гибко собирать различные модули агентов для появления коллективного интеллекта, больше похожий на расширяемый протокольный слой. Этот путь более исследовательский, он исследует, как с помощью модульного дизайна обеспечить органическое взаимодействие нескольких AI-систем.
Оба направления пытаются ответить на один и тот же вопрос: как сделать так, чтобы AI в экосистеме Web3 был не просто инструментом, а по-настоящему автономным участником с возможностью экономического участия.
Посмотреть Оригинал
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» .
12 Лайков
Награда
12
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
BTCWaveRider
· 2ч назад
Честно говоря, оба пути — исполнительный и теоретический — находятся в состоянии внутренней конкуренции, но при реализации всё равно зависит от того, чей уровень ликвидации более стабильный.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeDodger
· 3ч назад
Исполнительный vs модульный, по сути, это вопрос о том, нужно ли сначала обеспечить работоспособность. Подход Airaa действительно более прагматичный, но у концепции Theoriq тоже есть свое воображение и идеи
Посмотреть ОригиналОтветить0
Web3Educator
· 3ч назад
ngl выполнение > теория, когда речь идет о фактическом перемещении стоимости в блокчейне. теориq звучит круто, но слой расчетов airaa ощущается по-другому, именно там происходит настоящее экономическое участие, честно говоря
Посмотреть ОригиналОтветить0
SundayDegen
· 3ч назад
Мне интересно, какой из этих двух вариантов в итоге останется живым.
Посмотреть ОригиналОтветить0
P2ENotWorking
· 3ч назад
Идея Airaa о прямом блокчейн-расчёте кажется более надёжной, а модульный подход Theoriq всё ещё кажется немного иллюзорным.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PumpDetector
· 3ч назад
yo execution layer всегда побеждает в конце, модульные фреймворки — это просто оправдание для разработчиков, которые не могут выпустить реальные продукты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CommunitySlacker
· 3ч назад
Честно говоря, я больше склонен доверять подходу Airaa, нужно, чтобы он реализовался, иначе всё это пустые разговоры
В новой волне объединения AI и Web3 постепенно проявляются два типа решений для децентрализованных Агентов.
Один тип ориентирован на практическое применение и реализуемые решения. Airaa Agent сосредоточен на создании действительно исполняемой инфраструктуры AI-рабочей силы, напрямую отображая вычислительные возможности AI и взаимодействие агентов в блокчейне, делая акцент на создание слоя расчетов и протоколов взаимодействия между агентами. Такой подход подчеркивает практическую ценность — чтобы AI-агенты могли не только думать, но и напрямую взаимодействовать и осуществлять расчеты в цепочке.
Другой тип склонен к модульности и теоретическим инновациям. Theoriq AI использует композиционную архитектуру, позволяющую гибко собирать различные модули агентов для появления коллективного интеллекта, больше похожий на расширяемый протокольный слой. Этот путь более исследовательский, он исследует, как с помощью модульного дизайна обеспечить органическое взаимодействие нескольких AI-систем.
Оба направления пытаются ответить на один и тот же вопрос: как сделать так, чтобы AI в экосистеме Web3 был не просто инструментом, а по-настоящему автономным участником с возможностью экономического участия.