Кросс-дисциплинарные исследования AI Agent в области Web3
Недавно одна стартап-компания в стране представила первый в мире универсальный продукт AI Agent, который вызвал бурные обсуждения в технологическом кругу, а в день запуска получить приглашение было крайне сложно. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительские способности, предоставляя ценное направление для разработки AI Agent и вдохновение для дизайна.
С быстрым развитием технологий ИИ, AI Agent как важная ветвь области искусственного интеллекта постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения в различных отраслях, индустрия Web3 не исключение.
Обзор AI Agent
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи в зависимости от окружающей среды, вводимых данных и заранее определенных целей. Его основные компоненты включают:
Большая языковая модель ( LLM ) как "мозг"
Механизмы наблюдения и восприятия
Процесс логического мышления
Исполнение действий
Память и извлечение
Основные модели проектирования AI-агента имеют два направления развития: одно сосредоточено на планировании, другое — на рефлексии. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой моделью проектирования, а типичный процесс включает в себя цикл: размышление (Thought) → действие (Action) → наблюдение (Observation).
AI Agent также можно разделить на Single Agent и Multi Agent в зависимости от количества агентов. Основной принцип Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Текущая ситуация с AI Agent в Web3
В этом году популярность AI Agent в индустрии Web3 достигла пика в начале года, после чего резко упала, а общая рыночная капитализация сократилась более чем на 90%. В настоящее время наибольшее внимание и рыночная капитализация все еще сосредоточены вокруг проектов, исследующих Web3 на основе фреймворка AI Agent, и существует три основных модели:
Режим платформы запуска: позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать платформу AI Agent.
Модель DAO: использование AI моделей в сочетании с предложениями членов DAO для принятия инвестиционных решений.
Модель коммерческой компании: предоставление корпоративной многоагентной структуры.
С точки зрения экономической модели, в настоящее время только платформы запуска могут обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с вызовами, поскольку активы, которые необходимо выпустить, должны обладать "привлекательностью", чтобы сформировать положительный маховик.
Слияние протокола MCP и Web3
Модельный контекстный протокол (MCP) — это открытый протокол, созданный для решения проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. Появление MCP открывает новые направления для исследований в области AI Agent в Web3:
Разверните сервер MCP в блокчейн-сети, чтобы решить проблему единой точки отказа и обеспечить устойчивость к цензуре.
Предоставить MCP Server возможность взаимодействовать с блокчейном, снижая технические барьеры.
Кроме того, существует план создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network, построенной на базе Ethereum. Эта сеть будет использовать смарт-контракты для автоматизации, прозрачности, надежности и устойчивости к цензуре стимулов.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизм децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, текущие технологии нулевых знаний все еще затрудняют проверку подлинности поведения агентов, а децентрализованные сети также сталкиваются с проблемами эффективности. Это не является решением, которое можно будет реализовать в краткосрочной перспективе.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Нам необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжать исследовать и надеяться на появление знакового продукта, который разрушит внешние сомнения в практичности Web3.
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» .
17 Лайков
Награда
17
8
Поделиться
комментарий
0/400
rekt_but_not_broke
· 07-19 02:45
разыгрывайте людей как лохов одну ножом, быстро покупайте падения
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketBuilder
· 07-16 16:49
Заниматься этим бесполезно, важнее всего рынок.
Посмотреть ОригиналОтветить0
metaverse_hermit
· 07-16 03:34
AI добывает данные, которых не пересчитать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletAnxietyPatient
· 07-16 03:34
Что может понять ИИ, который никогда не играл в Web3?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHustler
· 07-16 03:27
неудачники еще не разыгрывайте людей как лохов, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiVeteran
· 07-16 03:27
Это снова кажется концептуальной спекуляцией.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoWageSlave
· 07-16 03:22
Тяжело работали, когда же Web3 вернётся к жизни?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SignatureCollector
· 07-16 03:15
Цифровые коллекционные предметы все в вашем кармане!!
Слияние AI-агента и Web3: новые возможности и сопутствующие вызовы
Кросс-дисциплинарные исследования AI Agent в области Web3
Недавно одна стартап-компания в стране представила первый в мире универсальный продукт AI Agent, который вызвал бурные обсуждения в технологическом кругу, а в день запуска получить приглашение было крайне сложно. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительские способности, предоставляя ценное направление для разработки AI Agent и вдохновение для дизайна.
С быстрым развитием технологий ИИ, AI Agent как важная ветвь области искусственного интеллекта постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения в различных отраслях, индустрия Web3 не исключение.
Обзор AI Agent
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи в зависимости от окружающей среды, вводимых данных и заранее определенных целей. Его основные компоненты включают:
Основные модели проектирования AI-агента имеют два направления развития: одно сосредоточено на планировании, другое — на рефлексии. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой моделью проектирования, а типичный процесс включает в себя цикл: размышление (Thought) → действие (Action) → наблюдение (Observation).
AI Agent также можно разделить на Single Agent и Multi Agent в зависимости от количества агентов. Основной принцип Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Текущая ситуация с AI Agent в Web3
В этом году популярность AI Agent в индустрии Web3 достигла пика в начале года, после чего резко упала, а общая рыночная капитализация сократилась более чем на 90%. В настоящее время наибольшее внимание и рыночная капитализация все еще сосредоточены вокруг проектов, исследующих Web3 на основе фреймворка AI Agent, и существует три основных модели:
С точки зрения экономической модели, в настоящее время только платформы запуска могут обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с вызовами, поскольку активы, которые необходимо выпустить, должны обладать "привлекательностью", чтобы сформировать положительный маховик.
Слияние протокола MCP и Web3
Модельный контекстный протокол (MCP) — это открытый протокол, созданный для решения проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. Появление MCP открывает новые направления для исследований в области AI Agent в Web3:
Кроме того, существует план создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network, построенной на базе Ethereum. Эта сеть будет использовать смарт-контракты для автоматизации, прозрачности, надежности и устойчивости к цензуре стимулов.
! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent
Перспективы
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизм децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, текущие технологии нулевых знаний все еще затрудняют проверку подлинности поведения агентов, а децентрализованные сети также сталкиваются с проблемами эффективности. Это не является решением, которое можно будет реализовать в краткосрочной перспективе.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Нам необходимо сохранять терпение и уверенность, продолжать исследовать и надеяться на появление знакового продукта, который разрушит внешние сомнения в практичности Web3.