Gần đây, một công ty khởi nghiệp trong nước đã ra mắt sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên, gây xôn xao trong giới công nghệ, và trong ngày đầu ra mắt, mã mời rất khó tìm. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính toàn diện và khả năng thực thi chưa từng có, cung cấp ý tưởng và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển AI Agent.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang thực tế, và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong mọi ngành, trong đó có ngành Web3.
Tóm tắt về AI Agent
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm:
Mô hình ngôn ngữ lớn ( LLM ) như "bộ não"
Cơ chế quan sát và cảm nhận
Quy trình suy luận
Thực hiện hành động
Ghi nhớ và truy xuất
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại chú trọng vào khả năng phản hồi. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình là suy nghĩ (Thought) → hành động (Action) → quan sát (Observation).
AI Agent còn có thể được phân thành Single Agent và Multi Agent dựa trên số lượng các tác nhân. Core của Single Agent là sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent gán cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, hoàn thành nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.
Tình trạng của AI Agent trong Web3
Sự quan tâm đến AI Agent trong ngành Web3 đã giảm mạnh sau khi đạt đỉnh vào đầu năm nay, với tổng giá trị thị trường giảm hơn 90%. Hiện tại, các dự án có tiếng nói và giá trị thị trường lớn hơn vẫn xoay quanh việc khám phá Web3 dựa trên khung AI Agent, chủ yếu có ba mô hình:
Chế độ nền tảng phát hành: cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ nền tảng AI Agent.
Mô hình DAO: Sử dụng mô hình AI kết hợp với ý kiến của các thành viên DAO để đưa ra quyết định đầu tư.
Mô hình công ty thương mại: Cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện nay chỉ có nền tảng phát hành mới có thể tạo ra vòng lặp kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với thách thức, cần phải có tài sản phát hành có "sức hấp dẫn" để có thể hình thành bánh đà tích cực.
Sự kết hợp giữa giao thức MCP và Web3
Model Context Protocol (MCP) là một giao thức mã nguồn mở nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:
Triển khai Máy chủ MCP vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt.
Cung cấp chức năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật.
Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum. Mạng lưới này sẽ sử dụng hợp đồng thông minh để thực hiện tự động hóa, tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng kháng kiểm duyệt của các khuyến khích.
Triển vọng
Mặc dù sự kết hợp của MCP với Web3 lý thuyết có thể tiêm vào cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế khuyến khích cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ chứng minh không biết vẫn còn khó khăn trong việc xác thực tính xác thực của hành vi của Agent, và mạng phi tập trung cũng gặp vấn đề về hiệu suất. Đây không phải là một giải pháp có thể thành công trong ngắn hạn.
Sự tích hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Chúng ta cần giữ kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá, mong chờ một sản phẩm mang tính bước ngoặt xuất hiện, phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính thực tiễn của Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
17 thích
Phần thưởng
17
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
rekt_but_not_broke
· 07-19 02:45
chơi đùa với mọi người một nhát rồi mua đáy
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketBuilder
· 07-16 16:49
Làm những điều này thì không có ích gì, thị trường mới là quan trọng nhất.
Xem bản gốcTrả lời0
metaverse_hermit
· 07-16 03:34
AI khai thác dữ liệu không bao giờ hết
Xem bản gốcTrả lời0
WalletAnxietyPatient
· 07-16 03:34
AI chưa từng trải nghiệm Web3 thì hiểu được gì
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHustler
· 07-16 03:27
đồ ngốc còn chưa chơi đùa với mọi người đủ sao
Xem bản gốcTrả lời0
DeFiVeteran
· 07-16 03:27
Cảm giác lại là một trò đùa khái niệm nữa rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoWageSlave
· 07-16 03:22
Bạn đã vất vả rồi, Web3 khi nào mới có thể hồi phục?
Xem bản gốcTrả lời0
SignatureCollector
· 07-16 03:15
Tất cả các bộ sưu tập kỹ thuật số đều nằm trong tay!!
Sự kết hợp của AI Agent và Web3: Cơ hội mới và thách thức song hành
AI Agent trong lĩnh vực Web3 khám phá đa ngành
Gần đây, một công ty khởi nghiệp trong nước đã ra mắt sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên, gây xôn xao trong giới công nghệ, và trong ngày đầu ra mắt, mã mời rất khó tìm. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính toàn diện và khả năng thực thi chưa từng có, cung cấp ý tưởng và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển AI Agent.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang thực tế, và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong mọi ngành, trong đó có ngành Web3.
Tóm tắt về AI Agent
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm:
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại chú trọng vào khả năng phản hồi. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình là suy nghĩ (Thought) → hành động (Action) → quan sát (Observation).
AI Agent còn có thể được phân thành Single Agent và Multi Agent dựa trên số lượng các tác nhân. Core của Single Agent là sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent gán cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, hoàn thành nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.
Tình trạng của AI Agent trong Web3
Sự quan tâm đến AI Agent trong ngành Web3 đã giảm mạnh sau khi đạt đỉnh vào đầu năm nay, với tổng giá trị thị trường giảm hơn 90%. Hiện tại, các dự án có tiếng nói và giá trị thị trường lớn hơn vẫn xoay quanh việc khám phá Web3 dựa trên khung AI Agent, chủ yếu có ba mô hình:
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện nay chỉ có nền tảng phát hành mới có thể tạo ra vòng lặp kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với thách thức, cần phải có tài sản phát hành có "sức hấp dẫn" để có thể hình thành bánh đà tích cực.
Sự kết hợp giữa giao thức MCP và Web3
Model Context Protocol (MCP) là một giao thức mã nguồn mở nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:
Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum. Mạng lưới này sẽ sử dụng hợp đồng thông minh để thực hiện tự động hóa, tính minh bạch, độ tin cậy và khả năng kháng kiểm duyệt của các khuyến khích.
Triển vọng
Mặc dù sự kết hợp của MCP với Web3 lý thuyết có thể tiêm vào cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế khuyến khích cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ chứng minh không biết vẫn còn khó khăn trong việc xác thực tính xác thực của hành vi của Agent, và mạng phi tập trung cũng gặp vấn đề về hiệu suất. Đây không phải là một giải pháp có thể thành công trong ngắn hạn.
Sự tích hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Chúng ta cần giữ kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá, mong chờ một sản phẩm mang tính bước ngoặt xuất hiện, phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính thực tiễn của Web3.