Дослідження застосувань AI Agent у сфері Web3: від Manus до MCP
Нещодавно у технологічному колі широку увагу привернув перший у світі універсальний AI Agent продукт Manus. Цей продукт був розроблений китайською стартап-компанією і в перший день запуску став об'єктом великого попиту на запрошувальні коди. Як універсальний AI Agent, Manus продемонстрував здатність до самостійного мислення, планування та виконання складних завдань, що відкриває нові підходи до розробки AI Agent.
AI Agent – це комп'ютерна програма, яка може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, вхідних даних та заздалегідь визначених цілей. Його основні складові включають великі мовні моделі, механізм спостереження та сприйняття, процес міркування, виконання дій та функцію витягування пам'яті. Основні моделі дизайну AI Agent мають два напрямки розвитку: перший зосереджений на планувальних можливостях, другий – на можливостях рефлексії.
У сфері Web3 застосування AI Agent в основному зосереджені на трьох моделях: модель платформи запуску, модель DAO та модель комерційної компанії. Серед них модель платформи запуску дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent, наразі відомим є Virtuals Protocol. Модель DAO представлена ElizaOS, яка прагне побудувати спільноту розробників AI Agent. Модель комерційної компанії представлена Swarms, яка пропонує корпоративний рівень Multi Agent фрейму.
Однак поточні проекти AI Agent у сфері Web3 загалом стикаються з викликами стійкості економічних моделей. Більшість проектів не мають внутрішньої ціннісної підтримки, що ускладнює формування позитивного економічного циклу.
Модельний контекст-протокол (MCP) став новим напрямком досліджень для AI Agent у Web3. Він включає два основні аспекти: по-перше, розгортання MCP Server в блокчейн-мережі для досягнення децентралізації та стійкості до цензури; по-друге, надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном, щоб знизити технічний поріг. Крім того, існує концепція створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може впровадити механізми децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, нинішні технології все ще стикаються з численними викликами. Наприклад, технології нульового знання важко перевірити правдивість поведінки Agent, а також потрібно вирішити проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Зближення штучного інтелекту та Web3 – це тренд часу, але він все ще потребує часу та постійного дослідження. У майбутньому ми з нетерпінням чекаємо побачити більше проривних додатків для сприяння розвитку AI Agent у сфері 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.
11 лайків
Нагородити
11
3
Поділіться
Прокоментувати
0/400
WalletManager
· 9год тому
Цей механізм управління пам'яттю агента ще неясний, ризик вразливостей досить високий, рекомендуємо поки що не поспішати.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FancyResearchLab
· 9год тому
Ще одна прикрашена розумна яма, нехай Лубань спочатку перевірить.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OldLeekNewSickle
· 9год тому
Знову з'явилися нові способи обману для дурнів, фондові схеми змінюють шкіру і грають новими фокусами.
AI Agent досліджує застосування Web3: розвиток і виклики від Manus до MCP
Дослідження застосувань AI Agent у сфері Web3: від Manus до MCP
Нещодавно у технологічному колі широку увагу привернув перший у світі універсальний AI Agent продукт Manus. Цей продукт був розроблений китайською стартап-компанією і в перший день запуску став об'єктом великого попиту на запрошувальні коди. Як універсальний AI Agent, Manus продемонстрував здатність до самостійного мислення, планування та виконання складних завдань, що відкриває нові підходи до розробки AI Agent.
AI Agent – це комп'ютерна програма, яка може самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, вхідних даних та заздалегідь визначених цілей. Його основні складові включають великі мовні моделі, механізм спостереження та сприйняття, процес міркування, виконання дій та функцію витягування пам'яті. Основні моделі дизайну AI Agent мають два напрямки розвитку: перший зосереджений на планувальних можливостях, другий – на можливостях рефлексії.
У сфері Web3 застосування AI Agent в основному зосереджені на трьох моделях: модель платформи запуску, модель DAO та модель комерційної компанії. Серед них модель платформи запуску дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent, наразі відомим є Virtuals Protocol. Модель DAO представлена ElizaOS, яка прагне побудувати спільноту розробників AI Agent. Модель комерційної компанії представлена Swarms, яка пропонує корпоративний рівень Multi Agent фрейму.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
Однак поточні проекти AI Agent у сфері Web3 загалом стикаються з викликами стійкості економічних моделей. Більшість проектів не мають внутрішньої ціннісної підтримки, що ускладнює формування позитивного економічного циклу.
Модельний контекст-протокол (MCP) став новим напрямком досліджень для AI Agent у Web3. Він включає два основні аспекти: по-перше, розгортання MCP Server в блокчейн-мережі для досягнення децентралізації та стійкості до цензури; по-друге, надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном, щоб знизити технічний поріг. Крім того, існує концепція створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum.
Хоча поєднання MCP з Web3 теоретично може впровадити механізми децентралізованої довіри та економічні стимули для застосувань AI Agent, нинішні технології все ще стикаються з численними викликами. Наприклад, технології нульового знання важко перевірити правдивість поведінки Agent, а також потрібно вирішити проблеми ефективності децентралізованих мереж.
Зближення штучного інтелекту та Web3 – це тренд часу, але він все ще потребує часу та постійного дослідження. У майбутньому ми з нетерпінням чекаємо побачити більше проривних додатків для сприяння розвитку AI Agent у сфері Web3.