Exploration interdisciplinaire de l'Agent IA dans le domaine Web3
Récemment, un produit d'Agent IA universel lancé par une startup chinoise a suscité une grande agitation dans le secteur technologique. Ce produit possède la capacité d'accomplir des tâches de manière autonome, de la planification à l'exécution, montrant une universalité et une efficacité sans précédent. Cela a non seulement attiré une large attention dans l'industrie, mais a également fourni de précieuses idées et inspirations pour le développement de divers Agents IA. Avec le développement rapide de la technologie IA, les Agents IA, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à la réalité, montrant un énorme potentiel d'application dans divers secteurs, y compris l'industrie Web3.
Aperçu de l'Agent IA
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants principaux comprennent un grand modèle de langage (LLM) comme "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de raisonnement, l'exécution d'actions, ainsi que des fonctions de mémoire et de récupération.
Les modèles de conception des agents IA ont principalement deux lignes de développement : l'une se concentre sur les capacités de planification, l'autre sur les capacités de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est le premier à apparaître et le plus largement utilisé. ReAct résout des tâches variées de raisonnement linguistique et de prise de décision en combinant le raisonnement dans les modèles de langage (Reasoning) et l'action (Acting). Son processus typique peut être décrit comme un cycle de réflexion (Thought) → action (Action) → observation (Observation).
Selon le nombre d'agents, l'Agent IA peut être divisé en Agent Unique et Agent Multiple. L'Agent Unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents agents, permettant de réaliser des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans Web3
L'attention portée aux agents AI dans l'industrie Web3 a considérablement diminué après avoir atteint un pic au début de cette année, la capitalisation boursière globale ayant diminué de plus de 90 %. Actuellement, les projets ayant une forte notoriété et une grande capitalisation boursière continuent d'explorer Web3 autour du cadre des agents AI, comprenant principalement trois modèles :
Mode de plateforme de lancement : représenté par le Virtuals Protocol, permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents AI.
Modèle DAO : représenté par ElizaOS, utilise des modèles d'IA pour simuler des décisions d'investissement, en combinant les suggestions des membres du DAO pour investir.
Modèle d'entreprise : représenté par Swarms, fournissant un cadre Multi Agent de niveau entreprise.
D'un point de vue du modèle économique, seul le modèle de plateforme de lancement peut actuellement réaliser un cercle économique auto-suffisant. Cependant, ce modèle fait également face à des défis, car les actifs à émettre doivent eux-mêmes avoir une attractivité suffisante pour former un volant positif.
Exploration Web3 de MCP
Le protocole de contexte du modèle (MCP) a ouvert de nouvelles directions d'exploration pour l'agent IA de Web3 :
Déployer le serveur MCP sur le réseau blockchain, résoudre les problèmes de point unique et disposer d'une capacité de résistance à la censure.
Donner au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, comme effectuer des transactions DeFi et gérer, tout en réduisant les barrières techniques.
Construire un réseau d'incitation pour les créateurs OpenMCP.Network basé sur Ethereum, en réalisant l'automatisation, la transparence, la crédibilité et la résistance à la censure des incitations via des contrats intelligents.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et une couche d'incitation économique dans les applications d'Agent AI, la technologie actuelle présente encore certaines limites, telles que la difficulté de la technologie de preuve à connaissance nulle à vérifier la véracité des comportements des Agents et les problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
Conclusion
L'application des agents IA dans le domaine du Web3 en est encore à ses débuts et nécessite un produit emblématique pour briser les doutes extérieurs sur l'utilité du Web3. L'émergence de MCP offre de nouvelles opportunités et défis pour les agents IA dans le Web3. La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable, nous devons faire preuve de patience et de confiance, et continuer à explorer le potentiel de ce domaine.
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Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
théoriquement, cela nécessite des snarks récursifs pour évoluer, à vrai dire.
L'Agent IA ouvre la voie à une nouvelle tendance Web3 : MC commence l'exploration de la Décentralisation.
Exploration interdisciplinaire de l'Agent IA dans le domaine Web3
Récemment, un produit d'Agent IA universel lancé par une startup chinoise a suscité une grande agitation dans le secteur technologique. Ce produit possède la capacité d'accomplir des tâches de manière autonome, de la planification à l'exécution, montrant une universalité et une efficacité sans précédent. Cela a non seulement attiré une large attention dans l'industrie, mais a également fourni de précieuses idées et inspirations pour le développement de divers Agents IA. Avec le développement rapide de la technologie IA, les Agents IA, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à la réalité, montrant un énorme potentiel d'application dans divers secteurs, y compris l'industrie Web3.
Aperçu de l'Agent IA
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants principaux comprennent un grand modèle de langage (LLM) comme "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de raisonnement, l'exécution d'actions, ainsi que des fonctions de mémoire et de récupération.
Les modèles de conception des agents IA ont principalement deux lignes de développement : l'une se concentre sur les capacités de planification, l'autre sur les capacités de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est le premier à apparaître et le plus largement utilisé. ReAct résout des tâches variées de raisonnement linguistique et de prise de décision en combinant le raisonnement dans les modèles de langage (Reasoning) et l'action (Acting). Son processus typique peut être décrit comme un cycle de réflexion (Thought) → action (Action) → observation (Observation).
Selon le nombre d'agents, l'Agent IA peut être divisé en Agent Unique et Agent Multiple. L'Agent Unique se concentre sur la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents agents, permettant de réaliser des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans Web3
L'attention portée aux agents AI dans l'industrie Web3 a considérablement diminué après avoir atteint un pic au début de cette année, la capitalisation boursière globale ayant diminué de plus de 90 %. Actuellement, les projets ayant une forte notoriété et une grande capitalisation boursière continuent d'explorer Web3 autour du cadre des agents AI, comprenant principalement trois modèles :
Mode de plateforme de lancement : représenté par le Virtuals Protocol, permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents AI.
Modèle DAO : représenté par ElizaOS, utilise des modèles d'IA pour simuler des décisions d'investissement, en combinant les suggestions des membres du DAO pour investir.
Modèle d'entreprise : représenté par Swarms, fournissant un cadre Multi Agent de niveau entreprise.
D'un point de vue du modèle économique, seul le modèle de plateforme de lancement peut actuellement réaliser un cercle économique auto-suffisant. Cependant, ce modèle fait également face à des défis, car les actifs à émettre doivent eux-mêmes avoir une attractivité suffisante pour former un volant positif.
Exploration Web3 de MCP
Le protocole de contexte du modèle (MCP) a ouvert de nouvelles directions d'exploration pour l'agent IA de Web3 :
Déployer le serveur MCP sur le réseau blockchain, résoudre les problèmes de point unique et disposer d'une capacité de résistance à la censure.
Donner au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, comme effectuer des transactions DeFi et gérer, tout en réduisant les barrières techniques.
Construire un réseau d'incitation pour les créateurs OpenMCP.Network basé sur Ethereum, en réalisant l'automatisation, la transparence, la crédibilité et la résistance à la censure des incitations via des contrats intelligents.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et une couche d'incitation économique dans les applications d'Agent AI, la technologie actuelle présente encore certaines limites, telles que la difficulté de la technologie de preuve à connaissance nulle à vérifier la véracité des comportements des Agents et les problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
Conclusion
L'application des agents IA dans le domaine du Web3 en est encore à ses débuts et nécessite un produit emblématique pour briser les doutes extérieurs sur l'utilité du Web3. L'émergence de MCP offre de nouvelles opportunités et défis pour les agents IA dans le Web3. La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable, nous devons faire preuve de patience et de confiance, et continuer à explorer le potentiel de ce domaine.