В начале марта продукт глобального универсального AI Agent, разработанный китайским стартапом, привлек широкое внимание. Этот продукт обладает способностью самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, демонстрируя беспрецедентную универсальность и эффективность. Это вызвало не только горячие обсуждения в отрасли, но и предоставило ценную идею для разработки продуктов и дизайнерское вдохновение для различных AI Agent. С быстрым развитием технологий AI, AI Agent, как важная ветвь области искусственного интеллекта, постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения в различных отраслях, включая Web3.
Обзор AI-агента
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают:
Большие языковые модели (LLM) в качестве своего "мозга"
Механизмы наблюдения и восприятия
Процесс логического мышления
Исполнение действия
Память и извлечение
Дизайнерские модели AI-агентов в основном имеют два направления развития: одно ориентировано на планирование, другое - на рефлексию. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой дизайнерской моделью, и её типичный процесс можно описать циклом "мышление → действие → наблюдение".
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent сосредоточен на взаимодействии LLM с инструментами, в то время как Multi Agent назначает разные роли различным агентам, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Текущая ситуация с AI агентами в Web3
Хотя рыночная капитализация проектов, связанных с AI Agent, в индустрии Web3 значительно сократилась, некоторые проекты все еще исследуют применение AI Agent. Основные модели включают:
Режим платформы запуска: позволяет пользователям создавать, разрабатывать и монетизировать платформу AI Agent. Представленные проекты, такие как Virtuals Protocol.
DAO-модель: использование AI-моделей в сочетании с предложениями участников DAO для принятия решений. Пример проекта: ElizaOS.
Коммерческая модель компании: предоставление корпоративной многоагентной структуры. Примеры проектов: Swarms.
С точки зрения экономической модели в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой недостаточной привлекательности активов, особенно в текущей рыночной среде.
Связь MCP и Web3
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открыло новые направления для исследования AI-агентов в Web3:
Разверните MCP Server в блокчейн-сети для достижения децентрализации и устойчивости к цензуре.
Обеспечить взаимодействие MCP Server с блокчейном, снизив технический порог для операций DeFi.
Создание сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum, предоставляющей устойчивые экономические стимулы для поставщиков MCP Server.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы для применения AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с некоторыми проблемами, такими как сложность верификации подлинности поведения агента с помощью технологии нулевых доказательств и проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Заключение
Применение AI-агентов в области Web3, хотя и сталкивается с множеством вызовов, все же является направлением с большим потенциалом. С учетом постоянного прогресса технологий и исследования инновационных моделей, у нас есть основания полагать, что融合 AI и Web3 приведет к большему количеству прорывных приложений. В этом процессе ключевыми факторами, способствующими развитию этой области, будут терпение и уверенность, а также постоянное исследование и инновации.
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» .
7 Лайков
Награда
7
5
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropBuffet
· 5ч назад
Вот, ждем Аирдроп.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BanklessAtHeart
· 11ч назад
Тарелок в круге становится все больше и больше
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenTaxonomist
· 11ч назад
статистически говоря, 83.7% из этих "автономных" агентов - это просто условные операторы в пальто...
Исследование и вызовы AI-агента в Web3: эволюция от концепции к практике
Развитие и применение AI-агентов в области Web3
В начале марта продукт глобального универсального AI Agent, разработанный китайским стартапом, привлек широкое внимание. Этот продукт обладает способностью самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, демонстрируя беспрецедентную универсальность и эффективность. Это вызвало не только горячие обсуждения в отрасли, но и предоставило ценную идею для разработки продуктов и дизайнерское вдохновение для различных AI Agent. С быстрым развитием технологий AI, AI Agent, как важная ветвь области искусственного интеллекта, постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения в различных отраслях, включая Web3.
Обзор AI-агента
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основные компоненты включают:
Дизайнерские модели AI-агентов в основном имеют два направления развития: одно ориентировано на планирование, другое - на рефлексию. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой дизайнерской моделью, и её типичный процесс можно описать циклом "мышление → действие → наблюдение".
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent сосредоточен на взаимодействии LLM с инструментами, в то время как Multi Agent назначает разные роли различным агентам, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
Текущая ситуация с AI агентами в Web3
Хотя рыночная капитализация проектов, связанных с AI Agent, в индустрии Web3 значительно сократилась, некоторые проекты все еще исследуют применение AI Agent. Основные модели включают:
Режим платформы запуска: позволяет пользователям создавать, разрабатывать и монетизировать платформу AI Agent. Представленные проекты, такие как Virtuals Protocol.
DAO-модель: использование AI-моделей в сочетании с предложениями участников DAO для принятия решений. Пример проекта: ElizaOS.
Коммерческая модель компании: предоставление корпоративной многоагентной структуры. Примеры проектов: Swarms.
С точки зрения экономической модели в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой недостаточной привлекательности активов, особенно в текущей рыночной среде.
Связь MCP и Web3
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открыло новые направления для исследования AI-агентов в Web3:
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы для применения AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с некоторыми проблемами, такими как сложность верификации подлинности поведения агента с помощью технологии нулевых доказательств и проблемы эффективности децентрализованных сетей.
Заключение
Применение AI-агентов в области Web3, хотя и сталкивается с множеством вызовов, все же является направлением с большим потенциалом. С учетом постоянного прогресса технологий и исследования инновационных моделей, у нас есть основания полагать, что融合 AI и Web3 приведет к большему количеству прорывных приложений. В этом процессе ключевыми факторами, способствующими развитию этой области, будут терпение и уверенность, а также постоянное исследование и инновации.