Genel AI Agent ürünü Manus'un büyük başarısı, sektörde AI Agent teknolojisine yönelik geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zekanın önemli bir dalı olarak, AI Agent konseptten gerçek uygulamalara doğru ilerleyerek birçok sektörde büyük bir potansiyel sergilemektedir, Web3 sektörü de bu durumdan muaf değildir.
AI Agent'ın Temel Teknolojisi
AI Ajansı, çevre, girdi ve önceden belirlenmiş hedeflere dayanarak kendi kararlarını alabilen ve görevleri yerine getirebilen akıllı bir programdır. Temel bileşenleri şunlardır:
Büyük dil modeli (LLM) "beyin" olarak
Gözlem ve Algılama Mekanizması
Akıl Yürütme Süreci
Eylem Uygulama Yeteneği
Bellek ve geri alma fonksiyonu
AI Agent tasarım deseninin iki ana gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine odaklanır, örneğin REWOO, Plan & Execute gibi; diğeri ise düşünme yeteneğine odaklanır, örneğin Basic Reflection, Reflexion gibi. ReAct modeli en yaygın olarak uygulanmaktadır, tipik akışı (Düşünce)→ Eylem(Eylem)→ Gözlem(Gözlem) döngüsüdür.
Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent'lar Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak sınıflandırılabilir. Tek Ajan, LLM ile araçların entegrasyonuna odaklanırken, Çoklu Ajan farklı Ajan'lara farklı roller atayarak işbirliği ile karmaşık görevleri tamamlar.
Web3'teki AI Ajanlarının Durumu
Web3 sektöründe AI Agent'ın popülaritesi bu yılın Ocak ayında zirveye ulaştıktan sonra önemli ölçüde düştü, toplam piyasa değeri %90'dan fazla azaldı. Şu anda hala ses getirenler esas olarak AI Agent çerçevesinde Web3 keşfi yapan projeler etrafında toplanmaktadır ve bunlar üç ana kategoriye ayrılmaktadır:
Lansman platformu modu: Virtuals Protocol'ü temsil eden, kullanıcılara AI Agent oluşturma, dağıtma ve gelir elde etme imkanı tanır.
DAO modeli: ElizaOS'u temsil eden, AI modelini kullanarak yatırım kararlarını simüle eden ve DAO üyelerinin önerileri ile yatırım yapan.
Ticari Şirket Modeli: Swarms'ı temsil eden, kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunar.
Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilir. Ancak bu model, varlık cazibesinin yetersizliği, pazarın soğuk olması gibi zorluklarla da karşı karşıyadır.
MCP Protokolü ve Web3'ün Birleşimi
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi:
MCP Sunucusunu blok zincir ağına dağıtın, tek noktalar sorununu çözün ve sansüre dayanıklılık kazandırın.
MCP Sunucusuna DeFi işlemleri yapma ve yönetme gibi blockchain ile etkileşim yeteneği kazandırma.
Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağını inşa etmek, akıllı sözleşmeler aracılığıyla teşviklerin otomatikleştirilmesini, şeffaflığını ve güvenilirliğini sağlamak.
Ancak, bu çözümler hâlâ teknik zorluklarla karşı karşıya, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorluk çekiyor, merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.
Beklentiler
AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir trenddir. Şu anda Web3'ün AI Ajanları birçok zorlukla karşı karşıya kalmasına rağmen, teknolojinin sürekli ilerlemesiyle birlikte gelecekte çığır açan ürünlerin ortaya çıkacağına inanıyorum. Dışarıdaki Web3'ün pratiklik eksikliği konusundaki şüpheleri kırmamız gerekiyor. AI Ajanlarının Web3 alanındaki uygulamaları ve gelişmeleri üzerine sürekli olarak keşif yapmaya devam etmemiz gerekiyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
9 Likes
Reward
9
4
Share
Comment
0/400
FloorPriceNightmare
· 13h ago
AI göklere çıkarken, bir numaralı oyuncudan daha iyi değil, acı bir gülümseme.
AI Ajanı ile Web3'ün entegrasyonu: Mevcut durum, zorluklar ve gelecek beklentileri
AI Agent'in Web3 alanındaki gelişimi ve keşfi
Genel AI Agent ürünü Manus'un büyük başarısı, sektörde AI Agent teknolojisine yönelik geniş bir ilgi uyandırdı. Yapay zekanın önemli bir dalı olarak, AI Agent konseptten gerçek uygulamalara doğru ilerleyerek birçok sektörde büyük bir potansiyel sergilemektedir, Web3 sektörü de bu durumdan muaf değildir.
AI Agent'ın Temel Teknolojisi
AI Ajansı, çevre, girdi ve önceden belirlenmiş hedeflere dayanarak kendi kararlarını alabilen ve görevleri yerine getirebilen akıllı bir programdır. Temel bileşenleri şunlardır:
AI Agent tasarım deseninin iki ana gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine odaklanır, örneğin REWOO, Plan & Execute gibi; diğeri ise düşünme yeteneğine odaklanır, örneğin Basic Reflection, Reflexion gibi. ReAct modeli en yaygın olarak uygulanmaktadır, tipik akışı (Düşünce)→ Eylem(Eylem)→ Gözlem(Gözlem) döngüsüdür.
Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent'lar Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak sınıflandırılabilir. Tek Ajan, LLM ile araçların entegrasyonuna odaklanırken, Çoklu Ajan farklı Ajan'lara farklı roller atayarak işbirliği ile karmaşık görevleri tamamlar.
Web3'teki AI Ajanlarının Durumu
Web3 sektöründe AI Agent'ın popülaritesi bu yılın Ocak ayında zirveye ulaştıktan sonra önemli ölçüde düştü, toplam piyasa değeri %90'dan fazla azaldı. Şu anda hala ses getirenler esas olarak AI Agent çerçevesinde Web3 keşfi yapan projeler etrafında toplanmaktadır ve bunlar üç ana kategoriye ayrılmaktadır:
Lansman platformu modu: Virtuals Protocol'ü temsil eden, kullanıcılara AI Agent oluşturma, dağıtma ve gelir elde etme imkanı tanır.
DAO modeli: ElizaOS'u temsil eden, AI modelini kullanarak yatırım kararlarını simüle eden ve DAO üyelerinin önerileri ile yatırım yapan.
Ticari Şirket Modeli: Swarms'ı temsil eden, kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunar.
Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilir. Ancak bu model, varlık cazibesinin yetersizliği, pazarın soğuk olması gibi zorluklarla da karşı karşıyadır.
MCP Protokolü ve Web3'ün Birleşimi
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi:
MCP Sunucusunu blok zincir ağına dağıtın, tek noktalar sorununu çözün ve sansüre dayanıklılık kazandırın.
MCP Sunucusuna DeFi işlemleri yapma ve yönetme gibi blockchain ile etkileşim yeteneği kazandırma.
Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağını inşa etmek, akıllı sözleşmeler aracılığıyla teşviklerin otomatikleştirilmesini, şeffaflığını ve güvenilirliğini sağlamak.
Ancak, bu çözümler hâlâ teknik zorluklarla karşı karşıya, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorluk çekiyor, merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.
Beklentiler
AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir trenddir. Şu anda Web3'ün AI Ajanları birçok zorlukla karşı karşıya kalmasına rağmen, teknolojinin sürekli ilerlemesiyle birlikte gelecekte çığır açan ürünlerin ortaya çıkacağına inanıyorum. Dışarıdaki Web3'ün pratiklik eksikliği konusundaki şüpheleri kırmamız gerekiyor. AI Ajanlarının Web3 alanındaki uygulamaları ve gelişmeleri üzerine sürekli olarak keşif yapmaya devam etmemiz gerekiyor.