وكيل الذكاء الاصطناعي: استكشاف الحدود من Manus إلى Web3
في الآونة الأخيرة، أثار المنتج Manus، أول منتج لوكيل الذكاء الاصطناعي العام الذي أطلقته شركة مونيكا الصينية الناشئة، اهتمامًا واسعًا. كوكيل ذكاء اصطناعي يتمتع بالقدرة على التفكير المستقل، والتخطيط، وتنفيذ المهام المعقدة، يظهر Manus عمومًا unprecedented من حيث القدرة على التنفيذ، مما يوفر أفكارًا وإلهامًا قيمًا لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يعتبر وكيل الذكاء الاصطناعي فرعًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو ينتقل من المفهوم إلى التطبيق الواقعي. إنه برنامج حاسوبي قادر على اتخاذ القرارات وتنفيذ المهام بشكل مستقل بناءً على البيئة والمدخلات والأهداف المحددة مسبقًا. تشمل المكونات الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي نموذج اللغة الكبير (LLM) وآليات المراقبة والإدراك وعملية التفكير الاستدلالي وتنفيذ الأفعال والذاكرة والاسترجاع.
في الوقت الحالي، هناك مساران رئيسيان لتطوير نماذج تصميم العملاء الذكيين (AI Agent): الأول يركز على القدرة على التخطيط، بما في ذلك REWOO وPlan & Execute وLLM Compiler، والثاني يركز على القدرة على الانعكاس، بما في ذلك Basic Reflection وReflexion وSelf Discover وLATS. من بين هذه النماذج، تعتبر نماذج ReAct هي الأكثر استخدامًا، حيث يمكن وصف سير العمل النموذجي لها على أنه دورة تفكير → عمل → ملاحظة.
في صناعة Web3، يحظى تطوير الوكيل الذكي (AI Agent) أيضًا باهتمام. تشمل الاتجاهات الاستكشافية البارزة حاليًا ما يلي:
وضع منصة الإطلاق: يسمح للمستخدمين بإنشاء ونشر وتحقيق الدخل من منصة الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل بروتوكول Virtuals.
نموذج DAO: استخدام نموذج AI بالاشتراك مع اقتراحات أعضاء DAO لاتخاذ القرار، مثل ElizaOS.
نموذج الشركة التجارية: يوفر إطار عمل متعدد الوكلاء على مستوى المؤسسات، مثل Swarms.
ومع ذلك، تواجه هذه الأنماط أيضًا تحدياتها الخاصة. على سبيل المثال، يجب أن تكون الأصول التي يحتاجها منصة الإطلاق جذابة بحد ذاتها لتشكيل عجلة دفع إيجابية؛ بينما في بيئة السوق الحالية، يواجه جذب المبدعين والحفاظ على تشغيل النموذج الاقتصادي صعوبات.
ظهور بروتوكول سياق النموذج (MCP) أتاح اتجاهات استكشاف جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3:
نشر خادم MCP على شبكة البلوكشين، لحل مشكلة النقطة الواحدة وتوفير القدرة على مقاومة الرقابة.
تمكين خادم MCP من التفاعل مع blockchain، وتقليل العوائق التقنية.
بناء شبكة تحفيز المبدعين OpenMCP.Network القائمة على الإيثيريوم، من خلال العقود الذكية لتحقيق الأتمتة والشفافية والموثوقية للتحفيز.
على الرغم من أن دمج MCP مع Web3 يمكن أن يوفر نظريًا آلية ثقة لامركزية وطبقة حوافز اقتصادية لتطبيقات AI Agent، إلا أن التكنولوجيا الحالية لا تزال تعاني من قيود. على سبيل المثال، فإن تقنية إثبات المعرفة الصفرية صعبة في التحقق من صحة سلوك الوكيل، كما أن الشبكات اللامركزية تواجه أيضًا مشاكل في الكفاءة.
إن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 هو اتجاه لا مفر منه. على الرغم من أننا لا نزال نواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، إلا أن الاستكشاف المستمر والابتكار سيعززان تطوير هذا المجال. في المستقبل، نتوقع رؤية المزيد من المنتجات والتطبيقات الرائدة التي ستجلب قيمة حقيقية وتغييرًا لعالم Web3.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع Web3: من Manus إلى استكشاف المستقبل عبر الحدود
وكيل الذكاء الاصطناعي: استكشاف الحدود من Manus إلى Web3
في الآونة الأخيرة، أثار المنتج Manus، أول منتج لوكيل الذكاء الاصطناعي العام الذي أطلقته شركة مونيكا الصينية الناشئة، اهتمامًا واسعًا. كوكيل ذكاء اصطناعي يتمتع بالقدرة على التفكير المستقل، والتخطيط، وتنفيذ المهام المعقدة، يظهر Manus عمومًا unprecedented من حيث القدرة على التنفيذ، مما يوفر أفكارًا وإلهامًا قيمًا لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي.
يعتبر وكيل الذكاء الاصطناعي فرعًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي، وهو ينتقل من المفهوم إلى التطبيق الواقعي. إنه برنامج حاسوبي قادر على اتخاذ القرارات وتنفيذ المهام بشكل مستقل بناءً على البيئة والمدخلات والأهداف المحددة مسبقًا. تشمل المكونات الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي نموذج اللغة الكبير (LLM) وآليات المراقبة والإدراك وعملية التفكير الاستدلالي وتنفيذ الأفعال والذاكرة والاسترجاع.
في الوقت الحالي، هناك مساران رئيسيان لتطوير نماذج تصميم العملاء الذكيين (AI Agent): الأول يركز على القدرة على التخطيط، بما في ذلك REWOO وPlan & Execute وLLM Compiler، والثاني يركز على القدرة على الانعكاس، بما في ذلك Basic Reflection وReflexion وSelf Discover وLATS. من بين هذه النماذج، تعتبر نماذج ReAct هي الأكثر استخدامًا، حيث يمكن وصف سير العمل النموذجي لها على أنه دورة تفكير → عمل → ملاحظة.
في صناعة Web3، يحظى تطوير الوكيل الذكي (AI Agent) أيضًا باهتمام. تشمل الاتجاهات الاستكشافية البارزة حاليًا ما يلي:
وضع منصة الإطلاق: يسمح للمستخدمين بإنشاء ونشر وتحقيق الدخل من منصة الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مثل بروتوكول Virtuals.
نموذج DAO: استخدام نموذج AI بالاشتراك مع اقتراحات أعضاء DAO لاتخاذ القرار، مثل ElizaOS.
نموذج الشركة التجارية: يوفر إطار عمل متعدد الوكلاء على مستوى المؤسسات، مثل Swarms.
ومع ذلك، تواجه هذه الأنماط أيضًا تحدياتها الخاصة. على سبيل المثال، يجب أن تكون الأصول التي يحتاجها منصة الإطلاق جذابة بحد ذاتها لتشكيل عجلة دفع إيجابية؛ بينما في بيئة السوق الحالية، يواجه جذب المبدعين والحفاظ على تشغيل النموذج الاقتصادي صعوبات.
ظهور بروتوكول سياق النموذج (MCP) أتاح اتجاهات استكشاف جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3:
نشر خادم MCP على شبكة البلوكشين، لحل مشكلة النقطة الواحدة وتوفير القدرة على مقاومة الرقابة.
تمكين خادم MCP من التفاعل مع blockchain، وتقليل العوائق التقنية.
بناء شبكة تحفيز المبدعين OpenMCP.Network القائمة على الإيثيريوم، من خلال العقود الذكية لتحقيق الأتمتة والشفافية والموثوقية للتحفيز.
على الرغم من أن دمج MCP مع Web3 يمكن أن يوفر نظريًا آلية ثقة لامركزية وطبقة حوافز اقتصادية لتطبيقات AI Agent، إلا أن التكنولوجيا الحالية لا تزال تعاني من قيود. على سبيل المثال، فإن تقنية إثبات المعرفة الصفرية صعبة في التحقق من صحة سلوك الوكيل، كما أن الشبكات اللامركزية تواجه أيضًا مشاكل في الكفاءة.
إن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 هو اتجاه لا مفر منه. على الرغم من أننا لا نزال نواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، إلا أن الاستكشاف المستمر والابتكار سيعززان تطوير هذا المجال. في المستقبل، نتوقع رؤية المزيد من المنتجات والتطبيقات الرائدة التي ستجلب قيمة حقيقية وتغييرًا لعالم Web3.
! الدردشة مع مانوس و MCP: استكشاف Web3 عبر الحدود لوكيل الذكاء الاصطناعي