Agent IA : Exploration transversale de Manus à Web3
Récemment, le produit Manus, le premier agent AI universel au monde lancé par la startup chinoise Monica, a suscité une large attention. En tant qu'agent AI capable de penser de manière indépendante, de planifier et d'exécuter des tâches complexes, Manus montre une universalité et une capacité d'exécution sans précédent, offrant des idées précieuses et de l'inspiration pour le développement d'agents AI.
L'Agent IA, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passe du concept à l'application réelle. C'est un programme informatique capable de prendre des décisions de manière autonome et d'exécuter des tâches en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Les composants clés de l'Agent IA comprennent des modèles de langage de grande taille (LLM), des mécanismes d'observation et de perception, des processus de raisonnement, d'exécution d'actions, ainsi que des mémoires et des récupérations.
Actuellement, il existe deux principales voies de développement pour le modèle de conception des agents AI : l'une met l'accent sur la capacité de planification, comprenant REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler, etc. ; l'autre met l'accent sur la capacité de réflexion, comprenant Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS, etc. Parmi celles-ci, le modèle ReAct est le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit comme un cycle de réflexion → action → observation.
Dans l'industrie du Web3, le développement des agents IA suscite également de l'attention. Les directions d'exploration les plus remarquables incluent :
Mode plateforme de lancement : permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents IA, comme Virtuals Protocol.
Modèle DAO : Utiliser des modèles d'IA combinés aux suggestions des membres du DAO pour prendre des décisions, comme ElizaOS.
Modèle d'entreprise : fournit un cadre Multi Agent de niveau entreprise, tel que Swarms.
Cependant, ces modèles sont également confrontés à leurs propres défis. Par exemple, la plateforme de lancement doit émettre des actifs qui sont eux-mêmes attrayants pour créer un effet de levier positif ; tandis qu'actuellement, dans l'environnement de marché, il est difficile d'attirer les créateurs et de maintenir le bon fonctionnement du modèle économique.
Le protocole de contexte de modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents IA de Web3 :
Déployer le serveur MCP sur le réseau blockchain, résoudre les problèmes de point unique et avoir une capacité de résistance à la censure.
Donner à MCP Server la capacité d'interagir avec la blockchain, réduisant ainsi le seuil technique.
Construire un réseau d'incitation pour les créateurs OpenMCP.Network basé sur Ethereum, en réalisant l'automatisation, la transparence et la fiabilité des incitations grâce à des contrats intelligents.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter des mécanismes de confiance décentralisés et une couche d'incitations économiques dans les applications d'Agents AI, la technologie actuelle présente encore des limites. Par exemple, la technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance a du mal à vérifier l'authenticité des comportements des Agents, et les réseaux décentralisés rencontrent également des problèmes d'efficacité.
La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien qu'il existe encore de nombreux défis à relever, l'exploration et l'innovation continues propulseront le développement de ce domaine. À l'avenir, nous espérons voir davantage de produits et d'applications révolutionnaires, apportant une valeur et un changement substantiels au monde du Web3.
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GateUser-00be86fc
· Il y a 5h
Encore un nouveau concept de se faire prendre pour des cons?
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GlueGuy
· 07-29 19:48
La Chine a encore gagné.
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HappyToBeDumped
· 07-29 19:44
Encore une nouvelle méthode pour se faire prendre pour des cons ?
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SchrodingerPrivateKey
· 07-29 19:33
On y va ? Encore des pigeons à prendre les gens pour des idiots.
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MetaverseVagrant
· 07-29 19:33
C'est encore un projet A👀 qui se vante, n'est-ce pas ?
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GasFeeNightmare
· 07-29 19:21
Cet agent ne va pas me rembourser les frais de gas.
Fusion de l'Agent IA et du Web3 : du Manus à l'exploration interdisciplinaire de l'avenir
Agent IA : Exploration transversale de Manus à Web3
Récemment, le produit Manus, le premier agent AI universel au monde lancé par la startup chinoise Monica, a suscité une large attention. En tant qu'agent AI capable de penser de manière indépendante, de planifier et d'exécuter des tâches complexes, Manus montre une universalité et une capacité d'exécution sans précédent, offrant des idées précieuses et de l'inspiration pour le développement d'agents AI.
L'Agent IA, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passe du concept à l'application réelle. C'est un programme informatique capable de prendre des décisions de manière autonome et d'exécuter des tâches en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Les composants clés de l'Agent IA comprennent des modèles de langage de grande taille (LLM), des mécanismes d'observation et de perception, des processus de raisonnement, d'exécution d'actions, ainsi que des mémoires et des récupérations.
Actuellement, il existe deux principales voies de développement pour le modèle de conception des agents AI : l'une met l'accent sur la capacité de planification, comprenant REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler, etc. ; l'autre met l'accent sur la capacité de réflexion, comprenant Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS, etc. Parmi celles-ci, le modèle ReAct est le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit comme un cycle de réflexion → action → observation.
Dans l'industrie du Web3, le développement des agents IA suscite également de l'attention. Les directions d'exploration les plus remarquables incluent :
Mode plateforme de lancement : permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents IA, comme Virtuals Protocol.
Modèle DAO : Utiliser des modèles d'IA combinés aux suggestions des membres du DAO pour prendre des décisions, comme ElizaOS.
Modèle d'entreprise : fournit un cadre Multi Agent de niveau entreprise, tel que Swarms.
Cependant, ces modèles sont également confrontés à leurs propres défis. Par exemple, la plateforme de lancement doit émettre des actifs qui sont eux-mêmes attrayants pour créer un effet de levier positif ; tandis qu'actuellement, dans l'environnement de marché, il est difficile d'attirer les créateurs et de maintenir le bon fonctionnement du modèle économique.
Le protocole de contexte de modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents IA de Web3 :
Déployer le serveur MCP sur le réseau blockchain, résoudre les problèmes de point unique et avoir une capacité de résistance à la censure.
Donner à MCP Server la capacité d'interagir avec la blockchain, réduisant ainsi le seuil technique.
Construire un réseau d'incitation pour les créateurs OpenMCP.Network basé sur Ethereum, en réalisant l'automatisation, la transparence et la fiabilité des incitations grâce à des contrats intelligents.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter des mécanismes de confiance décentralisés et une couche d'incitations économiques dans les applications d'Agents AI, la technologie actuelle présente encore des limites. Par exemple, la technologie des preuves à divulgation nulle de connaissance a du mal à vérifier l'authenticité des comportements des Agents, et les réseaux décentralisés rencontrent également des problèmes d'efficacité.
La fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Bien qu'il existe encore de nombreux défis à relever, l'exploration et l'innovation continues propulseront le développement de ce domaine. À l'avenir, nous espérons voir davantage de produits et d'applications révolutionnaires, apportant une valeur et un changement substantiels au monde du Web3.