Belakangan ini, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia yang bernama Manus telah menggemparkan dunia teknologi di dalam negeri. Sebagai AI agen yang mampu berpikir, merencanakan, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks secara mandiri, Manus menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya, memberikan ide dan inspirasi baru untuk pengembangan AI Agent. Dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting dari kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju aplikasi nyata, dan menunjukkan potensi besar di berbagai sektor, termasuk industri Web3.
Ringkasan AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti terdiri dari:
Model bahasa besar (LLM) sebagai "otak"
Mekanisme Observasi dan Persepsi
Proses pemikiran inferensial
Kemampuan Pelaksanaan Tindakan
Fungsi Memori dan Pencarian
Polarisasi desain AI Agent memiliki dua jalur perkembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, mode ReAct adalah mode desain yang paling banyak digunakan saat ini, dan proses tipikalnya dapat digambarkan dengan siklus "berpikir→bertindak→mengamati".
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent lebih fokus pada kolaborasi antara LLM dan alat, sementara Multi Agent memberikan berbagai peran kepada agen yang berbeda untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Status AI Agent di Web3
Setelah mencapai puncak pada awal tahun ini, minat terhadap AI Agent di industri Web3 telah mengalami penurunan, namun masih ada beberapa proyek yang tetap mendapatkan perhatian tinggi, terutama terfokus pada beberapa model berikut:
Mode platform peluncuran: yang diwakili oleh Virtuals Protocol, memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi AI Agent.
Model DAO: Diwakili oleh ElizaOS, menggabungkan model AI dan saran anggota DAO untuk pengambilan keputusan.
Model Perusahaan Komersial: Diwakili oleh Swarms, menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang relatif mandiri. Namun, model ini juga menghadapi masalah kurangnya dukungan nilai intrinsik dari aset itu sendiri, yang dapat dengan mudah menyebabkan penurunan nilai yang cepat.
Kombinasi MCP dan Web3
Model Context Protocol (MCP) muncul untuk membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Menyebarkan Server MCP ke jaringan blockchain untuk meningkatkan kemampuan anti-sensor.
Memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis.
Membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun secara teori arah ini dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi ke dalam AI Agent, namun dalam implementasi teknis masih menghadapi berbagai tantangan, seperti teknologi bukti nol yang sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, masalah efisiensi dalam jaringan terdesentralisasi, dan lain-lain.
Kesimpulan
Fusi AI dan Web3 adalah tren yang tidak dapat dihindari, meskipun saat ini masih menghadapi berbagai tantangan teknologi dan aplikasi, masa depan sangat menjanjikan. Kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus menjelajahi potensi aplikasi AI Agent di bidang Web3, dengan harapan dapat menciptakan produk yang benar-benar bermakna dan mengubah keraguan luar terhadap kurangnya kegunaan Web3.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
18 Suka
Hadiah
18
6
Bagikan
Komentar
0/400
CryptoNomics
· 3jam yang lalu
*Ceteris paribus*, efektivitas pengambilan keputusan Manus tidak memiliki validasi empiris melalui pemodelan stokastik. Buktikan saya salah dengan data regresi yang sebenarnya.
Eksplorasi dan Prospek Aplikasi AI Agent di Bidang Web3
Eksplorasi dan Aplikasi AI Agent di Bidang Web3
Belakangan ini, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia yang bernama Manus telah menggemparkan dunia teknologi di dalam negeri. Sebagai AI agen yang mampu berpikir, merencanakan, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks secara mandiri, Manus menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya, memberikan ide dan inspirasi baru untuk pengembangan AI Agent. Dengan pesatnya perkembangan teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting dari kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju aplikasi nyata, dan menunjukkan potensi besar di berbagai sektor, termasuk industri Web3.
Ringkasan AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti terdiri dari:
Polarisasi desain AI Agent memiliki dua jalur perkembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, mode ReAct adalah mode desain yang paling banyak digunakan saat ini, dan proses tipikalnya dapat digambarkan dengan siklus "berpikir→bertindak→mengamati".
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent lebih fokus pada kolaborasi antara LLM dan alat, sementara Multi Agent memberikan berbagai peran kepada agen yang berbeda untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Status AI Agent di Web3
Setelah mencapai puncak pada awal tahun ini, minat terhadap AI Agent di industri Web3 telah mengalami penurunan, namun masih ada beberapa proyek yang tetap mendapatkan perhatian tinggi, terutama terfokus pada beberapa model berikut:
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang relatif mandiri. Namun, model ini juga menghadapi masalah kurangnya dukungan nilai intrinsik dari aset itu sendiri, yang dapat dengan mudah menyebabkan penurunan nilai yang cepat.
Kombinasi MCP dan Web3
Model Context Protocol (MCP) muncul untuk membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Meskipun secara teori arah ini dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi ke dalam AI Agent, namun dalam implementasi teknis masih menghadapi berbagai tantangan, seperti teknologi bukti nol yang sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, masalah efisiensi dalam jaringan terdesentralisasi, dan lain-lain.
Kesimpulan
Fusi AI dan Web3 adalah tren yang tidak dapat dihindari, meskipun saat ini masih menghadapi berbagai tantangan teknologi dan aplikasi, masa depan sangat menjanjikan. Kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus menjelajahi potensi aplikasi AI Agent di bidang Web3, dengan harapan dapat menciptakan produk yang benar-benar bermakna dan mengubah keraguan luar terhadap kurangnya kegunaan Web3.