A exploração do Agente AI no domínio Web3: de Manus a MCP
Recentemente, um produto de Agente de IA Genérico chamado Manus gerou muita discussão no setor de tecnologia. Como o primeiro produto desse tipo no mundo, o Manus demonstra uma poderosa capacidade de pensamento independente, planejamento e execução de tarefas complexas, sendo capaz de completar autonomamente tarefas de todo o processo, como redigir relatórios e criar tabelas. O sucesso desse produto não apenas atraiu a atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produtos e inspiração de design para o desenvolvimento de vários Agentes de IA.
O Agente de IA é um ramo importante do campo da inteligência artificial, que está gradualmente passando do conceito para a aplicação prática. Trata-se de um programa de computador que pode tomar decisões de forma autônoma e executar tarefas com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os componentes centrais do Agente de IA incluem modelos de linguagem grandes (LLM), mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio e reflexão, execução de ações, bem como funções de memória e recuperação.
Os modelos de design do Agente de IA têm principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que se concentra na capacidade de planejamento, incluindo REWOO, Plan & Execute e LLM Compiler; e outra que se concentra na capacidade de reflexão, incluindo Basic Reflection, Reflexion, Self Discover e LATS. Dentre esses, o modelo ReAct é o mais antigo e amplamente aplicado, cujo processo típico inclui três etapas: pensar, agir e observar, formando um ciclo.
De acordo com o número de agentes, o Agente de IA pode ser dividido em Agente Único e Multi Agente. O Agente Único foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agente atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da cooperação colaborativa. Atualmente, a maioria das estruturas concentra-se em cenários de Agente Único.
Model Context Protocol (MCP) é um protocolo open source lançado pela empresa Anthropic, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. O MCP oferece três capacidades: expansão de conhecimento, execução de funções e templates de prompts pré-escritos, utilizando uma arquitetura Client-Server, com protocolo JSON-RPC na camada inferior.
No setor Web3, o desenvolvimento de Agentes de IA passou por picos e quedas. Atualmente, existem três modos principais: o modo de plataforma de lançamento, representado pelo Virtuals Protocol, o modo DAO, representado pelo ElizaOS, e o modo de empresa comercial, representado pelo Swarms. Dentre eles, o modo de plataforma de lançamento é atualmente o mais provável de alcançar um ciclo econômico autossustentável.
A aparição do MCP trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3. Em primeiro lugar, a implantação do Servidor MCP na rede blockchain resolve problemas de ponto único e possui capacidade de resistência à censura; em segundo lugar, confere ao Servidor MCP a funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, há uma proposta de rede de incentivos para criadores baseada na construção da OpenMCP.Network em Ethereum.
Apesar de a combinação de MCP com Web3 poder, em teoria, injetar mecanismos de confiança descentralizada e incentivos econômicos em aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta desafios. A tecnologia de provas de conhecimento zero ainda é difícil de verificar a autenticidade dos comportamentos dos Agentes, e as redes descentralizadas também enfrentam problemas de eficiência.
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Embora enfrentemos desafios atualmente, precisamos manter a paciência e a confiança, continuando a explorar as possibilidades deste campo. No futuro, o mundo do Web3 pode ver o surgimento de um produto inovador que quebra as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3, impulsionando a aplicação e o desenvolvimento de Agentes de IA em um ambiente descentralizado.
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gas_guzzler
· 15h atrás
Já está a fazer asneiras outra vez?
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NftMetaversePainter
· 15h atrás
a manus rly apenas toca na superfície do que a inteligência generativa significa no web3... *sigh* vocês precisam estudar topologia computacional
Explorações mais recentes do Agente de IA no campo do Web3: do Manus ao desenvolvimento e desafios do MCP
A exploração do Agente AI no domínio Web3: de Manus a MCP
Recentemente, um produto de Agente de IA Genérico chamado Manus gerou muita discussão no setor de tecnologia. Como o primeiro produto desse tipo no mundo, o Manus demonstra uma poderosa capacidade de pensamento independente, planejamento e execução de tarefas complexas, sendo capaz de completar autonomamente tarefas de todo o processo, como redigir relatórios e criar tabelas. O sucesso desse produto não apenas atraiu a atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produtos e inspiração de design para o desenvolvimento de vários Agentes de IA.
O Agente de IA é um ramo importante do campo da inteligência artificial, que está gradualmente passando do conceito para a aplicação prática. Trata-se de um programa de computador que pode tomar decisões de forma autônoma e executar tarefas com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os componentes centrais do Agente de IA incluem modelos de linguagem grandes (LLM), mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio e reflexão, execução de ações, bem como funções de memória e recuperação.
Os modelos de design do Agente de IA têm principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que se concentra na capacidade de planejamento, incluindo REWOO, Plan & Execute e LLM Compiler; e outra que se concentra na capacidade de reflexão, incluindo Basic Reflection, Reflexion, Self Discover e LATS. Dentre esses, o modelo ReAct é o mais antigo e amplamente aplicado, cujo processo típico inclui três etapas: pensar, agir e observar, formando um ciclo.
De acordo com o número de agentes, o Agente de IA pode ser dividido em Agente Único e Multi Agente. O Agente Único foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agente atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da cooperação colaborativa. Atualmente, a maioria das estruturas concentra-se em cenários de Agente Único.
Model Context Protocol (MCP) é um protocolo open source lançado pela empresa Anthropic, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. O MCP oferece três capacidades: expansão de conhecimento, execução de funções e templates de prompts pré-escritos, utilizando uma arquitetura Client-Server, com protocolo JSON-RPC na camada inferior.
No setor Web3, o desenvolvimento de Agentes de IA passou por picos e quedas. Atualmente, existem três modos principais: o modo de plataforma de lançamento, representado pelo Virtuals Protocol, o modo DAO, representado pelo ElizaOS, e o modo de empresa comercial, representado pelo Swarms. Dentre eles, o modo de plataforma de lançamento é atualmente o mais provável de alcançar um ciclo econômico autossustentável.
A aparição do MCP trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3. Em primeiro lugar, a implantação do Servidor MCP na rede blockchain resolve problemas de ponto único e possui capacidade de resistência à censura; em segundo lugar, confere ao Servidor MCP a funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, há uma proposta de rede de incentivos para criadores baseada na construção da OpenMCP.Network em Ethereum.
Apesar de a combinação de MCP com Web3 poder, em teoria, injetar mecanismos de confiança descentralizada e incentivos econômicos em aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta desafios. A tecnologia de provas de conhecimento zero ainda é difícil de verificar a autenticidade dos comportamentos dos Agentes, e as redes descentralizadas também enfrentam problemas de eficiência.
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Embora enfrentemos desafios atualmente, precisamos manter a paciência e a confiança, continuando a explorar as possibilidades deste campo. No futuro, o mundo do Web3 pode ver o surgimento de um produto inovador que quebra as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3, impulsionando a aplicação e o desenvolvimento de Agentes de IA em um ambiente descentralizado.