آفاق وتحديات تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال Web3
مؤخراً، أثار إطلاق شركة ناشئة صينية لأحدث منتج عالمي لوكيل الذكاء الاصطناعي الشامل اهتماماً واسعاً. يتمتع هذا المنتج بقدرة على إكمال المهام بشكل مستقل من التخطيط إلى التنفيذ، مما يظهر مستوى غير مسبوق من الشمولية والقدرة على التنفيذ. لم يجذب نجاحه الباهر اهتمام الصناعة فحسب، بل قدم أيضاً أفكاراً قيمة ومنتجات ملهمة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من جميع الأنواع.
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي كفرع مهم في مجال الذكاء الاصطناعي، يتجه تدريجياً من مفهوم إلى واقع، ويظهر إمكانيات تطبيقية هائلة في جميع الصناعات، وصناعة الويب 3 ليست استثناء.
وكيل الذكاء الاصطناعي هو برنامج كمبيوتر قادر على اتخاذ قرارات وتنفيذ مهام بشكل مستقل بناءً على البيئة والمدخلات والأهداف المحددة مسبقًا. تشمل المكونات الأساسية نموذج اللغة الكبير (LLM) ك"دماغه"، وآليات المراقبة والإدراك، وعملية التفكير الاستنتاجي، وتنفيذ الإجراءات، بالإضافة إلى الذاكرة والاسترجاع.
تتمثل نماذج تصميم وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في مسارين رئيسيين: أحدهما يركز أكثر على القدرة على التخطيط والآخر يركز أكثر على القدرة على التفكير النقدي. ومن بين هذه النماذج، يُعتبر نموذج ReAct هو الأقدم والأكثر شيوعًا، ويمكن وصف سيره النموذجي بدورة "تفكير → عمل → ملاحظة".
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تقسيم وكيل الذكاء الاصطناعي (AI Agent) إلى وكيل فردي (Single Agent) ووكيل متعدد (Multi Agent) بناءً على عدد الوكلاء. يتمحور جوهر الوكيل الفردي حول التوافق بين نموذج اللغة الكبير (LLM) والأدوات، بينما يمنح الوكيل المتعدد أدواراً مختلفة لوكلاء مختلفين، مما يسمح بالتعاون بين الوكلاء لإنجاز مهام معقدة.
في صناعة Web3، على الرغم من أن صدى وكيل الذكاء الاصطناعي والقيمة السوقية قد انخفضا مؤخرًا، إلا أن هناك بعض المشاريع التي لا تزال تستكشف. تشمل هذه المشاريع بشكل رئيسي نماذج منصات الإطلاق، ونماذج DAOs، ونماذج الشركات التجارية. من بين هذه، يمكن أن تحقق نماذج منصات الإطلاق حاليًا حلقة اقتصادية ذاتية الاكتفاء، لكنها تواجه أيضًا مشكلة نقص الدعم القيمي الداخلي.
ظهور بروتوكول نموذج السياق (MCP) أتاح اتجاهات استكشاف جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3. من جهة، يمكن نشر خادم MCP على شبكة blockchain، مما يحل مشكلة النقطة الواحدة ويكتسب القدرة على مقاومة الرقابة؛ ومن جهة أخرى، يمكن أن يمتلك خادم MCP وظائف التفاعل مع blockchain، مما يقلل من العوائق التقنية.
ومع ذلك، تواجه هذه الاتجاهات أيضًا تحديات. على سبيل المثال، يتطلب نشر خادم MCP على شبكة البلوكشين متطلبات عالية جدًا لنظام التخزين الأساسي للبلوكشين، وقدرات إدارة البيانات، وقدرات الحوسبة غير المتزامنة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تقنية إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) الحالية لا تزال تواجه صعوبة في التحقق من صحة سلوك الوكلاء، كما توجد مشاكل في الكفاءة في الشبكات اللامركزية.
ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 هو اتجاه لا مفر منه. نحتاج إلى التحلي بالصبر والثقة، ومواصلة الاستكشاف. في المستقبل، يحتاج عالم Web3 أيضًا إلى منتج بارز لكسر الشكوك الخارجية حول عدم جدوى Web3 وكونه مجرد ضجة.
بشكل عام ، فإن آفاق تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال Web3 واسعة ، لكنها تواجه أيضًا العديد من التحديات. نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول المبتكرة لدفع اندماج وتطور وكيل الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي 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.
تسجيلات الإعجاب 23
أعجبني
23
7
مشاركة
تعليق
0/400
TokenStorm
· 07-23 04:48
داخل السلسلة البيانات ليست بهذه البساطة، التحليل الفني يظهر المخاطر
وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: الفرص والتحديات تسير جنبًا إلى جنب
آفاق وتحديات تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال Web3
مؤخراً، أثار إطلاق شركة ناشئة صينية لأحدث منتج عالمي لوكيل الذكاء الاصطناعي الشامل اهتماماً واسعاً. يتمتع هذا المنتج بقدرة على إكمال المهام بشكل مستقل من التخطيط إلى التنفيذ، مما يظهر مستوى غير مسبوق من الشمولية والقدرة على التنفيذ. لم يجذب نجاحه الباهر اهتمام الصناعة فحسب، بل قدم أيضاً أفكاراً قيمة ومنتجات ملهمة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من جميع الأنواع.
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، أصبح وكيل الذكاء الاصطناعي كفرع مهم في مجال الذكاء الاصطناعي، يتجه تدريجياً من مفهوم إلى واقع، ويظهر إمكانيات تطبيقية هائلة في جميع الصناعات، وصناعة الويب 3 ليست استثناء.
وكيل الذكاء الاصطناعي هو برنامج كمبيوتر قادر على اتخاذ قرارات وتنفيذ مهام بشكل مستقل بناءً على البيئة والمدخلات والأهداف المحددة مسبقًا. تشمل المكونات الأساسية نموذج اللغة الكبير (LLM) ك"دماغه"، وآليات المراقبة والإدراك، وعملية التفكير الاستنتاجي، وتنفيذ الإجراءات، بالإضافة إلى الذاكرة والاسترجاع.
تتمثل نماذج تصميم وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي في مسارين رئيسيين: أحدهما يركز أكثر على القدرة على التخطيط والآخر يركز أكثر على القدرة على التفكير النقدي. ومن بين هذه النماذج، يُعتبر نموذج ReAct هو الأقدم والأكثر شيوعًا، ويمكن وصف سيره النموذجي بدورة "تفكير → عمل → ملاحظة".
بالإضافة إلى ذلك، يمكن تقسيم وكيل الذكاء الاصطناعي (AI Agent) إلى وكيل فردي (Single Agent) ووكيل متعدد (Multi Agent) بناءً على عدد الوكلاء. يتمحور جوهر الوكيل الفردي حول التوافق بين نموذج اللغة الكبير (LLM) والأدوات، بينما يمنح الوكيل المتعدد أدواراً مختلفة لوكلاء مختلفين، مما يسمح بالتعاون بين الوكلاء لإنجاز مهام معقدة.
في صناعة Web3، على الرغم من أن صدى وكيل الذكاء الاصطناعي والقيمة السوقية قد انخفضا مؤخرًا، إلا أن هناك بعض المشاريع التي لا تزال تستكشف. تشمل هذه المشاريع بشكل رئيسي نماذج منصات الإطلاق، ونماذج DAOs، ونماذج الشركات التجارية. من بين هذه، يمكن أن تحقق نماذج منصات الإطلاق حاليًا حلقة اقتصادية ذاتية الاكتفاء، لكنها تواجه أيضًا مشكلة نقص الدعم القيمي الداخلي.
ظهور بروتوكول نموذج السياق (MCP) أتاح اتجاهات استكشاف جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3. من جهة، يمكن نشر خادم MCP على شبكة blockchain، مما يحل مشكلة النقطة الواحدة ويكتسب القدرة على مقاومة الرقابة؛ ومن جهة أخرى، يمكن أن يمتلك خادم MCP وظائف التفاعل مع blockchain، مما يقلل من العوائق التقنية.
ومع ذلك، تواجه هذه الاتجاهات أيضًا تحديات. على سبيل المثال، يتطلب نشر خادم MCP على شبكة البلوكشين متطلبات عالية جدًا لنظام التخزين الأساسي للبلوكشين، وقدرات إدارة البيانات، وقدرات الحوسبة غير المتزامنة. بالإضافة إلى ذلك، فإن تقنية إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) الحالية لا تزال تواجه صعوبة في التحقق من صحة سلوك الوكلاء، كما توجد مشاكل في الكفاءة في الشبكات اللامركزية.
! الدردشة مع مانوس و MCP: استكشاف Web3 عبر الحدود لوكيل الذكاء الاصطناعي
! الدردشة مع Manus و MCP: استكشاف Web3 Crossover الخاص بوكيل الذكاء الاصطناعي
ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 هو اتجاه لا مفر منه. نحتاج إلى التحلي بالصبر والثقة، ومواصلة الاستكشاف. في المستقبل، يحتاج عالم Web3 أيضًا إلى منتج بارز لكسر الشكوك الخارجية حول عدم جدوى Web3 وكونه مجرد ضجة.
بشكل عام ، فإن آفاق تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال Web3 واسعة ، لكنها تواجه أيضًا العديد من التحديات. نتطلع إلى رؤية المزيد من الحلول المبتكرة لدفع اندماج وتطور وكيل الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي Web3.
! الدردشة مع مانوس و MCP: استكشاف Web3 عبر الحدود لوكيل الذكاء الاصطناعي