Perspectivas y desafíos de la aplicación del Agente AI en el ámbito Web3
Recientemente, el lanzamiento del primer producto de Agente AI universal del mundo por una startup china ha generado una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. Su gran éxito no solo ha atraído la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes AI.
Con el rápido desarrollo de la tecnología AI, los Agentes AI, como una importante rama del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a una realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es la excepción.
El Agente de IA es un programa informático capaz de tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes principales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como su "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA se dividen principalmente en dos rutas de desarrollo: una que se centra más en la capacidad de planificación y otra que se centra más en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el primero en aparecer y el más ampliamente utilizado, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".
Además, el Agente de IA también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según el número de agentes. El núcleo del Agente Único radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a diferentes Agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación colaborativa entre los Agentes.
En la industria de Web3, a pesar de que el ruido y la capitalización de mercado de los Agentes de IA han disminuido recientemente, todavía hay algunos proyectos en exploración. Estos incluyen principalmente el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento actualmente puede lograr un bucle económico autosuficiente, pero también enfrenta el problema de la insuficiencia de apoyo al valor intrínseco.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) trae nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3. Por un lado, se puede implementar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura; por otro lado, el Servidor MCP puede tener la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica.
Sin embargo, estas direcciones también enfrentan desafíos. Por ejemplo, desplegar el servidor MCP en una red blockchain requiere altos estándares para el sistema de almacenamiento subyacente, la capacidad de gestión de datos y la capacidad de computación asíncrona. Además, la tecnología actual de pruebas de conocimiento cero (ZKP) aún tiene dificultades para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia.
A pesar de esto, la fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando. En el futuro, el mundo de Web3 también necesitará un producto emblemático para romper las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3 y su percepción de ser solo una burbuja.
En general, las perspectivas de aplicación del Agente de IA en el ámbito de Web3 son amplias, pero también enfrenta numerosos desafíos. Esperamos ver más soluciones innovadoras que impulsen la integración y el desarrollo profundo del Agente de IA en el ecosistema de Web3.
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TokenStorm
· 07-23 04:48
Los datos on-chain no son tan simples, el aspecto técnico muestra riesgos.
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SchrodingerWallet
· 07-21 13:19
¿Eso es todo? Ya ha sido una locura.
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faded_wojak.eth
· 07-20 06:32
Todo lo anterior es una ilusión, al final la máquina sigue siendo una máquina.
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rekt_but_not_broke
· 07-20 06:20
¿Ah, sí? ¿Agent es una nueva máquina para tomar a la gente por tonta?
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GasFeeCrier
· 07-20 06:16
¿Por qué es otro proyecto chino?
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MysteriousZhang
· 07-20 06:07
¿Los Bots también tienen que pagar por trabajar?
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SleepTrader
· 07-20 06:04
Siguiendo a los tontos, tomando a la gente por tonta.
Agente de IA en el ámbito de Web3: oportunidades y desafíos coexistentes
Perspectivas y desafíos de la aplicación del Agente AI en el ámbito Web3
Recientemente, el lanzamiento del primer producto de Agente AI universal del mundo por una startup china ha generado una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. Su gran éxito no solo ha atraído la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes AI.
Con el rápido desarrollo de la tecnología AI, los Agentes AI, como una importante rama del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a una realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es la excepción.
El Agente de IA es un programa informático capaz de tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes principales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como su "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA se dividen principalmente en dos rutas de desarrollo: una que se centra más en la capacidad de planificación y otra que se centra más en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el primero en aparecer y el más ampliamente utilizado, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".
Además, el Agente de IA también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según el número de agentes. El núcleo del Agente Único radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a diferentes Agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación colaborativa entre los Agentes.
En la industria de Web3, a pesar de que el ruido y la capitalización de mercado de los Agentes de IA han disminuido recientemente, todavía hay algunos proyectos en exploración. Estos incluyen principalmente el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento actualmente puede lograr un bucle económico autosuficiente, pero también enfrenta el problema de la insuficiencia de apoyo al valor intrínseco.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) trae nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3. Por un lado, se puede implementar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura; por otro lado, el Servidor MCP puede tener la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica.
Sin embargo, estas direcciones también enfrentan desafíos. Por ejemplo, desplegar el servidor MCP en una red blockchain requiere altos estándares para el sistema de almacenamiento subyacente, la capacidad de gestión de datos y la capacidad de computación asíncrona. Además, la tecnología actual de pruebas de conocimiento cero (ZKP) aún tiene dificultades para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia.
A pesar de esto, la fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando. En el futuro, el mundo de Web3 también necesitará un producto emblemático para romper las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3 y su percepción de ser solo una burbuja.
En general, las perspectivas de aplicación del Agente de IA en el ámbito de Web3 son amplias, pero también enfrenta numerosos desafíos. Esperamos ver más soluciones innovadoras que impulsen la integración y el desarrollo profundo del Agente de IA en el ecosistema de Web3.