Perspectives et défis de l'Agent IA dans le domaine du Web3
Récemment, un startup chinois a lancé le premier produit d'agent IA universel au monde, suscitant une large attention. Ce produit possède la capacité d'accomplir des tâches de manière autonome, de la planification à l'exécution, montrant une polyvalence et une capacité d'exécution sans précédent. Son succès fulgurant a non seulement attiré l'attention dans l'industrie, mais a également fourni des idées et une inspiration précieuses pour le développement de divers agents IA.
Avec le développement rapide de la technologie AI, les agents AI, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à la réalité et montrent un immense potentiel d'application dans divers secteurs, y compris le secteur Web3.
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants principaux comprennent un grand modèle de langage (LLM) comme "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de raisonnement, l'exécution d'actions, ainsi que la mémoire et la récupération.
Les principales pistes de développement des modèles de conception des agents IA se divisent en deux voies : l'une se concentre davantage sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi celles-ci, le modèle ReAct est le plus ancien et le plus largement utilisé, et son processus typique peut être décrit par le cycle "penser → agir → observer".
De plus, l'Agent AI peut également être divisé en Agent Unique et Multi-Agent en fonction du nombre d'agents. Le cœur de l'Agent Unique réside dans la combinaison du LLM et des outils, tandis que le Multi-Agent attribue différents rôles à différents agents, permettant ainsi d'accomplir des tâches complexes grâce à la coopération entre les agents.
Dans l'industrie Web3, bien que le battage médiatique et la capitalisation boursière des agents IA aient récemment diminué, certains projets continuent d'explorer. Cela inclut principalement le modèle de plateforme de lancement, le modèle DAO et le modèle d'entreprise. Parmi eux, le modèle de plateforme de lancement peut actuellement réaliser un cercle économique autonome, mais il fait également face à un problème de soutien de valeur intrinsèque insuffisant.
Le protocole de contexte modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents IA de Web3. D'une part, le serveur MCP peut être déployé sur un réseau blockchain, résolvant ainsi les problèmes de point unique et offrant une résistance à la censure; d'autre part, le serveur MCP peut avoir la capacité d'interagir avec la blockchain, abaissant ainsi le seuil technologique.
Cependant, ces directions font également face à des défis. Par exemple, le déploiement du serveur MCP sur un réseau blockchain impose des exigences très élevées sur le système de stockage sous-jacent de la blockchain, la capacité de gestion des données et la capacité de calcul asynchrone. De plus, la technologie actuelle des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP) a encore du mal à vérifier l'authenticité du comportement des agents, et les réseaux décentralisés présentent également des problèmes d'efficacité.
Néanmoins, la fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer. À l'avenir, le monde du Web3 aura également besoin d'un produit emblématique pour briser les doutes extérieurs quant à l'absence de praticité du Web3, qui n'est perçu que comme une spéculation.
Dans l'ensemble, les perspectives d'application des agents IA dans le domaine du Web3 sont vastes, mais ils font également face à de nombreux défis. Nous attendons avec impatience de voir davantage de solutions innovantes qui favoriseront l'intégration et le développement approfondis des agents IA dans l'écosystème Web3.
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TokenStorm
· 07-23 04:48
off-chain données ne sont pas si simples, l'aspect technique montre des risques.
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SchrodingerWallet
· 07-21 13:19
C'est tout ? Déjà pris dans le tourbillon.
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faded_wojak.eth
· 07-20 06:32
Tout ce qui précède n'est que du battage, une machine reste une machine.
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rekt_but_not_broke
· 07-20 06:20
Ah bon ? Agent est une nouvelle machine à prendre les gens pour des idiots ?
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GasFeeCrier
· 07-20 06:16
Pourquoi est-ce encore un projet chinois ?
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MysteriousZhang
· 07-20 06:07
Est-ce que les Bots doivent aussi être payés pour travailler ?
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SleepTrader
· 07-20 06:04
Suivre les pigeons pour se faire prendre pour des cons
Agent AI dans le domaine du Web3 : opportunités et défis coexistants
Perspectives et défis de l'Agent IA dans le domaine du Web3
Récemment, un startup chinois a lancé le premier produit d'agent IA universel au monde, suscitant une large attention. Ce produit possède la capacité d'accomplir des tâches de manière autonome, de la planification à l'exécution, montrant une polyvalence et une capacité d'exécution sans précédent. Son succès fulgurant a non seulement attiré l'attention dans l'industrie, mais a également fourni des idées et une inspiration précieuses pour le développement de divers agents IA.
Avec le développement rapide de la technologie AI, les agents AI, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à la réalité et montrent un immense potentiel d'application dans divers secteurs, y compris le secteur Web3.
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants principaux comprennent un grand modèle de langage (LLM) comme "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de raisonnement, l'exécution d'actions, ainsi que la mémoire et la récupération.
Les principales pistes de développement des modèles de conception des agents IA se divisent en deux voies : l'une se concentre davantage sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi celles-ci, le modèle ReAct est le plus ancien et le plus largement utilisé, et son processus typique peut être décrit par le cycle "penser → agir → observer".
De plus, l'Agent AI peut également être divisé en Agent Unique et Multi-Agent en fonction du nombre d'agents. Le cœur de l'Agent Unique réside dans la combinaison du LLM et des outils, tandis que le Multi-Agent attribue différents rôles à différents agents, permettant ainsi d'accomplir des tâches complexes grâce à la coopération entre les agents.
Dans l'industrie Web3, bien que le battage médiatique et la capitalisation boursière des agents IA aient récemment diminué, certains projets continuent d'explorer. Cela inclut principalement le modèle de plateforme de lancement, le modèle DAO et le modèle d'entreprise. Parmi eux, le modèle de plateforme de lancement peut actuellement réaliser un cercle économique autonome, mais il fait également face à un problème de soutien de valeur intrinsèque insuffisant.
Le protocole de contexte modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les agents IA de Web3. D'une part, le serveur MCP peut être déployé sur un réseau blockchain, résolvant ainsi les problèmes de point unique et offrant une résistance à la censure; d'autre part, le serveur MCP peut avoir la capacité d'interagir avec la blockchain, abaissant ainsi le seuil technologique.
Cependant, ces directions font également face à des défis. Par exemple, le déploiement du serveur MCP sur un réseau blockchain impose des exigences très élevées sur le système de stockage sous-jacent de la blockchain, la capacité de gestion des données et la capacité de calcul asynchrone. De plus, la technologie actuelle des preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP) a encore du mal à vérifier l'authenticité du comportement des agents, et les réseaux décentralisés présentent également des problèmes d'efficacité.
Néanmoins, la fusion de l'IA et du Web3 est une tendance inévitable. Nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer. À l'avenir, le monde du Web3 aura également besoin d'un produit emblématique pour briser les doutes extérieurs quant à l'absence de praticité du Web3, qui n'est perçu que comme une spéculation.
Dans l'ensemble, les perspectives d'application des agents IA dans le domaine du Web3 sont vastes, mais ils font également face à de nombreux défis. Nous attendons avec impatience de voir davantage de solutions innovantes qui favoriseront l'intégration et le développement approfondis des agents IA dans l'écosystème Web3.