Perspectivas e desafios da aplicação de Agentes de IA no espaço Web3
Recentemente, um startup chinês lançou o primeiro produto de Agente de IA Universal do mundo, o que gerou ampla atenção. Este produto possui a capacidade de completar tarefas de forma autônoma, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. Seu grande sucesso 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.
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, o Agente de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, está gradualmente passando do conceito para a realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversos setores, e a indústria Web3 não é exceção.
Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos pré-definidos. Os componentes centrais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como seu "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações, e memória e recuperação.
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas linhas de desenvolvimento: uma mais focada na capacidade de planejamento e outra mais focada na capacidade de reflexão. Dentre elas, o padrão ReAct é o que surgiu primeiro e é o mais amplamente aplicado, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de "pensar → agir → observar".
Além disso, o Agente de IA pode ser classificado em Agente Único e Agente Múltiplo com base no número de agentes. O núcleo do Agente Único está na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes papéis a diferentes Agentes, completando tarefas complexas por meio da colaboração entre os Agentes.
Na indústria Web3, apesar do clamor e do valor de mercado dos Agentes de IA terem diminuído recentemente, ainda existem alguns projetos em exploração. Estes incluem principalmente o modelo de plataforma de lançamento, o modelo DAO e o modelo de empresa comercial. Dentre eles, o modelo de plataforma de lançamento atualmente pode alcançar um ciclo econômico autosustentável, mas também enfrenta o problema da insuficiência de suporte de valor intrínseco.
O surgimento do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3. Por um lado, o Servidor MCP pode ser implantado na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura; por outro lado, o Servidor MCP pode ter a funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica.
No entanto, essas direções também enfrentam desafios. Por exemplo, a implantação do Servidor MCP em uma rede blockchain exige altos padrões para o sistema de armazenamento subjacente, a capacidade de gerenciamento de dados e a capacidade de computação assíncrona. Além disso, a tecnologia atual de prova de zero conhecimento (ZKP) ainda tem dificuldades em verificar a veracidade do comportamento do Agente, e as redes descentralizadas também enfrentam problemas de eficiência.
Apesar disso, a fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Precisamos manter paciência e confiança, continuando a explorar. No futuro, o mundo do Web3 também precisará de um produto emblemático para quebrar as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3 e a sua mera especulação.
De um modo geral, as perspetivas de aplicação do AI Agent no domínio do Web3 são vastas, mas também enfrenta muitos desafios. Aguardamos ver mais soluções inovadoras que promovam a integração e o desenvolvimento profundo do AI Agent no ecossistema Web3.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
23 gostos
Recompensa
23
7
Partilhar
Comentar
0/400
TokenStorm
· 07-23 04:48
Dados na cadeia não são tão simples. O lado técnico mostra riscos.
Ver originalResponder0
SchrodingerWallet
· 07-21 13:19
Só isso? Já fui arrastado ao extremo.
Ver originalResponder0
faded_wojak.eth
· 07-20 06:32
Tudo o que foi dito antes é ilusão, a máquina continua a ser máquina.
Ver originalResponder0
rekt_but_not_broke
· 07-20 06:20
Ah, é? O Agent é uma nova máquina de fazer as pessoas de parvas?
Agente de IA no domínio Web3: oportunidades e desafios coexistem
Perspectivas e desafios da aplicação de Agentes de IA no espaço Web3
Recentemente, um startup chinês lançou o primeiro produto de Agente de IA Universal do mundo, o que gerou ampla atenção. Este produto possui a capacidade de completar tarefas de forma autônoma, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. Seu grande sucesso 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.
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, o Agente de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, está gradualmente passando do conceito para a realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversos setores, e a indústria Web3 não é exceção.
Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos pré-definidos. Os componentes centrais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como seu "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações, e memória e recuperação.
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas linhas de desenvolvimento: uma mais focada na capacidade de planejamento e outra mais focada na capacidade de reflexão. Dentre elas, o padrão ReAct é o que surgiu primeiro e é o mais amplamente aplicado, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de "pensar → agir → observar".
Além disso, o Agente de IA pode ser classificado em Agente Único e Agente Múltiplo com base no número de agentes. O núcleo do Agente Único está na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes papéis a diferentes Agentes, completando tarefas complexas por meio da colaboração entre os Agentes.
Na indústria Web3, apesar do clamor e do valor de mercado dos Agentes de IA terem diminuído recentemente, ainda existem alguns projetos em exploração. Estes incluem principalmente o modelo de plataforma de lançamento, o modelo DAO e o modelo de empresa comercial. Dentre eles, o modelo de plataforma de lançamento atualmente pode alcançar um ciclo econômico autosustentável, mas também enfrenta o problema da insuficiência de suporte de valor intrínseco.
O surgimento do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3. Por um lado, o Servidor MCP pode ser implantado na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura; por outro lado, o Servidor MCP pode ter a funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica.
No entanto, essas direções também enfrentam desafios. Por exemplo, a implantação do Servidor MCP em uma rede blockchain exige altos padrões para o sistema de armazenamento subjacente, a capacidade de gerenciamento de dados e a capacidade de computação assíncrona. Além disso, a tecnologia atual de prova de zero conhecimento (ZKP) ainda tem dificuldades em verificar a veracidade do comportamento do Agente, e as redes descentralizadas também enfrentam problemas de eficiência.
Apesar disso, a fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Precisamos manter paciência e confiança, continuando a explorar. No futuro, o mundo do Web3 também precisará de um produto emblemático para quebrar as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3 e a sua mera especulação.
De um modo geral, as perspetivas de aplicação do AI Agent no domínio do Web3 são vastas, mas também enfrenta muitos desafios. Aguardamos ver mais soluções inovadoras que promovam a integração e o desenvolvimento profundo do AI Agent no ecossistema Web3.