Перспективы и вызовы применения AI-агентов в области Web3
Недавно стартап из Китая представил первый в мире универсальный продукт AI Agent, который вызвал широкий интерес. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительские способности. Его успех привлек внимание в индустрии и предоставил ценную продуктивную идею и дизайнерское вдохновение для разработки различных AI Agent.
С быстрым развитием технологий ИИ, агенты ИИ как важная отрасль в области искусственного интеллекта постепенно переходят от концепции к реальности и демонстрируют огромный потенциал применения в различных отраслях, включая Web3.
AI агент — это программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи в зависимости от окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основными компонентами являются большая языковая модель (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
Дизайнерские модели AI Agent имеют два основных направления развития: одно больше сосредоточено на планировании, другое – на рефлексии. Среди них, модель ReAct является самой ранней и наиболее широко применяемой дизайнерской моделью, типичный процесс которой можно описать как цикл "размышление → действие → наблюдение".
Кроме того, AI Agent может быть разделен на Single Agent и Multi Agent в зависимости от количества агентов. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
В индустрии Web3, несмотря на снижение интереса и рыночной стоимости AI Agent в последнее время, все еще существуют некоторые проекты, которые продолжают исследования. Основные из них включают модели запусковых платформ, DAO-модели и коммерческие модели. В частности, модель запусковой платформы в настоящее время может реализовать самодостаточный экономический замкнутый цикл, но также сталкивается с проблемой недостаточной внутренней ценностной поддержки.
Модельный Контекстный Протокол (MCP) открывает новые направления для AI-агентов в Web3. С одной стороны, MCP Server можно развернуть в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки отказа и обеспечивает устойчивость к цензуре; с другой стороны, MCP Server может взаимодействовать с блокчейном, снижая технический порог входа.
Однако эти направления также сталкиваются с проблемами. Например, развертывание MCP Server в блокчейн-сети предъявляет высокие требования к системе хранения подлежащего блокчейна, возможностям управления данными и способности к асинхронным вычислениям. Кроме того, текущие технологии нулевых знаний (ZKP) все еще трудно проверяют подлинность поведения Агентов, а в децентрализованных сетях также существуют проблемы с эффективностью.
Тем не менее, интеграция ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать. В будущем миру Web3 также нужен знаковый продукт, чтобы развеять сомнения внешнего мира о нехватке практичности Web3 и его лишь спекулятивном характере.
В целом, у AI Agent есть широкие перспективы применения в области Web3, но также он сталкивается с многочисленными вызовами. Мы надеемся увидеть больше инновационных решений, способствующих глубокой интеграции и развитию AI Agent в экосистеме Web3.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
23 Лайков
Награда
23
7
Поделиться
комментарий
0/400
TokenStorm
· 3ч назад
в блокчейне данные не так просты, техническая сторона показывает риск
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrodingerWallet
· 07-21 13:19
И это всё? Уже не могу больше выносить.
Посмотреть ОригиналОтветить0
faded_wojak.eth
· 07-20 06:32
Впереди все только обман, машина в конце концов остается машиной.
Посмотреть ОригиналОтветить0
rekt_but_not_broke
· 07-20 06:20
Ага? Agent — это новый станок для разыгрывания людей как лохов?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCrier
· 07-20 06:16
Почему опять китайский проект?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MysteriousZhang
· 07-20 06:07
Боты за работу тоже нужно платить?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SleepTrader
· 07-20 06:04
Следуйте за неудачниками, разыгрывайте людей как лохов
AI агент в области Web3: возможности и вызовы
Перспективы и вызовы применения AI-агентов в области Web3
Недавно стартап из Китая представил первый в мире универсальный продукт AI Agent, который вызвал широкий интерес. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и исполнительские способности. Его успех привлек внимание в индустрии и предоставил ценную продуктивную идею и дизайнерское вдохновение для разработки различных AI Agent.
С быстрым развитием технологий ИИ, агенты ИИ как важная отрасль в области искусственного интеллекта постепенно переходят от концепции к реальности и демонстрируют огромный потенциал применения в различных отраслях, включая Web3.
AI агент — это программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи в зависимости от окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основными компонентами являются большая языковая модель (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также память и извлечение информации.
Дизайнерские модели AI Agent имеют два основных направления развития: одно больше сосредоточено на планировании, другое – на рефлексии. Среди них, модель ReAct является самой ранней и наиболее широко применяемой дизайнерской моделью, типичный процесс которой можно описать как цикл "размышление → действие → наблюдение".
Кроме того, AI Agent может быть разделен на Single Agent и Multi Agent в зависимости от количества агентов. Основная идея Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет различных агентов разными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.
В индустрии Web3, несмотря на снижение интереса и рыночной стоимости AI Agent в последнее время, все еще существуют некоторые проекты, которые продолжают исследования. Основные из них включают модели запусковых платформ, DAO-модели и коммерческие модели. В частности, модель запусковой платформы в настоящее время может реализовать самодостаточный экономический замкнутый цикл, но также сталкивается с проблемой недостаточной внутренней ценностной поддержки.
Модельный Контекстный Протокол (MCP) открывает новые направления для AI-агентов в Web3. С одной стороны, MCP Server можно развернуть в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки отказа и обеспечивает устойчивость к цензуре; с другой стороны, MCP Server может взаимодействовать с блокчейном, снижая технический порог входа.
Однако эти направления также сталкиваются с проблемами. Например, развертывание MCP Server в блокчейн-сети предъявляет высокие требования к системе хранения подлежащего блокчейна, возможностям управления данными и способности к асинхронным вычислениям. Кроме того, текущие технологии нулевых знаний (ZKP) все еще трудно проверяют подлинность поведения Агентов, а в децентрализованных сетях также существуют проблемы с эффективностью.
Тем не менее, интеграция ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать. В будущем миру Web3 также нужен знаковый продукт, чтобы развеять сомнения внешнего мира о нехватке практичности Web3 и его лишь спекулятивном характере.
В целом, у AI Agent есть широкие перспективы применения в области Web3, но также он сталкивается с многочисленными вызовами. Мы надеемся увидеть больше инновационных решений, способствующих глубокой интеграции и развитию AI Agent в экосистеме Web3.