Перспективи та виклики застосування AI-агентів у сфері Web3
Нещодавно стартап з Китаю представив перший у світі універсальний продукт AI Agent, який привернув широку увагу. Цей продукт має здатність самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність і виконавчу здатність. Його стрімкий успіх не лише привернув увагу в індустрії, але й надав цінні ідеї для розробки продуктів і дизайнерського натхнення для різних AI Agent.
З розвитком технологій ШІ, AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал для застосування в різних сферах, і Web3-індустрія не є винятком.
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна автономно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, вхідних даних та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають великі мовні моделі (LLM) як "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
Основні напрямки розвитку моделей дизайну AI Agent мають дві лінії: одна більше зосереджена на плануванні, інша більше зосереджена на рефлексії. Зокрема, модель ReAct є найпершою та найширше використовуваною моделлю дизайну, її типовий процес можна описати як "мислення → дія → спостереження".
Крім того, AI Agent може бути поділений на Single Agent та Multi Agent в залежності від кількості агентів. Основою Single Agent є поєднання LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб завершити складні завдання через співпрацю між агентами.
У галузі Web3, незважаючи на зниження інтересу та ринкової вартості AI Agent в останні часи, все ще є деякі проекти, які проводять дослідження. Головними з них є моделі запуску платформ, моделі DAO та моделі комерційних компаній. Зокрема, модель запуску платформ наразі може забезпечити самодостатнє економічне замкнуте коло, але також стикається з проблемою недостатньої внутрішньої ціннісної підтримки.
Модельний контекстний протокол (MCP) відкриває нові напрямки досліджень для AI-агентів Web3. З одного боку, MCP-сервер можна розгорнути в блокчейн-мережі, що вирішує проблему єдиної точки та забезпечує стійкість до цензури; з іншого боку, MCP-сервер може мати функцію взаємодії з блокчейном, знижуючи технічний бар'єр.
Однак ці напрямки також стикаються з викликами. Наприклад, розгортання MCP Server у блокчейн-мережі має дуже високі вимоги до системи зберігання, можливостей управління даними та асинхронних обчислень базового блокчейну. Крім того, поточні технології нульових знань (ZKP) досі важко підтвердити правдивість поведінки агента, а децентралізовані мережі також стикаються з проблемами ефективності.
Проте, інтеграція штучного інтелекту та Web3 є невідворотним трендом. Нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи дослідження. У майбутньому світ Web3 також потребує знакового продукту, щоб розвіяти сумніви з приводу відсутності практичності Web3 та його лише спекулятивного характеру.
В цілому, застосування AI Agent у сфері Web3 має великі перспективи, але також стикається з багатьма викликами. Ми сподіваємося побачити більше інноваційних рішень, які сприятимуть глибокій інтеграції та розвитку AI Agent в екосистемі Web3.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
23 лайків
Нагородити
23
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TokenStorm
· 07-23 04:48
у блокчейні дані не такі прості Технічний бік показує ризики
Переглянути оригіналвідповісти на0
SchrodingerWallet
· 07-21 13:19
Тільки це? Вже так закрутили, що не можна більше.
Переглянути оригіналвідповісти на0
faded_wojak.eth
· 07-20 06:32
Попереду все це обман, машина зрештою залишається машиною.
AI Агент у сфері Web3: можливості та виклики
Перспективи та виклики застосування AI-агентів у сфері Web3
Нещодавно стартап з Китаю представив перший у світі універсальний продукт AI Agent, який привернув широку увагу. Цей продукт має здатність самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність і виконавчу здатність. Його стрімкий успіх не лише привернув увагу в індустрії, але й надав цінні ідеї для розробки продуктів і дизайнерського натхнення для різних AI Agent.
З розвитком технологій ШІ, AI Agent як важлива гілка штучного інтелекту поступово переходить від концепції до реальності і демонструє величезний потенціал для застосування в різних сферах, і Web3-індустрія не є винятком.
AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна автономно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, вхідних даних та попередньо визначених цілей. Його основні складові включають великі мовні моделі (LLM) як "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
! Чат з Manus і MCP: Web3 Crossover Exploration of AI Agent
Основні напрямки розвитку моделей дизайну AI Agent мають дві лінії: одна більше зосереджена на плануванні, інша більше зосереджена на рефлексії. Зокрема, модель ReAct є найпершою та найширше використовуваною моделлю дизайну, її типовий процес можна описати як "мислення → дія → спостереження".
Крім того, AI Agent може бути поділений на Single Agent та Multi Agent в залежності від кількості агентів. Основою Single Agent є поєднання LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб завершити складні завдання через співпрацю між агентами.
У галузі Web3, незважаючи на зниження інтересу та ринкової вартості AI Agent в останні часи, все ще є деякі проекти, які проводять дослідження. Головними з них є моделі запуску платформ, моделі DAO та моделі комерційних компаній. Зокрема, модель запуску платформ наразі може забезпечити самодостатнє економічне замкнуте коло, але також стикається з проблемою недостатньої внутрішньої ціннісної підтримки.
Модельний контекстний протокол (MCP) відкриває нові напрямки досліджень для AI-агентів Web3. З одного боку, MCP-сервер можна розгорнути в блокчейн-мережі, що вирішує проблему єдиної точки та забезпечує стійкість до цензури; з іншого боку, MCP-сервер може мати функцію взаємодії з блокчейном, знижуючи технічний бар'єр.
Однак ці напрямки також стикаються з викликами. Наприклад, розгортання MCP Server у блокчейн-мережі має дуже високі вимоги до системи зберігання, можливостей управління даними та асинхронних обчислень базового блокчейну. Крім того, поточні технології нульових знань (ZKP) досі важко підтвердити правдивість поведінки агента, а децентралізовані мережі також стикаються з проблемами ефективності.
! Чат з Manus і MCP: транскордонне дослідження Web3 від AI Agent
Проте, інтеграція штучного інтелекту та Web3 є невідворотним трендом. Нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи дослідження. У майбутньому світ Web3 також потребує знакового продукту, щоб розвіяти сумніви з приводу відсутності практичності Web3 та його лише спекулятивного характеру.
В цілому, застосування AI Agent у сфері Web3 має великі перспективи, але також стикається з багатьма викликами. Ми сподіваємося побачити більше інноваційних рішень, які сприятимуть глибокій інтеграції та розвитку AI Agent в екосистемі Web3.