Développement et exploration des applications de l'agent IA dans le domaine du Web3
Début mars, un produit d'agent AI universel, développé par une start-up chinoise, a suscité un large intérêt. Ce produit possède la capacité de penser de manière indépendante, de planifier et d'exécuter des tâches complexes, démontrant une universalité et une efficacité sans précédent. Cela a non seulement suscité des discussions passionnantes dans l'industrie, mais a également fourni des idées précieuses et de l'inspiration pour le développement de divers agents AI. 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, montrant un potentiel d'application énorme dans divers secteurs, y compris le secteur Web3.
Aperçu de l'Agent IA
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 :
Les grands modèles de langage (LLM) agissent comme leur "cerveau"
Mécanisme d'observation et de perception
Processus de pensée par inférence
Exécution de l'action
Mémoire et récupération
Le modèle de conception de l'Agent IA a principalement deux voies de développement : l'une met l'accent sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est actuellement le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit par le cycle "penser → agir → observer".
En fonction du nombre d'agents, l'AI Agent peut être divisé en Single Agent et Multi Agent. Le Single Agent se concentre sur la coopération entre LLM et les outils, tandis que le Multi Agent attribue différents rôles à différents agents et accomplit des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans le Web3
Dans l'industrie Web3, bien que la capitalisation boursière des projets liés aux agents AI ait considérablement diminué, certains projets continuent d'explorer l'application des agents AI. Les principaux modèles comprennent :
Mode plateforme de lancement : permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser une plateforme d'Agent IA. Projets représentatifs comme Virtuals Protocol.
Modèle DAO : utiliser des modèles d'IA combinés aux suggestions des membres du DAO pour prendre des décisions. Projets représentatifs comme ElizaOS.
Modèle d'entreprise : fournir un cadre Multi Agent de niveau entreprise. Projets représentatifs comme Swarms.
D'un point de vue du modèle économique, seul le modèle de plateforme de lancement peut réaliser un cycle économique autonome. Cependant, ce modèle est également confronté à un problème d'attractivité des actifs, en particulier dans l'environnement de marché actuel.
La combinaison de MCP et Web3
Le protocole de contexte de modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour l'agent IA de Web3 :
Déployer le serveur MCP sur un réseau blockchain pour réaliser la décentralisation et la résistance à la censure.
Donner au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, abaissant ainsi le seuil technique des opérations DeFi.
Construire un réseau d'incitation pour les créateurs basé sur Ethereum, fournissant des incitations économiques durables aux fournisseurs de serveurs MCP.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et des incitations économiques dans les applications d'Agent AI, la technologie actuelle fait encore face à certains défis, tels que la difficulté de la technologie des preuves à divulgation nulle de vérifier la véracité des comportements des Agents, ainsi que les problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
Conclusion
L'application des agents IA dans le domaine du Web3, bien qu'elle soit confrontée à de nombreux défis, reste une direction pleine de potentiel. Avec les progrès technologiques continus et l'exploration de nouveaux modèles d'innovation, nous avons des raisons de croire que la fusion de l'IA et du Web3 apportera davantage d'applications révolutionnaires. Dans ce processus, maintenir la patience et la confiance, tout en continuant à explorer et à innover, sera la clé pour faire avancer ce domaine.
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AirdropBuffet
· Il y a 17h
Alors, attendez l'Airdrop.
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BanklessAtHeart
· Il y a 22h
Il y a de plus en plus de projets dans le cercle.
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TokenTaxonomist
· Il y a 22h
statistiquement parlant, 83,7 % de ces agents "autonomes" ne sont que des déclarations si-alors dans un manteau de trench...
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just_here_for_vibes
· Il y a 22h
Ça a l'air vraiment nul.
Voir l'originalRépondre0
MetaverseHobo
· Il y a 23h
Tous les jours, ça se rétrécit. Quand est-ce que ça va faire une hausse ?
Exploration et défis de l'Agent IA dans le Web3 : évolution du concept à la pratique
Développement et exploration des applications de l'agent IA dans le domaine du Web3
Début mars, un produit d'agent AI universel, développé par une start-up chinoise, a suscité un large intérêt. Ce produit possède la capacité de penser de manière indépendante, de planifier et d'exécuter des tâches complexes, démontrant une universalité et une efficacité sans précédent. Cela a non seulement suscité des discussions passionnantes dans l'industrie, mais a également fourni des idées précieuses et de l'inspiration pour le développement de divers agents AI. 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, montrant un potentiel d'application énorme dans divers secteurs, y compris le secteur Web3.
Aperçu de l'Agent IA
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 :
Le modèle de conception de l'Agent IA a principalement deux voies de développement : l'une met l'accent sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est actuellement le modèle de conception le plus largement utilisé, dont le processus typique peut être décrit par le cycle "penser → agir → observer".
En fonction du nombre d'agents, l'AI Agent peut être divisé en Single Agent et Multi Agent. Le Single Agent se concentre sur la coopération entre LLM et les outils, tandis que le Multi Agent attribue différents rôles à différents agents et accomplit des tâches complexes par la coopération.
État des agents AI dans le Web3
Dans l'industrie Web3, bien que la capitalisation boursière des projets liés aux agents AI ait considérablement diminué, certains projets continuent d'explorer l'application des agents AI. Les principaux modèles comprennent :
Mode plateforme de lancement : permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser une plateforme d'Agent IA. Projets représentatifs comme Virtuals Protocol.
Modèle DAO : utiliser des modèles d'IA combinés aux suggestions des membres du DAO pour prendre des décisions. Projets représentatifs comme ElizaOS.
Modèle d'entreprise : fournir un cadre Multi Agent de niveau entreprise. Projets représentatifs comme Swarms.
D'un point de vue du modèle économique, seul le modèle de plateforme de lancement peut réaliser un cycle économique autonome. Cependant, ce modèle est également confronté à un problème d'attractivité des actifs, en particulier dans l'environnement de marché actuel.
La combinaison de MCP et Web3
Le protocole de contexte de modèle (MCP) ouvre de nouvelles directions d'exploration pour l'agent IA de Web3 :
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et des incitations économiques dans les applications d'Agent AI, la technologie actuelle fait encore face à certains défis, tels que la difficulté de la technologie des preuves à divulgation nulle de vérifier la véracité des comportements des Agents, ainsi que les problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
Conclusion
L'application des agents IA dans le domaine du Web3, bien qu'elle soit confrontée à de nombreux défis, reste une direction pleine de potentiel. Avec les progrès technologiques continus et l'exploration de nouveaux modèles d'innovation, nous avons des raisons de croire que la fusion de l'IA et du Web3 apportera davantage d'applications révolutionnaires. Dans ce processus, maintenir la patience et la confiance, tout en continuant à explorer et à innover, sera la clé pour faire avancer ce domaine.