Inovasi Penjelajahan AI Agent di Bidang Web3

Baru-baru ini, sebuah produk AI Agent universal yang diluncurkan oleh perusahaan rintisan China menarik perhatian luas di kalangan teknologi. Produk ini menunjukkan kemampuan berpikir independen, merencanakan, dan mengeksekusi tugas kompleks yang kuat, memberikan ide dan inspirasi baru untuk pengembangan AI Agent. Dengan perkembangan cepat teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting dari kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep ke aplikasi praktis, dan menunjukkan potensi besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.

Konsep Dasar AI Agent

AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti terdiri dari:

1. Model bahasa besar (LLM) sebagai "otak"
2. Mekanisme Pengamatan dan Persepsi
3. Proses Pemikiran Inferensial
4. Kemampuan Pelaksanaan Tindakan
5. Fungsi Memori dan Pengambilan

Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu berfokus pada kemampuan perencanaan, dan yang lainnya berfokus pada kemampuan refleksi. Di antara keduanya, mode ReAct adalah model desain yang paling banyak digunakan saat ini, dengan alur proses tipikal yang dapat diringkas dalam siklus Pemikiran (Thought) → Tindakan (Action) → Pengamatan (Observation).

Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent terutama bergantung pada kombinasi LLM dan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.

Status AI Agent di Web3

Setelah mencapai puncak popularitas di bulan Januari tahun ini, minat terhadap AI Agent dalam industri Web3 telah sedikit menurun, tetapi masih ada beberapa proyek yang terus menjelajahi. Utamanya terdiri dari tiga model berikut:

1. Mode Platform Peluncuran: yang diwakili oleh Virtuals Protocol, memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi AI Agent.
2. Model DAO: dipimpin oleh ElizaOS, menggabungkan model AI dan saran anggota DAO untuk membuat keputusan investasi.
3. Model Perusahaan Komersial: Mewakili Swarms, menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.

Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang telah mencapai siklus ekonomi yang relatif lengkap. Namun, model ini juga menghadapi tantangan seperti daya tarik aset yang kurang dan lingkungan pasar yang sepi.

Kombinasi Protokol MCP dan Web3

Model Context Protocol (MCP) muncul memberikan arah eksplorasi baru untuk AI Agent Web3:

1. Menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, mengatasi masalah titik tunggal dan mencapai ketahanan terhadap sensor.
2. Memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, mengurangi ambang teknis operasi DeFi.

Selain itu, ada akademisi yang mengusulkan rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum, yang bertujuan untuk mencapai otomatisasi, transparansi, dan kepercayaan insentif melalui kontrak pintar.

Prospek Masa Depan

Meskipun penggabungan MCP dengan Web3 secara teoritis memberikan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk AI Agent, teknologi saat ini masih menghadapi beberapa tantangan. Misalnya, teknologi bukti nol pengetahuan masih sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, dan jaringan terdesentralisasi juga memiliki masalah efisiensi.

Fusi AI dan Web3 adalah tren yang tidak dapat dihindari, tetapi masih memerlukan waktu dan eksplorasi yang berkelanjutan. Bidang Web3 sangat membutuhkan produk yang bersifat tonggak sejarah untuk mematahkan keraguan luar tentang kegunaannya. Kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus menjelajahi dan berinovasi di bidang yang penuh peluang ini.