Desenvolvimento e Exploração de Aplicações do Agente de IA no Campo Web3
No início de março, um produto de Agente de IA universal desenvolvido por uma startup chinesa chamou a atenção global. O produto possui a capacidade de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. Isso não apenas gerou discussões acaloradas na indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produtos e inspirações de design para o desenvolvimento de vários Agentes de IA. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os Agentes de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando do conceito para a realidade e mostrando um enorme potencial de aplicação em vários setores, incluindo o setor Web3.
Visão Geral do Agente de IA
O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas autonomamente com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Seus principais componentes incluem:
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) como seu "cérebro"
Mecanismos de observação e percepção
Processo de raciocínio
Execução de Ações
Memória e recuperação
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que se concentra na capacidade de planejamento e outra que se concentra na capacidade de reflexão. Entre elas, o padrão ReAct é o padrão de design mais amplamente aplicado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de "pensar → agir → observar".
De acordo com o número de agentes, o Agente AI pode ser dividido em Agente Único e Agente Múltiplo. O Agente Único foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da cooperação.
Estado Atual dos Agentes de IA no Web3
No setor Web3, embora o valor de mercado dos projetos relacionados a AI Agent tenha diminuído significativamente, ainda há alguns projetos explorando a aplicação de AI Agent. Os principais modelos incluem:
Modo de plataforma de lançamento: permite que os usuários criem, implantem e monetizem plataformas de Agentes de IA. Projetos representativos como o Virtuals Protocol.
Modo DAO: utilizar modelos de IA em conjunto com sugestões dos membros da DAO para tomar decisões. Projetos representativos incluem ElizaOS.
Modelo de empresa: fornece uma estrutura Multi Agent a nível empresarial. Projetos representativos como Swarms.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode alcançar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta o problema da atratividade dos ativos, especialmente no atual ambiente de mercado.
A combinação do MCP com o Web3
O surgimento do Modelo Contextual de Protocolo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3:
Desplegar o Servidor MCP na rede blockchain, alcançando descentralização e resistência à censura.
Dotar o MCP Server da capacidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica para operações DeFi.
Construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum, oferecendo incentivos econômicos sustentáveis para os provedores de MCP Server.
Embora a combinação de MCP com Web3 possa teoricamente injetar mecanismos de confiança descentralizados e incentivos econômicos em aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta alguns desafios, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, bem como problemas de eficiência em redes descentralizadas.
Conclusão
A aplicação de Agentes de IA no campo do Web3, embora enfrente vários desafios, continua a ser uma direção cheia de potencial. Com o avanço contínuo da tecnologia e a exploração de novos modelos de inovação, temos razões para acreditar que a fusão da IA com o Web3 trará mais aplicações inovadoras. Neste processo, manter paciência e confiança, e continuar a explorar e inovar, será a chave para impulsionar o desenvolvimento deste campo.
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AirdropBuffet
· 17h atrás
Então, é isso, Airdrop.
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BanklessAtHeart
· 22h atrás
Estão a haver cada vez mais pratos no círculo.
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TokenTaxonomist
· 22h atrás
estatisticamente falando, 83,7% desses agentes "autônomos" são apenas declarações se-então em um casaco de trench...
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just_here_for_vibes
· 22h atrás
Parece muito fraco.
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MetaverseHobo
· 22h atrás
Todos os dias está a encolher. Quando é que vai subir um pouco?
Exploração e desafios do Agente de IA no Web3: a evolução do conceito à prática
Desenvolvimento e Exploração de Aplicações do Agente de IA no Campo Web3
No início de março, um produto de Agente de IA universal desenvolvido por uma startup chinesa chamou a atenção global. O produto possui a capacidade de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, demonstrando uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes. Isso não apenas gerou discussões acaloradas na indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produtos e inspirações de design para o desenvolvimento de vários Agentes de IA. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os Agentes de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando do conceito para a realidade e mostrando um enorme potencial de aplicação em vários setores, incluindo o setor Web3.
Visão Geral do Agente de IA
O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas autonomamente com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Seus principais componentes incluem:
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas rotas de desenvolvimento: uma que se concentra na capacidade de planejamento e outra que se concentra na capacidade de reflexão. Entre elas, o padrão ReAct é o padrão de design mais amplamente aplicado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de "pensar → agir → observar".
De acordo com o número de agentes, o Agente AI pode ser dividido em Agente Único e Agente Múltiplo. O Agente Único foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da cooperação.
Estado Atual dos Agentes de IA no Web3
No setor Web3, embora o valor de mercado dos projetos relacionados a AI Agent tenha diminuído significativamente, ainda há alguns projetos explorando a aplicação de AI Agent. Os principais modelos incluem:
Modo de plataforma de lançamento: permite que os usuários criem, implantem e monetizem plataformas de Agentes de IA. Projetos representativos como o Virtuals Protocol.
Modo DAO: utilizar modelos de IA em conjunto com sugestões dos membros da DAO para tomar decisões. Projetos representativos incluem ElizaOS.
Modelo de empresa: fornece uma estrutura Multi Agent a nível empresarial. Projetos representativos como Swarms.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode alcançar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta o problema da atratividade dos ativos, especialmente no atual ambiente de mercado.
A combinação do MCP com o Web3
O surgimento do Modelo Contextual de Protocolo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3:
Embora a combinação de MCP com Web3 possa teoricamente injetar mecanismos de confiança descentralizados e incentivos econômicos em aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta alguns desafios, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, bem como problemas de eficiência em redes descentralizadas.
Conclusão
A aplicação de Agentes de IA no campo do Web3, embora enfrente vários desafios, continua a ser uma direção cheia de potencial. Com o avanço contínuo da tecnologia e a exploração de novos modelos de inovação, temos razões para acreditar que a fusão da IA com o Web3 trará mais aplicações inovadoras. Neste processo, manter paciência e confiança, e continuar a explorar e inovar, será a chave para impulsionar o desenvolvimento deste campo.