Применение и исследование технологии AI Agent в области Web3
Недавно универсальный AI Agent продукт под названием Manus привлек широкое внимание. Являясь AI агентом, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus демонстрирует беспрецедентную универсальность и исполнительность, предоставляя новые идеи и вдохновение для разработки AI агентoв. С быстрым развитием технологий AI, AI агенты, как важная ветвь искусственного интеллекта, постепенно переходят от теории к практике и проявляют огромный потенциал применения в различных отраслях, и Web3 индустрия не является исключением.
Основные концепции AI-агента
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи в зависимости от окружающей среды, входных данных и заранее определенных целей. Его основные компоненты включают:
Большие языковые модели (LLM) как "мозг"
Механизмы наблюдения и восприятия
Процесс логического мышления
Способность к выполнению действий
Функция памяти и извлечения
Дизайн-модели AI-агента имеют два основных направления развития: одно сосредоточено на планировании, другое — на рефлексии. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой моделью дизайна, и ее типичный процесс можно описать как цикл: размышление (Thought) → действие (Action) → наблюдение (Observation).
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent сосредотачивается на взаимодействии LLM с инструментами, в то время как Multi Agent наделяет разных агентов различными ролями для выполнения сложных задач через совместное сотрудничество.
Текущая ситуация с AI Agent в области Web3
В индустрии Web3 популярность AI Agent достигла пика в январе этого года, а затем несколько снизилась. В настоящее время основные направления исследований включают:
Режим платформы запуска: как Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent.
DAO-модель: например, ElizaOS, использует ИИ-модели в сочетании с предложениями участников DAO для принятия решений.
Коммерческая модель компании: такие как Swarms, предоставляющие корпоративную многоагентную инфраструктуру.
С точки зрения экономической модели, в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой отсутствия внутренней ценностной поддержки у AI Agent.
Слияние MCP и Web3
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открыло новые направления для исследований AI Агентов в Web3:
Развертывание MCP Server в блокчейн-сети для решения проблемы единой точки отказа и обеспечения устойчивости к цензуре.
Предоставить MCP Server возможность взаимодействовать с блокчейном, снизив технический порог.
Построение сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum.
Хотя эти направления теоретически могут внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы для AI Agent, они все еще сталкиваются с проблемами реализации технологии и эффективности.
Взгляд в будущее
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время все еще существуют технологические и прикладные проблемы, с постоянным развитием технологий у нас есть все основания полагать, что ИИ-агенты будут играть все более важную роль в области Web3. В будущем мы ожидаем увидеть больше прорывных приложений, способствующих развитию и инновациям экосистемы 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» .
11 Лайков
Награда
11
4
Поделиться
комментарий
0/400
FlyingLeek
· 6ч назад
разыгрывайте людей как лохов 还可以 разыгрывайте людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfCustodyIssues
· 6ч назад
Эта вещь может работать в блокчейне?
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHuntress
· 6ч назад
Снова начался раунд, Будут играть для лохов. Рекомендуем быть осторожнее.
Исследование применения ИИ-агентов в области Web3 и перспективы на будущее
Применение и исследование технологии AI Agent в области Web3
Недавно универсальный AI Agent продукт под названием Manus привлек широкое внимание. Являясь AI агентом, обладающим способностью к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, Manus демонстрирует беспрецедентную универсальность и исполнительность, предоставляя новые идеи и вдохновение для разработки AI агентoв. С быстрым развитием технологий AI, AI агенты, как важная ветвь искусственного интеллекта, постепенно переходят от теории к практике и проявляют огромный потенциал применения в различных отраслях, и Web3 индустрия не является исключением.
Основные концепции AI-агента
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи в зависимости от окружающей среды, входных данных и заранее определенных целей. Его основные компоненты включают:
Дизайн-модели AI-агента имеют два основных направления развития: одно сосредоточено на планировании, другое — на рефлексии. Среди них, модель ReAct является наиболее широко используемой моделью дизайна, и ее типичный процесс можно описать как цикл: размышление (Thought) → действие (Action) → наблюдение (Observation).
В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent сосредотачивается на взаимодействии LLM с инструментами, в то время как Multi Agent наделяет разных агентов различными ролями для выполнения сложных задач через совместное сотрудничество.
Текущая ситуация с AI Agent в области Web3
В индустрии Web3 популярность AI Agent достигла пика в январе этого года, а затем несколько снизилась. В настоящее время основные направления исследований включают:
С точки зрения экономической модели, в настоящее время только модель платформы запуска может обеспечить самодостаточный экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемой отсутствия внутренней ценностной поддержки у AI Agent.
Слияние MCP и Web3
Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открыло новые направления для исследований AI Агентов в Web3:
Хотя эти направления теоретически могут внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы для AI Agent, они все еще сталкиваются с проблемами реализации технологии и эффективности.
Взгляд в будущее
Слияние ИИ и Web3 является неизбежной тенденцией. Хотя в настоящее время все еще существуют технологические и прикладные проблемы, с постоянным развитием технологий у нас есть все основания полагать, что ИИ-агенты будут играть все более важную роль в области Web3. В будущем мы ожидаем увидеть больше прорывных приложений, способствующих развитию и инновациям экосистемы Web3.