Исследование применения AI Agent в области Web3: от Manus до MC
Недавно в технологическом мире привлекло широкое внимание первое в мире универсальное AI Agent-продукт Manus. Этот продукт был разработан китайским стартапом, и в день его запуска возникла бешеная гонка за приглашениями. В качестве универсального AI Agent, Manus продемонстрировал способность к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, что открывает новые перспективы для разработки AI Agent.
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и заранее определенных целей. Его основные компоненты включают в себя большие языковые модели, механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий и функции извлечения памяти. Основные модели проектирования AI Agent имеют два основных направления развития: первое — акцент на способности к планированию, второе — акцент на способности к рефлексии.
В области Web3 применение AI Agent в основном сосредоточено на трех моделях: модель запуска платформы, модель DAO и модель коммерческой компании. Среди них модель запуска платформы позволяет пользователям создавать, разворачивать и монетизировать AI Agent, наиболее известным из которых является Virtuals Protocol. Модель DAO представлена ElizaOS, который стремится создать сообщество разработчиков AI Agent. Коммерческая модель компании представлена Swarms, предоставляющая корпоративный фреймворк Multi Agent.
Однако текущие проекты AI Agent в области Web3 в целом сталкиваются с проблемами устойчивости экономической модели. Большинство проектов не имеют внутренней ценностной поддержки, что затрудняет формирование положительной экономической цепочки.
Появление Model Context Protocol (MCP) открывает новые направления для AI Agent в Web3. В основном это включает два аспекта: во-первых, развертывание MCP Server в блокчейн-сети для достижения децентрализации и устойчивости к цензуре; во-вторых, наделение MCP Server возможностями взаимодействия с блокчейном, что снижает технические барьеры. Кроме того, существует концепция создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с множеством проблем. Например, технологии доказательства нулевых знаний трудно использовать для проверки подлинности поведения агентов, а проблемы эффективности децентрализованных сетей также требуют решения.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежным трендом, но для этого все еще нужно время и постоянные исследования. В будущем мы надеемся увидеть更多 прорывных приложений, способствующих развитию AI Agent в области 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
3
Поделиться
комментарий
0/400
WalletManager
· 13ч назад
Механизм управления памятью данного агента ещё не ясен, коэффициент риска уязвимости довольно высок, поэтому рекомендуется не спешить.
Посмотреть ОригиналОтветить0
FancyResearchLab
· 13ч назад
Еще одна замаскированная ловушка, сначала Любань пойдет проверить.
Посмотреть ОригиналОтветить0
OldLeekNewSickle
· 13ч назад
Снова пришли разыгрывать людей как лохов с новыми приемами, финансовая схема поменяла обложку и выдумала новые трюки.
AI Agent исследует приложения Web3: развитие и вызовы от Manus до MCP
Исследование применения AI Agent в области Web3: от Manus до MC
Недавно в технологическом мире привлекло широкое внимание первое в мире универсальное AI Agent-продукт Manus. Этот продукт был разработан китайским стартапом, и в день его запуска возникла бешеная гонка за приглашениями. В качестве универсального AI Agent, Manus продемонстрировал способность к независимому мышлению, планированию и выполнению сложных задач, что открывает новые перспективы для разработки AI Agent.
AI Agent — это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и заранее определенных целей. Его основные компоненты включают в себя большие языковые модели, механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий и функции извлечения памяти. Основные модели проектирования AI Agent имеют два основных направления развития: первое — акцент на способности к планированию, второе — акцент на способности к рефлексии.
В области Web3 применение AI Agent в основном сосредоточено на трех моделях: модель запуска платформы, модель DAO и модель коммерческой компании. Среди них модель запуска платформы позволяет пользователям создавать, разворачивать и монетизировать AI Agent, наиболее известным из которых является Virtuals Protocol. Модель DAO представлена ElizaOS, который стремится создать сообщество разработчиков AI Agent. Коммерческая модель компании представлена Swarms, предоставляющая корпоративный фреймворк Multi Agent.
Однако текущие проекты AI Agent в области Web3 в целом сталкиваются с проблемами устойчивости экономической модели. Большинство проектов не имеют внутренней ценностной поддержки, что затрудняет формирование положительной экономической цепочки.
! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent
Появление Model Context Protocol (MCP) открывает новые направления для AI Agent в Web3. В основном это включает два аспекта: во-первых, развертывание MCP Server в блокчейн-сети для достижения децентрализации и устойчивости к цензуре; во-вторых, наделение MCP Server возможностями взаимодействия с блокчейном, что снижает технические барьеры. Кроме того, существует концепция создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.
! Чат с Манусом и MCP: трансграничное исследование Web3 агента AI
Хотя сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, текущие технологии все еще сталкиваются с множеством проблем. Например, технологии доказательства нулевых знаний трудно использовать для проверки подлинности поведения агентов, а проблемы эффективности децентрализованных сетей также требуют решения.
Слияние ИИ и Web3 является неизбежным трендом, но для этого все еще нужно время и постоянные исследования. В будущем мы надеемся увидеть更多 прорывных приложений, способствующих развитию AI Agent в области Web3.