Aplicação e exploração da tecnologia AI Agent no campo do Web3
Recentemente, um produto de agente de IA genérico chamado Manus atraiu ampla atenção. Como um agente de IA com a capacidade de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, o Manus demonstra uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes, oferecendo novas ideias e inspirações para o desenvolvimento de agentes de IA. Com o rápido avanço da tecnologia de IA, os agentes de IA, como um importante ramo da inteligência artificial, estão gradualmente passando da teoria para a prática, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversos setores, e a indústria Web3 não é exceção.
Conceito Básico do Agente de IA
O Agente de IA é um programa de computador que pode tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os componentes principais incluem:
Modelos de linguagem de grande escala (LLM) como "cérebro"
Mecanismos de observação e percepção
Processo de raciocínio
Capacidade de execução de ações
Função de 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 mais amplamente utilizado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de Pensamento (Thought) → Ação (Action) → Observação (Observation).
De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O Single Agent foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agent atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas por meio da colaboração.
Estado atual dos Agentes de IA no campo do Web3
No setor Web3, o entusiasmo em torno do AI Agent teve um pico em janeiro deste ano e, desde então, diminuiu. Atualmente, as principais direções de exploração incluem:
Modo de plataforma de lançamento: como o Virtuals Protocol, permite aos usuários criar, implantar e monetizar Agentes de IA.
Modelo DAO: como ElizaOS, utiliza modelos de IA combinados com as sugestões dos membros da DAO para tomar decisões.
Modelo de empresa: como Swarms, oferece uma estrutura Multi Agent de nível empresarial.
Sob a perspectiva do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode alcançar um ciclo econômico autossuficiente. No entanto, esse modelo também enfrenta o problema da falta de suporte de valor intrínseco dos Agentes de IA.
A combinação do MCP com o Web3
O surgimento do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3:
Implementar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo o problema de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura.
Dar ao MCP Server a capacidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica.
Construir uma rede de incentivo para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum.
Embora essas direções possam, em teoria, injetar um mecanismo de confiança descentralizado e incentivos econômicos no Agente de IA, ainda enfrentam desafios em termos de implementação técnica e eficiência.
Perspectivas para o Futuro
A fusão entre AI e Web3 é uma tendência inevitável. Embora ainda existam desafios técnicos e de aplicação, com o contínuo avanço da tecnologia, temos razões para acreditar que os Agentes de AI desempenharão um papel cada vez mais importante no domínio do Web3. No futuro, esperamos ver mais aplicações inovadoras que promovam o desenvolvimento e a inovação do ecossistema Web3.
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FlyingLeek
· 7h atrás
fazer as pessoas de parvas完了一茬又一茬 还能割
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SelfCustodyIssues
· 7h atrás
Esta coisa consegue correr na cadeia?
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AirdropHuntress
· 7h atrás
Outra rodada de fazer as pessoas de parvas começou. Recomenda-se ter cautela.
Exploração da aplicação do Agente de IA no campo do Web3 e perspectivas futuras
Aplicação e exploração da tecnologia AI Agent no campo do Web3
Recentemente, um produto de agente de IA genérico chamado Manus atraiu ampla atenção. Como um agente de IA com a capacidade de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, o Manus demonstra uma versatilidade e capacidade de execução sem precedentes, oferecendo novas ideias e inspirações para o desenvolvimento de agentes de IA. Com o rápido avanço da tecnologia de IA, os agentes de IA, como um importante ramo da inteligência artificial, estão gradualmente passando da teoria para a prática, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversos setores, e a indústria Web3 não é exceção.
Conceito Básico do Agente de IA
O Agente de IA é um programa de computador que pode tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os componentes principais 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 mais amplamente utilizado atualmente, e seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de Pensamento (Thought) → Ação (Action) → Observação (Observation).
De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O Single Agent foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agent atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas por meio da colaboração.
Estado atual dos Agentes de IA no campo do Web3
No setor Web3, o entusiasmo em torno do AI Agent teve um pico em janeiro deste ano e, desde então, diminuiu. Atualmente, as principais direções de exploração incluem:
Sob a perspectiva do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode alcançar um ciclo econômico autossuficiente. No entanto, esse modelo também enfrenta o problema da falta de suporte de valor intrínseco dos Agentes de IA.
A combinação do MCP com o Web3
O surgimento do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3:
Embora essas direções possam, em teoria, injetar um mecanismo de confiança descentralizado e incentivos econômicos no Agente de IA, ainda enfrentam desafios em termos de implementação técnica e eficiência.
Perspectivas para o Futuro
A fusão entre AI e Web3 é uma tendência inevitável. Embora ainda existam desafios técnicos e de aplicação, com o contínuo avanço da tecnologia, temos razões para acreditar que os Agentes de AI desempenharão um papel cada vez mais importante no domínio do Web3. No futuro, esperamos ver mais aplicações inovadoras que promovam o desenvolvimento e a inovação do ecossistema Web3.