Exploración y desarrollo del Agente de IA en el ámbito de Web3
El 6 de marzo, un producto llamado Manus, el primer Agente de IA universal del mundo, atrajo una amplia atención en el país. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. El éxito explosivo de Manus no solo ha llamado la atención dentro de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes de IA.
El Agente de IA es un programa informático capaz de tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, ejecución de acciones y memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de pensar, actuar y observar.
El Agente AI se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes Agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades para ampliar LLM: expansión del conocimiento, ejecución de llamadas a funciones y plantillas de palabras clave preescritas.
En la industria de Web3, el desarrollo de AI Agent se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que tiene más probabilidades de lograr un ciclo económico autosuficiente.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para los agentes de IA de Web3, incluyendo el despliegue del servidor MCP en redes de blockchain y la capacidad de interactuar del servidor MCP con la blockchain. Además, hay planes para una red de incentivos para creadores, OpenMCP.Network, construida sobre Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 podría inyectar mecanismos de confianza descentralizados y capas de incentivos económicos para aplicaciones de Agentes de IA, la tecnología actual todavía presenta algunas limitaciones, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la veracidad del comportamiento de los Agentes, y problemas de eficiencia en redes descentralizadas.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. A pesar de que todavía enfrentamos muchos desafíos, debemos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las posibilidades en este campo. En el futuro, el mundo de Web3 también necesitará un producto emblemático que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3.
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SignatureAnxiety
· 08-09 23:31
¿Otro proyecto de IA que viene a aprovechar la popularidad?
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PretendingToReadDocs
· 08-09 23:25
¿Ya has visto la historia del capital otra vez?
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MevHunter
· 08-09 23:20
¿Acaso es otro caso de AI tomando a la gente por tonta?
Agente de IA explorando Web3: desarrollo y desafíos desde Manus hasta MC
Exploración y desarrollo del Agente de IA en el ámbito de Web3
El 6 de marzo, un producto llamado Manus, el primer Agente de IA universal del mundo, atrajo una amplia atención en el país. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. El éxito explosivo de Manus no solo ha llamado la atención dentro de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes de IA.
El Agente de IA es un programa informático capaz de tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, ejecución de acciones y memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de pensar, actuar y observar.
El Agente AI se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes Agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades para ampliar LLM: expansión del conocimiento, ejecución de llamadas a funciones y plantillas de palabras clave preescritas.
En la industria de Web3, el desarrollo de AI Agent se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que tiene más probabilidades de lograr un ciclo económico autosuficiente.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para los agentes de IA de Web3, incluyendo el despliegue del servidor MCP en redes de blockchain y la capacidad de interactuar del servidor MCP con la blockchain. Además, hay planes para una red de incentivos para creadores, OpenMCP.Network, construida sobre Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 podría inyectar mecanismos de confianza descentralizados y capas de incentivos económicos para aplicaciones de Agentes de IA, la tecnología actual todavía presenta algunas limitaciones, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero para verificar la veracidad del comportamiento de los Agentes, y problemas de eficiencia en redes descentralizadas.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. A pesar de que todavía enfrentamos muchos desafíos, debemos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las posibilidades en este campo. En el futuro, el mundo de Web3 también necesitará un producto emblemático que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3.