El CTO de MuleRun, Shu Junliang: Construcción de una infraestructura de agentes de IA sin confianza para promover la interacción en cadena para las masas

El 21 de abril, Shu Junliang, Director de Tecnología de MuleRun, el primer proyecto de IA personal en evolución automática del mundo, compartió en el evento presencial titulado “Decodificando Web 4.0: Cuando los Agentes de IA toman el control de los permisos en la cadena” que, desde una perspectiva de definición de producto, los Agentes de IA deben ser esencialmente vistos como “asistentes personales”, con el objetivo principal de reducir continuamente los costos y barreras de uso mediante medios tecnológicos. Basándose en este posicionamiento, las capacidades del Agente pueden abstraerse en una estructura multidimensional, que incluye módulos para “capacidad de interacción oral (”, “capacidad de percepción de ojos y oídos )”, “razonamiento y toma de decisiones (”, y “memoria y conocimiento )aprendizaje a largo plazo(”, con diferentes capacidades que corresponden a distintos sistemas tecnológicos subyacentes. En términos de interacción, señaló que los Agentes de IA están expandiéndose gradualmente desde diálogos de texto tradicionales en páginas web o aplicaciones hacia una comunicación multicanal, incluyendo plataformas principales como Telegram, Discord, Feishu, DingTalk y WeChat, logrando una experiencia de interacción natural “sin interfaz”, reduciendo significativamente la barrera de entrada para los usuarios. En cuanto a escenarios centrales en la cadena, MuleRun propuso una solución de infraestructura centrada en la “seguridad de permisos de fondos”, que incluye aislamiento en sandbox, ejecución en la nube y un mecanismo de trazabilidad en toda la cadena, creando un entorno operativo sin confianza para abordar posibles problemas de seguridad durante el proceso de ejecución automática del Agente. En términos de evolución de capacidades, el Agente contará con un modelo de toma de decisiones en autoevolución que podrá aprender continuamente las estrategias comerciales y preferencias de riesgo de los usuarios, formando un sistema personalizado de investigación y ejecución de inversiones. Además, mediante un mecanismo de red de conocimiento, permitirá la acumulación y compartición de estrategias, promoviendo la reutilización y difusión del conocimiento y capacidades en la cadena. Shu Junliang añadió además que, a medida que las capacidades de los Agentes de IA mejoren, la división del trabajo en las transacciones en la cadena será reestructurada: los Agentes tomarán gradualmente el control del procesamiento de información y la ejecución, mientras que los humanos se centrarán en la formulación de estrategias de nivel superior y decisiones clave.