Penjelajahan dan Pengembangan AI Agent di Bidang Web3
Pada 6 Maret, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia bernama Manus menarik perhatian luas di dalam negeri. Produk ini memiliki kemampuan untuk menyelesaikan tugas secara mandiri dari perencanaan hingga pelaksanaan, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ledakan popularitas Manus tidak hanya menarik perhatian di industri, tetapi juga memberikan pemikiran produk dan inspirasi desain yang berharga bagi pengembangan berbagai AI Agent.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Komponen intinya meliputi model bahasa besar sebagai "otak", mekanisme observasi dan persepsi, proses penalaran, eksekusi tindakan, serta memori dan pengambilan kembali.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah model desain yang paling banyak digunakan, dengan proses tipikal yang dapat digambarkan sebagai siklus berpikir, bertindak, dan mengamati.
AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent fokus pada kolaborasi LLM dengan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada setiap Agent, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Model Context Protocol (MCP) adalah protokol sumber terbuka yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah koneksi dan interaksi antara LLM dan sumber data eksternal. MCP menyediakan tiga kemampuan untuk memperluas LLM: perluasan pengetahuan, pemanggilan fungsi eksekusi, dan template kata kunci yang telah ditulis sebelumnya.
Dalam industri Web3, pengembangan AI Agent terutama terfokus pada tiga model: model platform peluncuran, model DAO, dan model perusahaan komersial. Di antara ketiganya, model platform peluncuran saat ini paling mungkin mewujudkan siklus ekonomi yang mandiri.
Munculnya MCP membawa arah eksplorasi baru untuk AI Agent Web3, termasuk penerapan MCP Server di jaringan blockchain, serta memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain. Selain itu, ada juga rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun kombinasi MCP dan Web3 secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih memiliki beberapa keterbatasan, seperti kesulitan dalam membuktikan kebenaran perilaku Agent dengan teknologi bukti nol pengetahuan, masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi, dan lain-lain.
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus mengeksplorasi kemungkinan di bidang ini. Di masa depan, dunia Web3 juga memerlukan produk yang bersifat tonggak sejarah untuk mematahkan keraguan luar tentang kurangnya kegunaan Web3.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
SignatureAnxiety
· 08-09 23:31
Proyek AI yang lagi-lagi mencari perhatian?
Lihat AsliBalas0
PretendingToReadDocs
· 08-09 23:25
Kisah modal muncul lagi, kan?
Lihat AsliBalas0
MevHunter
· 08-09 23:20
Mungkinkah ini lagi-lagi sebuah AI yang dianggap bodoh?
AI Agent Menjelajahi Web3: Dari Manus ke Pengembangan dan Tantangan MCP
Penjelajahan dan Pengembangan AI Agent di Bidang Web3
Pada 6 Maret, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia bernama Manus menarik perhatian luas di dalam negeri. Produk ini memiliki kemampuan untuk menyelesaikan tugas secara mandiri dari perencanaan hingga pelaksanaan, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ledakan popularitas Manus tidak hanya menarik perhatian di industri, tetapi juga memberikan pemikiran produk dan inspirasi desain yang berharga bagi pengembangan berbagai AI Agent.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Komponen intinya meliputi model bahasa besar sebagai "otak", mekanisme observasi dan persepsi, proses penalaran, eksekusi tindakan, serta memori dan pengambilan kembali.
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah model desain yang paling banyak digunakan, dengan proses tipikal yang dapat digambarkan sebagai siklus berpikir, bertindak, dan mengamati.
AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent fokus pada kolaborasi LLM dengan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada setiap Agent, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Model Context Protocol (MCP) adalah protokol sumber terbuka yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah koneksi dan interaksi antara LLM dan sumber data eksternal. MCP menyediakan tiga kemampuan untuk memperluas LLM: perluasan pengetahuan, pemanggilan fungsi eksekusi, dan template kata kunci yang telah ditulis sebelumnya.
Dalam industri Web3, pengembangan AI Agent terutama terfokus pada tiga model: model platform peluncuran, model DAO, dan model perusahaan komersial. Di antara ketiganya, model platform peluncuran saat ini paling mungkin mewujudkan siklus ekonomi yang mandiri.
Munculnya MCP membawa arah eksplorasi baru untuk AI Agent Web3, termasuk penerapan MCP Server di jaringan blockchain, serta memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain. Selain itu, ada juga rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun kombinasi MCP dan Web3 secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih memiliki beberapa keterbatasan, seperti kesulitan dalam membuktikan kebenaran perilaku Agent dengan teknologi bukti nol pengetahuan, masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi, dan lain-lain.
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus mengeksplorasi kemungkinan di bidang ini. Di masa depan, dunia Web3 juga memerlukan produk yang bersifat tonggak sejarah untuk mematahkan keraguan luar tentang kurangnya kegunaan Web3.