Setelah bangun tidur, banyak teman membuat saya melihat #manus, yang diklaim sebagai AI Agent yang benar-benar universal di seluruh dunia, mampu berpikir secara mandiri dan merencanakan serta melaksanakan tugas-tugas kompleks, dan memberikan hasil yang lengkap. Terdengar sangat keren, tetapi selain suara-suara teman yang khawatir akan kehilangan pekerjaan, apa yang akan dibawa ke ledakan besar dalam skenario DeFai web3? Berikut, saya akan berbagi pemikiran saya:
Sebulan yang lalu, OpenAI meluncurkan produk serupa bernama Operator, di mana kecerdasan buatan dapat menyelesaikan tugas seperti memesan restoran, berbelanja, memesan tiket, memesan makanan, dan lainnya secara mandiri di peramban. Pengguna dapat memantau secara visual dan mengambil alih kendali kapan saja.
Kehadiran agen ini tidak banyak dibahas oleh orang, hal ini disebabkan karena ia didorong oleh model tunggal, atau kerangka kerja yang memanggil alat, pengguna kehilangan kepercayaan pada ide bahwa intervensi masih diperlukan untuk keputusan penting.
2）Manus tampaknya tidak jauh berbeda, hanya saja memiliki banyak aplikasi tambahan, termasuk penyaringan resume, penelitian saham, pembelian properti, dan lain-lain, tetapi sebenarnya perbedaannya terletak pada kerangka dan sistem pelaksanaan di belakang layar, Manus didorong oleh model besar multimodal, dan secara inovatif menggunakan sistem tanda tangan ganda.
Singkatnya, AI harus meniru tindakan siklus PDCA (Rencana - Lakukan - Periksa - Tindakan) manusia, yang akan diselesaikan oleh beberapa model besar bekerja sama, setiap model berfokus pada tahap tertentu, sehingga dapat mengurangi risiko keputusan tugas individu model dan meningkatkan efisiensi pelaksanaan. Sistem tanda tangan multi sebenarnya adalah mekanisme verifikasi keputusan kolaboratif model, yang mengamankan keandalan keputusan dan pelaksanaan dengan meminta konfirmasi bersama dari beberapa model profesional.
3）Dengan perbandingan seperti ini, keunggulan manus jelas terlihat, ditambah serangkaian pengalaman operasi yang ditampilkan dalam Demo video, benar-benar memberikan pengalaman luar biasa. Namun secara objektif, inovasi iteratif Manus terhadap Operator hanyalah permulaan, belum mencapai makna revolusi yang mengguncang.
Titik kunci terletak pada kompleksitas tugas pelaksanaannya, serta definisi tingkat kesalahan besar dari model input Prompt pengguna non-standar dan tingkat keberhasilan pengiriman. Kalau tidak, apakah skenario DeFai web3 ini bisa segera matang dan diterapkan? Jelas, masih belum bisa:
Misalnya: Dalam skenario DeFai, Agent harus membuat keputusan transaksi, memerlukan seorang Agent tingkat Oracle untuk pengumpulan data dan verifikasi data rantai, serta analisis integrasi data, juga untuk memantau harga rantai secara real-time untuk menangkap peluang transaksi, proses ini menantang untuk analisis real-time, peluang transaksi yang mungkin masih berguna satu detik sebelumnya, setelah Model Oracle besar dikirim ke Agent eksekusi transaksi, peluang transaksi itu tidak ada lagi (jendela arbitrase);
Ini sebenarnya mengekspos kelemahan terbesar dari model besar multimodal seperti ini dalam membuat keputusan eksekutif, yaitu bagaimana menghubungkan, merangsang, dan mengakses data tingkat Real-Time untuk menganalisis peluang perdagangan, lalu mengeksekusi perdagangan. Lingkungan berjaringan sebenarnya masih baik, banyak situs web e-commerce di mana harga pesanan tidak berubah secara real-time, tidak mudah menyebabkan ketidakseimbangan dinamis besar dalam kerjasama multimodal secara keseluruhan, tetapi jika berada di rantai, tantangan semacam ini hampir selalu ada.
Jadi, secara keseluruhan, kemunculan manus memang akan menimbulkan kecemasan di kalangan fren web2, karena banyak pekerjaan administratif dan pengolahan informasi yang bersifat repetitif mungkin akan menghadapi risiko digantikan oleh AI. Tapi biarkan mereka cemas.
Peran dorongan web3 terhadap skenario aplikasi DeFai harus kita pahami secara obyektif:
Harus diakui: artinya pasti sangat penting, setelah semua, konsep LLM OS dan Less Structure more intelligence yang diajukan, terutama sistem tanda tangan ganda, akan memberikan banyak inspirasi bagi pengembangan DeFi dan AI di web3.
Ini sebenarnya memperbaiki kesalahpahaman besar dari sebagian besar proyek DeFai, jangan langsung berpikir untuk mengandalkan model besar untuk mencapai pemikiran AI Agent otonom + tujuan kompleks lainnya, ini sama sekali tidak realistis dalam konteks keuangan.
Implementasi visi DeFi yang sebenarnya memerlukan penyelesaian berbagai masalah kompleks seperti batas kemampuan model AI tunggal, jaminan atomik interaksi kolaboratif multimodal, pengaturan dan pengendalian sumber daya sistem multimodal yang terpadu, serta mekanisme penanganan kesalahan dan kegagalan sistem.
Misalnya: Agen Tingkat Oracle, bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari rantai dan menganalisisnya, memantau harga, membentuk sumber data yang efektif;
Pihak pengambil keputusan Agent, menganalisis dan mengevaluasi risiko berdasarkan data yang disediakan oleh Oracle, dan merumuskan serangkaian keputusan dan rencana tindakan;
Agen lapisan pelaksana, berdasarkan berbagai solusi yang diberikan oleh lapisan pengambil keputusan, dan mempertimbangkan situasi nyata untuk pelaksanaan, termasuk optimasi biaya gas, status lintas rantai, konflik urutan transaksi, dan lain-lain.
Hanya ketika serangkaian Agen ini sinergi dan kerangka sistem yang besar terbentuk, revolusi DeFai yang sejati akan terjadi.
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.
Manus meledak, apa dampaknya pada Web3 DeFAI?
Setelah bangun tidur, banyak teman membuat saya melihat #manus, yang diklaim sebagai AI Agent yang benar-benar universal di seluruh dunia, mampu berpikir secara mandiri dan merencanakan serta melaksanakan tugas-tugas kompleks, dan memberikan hasil yang lengkap. Terdengar sangat keren, tetapi selain suara-suara teman yang khawatir akan kehilangan pekerjaan, apa yang akan dibawa ke ledakan besar dalam skenario DeFai web3? Berikut, saya akan berbagi pemikiran saya:
Sebulan yang lalu, OpenAI meluncurkan produk serupa bernama Operator, di mana kecerdasan buatan dapat menyelesaikan tugas seperti memesan restoran, berbelanja, memesan tiket, memesan makanan, dan lainnya secara mandiri di peramban. Pengguna dapat memantau secara visual dan mengambil alih kendali kapan saja.
Kehadiran agen ini tidak banyak dibahas oleh orang, hal ini disebabkan karena ia didorong oleh model tunggal, atau kerangka kerja yang memanggil alat, pengguna kehilangan kepercayaan pada ide bahwa intervensi masih diperlukan untuk keputusan penting.
2）Manus tampaknya tidak jauh berbeda, hanya saja memiliki banyak aplikasi tambahan, termasuk penyaringan resume, penelitian saham, pembelian properti, dan lain-lain, tetapi sebenarnya perbedaannya terletak pada kerangka dan sistem pelaksanaan di belakang layar, Manus didorong oleh model besar multimodal, dan secara inovatif menggunakan sistem tanda tangan ganda.
Singkatnya, AI harus meniru tindakan siklus PDCA (Rencana - Lakukan - Periksa - Tindakan) manusia, yang akan diselesaikan oleh beberapa model besar bekerja sama, setiap model berfokus pada tahap tertentu, sehingga dapat mengurangi risiko keputusan tugas individu model dan meningkatkan efisiensi pelaksanaan. Sistem tanda tangan multi sebenarnya adalah mekanisme verifikasi keputusan kolaboratif model, yang mengamankan keandalan keputusan dan pelaksanaan dengan meminta konfirmasi bersama dari beberapa model profesional.
3）Dengan perbandingan seperti ini, keunggulan manus jelas terlihat, ditambah serangkaian pengalaman operasi yang ditampilkan dalam Demo video, benar-benar memberikan pengalaman luar biasa. Namun secara objektif, inovasi iteratif Manus terhadap Operator hanyalah permulaan, belum mencapai makna revolusi yang mengguncang.
Titik kunci terletak pada kompleksitas tugas pelaksanaannya, serta definisi tingkat kesalahan besar dari model input Prompt pengguna non-standar dan tingkat keberhasilan pengiriman. Kalau tidak, apakah skenario DeFai web3 ini bisa segera matang dan diterapkan? Jelas, masih belum bisa:
Misalnya: Dalam skenario DeFai, Agent harus membuat keputusan transaksi, memerlukan seorang Agent tingkat Oracle untuk pengumpulan data dan verifikasi data rantai, serta analisis integrasi data, juga untuk memantau harga rantai secara real-time untuk menangkap peluang transaksi, proses ini menantang untuk analisis real-time, peluang transaksi yang mungkin masih berguna satu detik sebelumnya, setelah Model Oracle besar dikirim ke Agent eksekusi transaksi, peluang transaksi itu tidak ada lagi (jendela arbitrase);
Ini sebenarnya mengekspos kelemahan terbesar dari model besar multimodal seperti ini dalam membuat keputusan eksekutif, yaitu bagaimana menghubungkan, merangsang, dan mengakses data tingkat Real-Time untuk menganalisis peluang perdagangan, lalu mengeksekusi perdagangan. Lingkungan berjaringan sebenarnya masih baik, banyak situs web e-commerce di mana harga pesanan tidak berubah secara real-time, tidak mudah menyebabkan ketidakseimbangan dinamis besar dalam kerjasama multimodal secara keseluruhan, tetapi jika berada di rantai, tantangan semacam ini hampir selalu ada.
Jadi, secara keseluruhan, kemunculan manus memang akan menimbulkan kecemasan di kalangan fren web2, karena banyak pekerjaan administratif dan pengolahan informasi yang bersifat repetitif mungkin akan menghadapi risiko digantikan oleh AI. Tapi biarkan mereka cemas.
Peran dorongan web3 terhadap skenario aplikasi DeFai harus kita pahami secara obyektif:
Harus diakui: artinya pasti sangat penting, setelah semua, konsep LLM OS dan Less Structure more intelligence yang diajukan, terutama sistem tanda tangan ganda, akan memberikan banyak inspirasi bagi pengembangan DeFi dan AI di web3.
Ini sebenarnya memperbaiki kesalahpahaman besar dari sebagian besar proyek DeFai, jangan langsung berpikir untuk mengandalkan model besar untuk mencapai pemikiran AI Agent otonom + tujuan kompleks lainnya, ini sama sekali tidak realistis dalam konteks keuangan.
Implementasi visi DeFi yang sebenarnya memerlukan penyelesaian berbagai masalah kompleks seperti batas kemampuan model AI tunggal, jaminan atomik interaksi kolaboratif multimodal, pengaturan dan pengendalian sumber daya sistem multimodal yang terpadu, serta mekanisme penanganan kesalahan dan kegagalan sistem.
Misalnya: Agen Tingkat Oracle, bertanggung jawab untuk mengumpulkan data dari rantai dan menganalisisnya, memantau harga, membentuk sumber data yang efektif;
Pihak pengambil keputusan Agent, menganalisis dan mengevaluasi risiko berdasarkan data yang disediakan oleh Oracle, dan merumuskan serangkaian keputusan dan rencana tindakan;
Agen lapisan pelaksana, berdasarkan berbagai solusi yang diberikan oleh lapisan pengambil keputusan, dan mempertimbangkan situasi nyata untuk pelaksanaan, termasuk optimasi biaya gas, status lintas rantai, konflik urutan transaksi, dan lain-lain.
Hanya ketika serangkaian Agen ini sinergi dan kerangka sistem yang besar terbentuk, revolusi DeFai yang sejati akan terjadi.