Проснулся после сна, много друзей попросили меня посмотреть #manus, который претендует на звание глобального и по-настоящему универсального AI агента, способного самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, предоставляя полные результаты. Звучит очень круто, но помимо многих голосов беспокойства в кругах друзей о потере работы, что он принесет взрывному росту сценариев web3 DeFai? Ниже мои размышления:
Около месяца назад OpenAI запустил аналогичный продукт Operator, искусственный интеллект может самостоятельно выполнять задачи, такие как бронирование ресторанов, покупки, заказ билетов, доставка еды и т. д. в браузере, пользователи могут наблюдать и управлять визуально, а также в любое время взять контроль.
Это появление агента не вызвало много обсуждений, поскольку он является моделью, управляемой единичной моделью, или той же системой вызова инструментов, которую пользователь думает об отказе от идеи зависимости его выполнения от вмешательства в ключевое решение.
2）manus По-видимому, нет существенной разницы, но существует множество сценариев использования, включая отбор резюме, исследование акций, покупку недвижимости и т. д., но на самом деле различия заключаются в фреймворке и системе выполнения. Manus работает на основе мульти-модельных больших моделей и инновационно использует систему множественной подписи.
Короче говоря, цикл PDCA, в котором ИИ имитирует человеческое исполнение (планируй-делай-проверяй-действуй), будет завершен несколькими большими моделями, каждая из которых сосредоточена на определенном звене, что может не только снизить риск принятия решений одной моделью для выполнения задачи, но и повысить эффективность выполнения. Так называемая «система мультиподписи» на самом деле представляет собой многомодельный механизм совместной проверки решений, который обеспечивает надежность принятия и исполнения решений, требуя общего подтверждения нескольких профессиональных моделей.
По сравнению с этим, преимущества Manus, очевидно, становятся ярче, а серия операций, продемонстрированных в видео-демонстрации, действительно создают чувство выдающегося опыта. Однако объективно говоря, инновации итераций Manus для оператора - это только начало и еще не достигают революционного значения.
Ключевой момент заключается в сложности выполнения задачи, а также в определении уровня юзабилити и успешности доставки большой модели после ввода пользовательского input Prompt без единого стандарта. Иначе, следуя этому инновационному пути, сценарии DeFai в web3 могут ли сразу стать зрелыми приложениями? Очевидно, это еще не достигнуто:
Например: в сценарии DeFai агент должен принимать решения о совершении сделок, для этого необходим агент уровня Oracle, ответственный за сбор и проверку данных с цепи, их интеграцию и анализ, а также мониторинг цен на цепи для выявления возможностей для совершения сделок. Этот процесс представляет собой большой вызов для реального времени анализа, возможно, за одну секунду еще есть возможность для сделок, но после передачи большой модели Oracle агенту для совершения сделок, возможность для сделок исчезает (окно арбитража).
Это фактически выявляет самую большую слабость таких многоязычных крупномасштабных моделей в принятии решений: как подключиться к сети, связаться с анализом данных уровня Real-Time и выявить торговые возможности, а затем захватить их. Соединение с сетью вполне нормально, многие цены на заказы в интернет-магазинах не меняются в реальном времени, что не создает больших динамических дисбалансов для всего многоязычного сотрудничества, но если речь идет о цепочке, такие вызовы практически всегда присутствуют.
4）Поэтому в целом появление manus действительно может вызвать волну тревоги в сфере веб2, ведь многие должности с повышенной степенью рутины и обработки информации могут столкнуться с риском замены их искусственным интеллектом. Но пусть они беспокоятся.
Эту роль следует объективно понимать в контексте воздействия веб-3 на сферу применения DeFai.
Надо признать: значение определенно важно, в конце концов, предложенная LLM OS и концепция Less Structure more intelligence, особенно множественная система подписания, даст веб3 развитие сочетания DeFi и AI великолепные вдохновляющие идеи.
Это на самом деле исправляет серьезные заблуждения большинства проектов DeFai, не надо сразу думать, что можно достичь самостоятельного мышления + принятия сложных решений AI Agent с помощью одной большой модели, это вообще не соответствует реальности в финансовой сфере.
Реализация визии DeFai требует решения сложных проблем, таких как предельные возможности одиночной модели искусственного интеллекта, гарантии атомарности мульти-модального взаимодействия и сотрудничества, унифицированного распределения и управления ресурсами мульти-модальных систем, механизмов обработки ошибок и сбоев в системе и т. д.
Например: Oracle слой Agent, ответственный за сбор и анализ данных с цепочки, мониторинг цен, создание эффективного источника данных;
Руководство Agent, анализирует и оценивает риски на основе данных, поступающих из Oracle, и разрабатывает набор решений и планов действий;
Исполнительный агент, исходя из различных вариантов, предоставленных решающим уровнем, и учитывая реальные обстоятельства, осуществляет выполнение, включая оптимизацию расходов на газ, состояние межцепочности, конфликты при сортировке транзакций и т. д.
Только когда вся серия агентов будет синхронизирована и будет установлена обширная системная структура, настоящая революция DeFai сможет начаться.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Как взрыв Manus повлиял на Web3 DeFAI?
Проснулся после сна, много друзей попросили меня посмотреть #manus, который претендует на звание глобального и по-настоящему универсального AI агента, способного самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, предоставляя полные результаты. Звучит очень круто, но помимо многих голосов беспокойства в кругах друзей о потере работы, что он принесет взрывному росту сценариев web3 DeFai? Ниже мои размышления:
Это появление агента не вызвало много обсуждений, поскольку он является моделью, управляемой единичной моделью, или той же системой вызова инструментов, которую пользователь думает об отказе от идеи зависимости его выполнения от вмешательства в ключевое решение.
2）manus По-видимому, нет существенной разницы, но существует множество сценариев использования, включая отбор резюме, исследование акций, покупку недвижимости и т. д., но на самом деле различия заключаются в фреймворке и системе выполнения. Manus работает на основе мульти-модельных больших моделей и инновационно использует систему множественной подписи.
Короче говоря, цикл PDCA, в котором ИИ имитирует человеческое исполнение (планируй-делай-проверяй-действуй), будет завершен несколькими большими моделями, каждая из которых сосредоточена на определенном звене, что может не только снизить риск принятия решений одной моделью для выполнения задачи, но и повысить эффективность выполнения. Так называемая «система мультиподписи» на самом деле представляет собой многомодельный механизм совместной проверки решений, который обеспечивает надежность принятия и исполнения решений, требуя общего подтверждения нескольких профессиональных моделей.
Ключевой момент заключается в сложности выполнения задачи, а также в определении уровня юзабилити и успешности доставки большой модели после ввода пользовательского input Prompt без единого стандарта. Иначе, следуя этому инновационному пути, сценарии DeFai в web3 могут ли сразу стать зрелыми приложениями? Очевидно, это еще не достигнуто:
Например: в сценарии DeFai агент должен принимать решения о совершении сделок, для этого необходим агент уровня Oracle, ответственный за сбор и проверку данных с цепи, их интеграцию и анализ, а также мониторинг цен на цепи для выявления возможностей для совершения сделок. Этот процесс представляет собой большой вызов для реального времени анализа, возможно, за одну секунду еще есть возможность для сделок, но после передачи большой модели Oracle агенту для совершения сделок, возможность для сделок исчезает (окно арбитража).
Это фактически выявляет самую большую слабость таких многоязычных крупномасштабных моделей в принятии решений: как подключиться к сети, связаться с анализом данных уровня Real-Time и выявить торговые возможности, а затем захватить их. Соединение с сетью вполне нормально, многие цены на заказы в интернет-магазинах не меняются в реальном времени, что не создает больших динамических дисбалансов для всего многоязычного сотрудничества, но если речь идет о цепочке, такие вызовы практически всегда присутствуют.
4）Поэтому в целом появление manus действительно может вызвать волну тревоги в сфере веб2, ведь многие должности с повышенной степенью рутины и обработки информации могут столкнуться с риском замены их искусственным интеллектом. Но пусть они беспокоятся.
Эту роль следует объективно понимать в контексте воздействия веб-3 на сферу применения DeFai.
Надо признать: значение определенно важно, в конце концов, предложенная LLM OS и концепция Less Structure more intelligence, особенно множественная система подписания, даст веб3 развитие сочетания DeFi и AI великолепные вдохновляющие идеи.
Это на самом деле исправляет серьезные заблуждения большинства проектов DeFai, не надо сразу думать, что можно достичь самостоятельного мышления + принятия сложных решений AI Agent с помощью одной большой модели, это вообще не соответствует реальности в финансовой сфере.
Реализация визии DeFai требует решения сложных проблем, таких как предельные возможности одиночной модели искусственного интеллекта, гарантии атомарности мульти-модального взаимодействия и сотрудничества, унифицированного распределения и управления ресурсами мульти-модальных систем, механизмов обработки ошибок и сбоев в системе и т. д.
Например: Oracle слой Agent, ответственный за сбор и анализ данных с цепочки, мониторинг цен, создание эффективного источника данных;
Руководство Agent, анализирует и оценивает риски на основе данных, поступающих из Oracle, и разрабатывает набор решений и планов действий;
Исполнительный агент, исходя из различных вариантов, предоставленных решающим уровнем, и учитывая реальные обстоятельства, осуществляет выполнение, включая оптимизацию расходов на газ, состояние межцепочности, конфликты при сортировке транзакций и т. д.
Только когда вся серия агентов будет синхронизирована и будет установлена обширная системная структура, настоящая революция DeFai сможет начаться.