A placa AI Agent continuou a cair rapidamente hoje, com exceção de alguns memes conceituais do DeepSeek, as principais moedas Framework/Launchpad/Agent, como VIRTUAL, AI16Z, AIXBT, ARC, e outras moedas grandes e pequenas, gravaram quedas de dois dígitos.
A queda está relacionada com a fraqueza geral do mercado, mas, ao analisar as discussões de mercado, alguns investidores atribuem a queda coletiva deste AI Agent à explosão do DeepSeek, acreditando que o DeepSeek, como uma nova geração mais econômica de LLM, terá um impacto significativo ou mesmo reestruturará o atual cenário de Crypto AI.
Pessoalmente, não concordo com esse ponto de vista.
O ponto central das dúvidas acima é se o desenvolvimento iterativo do LLM irá subverter os Agentes existentes. Deixando de lado se a qualidade atual do raciocínio do DeepSeek já superou a do ChatGPT e a controvérsia de Claude, apenas assumindo, do ponto de vista da sustentabilidade econômica, que o DeepSeek tem um potencial iterativo mais promissor, então, após a iteração, o DeepSeek criará outra nova leva de Agentes? Tornando esses Agentes existentes obsoletos?
Para responder a essa pergunta, precisamos entender primeiro a relação entre LLM e Agent. Tentamos usar o próprio DeepSeek e o outro grande talento nacional, Kimi, para responder a essa pergunta (sinceramente, falando apenas dessa pergunta, a qualidade de Kimi parece ser melhor).
DeepSeek：
A relação entre o Agente de IA (Inteligência Artificial) e o LMM de IA (Modelo de Linguagem Grande) reside no fato de que o LMM pode ser um dos componentes centrais do Agente, especialmente ao lidar com tarefas de compreensão e geração de linguagem natural. O Agente de IA é um sistema inteligente capaz de executar tarefas de forma autônoma e interagir com o ambiente, enquanto o LMM fornece ao Agente uma capacidade de processamento de linguagem poderosa, permitindo-lhe compreender e gerar melhor a linguagem humana, desempenhando assim um papel em cenários de conversação, recomendação, análise, entre outros. Em resumo, o LMM é um suporte tecnológico importante para a inteligência na interação da linguagem do Agente de IA.
Kimi:
Os agentes geralmente dependem do LLM para entender e gerar linguagem natural. O LLM fornece uma poderosa capacidade de processamento de linguagem que permite que os agentes interajam em linguagem natural com os usuários, entendam suas necessidades e gerem respostas correspondentes.
O agente não depende apenas da capacidade de processamento de linguagem de LLM, mas também combina habilidades de tomada de decisão, resolução de problemas, interação com o ambiente externo e execução de ações. LLM fornece a base para a compreensão e geração de linguagem do agente, que por sua vez realiza o planejamento e execução de tarefas.
O Agente também pode ser combinado com outras ferramentas e APIs para expandir suas funcionalidades. Por exemplo, o Agente pode chamar motores de busca, ferramentas de consulta a bancos de dados, ferramentas de leitura e escrita de arquivos, etc., para realizar tarefas mais complexas. Nesse processo, o LLM fornece a capacidade de compreensão e geração de linguagem, permitindo que o agente de IA interaja melhor com essas ferramentas.
Para resumir, a operação do **Agente requer suporte LLM, mas a qualidade da sua expressão e interação não depende completamente do LLM. Na verdade, o que realmente determina as diferenças significativas na apresentação de diferentes Agentes são as capacidades além do LLM.
Por exemplo, a capacidade do aixbt de "esmagar" outros Agentes do mesmo tipo na saída reside essencialmente no facto de ter uma melhor conceção de palavras-chave, mecanismo de pós-processamento, gestão de contexto, estratégias de ajuste fino, controlo de aleatoriedade, integração de ferramentas externas e mecanismo de feedback do utilizador, o que permite gerar expressões linguísticas mais próximas da indústria - pode chamar-lhe vantagem inicial, ou moat, é isto que constitui a vantagem atual do aixbt.
Depois de entender a lógica dessa relação, agora podemos responder a questão central mencionada anteriormente: "O desenvolvimento iterativo do LLM irá derrubar os agentes existentes?"
A resposta é não, porque os Agentes podem facilmente herdar as capacidades da nova geração LLM através da integração API para evoluir, melhorar a qualidade da interação, melhorar a eficiência e expandir os cenários de aplicação... especialmente considerando que o próprio DeepSeek já fornece um formato de API compatível com a OpenAI.
Na verdade, o agente altamente responsivo já integrou o DeepSeek. Shaw, fundador da ai16z, já havia afirmado esta manhã que o framework de construção de agentes de IA Eliza, desenvolvido pela ai16z DAO, concluiu o suporte ao DeepSeek há duas semanas.
Na tendência atual, podemos razoavelmente assumir que, após o Eliza da ai16z, outros principais frameworks e Agent também integrarão rapidamente o DeepSeek. Desta forma, mesmo que possa haver impacto de uma nova geração de Agentes DeepSeek a curto prazo, a competição a longo prazo entre os Agentes ainda dependerá das capacidades externas mencionadas anteriormente, e a vantagem do primeiro a chegar resultará novamente em acumulação de desenvolvimento.
Por fim, vamos compartilhar alguns comentários de especialistas sobre o DeepSeek para fortalecer a fé dos defensores do módulo AI Agent.
O fundador da DeGods, Frank, afirmou ontem: "As pessoas estão erradas sobre isso (a iteração do antigo mercado DeepSeek), o projeto de IA atual se beneficiará de novos modelos como o DeepSeek, eles só precisam substituir as chamadas de API do OpenAI pelo DeepSeek e a saída será melhorada da noite para o dia. O novo modelo não perturbará os agentes, mas os acelerará."
Daniele, um trader especializado em inteligência artificial, disse: 'Se você está vendendo tokens de IA devido ao preço acessível e código aberto do modelo DeepSeek, é importante saber que o DeepSeek é extremamente útil para expandir o uso de aplicativos de IA para milhões de usuários com uma estrutura de precificação acessível. Isso pode ser a melhor coisa que aconteceu na indústria até agora.'
Shaw hoje de manhã também publicou uma longa resposta ao ataque do DeepSeek, com a primeira frase do início como: "Um modelo mais poderoso é sempre bom para o agente. Ao longo dos anos, os principais laboratórios de IA têm competido uns com os outros. Às vezes o Google está na frente, às vezes a OpenAI, às vezes Claude, e hoje é a vez do DeepSeek..."
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A DeepSeek desencadeou uma grande reorganização AI Agentzona? Agora é hora de comprar na baixao fundo ou se retirar?
Original | Odaily Star Daily (@OdailyChina)
Autor | Azuma (@azuma_eth)
A placa AI Agent continuou a cair rapidamente hoje, com exceção de alguns memes conceituais do DeepSeek, as principais moedas Framework/Launchpad/Agent, como VIRTUAL, AI16Z, AIXBT, ARC, e outras moedas grandes e pequenas, gravaram quedas de dois dígitos.
A queda está relacionada com a fraqueza geral do mercado, mas, ao analisar as discussões de mercado, alguns investidores atribuem a queda coletiva deste AI Agent à explosão do DeepSeek, acreditando que o DeepSeek, como uma nova geração mais econômica de LLM, terá um impacto significativo ou mesmo reestruturará o atual cenário de Crypto AI.
Pessoalmente, não concordo com esse ponto de vista.
O ponto central das dúvidas acima é se o desenvolvimento iterativo do LLM irá subverter os Agentes existentes. Deixando de lado se a qualidade atual do raciocínio do DeepSeek já superou a do ChatGPT e a controvérsia de Claude, apenas assumindo, do ponto de vista da sustentabilidade econômica, que o DeepSeek tem um potencial iterativo mais promissor, então, após a iteração, o DeepSeek criará outra nova leva de Agentes? Tornando esses Agentes existentes obsoletos?
Para responder a essa pergunta, precisamos entender primeiro a relação entre LLM e Agent. Tentamos usar o próprio DeepSeek e o outro grande talento nacional, Kimi, para responder a essa pergunta (sinceramente, falando apenas dessa pergunta, a qualidade de Kimi parece ser melhor).
A relação entre o Agente de IA (Inteligência Artificial) e o LMM de IA (Modelo de Linguagem Grande) reside no fato de que o LMM pode ser um dos componentes centrais do Agente, especialmente ao lidar com tarefas de compreensão e geração de linguagem natural. O Agente de IA é um sistema inteligente capaz de executar tarefas de forma autônoma e interagir com o ambiente, enquanto o LMM fornece ao Agente uma capacidade de processamento de linguagem poderosa, permitindo-lhe compreender e gerar melhor a linguagem humana, desempenhando assim um papel em cenários de conversação, recomendação, análise, entre outros. Em resumo, o LMM é um suporte tecnológico importante para a inteligência na interação da linguagem do Agente de IA.
Para resumir, a operação do **Agente requer suporte LLM, mas a qualidade da sua expressão e interação não depende completamente do LLM. Na verdade, o que realmente determina as diferenças significativas na apresentação de diferentes Agentes são as capacidades além do LLM.
Por exemplo, a capacidade do aixbt de "esmagar" outros Agentes do mesmo tipo na saída reside essencialmente no facto de ter uma melhor conceção de palavras-chave, mecanismo de pós-processamento, gestão de contexto, estratégias de ajuste fino, controlo de aleatoriedade, integração de ferramentas externas e mecanismo de feedback do utilizador, o que permite gerar expressões linguísticas mais próximas da indústria - pode chamar-lhe vantagem inicial, ou moat, é isto que constitui a vantagem atual do aixbt.
Depois de entender a lógica dessa relação, agora podemos responder a questão central mencionada anteriormente: "O desenvolvimento iterativo do LLM irá derrubar os agentes existentes?"
A resposta é não, porque os Agentes podem facilmente herdar as capacidades da nova geração LLM através da integração API para evoluir, melhorar a qualidade da interação, melhorar a eficiência e expandir os cenários de aplicação... especialmente considerando que o próprio DeepSeek já fornece um formato de API compatível com a OpenAI.
Na verdade, o agente altamente responsivo já integrou o DeepSeek. Shaw, fundador da ai16z, já havia afirmado esta manhã que o framework de construção de agentes de IA Eliza, desenvolvido pela ai16z DAO, concluiu o suporte ao DeepSeek há duas semanas.
Na tendência atual, podemos razoavelmente assumir que, após o Eliza da ai16z, outros principais frameworks e Agent também integrarão rapidamente o DeepSeek. Desta forma, mesmo que possa haver impacto de uma nova geração de Agentes DeepSeek a curto prazo, a competição a longo prazo entre os Agentes ainda dependerá das capacidades externas mencionadas anteriormente, e a vantagem do primeiro a chegar resultará novamente em acumulação de desenvolvimento.
Por fim, vamos compartilhar alguns comentários de especialistas sobre o DeepSeek para fortalecer a fé dos defensores do módulo AI Agent.
O fundador da DeGods, Frank, afirmou ontem: "As pessoas estão erradas sobre isso (a iteração do antigo mercado DeepSeek), o projeto de IA atual se beneficiará de novos modelos como o DeepSeek, eles só precisam substituir as chamadas de API do OpenAI pelo DeepSeek e a saída será melhorada da noite para o dia. O novo modelo não perturbará os agentes, mas os acelerará."
Daniele, um trader especializado em inteligência artificial, disse: 'Se você está vendendo tokens de IA devido ao preço acessível e código aberto do modelo DeepSeek, é importante saber que o DeepSeek é extremamente útil para expandir o uso de aplicativos de IA para milhões de usuários com uma estrutura de precificação acessível. Isso pode ser a melhor coisa que aconteceu na indústria até agora.'
Shaw hoje de manhã também publicou uma longa resposta ao ataque do DeepSeek, com a primeira frase do início como: "Um modelo mais poderoso é sempre bom para o agente. Ao longo dos anos, os principais laboratórios de IA têm competido uns com os outros. Às vezes o Google está na frente, às vezes a OpenAI, às vezes Claude, e hoje é a vez do DeepSeek..."