Ao acordar, muitos fren me pediram para ver #manus, que se diz ser um agente de IA verdadeiramente global, capaz de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, e entregar resultados completos. Parece muito legal, mas além da ansiedade de muitos frens de perderem seus empregos, o que isso trará para a explosão do cenário DeFai web3? A seguir, compartilho minhas reflexões:
Há cerca de um mês, a OpenAI lançou o produto semelhante Operator, onde a IA pode realizar tarefas como reservas de restaurantes, compras, reserva de bilhetes, pedidos de entrega de comida, etc., de forma independente no navegador. Os usuários podem supervisionar visualmente e assumir o controle a qualquer momento.
A aparição deste Agente não foi discutida por muitas pessoas, porque é impulsionado por um único modelo, ou seja, a estrutura de ferramentas chamada, e os utilizadores perdem a confiança na execução das tarefas quando percebem que ainda precisam intervir em decisões-chave.
2）O manus parece não ser muito diferente à primeira vista, apenas tem mais cenários de aplicação, incluindo triagem de currículos, pesquisa de ações, compra de imóveis, etc., mas na realidade são as diferenças no quadro e no sistema de execução por trás, o Manus é impulsionado por um grande modelo multimodal e inovadoramente adota um sistema de assinatura múltipla.
Em resumo, a IA deve imitar a ação do ser humano (planejar - executar - verificar - agir) no ciclo de ação PDCA, que será realizado por vários grandes modelos trabalhando em conjunto. Cada modelo se concentra em uma etapa específica, o que reduz o risco de decisão de tarefa de um único modelo e melhora a eficiência da execução. O chamado 'sistema de assinatura múltipla' é na verdade um mecanismo de verificação de decisão cooperativa de vários modelos, garantindo a confiabilidade da decisão e da execução ao exigir a confirmação conjunta de vários modelos especializados.
Ao fazer essa comparação, as vantagens do manus ficam claramente evidentes, juntamente com uma série de experiências operacionais demonstradas no vídeo demo, o que realmente proporciona uma experiência extraordinária. No entanto, objetivamente falando, a inovação iterativa da manus para o operador é apenas o começo e ainda não atingiu um significado revolucionário disruptivo.
O ponto chave está na complexidade das tarefas executadas e na definição da taxa de sucesso de entrega do modelo grande de input Prompt dos usuários, com padrões não uniformes. Caso contrário, seguindo esta inovação, o cenário DeFai da web3 não se tornará imediatamente uma aplicação madura? Claramente, ainda não é possível:
Por exemplo, num cenário DeFai, o Agente precisa tomar decisões de negociação e deve haver um Agente na camada Oracle responsável pela recolha e verificação de dados na cadeia, bem como pela análise e integração de dados. Além disso, é necessário monitorar em tempo real a captura de oportunidades de negociação de preços na cadeia, o que representa um grande desafio para a análise em tempo real. Pode acontecer que uma oportunidade de negociação útil há um segundo atrás já não exista depois de o grande modelo Oracle ter sido transmitido ao Agente de execução de transações (janela de arbitragem).
Isto na verdade expõe uma das maiores fraquezas desses grandes modelos multimodais que tomam decisões de execução, como conectar, aceder e analisar dados de nível Real-Time e identificar oportunidades de negociação para realizar as negociações. O ambiente de rede não é tão complicado na realidade, muitos sites de comércio eletrónico não têm preços de pedidos em constante mudança, o que não causa grandes desequilíbrios dinâmicos para a colaboração multimodal como um todo. No entanto, se estiver na cadeia, esse tipo de desafio está presente a todo momento.
4）Portanto, a aparição de manus no geral certamente irá desencadear alguma ansiedade no círculo fren, afinal, muitos trabalhos burocráticos de alto grau de repetição e funções de processamento de informações podem enfrentar o risco de serem substituídos por IA. Mas que eles fiquem ansiosos por isso.
Este é um aspecto objetivo que devemos reconhecer sobre o papel impulsionador do web3 nos cenários de aplicação DeFai.
É preciso admitir: o significado é definitivamente significativo, afinal, o conceito de LLM OS e Less Structure more intelligence proposto, especialmente o sistema de assinatura múltipla, fornecerá uma grande inspiração para a expansão de DeFi e a combinação com AI no web3.
Isto, na verdade, corrige um grande equívoco na maioria dos projetos DeFai, não devemos começar pensando em depender de um grande modelo para alcançar objetivos complexos como a reflexão autônoma do AI Agent + tomada de decisões, o que é completamente irrealista no cenário financeiro.
A realização da verdadeira visão DeFai requer a resolução de problemas complexos, como o limite de capacidade do modelo AI monolítico, garantia de atomicidade na interação e colaboração multimodal, coordenação e governança unificadas de recursos em sistemas multimodais, mecanismos de tolerância a falhas e tratamento de falhas, entre outros.
Por exemplo: Agente de Camada Oracle, responsável por coletar e analisar dados na cadeia e monitorar preços, formando uma fonte de dados eficaz;
Camada de decisão Agente, analisa e avalia o risco com base nos dados fornecidos pelo Oracle e desenvolve um conjunto de decisões e planos de ação;
O agente de execução, com base em várias soluções fornecidas pela camada de decisão e tendo em consideração a situação real, realiza a execução, incluindo otimização de custos de gas, estados de cadeia cruzada, conflitos de ordenação de transações, etc.
Apenas quando toda a série de Agentes estiver sincronizada e com um grande quadro de sistema estabelecido, é que uma verdadeira revolução DeFai será desencadeada.
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Manus explodes in popularity, what impact does it have on Web3 DeFAI?
Ao acordar, muitos fren me pediram para ver #manus, que se diz ser um agente de IA verdadeiramente global, capaz de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, e entregar resultados completos. Parece muito legal, mas além da ansiedade de muitos frens de perderem seus empregos, o que isso trará para a explosão do cenário DeFai web3? A seguir, compartilho minhas reflexões:
Há cerca de um mês, a OpenAI lançou o produto semelhante Operator, onde a IA pode realizar tarefas como reservas de restaurantes, compras, reserva de bilhetes, pedidos de entrega de comida, etc., de forma independente no navegador. Os usuários podem supervisionar visualmente e assumir o controle a qualquer momento.
A aparição deste Agente não foi discutida por muitas pessoas, porque é impulsionado por um único modelo, ou seja, a estrutura de ferramentas chamada, e os utilizadores perdem a confiança na execução das tarefas quando percebem que ainda precisam intervir em decisões-chave.
2）O manus parece não ser muito diferente à primeira vista, apenas tem mais cenários de aplicação, incluindo triagem de currículos, pesquisa de ações, compra de imóveis, etc., mas na realidade são as diferenças no quadro e no sistema de execução por trás, o Manus é impulsionado por um grande modelo multimodal e inovadoramente adota um sistema de assinatura múltipla.
Em resumo, a IA deve imitar a ação do ser humano (planejar - executar - verificar - agir) no ciclo de ação PDCA, que será realizado por vários grandes modelos trabalhando em conjunto. Cada modelo se concentra em uma etapa específica, o que reduz o risco de decisão de tarefa de um único modelo e melhora a eficiência da execução. O chamado 'sistema de assinatura múltipla' é na verdade um mecanismo de verificação de decisão cooperativa de vários modelos, garantindo a confiabilidade da decisão e da execução ao exigir a confirmação conjunta de vários modelos especializados.
O ponto chave está na complexidade das tarefas executadas e na definição da taxa de sucesso de entrega do modelo grande de input Prompt dos usuários, com padrões não uniformes. Caso contrário, seguindo esta inovação, o cenário DeFai da web3 não se tornará imediatamente uma aplicação madura? Claramente, ainda não é possível:
Por exemplo, num cenário DeFai, o Agente precisa tomar decisões de negociação e deve haver um Agente na camada Oracle responsável pela recolha e verificação de dados na cadeia, bem como pela análise e integração de dados. Além disso, é necessário monitorar em tempo real a captura de oportunidades de negociação de preços na cadeia, o que representa um grande desafio para a análise em tempo real. Pode acontecer que uma oportunidade de negociação útil há um segundo atrás já não exista depois de o grande modelo Oracle ter sido transmitido ao Agente de execução de transações (janela de arbitragem).
Isto na verdade expõe uma das maiores fraquezas desses grandes modelos multimodais que tomam decisões de execução, como conectar, aceder e analisar dados de nível Real-Time e identificar oportunidades de negociação para realizar as negociações. O ambiente de rede não é tão complicado na realidade, muitos sites de comércio eletrónico não têm preços de pedidos em constante mudança, o que não causa grandes desequilíbrios dinâmicos para a colaboração multimodal como um todo. No entanto, se estiver na cadeia, esse tipo de desafio está presente a todo momento.
4）Portanto, a aparição de manus no geral certamente irá desencadear alguma ansiedade no círculo fren, afinal, muitos trabalhos burocráticos de alto grau de repetição e funções de processamento de informações podem enfrentar o risco de serem substituídos por IA. Mas que eles fiquem ansiosos por isso.
Este é um aspecto objetivo que devemos reconhecer sobre o papel impulsionador do web3 nos cenários de aplicação DeFai.
É preciso admitir: o significado é definitivamente significativo, afinal, o conceito de LLM OS e Less Structure more intelligence proposto, especialmente o sistema de assinatura múltipla, fornecerá uma grande inspiração para a expansão de DeFi e a combinação com AI no web3.
Isto, na verdade, corrige um grande equívoco na maioria dos projetos DeFai, não devemos começar pensando em depender de um grande modelo para alcançar objetivos complexos como a reflexão autônoma do AI Agent + tomada de decisões, o que é completamente irrealista no cenário financeiro.
A realização da verdadeira visão DeFai requer a resolução de problemas complexos, como o limite de capacidade do modelo AI monolítico, garantia de atomicidade na interação e colaboração multimodal, coordenação e governança unificadas de recursos em sistemas multimodais, mecanismos de tolerância a falhas e tratamento de falhas, entre outros.
Por exemplo: Agente de Camada Oracle, responsável por coletar e analisar dados na cadeia e monitorar preços, formando uma fonte de dados eficaz;
Camada de decisão Agente, analisa e avalia o risco com base nos dados fornecidos pelo Oracle e desenvolve um conjunto de decisões e planos de ação;
O agente de execução, com base em várias soluções fornecidas pela camada de decisão e tendo em consideração a situação real, realiza a execução, incluindo otimização de custos de gas, estados de cadeia cruzada, conflitos de ordenação de transações, etc.
Apenas quando toda a série de Agentes estiver sincronizada e com um grande quadro de sistema estabelecido, é que uma verdadeira revolução DeFai será desencadeada.