6 березня в Китаї продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI Agent, привернув широку увагу. Цей продукт має здатність самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність та ефективність. Вибухова популярність Manus не тільки привернула увагу в галузі, але й надала цінні ідеї та дизайнерське натхнення для розробки різних AI Agent.
AI Агенти – це комп'ютерні програми, які можуть самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі оточення, вхідних даних і попередньо визначених цілей. Їх основні складові включають велику мовну модель як "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
Дизайн-моделі AI Agent мають два основні напрямки розвитку: один зосереджується на плануванні, а інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найбільш широко використовуваною дизайновою моделлю, а її типовий процес можна описати як цикл мислення, дії та спостереження.
AI Agent також можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджується на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, що дозволяє спільно виконувати складні завдання.
Протокол контексту моделі (MCP) є відкритим протоколом, що має на меті вирішення проблеми підключення та взаємодії LLM з зовнішніми джерелами даних. MCP забезпечує три можливості для розширення LLM: розширення знань, виконання викликів функцій і попередньо написані шаблони підказок.
У Web3 індустрії розвиток AI Agent зосереджується на трьох основних моделях: модель запуску платформи, модель DAO та модель комерційної компанії. Серед них модель запуску платформи наразі має найвищі шанси на досягнення самодостатнього економічного замкнутого циклу.
Поява MCP відкриває нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3, включаючи розгортання MCP Server у блокчейн-мережі та надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном. Крім того, існує план створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на базі Ethereum.
Хоча теоретично поєднання MCP з Web3 може ввести механізми децентралізованої довіри та економічні стимули для застосування AI Agent, наразі існують певні обмеження технології, такі як труднощі з перевіркою справжності поведінки агентів за допомогою технології нульових знань, проблеми з ефективністю децентралізованих мереж тощо.
Поєднання ШІ та Web3 є неминучим трендом. Хоча наразі ще існує безліч викликів, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати можливості цієї сфери. У майбутньому світ Web3 також потребує знакового продукту, щоб спростувати зовнішні сумніви щодо його практичності.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
AI Agent досліджує Web3: розвиток і виклики від Manus до MC
Дослідження та розвиток AI агента у сфері Web3
6 березня в Китаї продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI Agent, привернув широку увагу. Цей продукт має здатність самостійно виконувати завдання від планування до виконання, демонструючи безпрецедентну універсальність та ефективність. Вибухова популярність Manus не тільки привернула увагу в галузі, але й надала цінні ідеї та дизайнерське натхнення для розробки різних AI Agent.
AI Агенти – це комп'ютерні програми, які можуть самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі оточення, вхідних даних і попередньо визначених цілей. Їх основні складові включають велику мовну модель як "мозок", механізми спостереження та сприйняття, процеси міркування, виконання дій, а також пам'ять і пошук.
Дизайн-моделі AI Agent мають два основні напрямки розвитку: один зосереджується на плануванні, а інший - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найбільш широко використовуваною дизайновою моделлю, а її типовий процес можна описати як цикл мислення, дії та спостереження.
AI Agent також можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджується на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, що дозволяє спільно виконувати складні завдання.
Протокол контексту моделі (MCP) є відкритим протоколом, що має на меті вирішення проблеми підключення та взаємодії LLM з зовнішніми джерелами даних. MCP забезпечує три можливості для розширення LLM: розширення знань, виконання викликів функцій і попередньо написані шаблони підказок.
У Web3 індустрії розвиток AI Agent зосереджується на трьох основних моделях: модель запуску платформи, модель DAO та модель комерційної компанії. Серед них модель запуску платформи наразі має найвищі шанси на досягнення самодостатнього економічного замкнутого циклу.
Поява MCP відкриває нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3, включаючи розгортання MCP Server у блокчейн-мережі та надання MCP Server можливості взаємодії з блокчейном. Крім того, існує план створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на базі Ethereum.
! Чат з Манусом і MCP: дослідження кросовера Web3 від AI Agent
Хоча теоретично поєднання MCP з Web3 може ввести механізми децентралізованої довіри та економічні стимули для застосування AI Agent, наразі існують певні обмеження технології, такі як труднощі з перевіркою справжності поведінки агентів за допомогою технології нульових знань, проблеми з ефективністю децентралізованих мереж тощо.
Поєднання ШІ та Web3 є неминучим трендом. Хоча наразі ще існує безліч викликів, нам потрібно зберігати терпіння та впевненість, продовжуючи досліджувати можливості цієї сфери. У майбутньому світ Web3 також потребує знакового продукту, щоб спростувати зовнішні сумніви щодо його практичності.