Khám Phá và Phát Triển AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3
Vào ngày 6 tháng 3, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên có tên là Manus ở trong nước đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính linh hoạt và khả năng thực hiện chưa từng có. Sự bùng nổ của Manus không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các AI Agent khác.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần chính của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn như "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận, thực hiện hành động cũng như ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại chú trọng vào khả năng phản ánh. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được áp dụng rộng rãi nhất, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả là chu trình suy nghĩ, hành động, quan sát.
AI Agent có thể chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chú trọng vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent gán vai trò khác nhau cho các Agent khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một giao thức mã nguồn mở nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: mở rộng kiến thức, thực thi gọi hàm và mẫu từ khóa đã được viết sẵn.
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent chủ yếu tập trung vào ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong số đó, mô hình nền tảng phát hành hiện có khả năng cao nhất để đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3, bao gồm việc triển khai MCP Server lên mạng blockchain và trang bị khả năng tương tác của MCP Server với blockchain. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 lý thuyết có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp động lực kinh tế cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn tồn tại một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung, v.v.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần kiên nhẫn và tự tin, tiếp tục khám phá những khả năng trong lĩnh vực này. Trong tương lai, thế giới Web3 cũng cần một sản phẩm mang tính bước ngoặt, để phá vỡ những hoài nghi của bên ngoài về tính thực dụng của Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
AI Agent khám phá Web3: Phát triển và thách thức từ Manus đến MC
Khám Phá và Phát Triển AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3
Vào ngày 6 tháng 3, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên có tên là Manus ở trong nước đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ lập kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính linh hoạt và khả năng thực hiện chưa từng có. Sự bùng nổ của Manus không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành mà còn cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các AI Agent khác.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần chính của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn như "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận, thực hiện hành động cũng như ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại chú trọng vào khả năng phản ánh. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được áp dụng rộng rãi nhất, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả là chu trình suy nghĩ, hành động, quan sát.
AI Agent có thể chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chú trọng vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent gán vai trò khác nhau cho các Agent khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một giao thức mã nguồn mở nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: mở rộng kiến thức, thực thi gọi hàm và mẫu từ khóa đã được viết sẵn.
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent chủ yếu tập trung vào ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong số đó, mô hình nền tảng phát hành hiện có khả năng cao nhất để đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3, bao gồm việc triển khai MCP Server lên mạng blockchain và trang bị khả năng tương tác của MCP Server với blockchain. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 lý thuyết có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp động lực kinh tế cho các ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn tồn tại một số hạn chế, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung, v.v.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần kiên nhẫn và tự tin, tiếp tục khám phá những khả năng trong lĩnh vực này. Trong tương lai, thế giới Web3 cũng cần một sản phẩm mang tính bước ngoặt, để phá vỡ những hoài nghi của bên ngoài về tính thực dụng của Web3.