Khi thức dậy, tôi nhận được rất nhiều bạn bè gửi cho tôi xem #manus, được gọi là một AI Agent thực sự toàn cầu, có khả năng tự suy nghĩ và lập kế hoạch thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, và đưa ra kết quả hoàn chỉnh. Nghe có vẻ rất Cool, nhưng ngoài tiếng rên của nhiều người bạn bè lo lắng về việc mất việc làm, nó sẽ mang lại điều gì cho cảnh DeFai web3 phát triển mạnh mẽ? Dưới đây là suy nghĩ của tôi:
Khoảng một tháng trước, OpenAI đã ra mắt sản phẩm cùng loại Operator, AI có thể hoàn thành độc lập các nhiệm vụ bao gồm đặt bàn ăn, mua sắm, đặt vé, đặt phòng ăn mang đi trên trình duyệt, người dùng có thể giám sát theo cách trực quan và có thể tiếp quản quyền kiểm soát bất cứ lúc nào.
Sự xuất hiện của bộ Agent này không được nhiều người thảo luận, lí do là nó là một mô hình đơn lẻ, hoặc khung cơ cấu được gọi là công cụ, người dùng nghĩ đến việc can thiệp vào quyết định chính trị đột ngột mất niềm tin vào việc thực hiện nhiệm vụ của mình.
2）manus Dường như không khác biệt nhiều, chỉ là nó có nhiều ứng dụng hơn, bao gồm việc lọc hồ sơ, nghiên cứu cổ phiếu, mua bất động sản và nhiều hơn nữa, nhưng thực tế là sự khác biệt trong cấu trúc và hệ thống thực thi phía sau, Manus được động viên bởi mô hình lớn đa chế độ và sáng tạo sử dụng hệ thống chữ ký đa lớp.
Tóm lại, chu trình PDCA trong đó AI bắt chước việc thực hiện của con người (plan-do-check-act) sẽ được hoàn thành bởi nhiều mô hình lớn, mỗi mô hình tập trung vào một liên kết cụ thể, không chỉ có thể giảm rủi ro ra quyết định của một mô hình duy nhất để thực hiện nhiệm vụ mà còn cải thiện hiệu quả thực hiện. Cái gọi là "hệ thống đa chữ ký" thực sự là một cơ chế xác minh quyết định hợp tác đa mô hình, đảm bảo độ tin cậy của việc ra quyết định và thực hiện bằng cách yêu cầu xác nhận chung của nhiều mô hình chuyên nghiệp.
3）Vì vậy, so sánh này cho thấy rằng, ưu điểm của manus rõ ràng được nhấn mạnh, kết hợp với loạt trải nghiệm hoạt động được thể hiện trong video Demo, thực sự mang lại cảm giác trải nghiệm đặc biệt. Tuy nhiên, khách quan mà nói, sự đổi mới liên tục của Manus đối với Operator chỉ là bước khởi đầu, chưa đạt đến ý nghĩa cách mạng đảo lộn.
Vấn đề quan trọng nằm ở mức độ phức tạp của nhiệm vụ thực hiện, cũng như định nghĩa tỷ lệ dung sai và tỷ lệ thành công khi giao hàng của mô hình lớn sau khi người dùng nhập input Prompt không chuẩn. Nếu không, theo hướng tiến này, liệu có thể ngay lập tức áp dụng được trong kịch bản DeFai của web3 không? Rõ ràng, vẫn chưa thể:
Ví dụ: Trong tình huống DeFai, Agent cần thực hiện quyết định giao dịch, cần có một Agent tầng Oracle chịu trách nhiệm thu thập và xác minh dữ liệu trên chuỗi, thực hiện phân tích dữ liệu tích hợp, cũng như theo dõi và bắt kịp cơ hội giao dịch giá trên chuỗi trong thời gian thực. Quá trình này đối với phân tích thời gian thực đặt ra thách thức lớn, có thể có cơ hội giao dịch hữu ích trước một giây, nhưng sau khi mô hình Oracle lớn được truyền cho Agent thực hiện giao dịch, cơ hội giao dịch không còn tồn tại (cửa sổ lợi nhuận).
Điều này thực ra đã bộc lộ một trong những điểm yếu lớn nhất của các mô hình đa cảm xúc lớn như vậy trong việc ra quyết định thực thi, làm thế nào để kết nối mạng, kích hoạt chuỗi để truy xuất và phân tích dữ liệu cấp độ Real-Time, sau đó phân tích cơ hội giao dịch và thực hiện việc giao dịch. Môi trường mạng kết nối thực sự không tệ, giá đơn hàng trên nhiều trang web thương mại điện tử không thay đổi theo thời gian thực, không gây ra rắc rối cân bằng động lớn cho toàn bộ việc hợp tác đa cảm xúc, nhưng nếu trên chuỗi, thách thức như vậy hầu như luôn tồn tại.
Vì vậy, nói chung, sự xuất hiện của manus thực sự sẽ gây ra một làn sóng lo lắng trong cộng đồng bạn bè web2, cuối cùng, rủi ro bị AI thay thế có thể đối diện với nhiều công việc văn phòng và xử lý thông tin có mức độ lặp lại cao. Nhưng làm cho họ lo lắng của họ.
Vấn đề này cần được nhận thức một cách khách quan về vai trò thúc đẩy của web3 đối với các kịch bản ứng dụng DeFai:
Phải thừa nhận rằng: ý nghĩa của nó chắc chắn rất lớn, cuối cùng, triết lý LLM OS và Less Structure more intelligence mà nó đề xuất, đặc biệt là hệ thống chữ ký đa bên, sẽ cung cấp rất nhiều ý tưởng khởi nguồn lớn cho sự kết hợp của DeFi và AI trên web3.
Điều này thực tế đã sửa chữa phần lớn những hiểu lầm lớn trong các dự án DeFai, không nên nghĩ ngay đến việc dựa vào một mô hình lớn để thực hiện mục tiêu phức tạp như việc AI Agent tự nghĩ + ra quyết định, điều này hoàn toàn không khả thi trong bối cảnh tài chính.
Việc thực hiện tầm nhìn DeFai thực sự đòi hỏi giải quyết nhiều vấn đề phức tạp như giới hạn năng lực của mô hình AI đơn, đảm bảo tính nguyên tử của tương tác đa dạng đa phương tiện, điều phối và quản lý tài nguyên thống nhất cho hệ thống đa dạng đa phương tiện, cũng như cơ chế xử lý lỗi và sự cố của hệ thống.
Ví dụ: Đại diện tầng Oracle, chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu trên chuỗi và phân tích, theo dõi giá cả, tạo thành nguồn dữ liệu hiệu quả;
Agent cấp quyết định, dựa vào dữ liệu được cung cấp bởi Oracle để phân tích và đánh giá rủi ro, và thiết lập một bộ quyết định và kế hoạch hành động;
Agent tầng thực thi, dựa vào nhiều phương án được quyết định bởi tầng quyết định và xem xét tình hình thực tế để thực hiện, bao gồm tối ưu hóa chi phí gas, trạng thái chéo chuỗi, xung đột sắp xếp giao dịch và nhiều hơn nữa.
Chỉ khi những đại lý trong loạt Agent này đồng bộ mạnh mẽ và có một hệ thống khung chắc chắn, cuộc cách mạng DeFai thực sự mới bắt đầu.
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.
Manus bùng nổ, ảnh hưởng của nó đối với Web3 DeFAI là gì?
Khi thức dậy, tôi nhận được rất nhiều bạn bè gửi cho tôi xem #manus, được gọi là một AI Agent thực sự toàn cầu, có khả năng tự suy nghĩ và lập kế hoạch thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, và đưa ra kết quả hoàn chỉnh. Nghe có vẻ rất Cool, nhưng ngoài tiếng rên của nhiều người bạn bè lo lắng về việc mất việc làm, nó sẽ mang lại điều gì cho cảnh DeFai web3 phát triển mạnh mẽ? Dưới đây là suy nghĩ của tôi:
Khoảng một tháng trước, OpenAI đã ra mắt sản phẩm cùng loại Operator, AI có thể hoàn thành độc lập các nhiệm vụ bao gồm đặt bàn ăn, mua sắm, đặt vé, đặt phòng ăn mang đi trên trình duyệt, người dùng có thể giám sát theo cách trực quan và có thể tiếp quản quyền kiểm soát bất cứ lúc nào.
Sự xuất hiện của bộ Agent này không được nhiều người thảo luận, lí do là nó là một mô hình đơn lẻ, hoặc khung cơ cấu được gọi là công cụ, người dùng nghĩ đến việc can thiệp vào quyết định chính trị đột ngột mất niềm tin vào việc thực hiện nhiệm vụ của mình.
2）manus Dường như không khác biệt nhiều, chỉ là nó có nhiều ứng dụng hơn, bao gồm việc lọc hồ sơ, nghiên cứu cổ phiếu, mua bất động sản và nhiều hơn nữa, nhưng thực tế là sự khác biệt trong cấu trúc và hệ thống thực thi phía sau, Manus được động viên bởi mô hình lớn đa chế độ và sáng tạo sử dụng hệ thống chữ ký đa lớp.
Tóm lại, chu trình PDCA trong đó AI bắt chước việc thực hiện của con người (plan-do-check-act) sẽ được hoàn thành bởi nhiều mô hình lớn, mỗi mô hình tập trung vào một liên kết cụ thể, không chỉ có thể giảm rủi ro ra quyết định của một mô hình duy nhất để thực hiện nhiệm vụ mà còn cải thiện hiệu quả thực hiện. Cái gọi là "hệ thống đa chữ ký" thực sự là một cơ chế xác minh quyết định hợp tác đa mô hình, đảm bảo độ tin cậy của việc ra quyết định và thực hiện bằng cách yêu cầu xác nhận chung của nhiều mô hình chuyên nghiệp.
3）Vì vậy, so sánh này cho thấy rằng, ưu điểm của manus rõ ràng được nhấn mạnh, kết hợp với loạt trải nghiệm hoạt động được thể hiện trong video Demo, thực sự mang lại cảm giác trải nghiệm đặc biệt. Tuy nhiên, khách quan mà nói, sự đổi mới liên tục của Manus đối với Operator chỉ là bước khởi đầu, chưa đạt đến ý nghĩa cách mạng đảo lộn.
Vấn đề quan trọng nằm ở mức độ phức tạp của nhiệm vụ thực hiện, cũng như định nghĩa tỷ lệ dung sai và tỷ lệ thành công khi giao hàng của mô hình lớn sau khi người dùng nhập input Prompt không chuẩn. Nếu không, theo hướng tiến này, liệu có thể ngay lập tức áp dụng được trong kịch bản DeFai của web3 không? Rõ ràng, vẫn chưa thể:
Ví dụ: Trong tình huống DeFai, Agent cần thực hiện quyết định giao dịch, cần có một Agent tầng Oracle chịu trách nhiệm thu thập và xác minh dữ liệu trên chuỗi, thực hiện phân tích dữ liệu tích hợp, cũng như theo dõi và bắt kịp cơ hội giao dịch giá trên chuỗi trong thời gian thực. Quá trình này đối với phân tích thời gian thực đặt ra thách thức lớn, có thể có cơ hội giao dịch hữu ích trước một giây, nhưng sau khi mô hình Oracle lớn được truyền cho Agent thực hiện giao dịch, cơ hội giao dịch không còn tồn tại (cửa sổ lợi nhuận).
Điều này thực ra đã bộc lộ một trong những điểm yếu lớn nhất của các mô hình đa cảm xúc lớn như vậy trong việc ra quyết định thực thi, làm thế nào để kết nối mạng, kích hoạt chuỗi để truy xuất và phân tích dữ liệu cấp độ Real-Time, sau đó phân tích cơ hội giao dịch và thực hiện việc giao dịch. Môi trường mạng kết nối thực sự không tệ, giá đơn hàng trên nhiều trang web thương mại điện tử không thay đổi theo thời gian thực, không gây ra rắc rối cân bằng động lớn cho toàn bộ việc hợp tác đa cảm xúc, nhưng nếu trên chuỗi, thách thức như vậy hầu như luôn tồn tại.
Vì vậy, nói chung, sự xuất hiện của manus thực sự sẽ gây ra một làn sóng lo lắng trong cộng đồng bạn bè web2, cuối cùng, rủi ro bị AI thay thế có thể đối diện với nhiều công việc văn phòng và xử lý thông tin có mức độ lặp lại cao. Nhưng làm cho họ lo lắng của họ.
Vấn đề này cần được nhận thức một cách khách quan về vai trò thúc đẩy của web3 đối với các kịch bản ứng dụng DeFai:
Phải thừa nhận rằng: ý nghĩa của nó chắc chắn rất lớn, cuối cùng, triết lý LLM OS và Less Structure more intelligence mà nó đề xuất, đặc biệt là hệ thống chữ ký đa bên, sẽ cung cấp rất nhiều ý tưởng khởi nguồn lớn cho sự kết hợp của DeFi và AI trên web3.
Điều này thực tế đã sửa chữa phần lớn những hiểu lầm lớn trong các dự án DeFai, không nên nghĩ ngay đến việc dựa vào một mô hình lớn để thực hiện mục tiêu phức tạp như việc AI Agent tự nghĩ + ra quyết định, điều này hoàn toàn không khả thi trong bối cảnh tài chính.
Việc thực hiện tầm nhìn DeFai thực sự đòi hỏi giải quyết nhiều vấn đề phức tạp như giới hạn năng lực của mô hình AI đơn, đảm bảo tính nguyên tử của tương tác đa dạng đa phương tiện, điều phối và quản lý tài nguyên thống nhất cho hệ thống đa dạng đa phương tiện, cũng như cơ chế xử lý lỗi và sự cố của hệ thống.
Ví dụ: Đại diện tầng Oracle, chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu trên chuỗi và phân tích, theo dõi giá cả, tạo thành nguồn dữ liệu hiệu quả;
Agent cấp quyết định, dựa vào dữ liệu được cung cấp bởi Oracle để phân tích và đánh giá rủi ro, và thiết lập một bộ quyết định và kế hoạch hành động;
Agent tầng thực thi, dựa vào nhiều phương án được quyết định bởi tầng quyết định và xem xét tình hình thực tế để thực hiện, bao gồm tối ưu hóa chi phí gas, trạng thái chéo chuỗi, xung đột sắp xếp giao dịch và nhiều hơn nữa.
Chỉ khi những đại lý trong loạt Agent này đồng bộ mạnh mẽ và có một hệ thống khung chắc chắn, cuộc cách mạng DeFai thực sự mới bắt đầu.