Exploração da aplicação do AI Agent no domínio Web3: de Manus a MC
Recentemente, um produto global inédito de Agente de IA Genérico, o Manus, chamou a atenção no mundo da tecnologia. Este produto foi desenvolvido por uma startup chinesa e, no seu primeiro dia de lançamento, houve uma grande demanda por convites, tornando-os escassos. Como um Agente de IA Genérico, o Manus demonstrou a capacidade de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, oferecendo novas ideias para o desenvolvimento de Agentes de IA.
O Agente de IA é um programa de computador que pode tomar decisões e executar tarefas de forma autónoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os seus componentes principais incluem um grande modelo de linguagem, mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio e reflexão, execução de ações e funcionalidades de recuperação de memória. Os padrões de design do Agente de IA têm duas principais rotas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planeamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão.
No domínio do Web3, a aplicação de Agentes de IA concentra-se principalmente em três modos: modo de plataforma de lançamento, modo DAO e modo de empresa comercial. Dentre eles, o modo de plataforma de lançamento permite que os usuários criem, implementem e monetizem Agentes de IA, sendo o Virtuals Protocol o mais conhecido atualmente. O modo DAO é representado pelo ElizaOS, que se dedica a construir uma comunidade de desenvolvedores de Agentes de IA. O modo de empresa comercial é exemplificado pelo Swarms, que oferece uma estrutura Multi Agente em nível empresarial.
No entanto, os projetos de Agente de IA no atual campo do Web3 enfrentam desafios gerais de sustentabilidade dos modelos econômicos. A maioria dos projetos carece de suporte de valor intrínseco, tornando difícil a formação de um ciclo econômico positivo.
O surgimento do Model Context Protocol (MCP) trouxe novas direções de exploração para o AI Agent do Web3. Isso inclui principalmente dois aspectos: primeiro, implantar o MCP Server na rede blockchain, realizando descentralização e resistência à censura; segundo, conferir ao MCP Server a capacidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, há a concepção de construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum.
Apesar de a combinação do MCP com o Web3 poder, em teoria, injetar um mecanismo de confiança descentralizado e incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta vários desafios. Por exemplo, a tecnologia de prova de conhecimento zero tem dificuldade em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, e os problemas de eficiência das redes descentralizadas também precisam ser resolvidos.
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável, mas ainda requer tempo e exploração contínua. No futuro, esperamos ver mais aplicações inovadoras que impulsionem o desenvolvimento de Agentes de IA no domínio do Web3.
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WalletManager
· 8h atrás
O mecanismo de gestão de memória do agente ainda não está claro, o coeficiente de risco de vulnerabilidade é elevado, recomenda-se não avançar por enquanto.
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FancyResearchLab
· 8h atrás
Mais uma armadilha disfarçada, o Luban vai primeiro pisar em falso.
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OldLeekNewSickle
· 8h atrás
Novas táticas para fazer as pessoas de parvas estão a aparecer, o esquema de financiamento mudou de pele e ainda está a fazer truques.
Agente de IA explora aplicações Web3: desenvolvimento e desafios de Manus a MC
Exploração da aplicação do AI Agent no domínio Web3: de Manus a MC
Recentemente, um produto global inédito de Agente de IA Genérico, o Manus, chamou a atenção no mundo da tecnologia. Este produto foi desenvolvido por uma startup chinesa e, no seu primeiro dia de lançamento, houve uma grande demanda por convites, tornando-os escassos. Como um Agente de IA Genérico, o Manus demonstrou a capacidade de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, oferecendo novas ideias para o desenvolvimento de Agentes de IA.
O Agente de IA é um programa de computador que pode tomar decisões e executar tarefas de forma autónoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os seus componentes principais incluem um grande modelo de linguagem, mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio e reflexão, execução de ações e funcionalidades de recuperação de memória. Os padrões de design do Agente de IA têm duas principais rotas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planeamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão.
No domínio do Web3, a aplicação de Agentes de IA concentra-se principalmente em três modos: modo de plataforma de lançamento, modo DAO e modo de empresa comercial. Dentre eles, o modo de plataforma de lançamento permite que os usuários criem, implementem e monetizem Agentes de IA, sendo o Virtuals Protocol o mais conhecido atualmente. O modo DAO é representado pelo ElizaOS, que se dedica a construir uma comunidade de desenvolvedores de Agentes de IA. O modo de empresa comercial é exemplificado pelo Swarms, que oferece uma estrutura Multi Agente em nível empresarial.
No entanto, os projetos de Agente de IA no atual campo do Web3 enfrentam desafios gerais de sustentabilidade dos modelos econômicos. A maioria dos projetos carece de suporte de valor intrínseco, tornando difícil a formação de um ciclo econômico positivo.
O surgimento do Model Context Protocol (MCP) trouxe novas direções de exploração para o AI Agent do Web3. Isso inclui principalmente dois aspectos: primeiro, implantar o MCP Server na rede blockchain, realizando descentralização e resistência à censura; segundo, conferir ao MCP Server a capacidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, há a concepção de construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum.
Apesar de a combinação do MCP com o Web3 poder, em teoria, injetar um mecanismo de confiança descentralizado e incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta vários desafios. Por exemplo, a tecnologia de prova de conhecimento zero tem dificuldade em verificar a autenticidade do comportamento dos Agentes, e os problemas de eficiência das redes descentralizadas também precisam ser resolvidos.
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável, mas ainda requer tempo e exploração contínua. No futuro, esperamos ver mais aplicações inovadoras que impulsionem o desenvolvimento de Agentes de IA no domínio do Web3.