Perkembangan AI Agent di bidang Web3: Eksplorasi dari Manus ke MCP
Belakangan ini, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia yang bernama Manus telah menarik perhatian luas. Sebagai alat AI yang memiliki kemampuan untuk berpikir mandiri, merencanakan, dan mengeksekusi tugas-tugas kompleks, Manus menunjukkan universalitas dan kekuatan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya, memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan AI Agent.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Komponen inti terdiri dari model bahasa besar (LLM), mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi memori dan pengambilan. Saat ini, pola desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu berfokus pada kemampuan perencanaan, dan yang lainnya berfokus pada kemampuan refleksi.
Dalam industri Web3, meskipun perkembangan AI Agent telah mengalami periode lesu, masih ada beberapa proyek yang sedang menjelajahi secara aktif. Ini terutama mencakup tiga model: model platform peluncuran yang diwakili oleh Virtuals Protocol, model DAO yang diwakili oleh ElizaOS, dan model perusahaan komersial yang diwakili oleh Swarms. Di antara ketiganya, model platform peluncuran saat ini paling mungkin untuk mencapai siklus ekonomi mandiri.
Model Context Protocol (MCP) hadir untuk membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent Web3. Di satu sisi, MCP Server dapat diterapkan di jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor; di sisi lain, MCP Server dapat memiliki fungsi interaksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis. Selain itu, ada peneliti yang mengusulkan rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun kombinasi MCP dengan Web3 secara teori dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih menghadapi beberapa tantangan, seperti kesulitan dalam membuktikan keaslian perilaku Agent dengan teknologi bukti nol pengetahuan, serta masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, industri perlu menjaga kesabaran dan kepercayaan, serta terus menjelajahi aplikasi dan pengembangan AI Agent di bidang Web3. Di masa depan, kami berharap dapat melihat munculnya produk tonggak yang mampu membuktikan kepraktisan Web3 dan mengatasi keraguan dari luar.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
2
Bagikan
Komentar
0/400
CommunityLurker
· 18jam yang lalu
Tetap harus melihat implementasinya.
Lihat AsliBalas0
TaxEvader
· 18jam yang lalu
Pagi dan malam menulis kode sendiri untuk mempermainkan semua lembaga.
Integrasi AI Agent dengan Web3: Perkembangan dan Tantangan dari Manus ke MC
Perkembangan AI Agent di bidang Web3: Eksplorasi dari Manus ke MCP
Belakangan ini, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia yang bernama Manus telah menarik perhatian luas. Sebagai alat AI yang memiliki kemampuan untuk berpikir mandiri, merencanakan, dan mengeksekusi tugas-tugas kompleks, Manus menunjukkan universalitas dan kekuatan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya, memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan AI Agent.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya. Komponen inti terdiri dari model bahasa besar (LLM), mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi memori dan pengambilan. Saat ini, pola desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu berfokus pada kemampuan perencanaan, dan yang lainnya berfokus pada kemampuan refleksi.
Dalam industri Web3, meskipun perkembangan AI Agent telah mengalami periode lesu, masih ada beberapa proyek yang sedang menjelajahi secara aktif. Ini terutama mencakup tiga model: model platform peluncuran yang diwakili oleh Virtuals Protocol, model DAO yang diwakili oleh ElizaOS, dan model perusahaan komersial yang diwakili oleh Swarms. Di antara ketiganya, model platform peluncuran saat ini paling mungkin untuk mencapai siklus ekonomi mandiri.
Model Context Protocol (MCP) hadir untuk membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent Web3. Di satu sisi, MCP Server dapat diterapkan di jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor; di sisi lain, MCP Server dapat memiliki fungsi interaksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis. Selain itu, ada peneliti yang mengusulkan rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.
Meskipun kombinasi MCP dengan Web3 secara teori dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih menghadapi beberapa tantangan, seperti kesulitan dalam membuktikan keaslian perilaku Agent dengan teknologi bukti nol pengetahuan, serta masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi.
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, industri perlu menjaga kesabaran dan kepercayaan, serta terus menjelajahi aplikasi dan pengembangan AI Agent di bidang Web3. Di masa depan, kami berharap dapat melihat munculnya produk tonggak yang mampu membuktikan kepraktisan Web3 dan mengatasi keraguan dari luar.