Sự phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3: Khám phá từ Manus đến MCP
Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên có tên là Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Là một công cụ AI có khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, Manus thể hiện tính đa dụng và khả năng thực thi chưa từng có, cung cấp những ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển AI Agent.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận, thực hiện hành động cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất. Hiện tại, mô hình thiết kế AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, một hướng tập trung vào khả năng phản tư.
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent mặc dù đã trải qua một thời kỳ trầm lắng, nhưng vẫn có một số dự án đang tích cực khám phá. Chủ yếu bao gồm ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành đại diện bởi Virtuals Protocol, mô hình DAO đại diện bởi ElizaOS và mô hình công ty thương mại đại diện bởi Swarms. Trong đó, mô hình nền tảng phát hành hiện có khả năng cao nhất để đạt được vòng tròn kinh tế tự cung tự cấp.
Mô hình Ngữ cảnh Giao thức (MCP) đã mang lại hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một mặt, có thể triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt; mặt khác, MCP Server có thể có chức năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Hơn nữa, còn có những nhà nghiên cứu đã đề xuất 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 mang lại cơ chế tin cậy phi tập trung và các lớp kích thích kinh tế cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn gặp một số thách thức, chẳng hạn như khó khăn trong việc xác minh tính xác thực hành vi của Agent bằng công nghệ chứng minh không kiến thức, cũng như vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại còn nhiều thách thức, nhưng ngành công nghiệp cần duy trì sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá ứng dụng và phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3. Trong tương lai, chúng tôi mong đợi thấy sự xuất hiện của một sản phẩm mang tính bước ngoặt, có khả năng phá vỡ những nghi ngờ từ bên ngoài và thể hiện tính thực tiễn 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.
12 thích
Phần thưởng
12
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CommunityLurker
· 10giờ trước
Vẫn phải xem thực tế thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
TaxEvader
· 10giờ trước
Sáng tối tự mình viết mã để chơi đùa với mọi người.
Sự kết hợp của AI Agent và Web3: Từ Manus đến MCP, sự phát triển và thách thức
Sự phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3: Khám phá từ Manus đến MCP
Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên có tên là Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Là một công cụ AI có khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, Manus thể hiện tính đa dụng và khả năng thực thi chưa từng có, cung cấp những ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển AI Agent.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận, thực hiện hành động cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất. Hiện tại, mô hình thiết kế AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, một hướng tập trung vào khả năng phản tư.
Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent mặc dù đã trải qua một thời kỳ trầm lắng, nhưng vẫn có một số dự án đang tích cực khám phá. Chủ yếu bao gồm ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành đại diện bởi Virtuals Protocol, mô hình DAO đại diện bởi ElizaOS và mô hình công ty thương mại đại diện bởi Swarms. Trong đó, mô hình nền tảng phát hành hiện có khả năng cao nhất để đạt được vòng tròn kinh tế tự cung tự cấp.
Mô hình Ngữ cảnh Giao thức (MCP) đã mang lại hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một mặt, có thể triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt; mặt khác, MCP Server có thể có chức năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Hơn nữa, còn có những nhà nghiên cứu đã đề xuất 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 mang lại cơ chế tin cậy phi tập trung và các lớp kích thích kinh tế cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn gặp một số thách thức, chẳng hạn như khó khăn trong việc xác minh tính xác thực hành vi của Agent bằng công nghệ chứng minh không kiến thức, cũng như vấn đề hiệu suất của mạng phi tập trung.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại còn nhiều thách thức, nhưng ngành công nghiệp cần duy trì sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá ứng dụng và phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3. Trong tương lai, chúng tôi mong đợi thấy sự xuất hiện của một sản phẩm mang tính bước ngoặt, có khả năng phá vỡ những nghi ngờ từ bên ngoài và thể hiện tính thực tiễn của Web3.