Desarrollo y exploración del Agente de IA en el ámbito de Web3
El gran éxito del producto Manus, un agente de IA genérico, ha suscitado un amplio interés en la industria por la tecnología de agentes de IA. Como una rama importante de la inteligencia artificial, los agentes de IA están pasando gradualmente de ser un concepto a una aplicación real, mostrando un gran potencial en diversas industrias, incluyendo la industria Web3.
La tecnología central del agente de IA
El Agente de IA es un programa inteligente que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes principales incluyen:
El modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro"
Mecanismos de observación y percepción
Proceso de pensamiento inferencial
Capacidad de ejecución de acciones
Funciones de memoria y recuperación
Los patrones de diseño de AI Agent tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, como REWOO, Plan & Execute, etc.; la otra se centra en la capacidad de reflexión, como Basic Reflection, Reflexion, etc. Entre ellos, el modelo ReAct es el más ampliamente utilizado, y su proceso típico es el ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
Según la cantidad de agentes, AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. Single Agent se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes para completar tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en Web3
La popularidad de los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó su punto máximo en enero de este año y luego disminuyó drásticamente, con un valor de mercado global que se redujo en más del 90%. Actualmente, los principales proyectos que aún tienen visibilidad se centran en la exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA, que se dividen en tres categorías principales:
Modo de plataforma de lanzamiento: representado por Virtuals Protocol, permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA.
Modelo DAO: representado por ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisiones de inversión, combinando sugerencias de los miembros de DAO para realizar inversiones.
Modelo de empresa: representado por Swarms, proporciona un marco Multi Agent a nivel empresarial.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modelo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos como la falta de atractivo de los activos y un mercado inactivo.
La combinación del protocolo MCP y Web3
La aparición del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolver el problema de punto único y tener capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestionar.
Construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum, logrando la automatización, transparencia y confiabilidad de los incentivos a través de contratos inteligentes.
Sin embargo, estas soluciones aún enfrentan desafíos técnicos, como la dificultad de la tecnología de pruebas de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y los problemas de eficiencia en las redes descentralizadas.
Perspectivas
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente los agentes de IA de Web3 enfrentan numerosos desafíos, con el continuo avance de la tecnología, creo que en el futuro aparecerán productos innovadores que romperán las dudas externas sobre la falta de practicidad de Web3. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando la aplicación y el desarrollo de los agentes de IA en el ámbito de Web3.
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FloorPriceNightmare
· hace18h
La IA está mejor que nunca, pero no se compara con el jugador número uno. Risa amarga.
La fusión de AI Agent y Web3: estado actual, desafíos y perspectivas futuras
Desarrollo y exploración del Agente de IA en el ámbito de Web3
El gran éxito del producto Manus, un agente de IA genérico, ha suscitado un amplio interés en la industria por la tecnología de agentes de IA. Como una rama importante de la inteligencia artificial, los agentes de IA están pasando gradualmente de ser un concepto a una aplicación real, mostrando un gran potencial en diversas industrias, incluyendo la industria Web3.
La tecnología central del agente de IA
El Agente de IA es un programa inteligente que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes principales incluyen:
Los patrones de diseño de AI Agent tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, como REWOO, Plan & Execute, etc.; la otra se centra en la capacidad de reflexión, como Basic Reflection, Reflexion, etc. Entre ellos, el modelo ReAct es el más ampliamente utilizado, y su proceso típico es el ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
Según la cantidad de agentes, AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. Single Agent se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes para completar tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en Web3
La popularidad de los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó su punto máximo en enero de este año y luego disminuyó drásticamente, con un valor de mercado global que se redujo en más del 90%. Actualmente, los principales proyectos que aún tienen visibilidad se centran en la exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA, que se dividen en tres categorías principales:
Modo de plataforma de lanzamiento: representado por Virtuals Protocol, permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA.
Modelo DAO: representado por ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisiones de inversión, combinando sugerencias de los miembros de DAO para realizar inversiones.
Modelo de empresa: representado por Swarms, proporciona un marco Multi Agent a nivel empresarial.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modelo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos como la falta de atractivo de los activos y un mercado inactivo.
La combinación del protocolo MCP y Web3
La aparición del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolver el problema de punto único y tener capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestionar.
Construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum, logrando la automatización, transparencia y confiabilidad de los incentivos a través de contratos inteligentes.
Sin embargo, estas soluciones aún enfrentan desafíos técnicos, como la dificultad de la tecnología de pruebas de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y los problemas de eficiencia en las redes descentralizadas.
Perspectivas
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente los agentes de IA de Web3 enfrentan numerosos desafíos, con el continuo avance de la tecnología, creo que en el futuro aparecerán productos innovadores que romperán las dudas externas sobre la falta de practicidad de Web3. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando la aplicación y el desarrollo de los agentes de IA en el ámbito de Web3.