Aplicación y exploración de la tecnología AI Agent en el ámbito de Web3
Recientemente, un producto de agente de IA universal llamado Manus ha suscitado una amplia atención. Como un agente de IA capaz de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, Manus ha demostrado una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, ofreciendo nuevas ideas e inspiración para el desarrollo de agentes de IA. Con el rápido avance de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de la teoría a la práctica y mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
Concepto básico de AI Agent
AI Agent es un programa informático capaz de tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma en función del entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Modelos de lenguaje grandes (LLM) como "cerebro"
Mecanismos de observación y percepción
Proceso de pensamiento de inferencia
Capacidad de ejecución de acciones
Función de memoria y recuperación
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de Pensamiento (Thought) → Acción (Action) → Observación (Observation).
Según la cantidad de agentes, el Agente de IA se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en el ámbito de Web3
En la industria de Web3, la popularidad de los Agentes de IA alcanzó su punto máximo en enero de este año y ha disminuido desde entonces. Actualmente, las principales direcciones de exploración incluyen:
Modo de plataforma de lanzamiento: como Virtuals Protocol, permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar agentes de IA.
Modo DAO: como ElizaOS, utiliza un modelo de IA combinado con las sugerencias de los miembros de DAO para tomar decisiones.
Modelo de empresa: como Swarms, que ofrece un marco multiagente de nivel empresarial.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta el problema de la falta de apoyo de valor intrínseco de los Agentes AI.
La combinación de MCP y Web3
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y con capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica.
Construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
Aunque en teoría estas direcciones pueden inyectar mecanismos de confianza descentralizados y incentivos económicos en los agentes de IA, aún enfrentan desafíos en la implementación técnica y la eficiencia.
Perspectivas futuras
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente existen desafíos técnicos y de aplicación, con el continuo avance de la tecnología, tenemos razones para creer que los Agentes de IA desempeñarán un papel cada vez más importante en el ámbito de Web3. En el futuro, esperamos ver más aplicaciones innovadoras que impulsen el desarrollo y la innovación del ecosistema Web3.
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FlyingLeek
· hace6h
tomar a la gente por tonta una y otra vez, aún se puede tomar a la gente por tonta
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SelfCustodyIssues
· hace6h
¿Puede esto correr en la cadena?
Ver originalesResponder0
AirdropHuntress
· hace6h
Otra ronda de tomar a la gente por tonta ha comenzado. Se recomienda tener cuidado.
Exploración de aplicaciones de AI Agent en el campo de Web3 y perspectivas futuras
Aplicación y exploración de la tecnología AI Agent en el ámbito de Web3
Recientemente, un producto de agente de IA universal llamado Manus ha suscitado una amplia atención. Como un agente de IA capaz de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, Manus ha demostrado una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, ofreciendo nuevas ideas e inspiración para el desarrollo de agentes de IA. Con el rápido avance de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de la teoría a la práctica y mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.
Concepto básico de AI Agent
AI Agent es un programa informático capaz de tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma en función del entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de Pensamiento (Thought) → Acción (Action) → Observación (Observation).
Según la cantidad de agentes, el Agente de IA se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple otorga diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado actual de los Agentes de IA en el ámbito de Web3
En la industria de Web3, la popularidad de los Agentes de IA alcanzó su punto máximo en enero de este año y ha disminuido desde entonces. Actualmente, las principales direcciones de exploración incluyen:
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta el problema de la falta de apoyo de valor intrínseco de los Agentes AI.
La combinación de MCP y Web3
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Aunque en teoría estas direcciones pueden inyectar mecanismos de confianza descentralizados y incentivos económicos en los agentes de IA, aún enfrentan desafíos en la implementación técnica y la eficiencia.
Perspectivas futuras
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente existen desafíos técnicos y de aplicación, con el continuo avance de la tecnología, tenemos razones para creer que los Agentes de IA desempeñarán un papel cada vez más importante en el ámbito de Web3. En el futuro, esperamos ver más aplicaciones innovadoras que impulsen el desarrollo y la innovación del ecosistema Web3.