Aplikasi dan Penjelajahan Teknologi AI Agent di Bidang Web3
Baru-baru ini, sebuah produk AI Agent serbaguna bernama Manus telah menarik perhatian luas. Sebagai agen AI yang memiliki kemampuan untuk berpikir mandiri, merencanakan, dan melaksanakan tugas kompleks, Manus menunjukkan universalitas dan daya eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya, memberikan pemikiran dan inspirasi baru untuk pengembangan AI Agent. Dengan perkembangan pesat teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting dari kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari teori ke praktik, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.
Konsep Dasar AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan menjalankan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti terdiri dari:
Model bahasa besar (LLM) sebagai "otak"
Mekanisme Observasi dan Persepsi
Proses pemikiran inferensial
Kemampuan Eksekusi Aksi
Fitur memori dan pengambilan
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu fokus pada kemampuan perencanaan, dan satu lagi fokus pada kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah model desain yang paling luas digunakan saat ini, yang alur tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus Pemikiran (Thought) → Tindakan (Action) → Pengamatan (Observation).
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent berfokus pada kolaborasi antara LLM dan alat, sementara Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Status AI Agent di bidang Web3
Di industri Web3, popularitas AI Agent telah menurun setelah mencapai puncaknya pada bulan Januari tahun ini. Saat ini, arah eksplorasi utama meliputi:
Mode platform peluncuran: seperti Protokol Virtual, memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi AI Agent.
Model DAO: Seperti ElizaOS, menggunakan model AI yang menggabungkan saran anggota DAO untuk pengambilan keputusan.
Model Perusahaan: seperti Swarms, menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi mandiri. Namun, model ini juga menghadapi masalah kurangnya dukungan nilai intrinsik pada AI Agent.
Kombinasi MCP dan Web3
Model Context Protocol (MCP) muncul sebagai arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, mengatasi masalah titik tunggal dan memiliki ketahanan terhadap sensor.
Memberikan fungsi interaksi antara MCP Server dan blockchain, menurunkan batasan teknis.
Membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network yang berbasis Ethereum.
Meskipun arah ini secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk AI Agent, namun masih menghadapi tantangan dalam implementasi teknis dan efisiensi.
Melihat Masa Depan
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan. Meskipun saat ini masih ada tantangan dalam aspek teknologi dan aplikasi, dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, kita punya alasan untuk percaya bahwa AI Agent akan memainkan peran yang semakin penting di bidang Web3. Di masa depan, kami berharap dapat melihat lebih banyak aplikasi terobosan yang mendorong pengembangan dan inovasi ekosistem Web3.
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
4
Bagikan
Komentar
0/400
FlyingLeek
· 13jam yang lalu
play people for suckers selesai satu demi satu masih bisa play people for suckers
Lihat AsliBalas0
SelfCustodyIssues
· 13jam yang lalu
Apakah benda ini bisa berjalan on-chain?
Lihat AsliBalas0
AirdropHuntress
· 13jam yang lalu
Satu putaran lagi dianggap bodoh telah dimulai, disarankan untuk lebih berhati-hati.
Eksplorasi penerapan AI Agent di bidang Web3 dan prospek masa depan
Aplikasi dan Penjelajahan Teknologi AI Agent di Bidang Web3
Baru-baru ini, sebuah produk AI Agent serbaguna bernama Manus telah menarik perhatian luas. Sebagai agen AI yang memiliki kemampuan untuk berpikir mandiri, merencanakan, dan melaksanakan tugas kompleks, Manus menunjukkan universalitas dan daya eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya, memberikan pemikiran dan inspirasi baru untuk pengembangan AI Agent. Dengan perkembangan pesat teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting dari kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari teori ke praktik, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.
Konsep Dasar AI Agent
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan menjalankan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti terdiri dari:
Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu fokus pada kemampuan perencanaan, dan satu lagi fokus pada kemampuan refleksi. Di antara keduanya, model ReAct adalah model desain yang paling luas digunakan saat ini, yang alur tipikalnya dapat digambarkan sebagai siklus Pemikiran (Thought) → Tindakan (Action) → Pengamatan (Observation).
Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent berfokus pada kolaborasi antara LLM dan alat, sementara Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.
Status AI Agent di bidang Web3
Di industri Web3, popularitas AI Agent telah menurun setelah mencapai puncaknya pada bulan Januari tahun ini. Saat ini, arah eksplorasi utama meliputi:
Dari sudut pandang model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi mandiri. Namun, model ini juga menghadapi masalah kurangnya dukungan nilai intrinsik pada AI Agent.
Kombinasi MCP dan Web3
Model Context Protocol (MCP) muncul sebagai arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3:
Meskipun arah ini secara teoritis dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk AI Agent, namun masih menghadapi tantangan dalam implementasi teknis dan efisiensi.
Melihat Masa Depan
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tak terhindarkan. Meskipun saat ini masih ada tantangan dalam aspek teknologi dan aplikasi, dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, kita punya alasan untuk percaya bahwa AI Agent akan memainkan peran yang semakin penting di bidang Web3. Di masa depan, kami berharap dapat melihat lebih banyak aplikasi terobosan yang mendorong pengembangan dan inovasi ekosistem Web3.