Desenvolvimento e Exploração do Agente de IA no Domínio Web3
O sucesso explosivo do produto Manus da Agente de IA Genérica despertou grande interesse na indústria pela tecnologia de Agente de IA. Como um ramo importante da inteligência artificial, o Agente de IA está passando de um conceito para aplicações reais, mostrando um enorme potencial em vários setores, e a indústria Web3 não é exceção.
Tecnologia central do Agente de IA
AI Agent é um programa inteligente capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os seus principais componentes incluem:
Modelos de linguagem grandes ( LLM ) como "cérebro"
Mecanismos de Observação e Percepção
Processo de raciocínio
Capacidade de execução de ações
Função de Memória e Recuperação
Os padrões de design do Agente AI têm principalmente duas direções de desenvolvimento: uma é focada na capacidade de planejamento, como REWOO, Plan & Execute, etc.; a outra é focada na capacidade de reflexão, como Basic Reflection, Reflexion, etc. Entre eles, o modelo ReAct é o mais amplamente utilizado, e seu fluxo típico é o ciclo de pensar (Thought)→ agir (Action)→ observar (Observation).
De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O Single Agent foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agent atribui diferentes papéis a diferentes agentes, colaborando para completar tarefas complexas.
Estado atual dos Agentes de IA no Web3
Após atingir o pico de popularidade em janeiro deste ano, a intensidade dos Agentes de IA na indústria Web3 caiu drasticamente, com uma desvalorização total de mais de 90%. Atualmente, os principais projetos que ainda têm destaque são aqueles que exploram o Web3 em torno do framework de Agentes de IA, sendo eles principalmente três categorias:
Modo de plataforma de lançamento: representado pelo Virtuals Protocol, permite que os usuários criem, implantem e monetizem Agentes de IA.
Modo DAO: representado pelo ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisões de investimento, combinando sugestões dos membros da DAO para realizar investimentos.
Modelo de empresa: representado pelos Swarms, oferece uma estrutura Multi Agent de nível empresarial.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode alcançar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios como a falta de atratividade dos ativos e um mercado morno.
A combinação do protocolo MCP com o Web3
O surgimento do Modelo de Contexto de Protocolo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA Web3:
Implementar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura.
Capacitar o MCP Server para interagir com a blockchain, como realizar transações DeFi e gestão.
Construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum, através de contratos inteligentes para garantir a automatização, transparência e confiança dos incentivos.
No entanto, essas soluções ainda enfrentam desafios técnicos, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento do Agente e problemas de eficiência nas redes descentralizadas.
Perspectiva
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Embora os Agentes de IA do Web3 ainda enfrentem muitos desafios atualmente, à medida que a tecnologia avança, acreditamos que produtos marcantes surgirão no futuro, quebrando as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3. Precisamos manter paciência e confiança, continuando a explorar a aplicação e o desenvolvimento dos Agentes de IA no campo do Web3.
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FloorPriceNightmare
· 19h atrás
A IA está em alta, mas ainda não é tão boa quanto o jogador número um. Risos amargos.
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TokenRationEater
· 07-25 22:20
dececionante investidor de retalho antecipadamente correr
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DegenApeSurfer
· 07-25 22:20
Aumente a popularidade primeiro, depois armazene um pouco.
A fusão do Agente de IA com o Web3: estado atual, desafios e perspectivas futuras
Desenvolvimento e Exploração do Agente de IA no Domínio Web3
O sucesso explosivo do produto Manus da Agente de IA Genérica despertou grande interesse na indústria pela tecnologia de Agente de IA. Como um ramo importante da inteligência artificial, o Agente de IA está passando de um conceito para aplicações reais, mostrando um enorme potencial em vários setores, e a indústria Web3 não é exceção.
Tecnologia central do Agente de IA
AI Agent é um programa inteligente capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e nos objetivos predefinidos. Os seus principais componentes incluem:
Os padrões de design do Agente AI têm principalmente duas direções de desenvolvimento: uma é focada na capacidade de planejamento, como REWOO, Plan & Execute, etc.; a outra é focada na capacidade de reflexão, como Basic Reflection, Reflexion, etc. Entre eles, o modelo ReAct é o mais amplamente utilizado, e seu fluxo típico é o ciclo de pensar (Thought)→ agir (Action)→ observar (Observation).
De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O Single Agent foca na combinação de LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agent atribui diferentes papéis a diferentes agentes, colaborando para completar tarefas complexas.
Estado atual dos Agentes de IA no Web3
Após atingir o pico de popularidade em janeiro deste ano, a intensidade dos Agentes de IA na indústria Web3 caiu drasticamente, com uma desvalorização total de mais de 90%. Atualmente, os principais projetos que ainda têm destaque são aqueles que exploram o Web3 em torno do framework de Agentes de IA, sendo eles principalmente três categorias:
Modo de plataforma de lançamento: representado pelo Virtuals Protocol, permite que os usuários criem, implantem e monetizem Agentes de IA.
Modo DAO: representado pelo ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisões de investimento, combinando sugestões dos membros da DAO para realizar investimentos.
Modelo de empresa: representado pelos Swarms, oferece uma estrutura Multi Agent de nível empresarial.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode alcançar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios como a falta de atratividade dos ativos e um mercado morno.
A combinação do protocolo MCP com o Web3
O surgimento do Modelo de Contexto de Protocolo (MCP) trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA Web3:
Implementar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura.
Capacitar o MCP Server para interagir com a blockchain, como realizar transações DeFi e gestão.
Construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum, através de contratos inteligentes para garantir a automatização, transparência e confiança dos incentivos.
No entanto, essas soluções ainda enfrentam desafios técnicos, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento do Agente e problemas de eficiência nas redes descentralizadas.
Perspectiva
A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Embora os Agentes de IA do Web3 ainda enfrentem muitos desafios atualmente, à medida que a tecnologia avança, acreditamos que produtos marcantes surgirão no futuro, quebrando as dúvidas externas sobre a falta de utilidade do Web3. Precisamos manter paciência e confiança, continuando a explorar a aplicação e o desenvolvimento dos Agentes de IA no campo do Web3.