Дослідження застосування AI Agent у сфері Web3 та його перспективи в майбутньому

2025-08-07 06:05:39

Застосування та дослідження технології AI Agent у сфері Web3

Нещодавно універсальний AI агент під назвою Manus привернув широку увагу. Як агент штучного інтелекту, що має здатність до самостійного мислення, планування та виконання складних завдань, Manus продемонстрував безпрецедентну універсальність та ефективність, відкриваючи нові ідеї та натхнення для розробки AI агентів. З швидким розвитком технології ШІ, AI агенти, як важлива галузь штучного інтелекту, поступово переходять від теорії до практики і демонструють величезний потенціал застосування в усіх сферах, не винятком є і Web3 індустрія.

! Чат з Manus і MCP: Web3 Crossover Exploration of AI Agent

Основні концепції AI Agent

AI Agent є комп'ютерною програмою, яка здатна автономно приймати рішення та виконувати завдання на основі навколишнього середовища, введення та попередньо визначених цілей. Її основні складові включають:

Великі мовні моделі (LLM) як "мозок"
Механізм спостереження та сприйняття
Процес мислення
Способність до виконання дій
Функція пам'яті та пошуку

Основні напрямки розвитку моделей дизайну AI-агентів мають дві гілки: одна зосереджена на плануванні, інша - на рефлексії. Серед них, модель ReAct є найбільш поширеною на сьогоднішній день, її типовий процес можна описати як цикл: роздуми (Thought) → дія (Action) → спостереження (Observation).

Залежно від кількості агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджений на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, щоб спільно виконувати складні завдання.

Стан AI Agent у сфері Web3

У сфері Web3 популярність AI Agent з початку цього року досягла піку, а потім трохи знизилася. Наразі основні напрямки досліджень включають:

Режим платформи запуску: як Virtuals Protocol, дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent.
DAO-модель: як ElizaOS, використовує AI-модель у поєднанні з пропозиціями членів DAO для прийняття рішень.
Бізнес-модель компанії: наприклад, Swarms, що пропонує корпоративну багатагентну платформу.

З точки зору економічної моделі, наразі лише модель платформ для запуску може забезпечити самодостатнє економічне коло. Проте, ця модель також стикається з проблемою недостатньої внутрішньої цінності AI Agent.

Поєднання MCP та Web3

Модельний контекстний протокол (MCP) відкрив нові напрямки досліджень для AI-агентів у Web3:

Розгорніть MCP Server в блокчейн-мережі, щоб вирішити проблему єдиної точки і забезпечити стійкість до цензури.
Надати MCP Server можливість взаємодії з блокчейном, знизивши технічний бар'єр.
Створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на базі Ethereum.

Хоча ці напрямки теоретично можуть впровадити механізм децентралізованої довіри та економічні стимули для AI Agent, проте в технічному впровадженні та ефективності все ще існують виклики.

! Чат з Манусом і MCP: дослідження кросовера Web3 від AI Agent

Перспективи майбутнього

Поєднання ШІ та Web3 є неминучою тенденцією. Незважаючи на те, що наразі існують виклики в технологічному та застосунковому аспектах, з постійним прогресом технологій у нас є підстави вірити, що AI Agent відіграє дедалі важливішу роль у сфері Web3. У майбутньому ми сподіваємося побачити більше проривних застосунків, які сприятимуть розвитку та інноваціям екосистеми Web3.

AGENT4.92%

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.

11 лайків