Sự phát triển và khám phá của AI Agent trong lĩnh vực Web3

Sự bùng nổ của sản phẩm AI Agent Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong ngành công nghiệp đối với công nghệ AI Agent. Là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, AI Agent đang từng bước chuyển từ khái niệm sang ứng dụng thực tế, thể hiện tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực, trong đó có ngành Web3.

Công nghệ cốt lõi của AI Agent

AI Agent là một chương trình thông minh có khả năng đưa ra quyết định tự chủ và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã định. Các thành phần chính của nó bao gồm:

1. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não"
2. Cơ chế quan sát và cảm nhận
3. Quá trình suy luận
4. Khả năng thực hiện hành động
5. Chức năng ghi nhớ và truy xuất

Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một là chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, như REWOO, Plan & Execute; hai là chú trọng vào khả năng phản tư, như Basic Reflection, Reflexion. Trong đó, mô hình ReAct được áp dụng rộng rãi nhất, quy trình tiêu biểu của nó là suy nghĩ (Thought) → hành động (Action) → quan sát (Observation).

Theo số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent gán cho các tác nhân khác nhau các vai trò khác nhau, thông qua hợp tác để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp.

Tình trạng của AI Agent trong Web3

Sự phổ biến của AI Agent trong ngành Web3 đã giảm mạnh sau khi đạt đỉnh vào tháng 1 năm nay, tổng giá trị thị trường giảm hơn 90%. Hiện tại, những dự án còn lại có tiếng nói chủ yếu xoay quanh việc khám phá Web3 dựa trên khung AI Agent, chủ yếu được chia thành ba loại:

1. Chế độ nền tảng phát hành: đại diện cho Virtuals Protocol, cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent.

2. Mô hình DAO: Đại diện là ElizaOS, sử dụng mô hình AI để mô phỏng quyết định đầu tư, kết hợp với đề xuất của các thành viên DAO để thực hiện đầu tư.

3. Mô hình công ty thương mại: đại diện bởi Swarms, cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.

Xét từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể đạt được vòng lặp kinh tế tự cung tự cấp. Nhưng mô hình này cũng phải đối mặt với các thách thức như sự hấp dẫn của tài sản không đủ, thị trường ảm đạm.

Sự kết hợp giữa giao thức MCP và Web3

Sự xuất hiện của Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:

1. Triển khai máy chủ MCP vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt.

2. Cung cấp khả năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, chẳng hạn như thực hiện giao dịch DeFi và quản lý.

3. Xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum, thông qua hợp đồng thông minh để thực hiện việc tự động hóa, minh bạch và đáng tin cậy của các phần thưởng.

Tuy nhiên, những giải pháp này vẫn đối mặt với những thách thức kỹ thuật, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, mạng phi tập trung gặp vấn đề về hiệu suất.

Triển vọng

Sự kết hợp giữa AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại, các tác nhân AI trong Web3 vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức, nhưng với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, tôi tin rằng trong tương lai sẽ xuất hiện những sản phẩm mang tính bước ngoặt, phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính thực tiễn của Web3. Chúng ta cần giữ vững kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá ứng dụng và phát triển của tác nhân AI trong lĩnh vực Web3.