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- 📢 Gate广场 #MBG任务挑战# 发帖赢大奖活动火热开启！
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如何参与：
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3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动，或者有好友评论“已参与/已交易”，将大幅提升你的获奖概率！
MBG热门活动（帖文需附下列活动链接）：
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💰总奖池：4,464 枚 $ESPORTS
🏆 一等奖（1名）：964 枚
🥈 二等奖（5名）：每人 400 枚
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🚀 参与方式：
在 Gate广场发布不少于 300 字的原创文章
添加标签： #Gate广场征文活动第三期#
每篇文章需 ≥3 个互动（点赞 / 评论 / 转发）
发布参与 Launchpool / CandyDrop / Alpha 任一活动的截图，作为获奖资格凭证
同步转发至 X（推特）可增加获奖概率，标签：#GateSquare 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6907
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质押 BTC 或 ESPORTS，瓜分 803,571 枚 $ESPORTS，每小时发放
时间：7 月 21 日 20:00 – 7 月 25 日 20:00（UTC+8）
🧠 写作方向建议：
Yooldo
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投票现已开启，选出你的心头好
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立即投票: https://www.gate.com/activities/community-vote
活动详情: https://www.gate.com/announcements/article/45974
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一等奖（1名）： 100枚 $ERA
二等奖（5名）： 每人 60 枚 $ERA
三等奖（10名）： 每人 30 枚 $ERA
👉 参与方式：
1.在 Gate广场发布你对 ERA 项目的独到见解贴文
2.在贴文中添加标签： #Gate广场征文活动第二期# ，贴文字数不低于300字
3.将你的文章或观点同步到X，加上标签：Gate Square 和 ERA
4.征文内容涵盖但不限于以下创作方向：
ERA 项目亮点：作为区块链基础设施公司，ERA 拥有哪些核心优势？
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参与并推广 Gate x Caldera (ERA) 生态周活动。点击查看活动详情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
欢迎围绕上述主题，或从其他独特视角提出您的见解与建议。
⚠️ 活动要求：
原创内容，至少 300 字， 重复或抄袭内容将被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何标签。
每篇文章必须获得 至少3个互动，否则无法获得奖励
鼓励图文并茂、深度分析，观点独到。
⏰ 活动时间：2025年7月20日 17
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AI Agent与Web3的融合：现状、挑战与未来展望
AI Agent在Web3领域的发展与探索
通用AI Agent产品Manus的爆火引发了业内对AI Agent技术的广泛关注。作为人工智能的重要分支，AI Agent正从概念逐步走向现实应用，在各行各业展现出巨大潜力，Web3行业也不例外。
AI Agent的核心技术
AI Agent是一种能够根据环境、输入和预定目标自主决策并执行任务的智能程序。其核心组成包括:
AI Agent的设计模式主要有两条发展路线:一是偏重规划能力,如REWOO、Plan & Execute等;二是偏重反思能力,如Basic Reflection、Reflexion等。其中ReAct模式应用最为广泛,其典型流程是思考(Thought)→行动(Action)→观察(Observation)的循环。
根据智能体数量,AI Agent可分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent侧重LLM与工具配合,Multi Agent则为不同Agent赋予不同角色,通过协作完成复杂任务。
Web3中的AI Agent现状
Web3行业中AI Agent的热度在今年1月达到高峰后大幅下降,整体市值缩水90%以上。目前仍有声量的主要是围绕AI Agent框架做Web3探索的项目,主要有三类:
发射平台模式:以Virtuals Protocol为代表,允许用户创建、部署和变现AI Agent。
DAO模式:以ElizaOS为代表,利用AI模型模拟投资决策,结合DAO成员建议进行投资。
商业公司模式:以Swarms为代表,提供企业级Multi Agent框架。
从经济模型角度看,目前只有发射平台模式可以实现自给自足的经济闭环。但这种模式也面临资产吸引力不足、市场冷清等挑战。
MCP协议与Web3的结合
Model Context Protocol (MCP)的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向:
将MCP Server部署到区块链网络,解决单点问题并具备抗审查能力。
赋予MCP Server与区块链交互的能力,如进行DeFi交易和管理。
构建基于以太坊的OpenMCP.Network创作者激励网络,通过智能合约实现激励的自动化、透明和可信。
然而,这些方案仍面临技术挑战,如零知识证明技术难以验证Agent行为真实性,去中心化网络存在效率问题等。
展望
AI与Web3的融合是不可避免的趋势。虽然目前Web3的AI Agent还面临诸多挑战,但随着技术的不断进步,相信未来会出现里程碑式的产品,打破外界对Web3缺乏实用性的质疑。我们需要保持耐心和信心,持续探索AI Agent在Web3领域的应用与发展。