Le marché attend la naissance d'un point d'inflexion innovant.
Écrit par: Haotian
J'ai pris le temps de regarder attentivement le nouveau livre blanc publié par @Ammo_AI et j'ai beaucoup réfléchi. Voici quelques inspirations à partager :
La poursuite du marché pour l'agent AI réside essentiellement dans le fait qu'il ne se contente pas d'être un outil de requête en mode copilote, où l'utilisateur pose une question et l'IA répond, mais qu'il ressemble davantage à un mode compagnon de croissance de type Buddy, capable de comprendre, de réfléchir, de créer de la valeur de manière proactive et de la transmettre aux gens. C'est la clé pour élever l'agent AI à un niveau narratif supérieur.
2）Le mode monolithique de l'IA traditionnelle web2 a débuté avec le principal objectif de la « pragmatique utilitaire », ce qui rend difficile la percée véritablement significative vers le niveau d'intelligence dans la collaboration multimodale, et il est facile de former des îlots de données à la source. Bien que le web3 ait proposé l'idéologie de l'individualisation des agents IA, la réalisation de cet objectif est encore loin, car les décisions autonomes de l'IA sont bien plus complexes que ce que l'on imagine. C'est en permettant à l'IA de fournir une assistance à l'apprentissage automatique et aux recommandations de chemins, et en renforçant l'apprentissage autonome de l'IA par le biais de la rétroaction, que l'on peut réellement devenir la principale direction des agents IA à l'avenir, dans un « mode de symbiose ».
3）AMMO définit un espace abstrait appelé MetaSpace, permettant de déployer tous les données autour de l'agent IA sous forme de vecteurs dans l'espace, tout comme la blockchain a initialement défini le hash, permettant ainsi la mise en place de protocoles et d'applications ultérieurs. Ce mode de départ basé sur les vecteurs peut non seulement servir à web3, mais constitue également une norme de framework multimodal applicable à web2. Associé au système de collaboration multimodal MAS, il peut orienter le domaine académique actuel de l'IA vers des applications pratiques telles que le travail, les jeux, l'éducation, etc., au lieu de rester uniquement orienté vers l'aspect académique.
4）Comment le comprendre de manière plus accessible ? Nous considérons MetaSpace comme un grand centre commercial, chaque couche fonctionnelle appartenant à un SubSpace, chaque région ayant sa propre base de connaissances, et le système Buddies étant un système de shopping intelligent. Les Goal Buddies, en tant que conseillers professionnels, sélectionnent des produits de haute qualité pour vous recommander ; quant aux User Buddies, ils ressemblent davantage à des assistants personnels capables de proposer des solutions personnalisées en fonction de vos habitudes de consommation et de votre budget ; AiPP agit comme un service client central, recueillant des retours et améliorant la qualité du service ;
Dans l'ensemble, pour que l'agent AI fonctionne grâce aux composants essentiels tels que MetaSpace+Buddies+AiPP système de rétroaction homme-machine, et accélère réellement la production en masse et l'implémentation pratique de l'agent AI;
Le livre blanc montre davantage un cadre de collaboration multimodal hors chaîne pour l'agent AI et des idées d'implémentation technique, certaines normes de définition combinées en chaîne, y compris le système d'identité ID, le système de mémoire Memory, le système de caractéristiques Character, la gestion de contexte Context, le système d'oracle Oracle, etc., les définitions des composants ont encore besoin d'être explorées plus en profondeur (le cadre standard universel « chainification » dont j'ai souvent parlé).
Ci-dessus.
Il faut dire que c’est le projet le plus émotionnel et le plus pragmatique que j’ai vu ces derniers temps, l’architecture macro et les idées d’atterrissage d’applications et d’implémentation d’ingénierie, mais tout le monde peut avoir un sens de l’abstraction après avoir lu ce qui précède. Oui, AI Agent est encore loin d’être réellement popularisé et appliqué à grande échelle que prévu, mais il est vrai que de plus en plus d’excellentes équipes sont arrivées, des solutions et des idées innovantes sont également dans les tuyaux, et le marché attend la naissance d’une « singularité » innovante.
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Analyse sommaire du Livre blanc AMMO : la narration des agents IA doit être améliorée
Écrit par: Haotian
J'ai pris le temps de regarder attentivement le nouveau livre blanc publié par @Ammo_AI et j'ai beaucoup réfléchi. Voici quelques inspirations à partager :
La poursuite du marché pour l'agent AI réside essentiellement dans le fait qu'il ne se contente pas d'être un outil de requête en mode copilote, où l'utilisateur pose une question et l'IA répond, mais qu'il ressemble davantage à un mode compagnon de croissance de type Buddy, capable de comprendre, de réfléchir, de créer de la valeur de manière proactive et de la transmettre aux gens. C'est la clé pour élever l'agent AI à un niveau narratif supérieur.
2）Le mode monolithique de l'IA traditionnelle web2 a débuté avec le principal objectif de la « pragmatique utilitaire », ce qui rend difficile la percée véritablement significative vers le niveau d'intelligence dans la collaboration multimodale, et il est facile de former des îlots de données à la source. Bien que le web3 ait proposé l'idéologie de l'individualisation des agents IA, la réalisation de cet objectif est encore loin, car les décisions autonomes de l'IA sont bien plus complexes que ce que l'on imagine. C'est en permettant à l'IA de fournir une assistance à l'apprentissage automatique et aux recommandations de chemins, et en renforçant l'apprentissage autonome de l'IA par le biais de la rétroaction, que l'on peut réellement devenir la principale direction des agents IA à l'avenir, dans un « mode de symbiose ».
3）AMMO définit un espace abstrait appelé MetaSpace, permettant de déployer tous les données autour de l'agent IA sous forme de vecteurs dans l'espace, tout comme la blockchain a initialement défini le hash, permettant ainsi la mise en place de protocoles et d'applications ultérieurs. Ce mode de départ basé sur les vecteurs peut non seulement servir à web3, mais constitue également une norme de framework multimodal applicable à web2. Associé au système de collaboration multimodal MAS, il peut orienter le domaine académique actuel de l'IA vers des applications pratiques telles que le travail, les jeux, l'éducation, etc., au lieu de rester uniquement orienté vers l'aspect académique.
4）Comment le comprendre de manière plus accessible ? Nous considérons MetaSpace comme un grand centre commercial, chaque couche fonctionnelle appartenant à un SubSpace, chaque région ayant sa propre base de connaissances, et le système Buddies étant un système de shopping intelligent. Les Goal Buddies, en tant que conseillers professionnels, sélectionnent des produits de haute qualité pour vous recommander ; quant aux User Buddies, ils ressemblent davantage à des assistants personnels capables de proposer des solutions personnalisées en fonction de vos habitudes de consommation et de votre budget ; AiPP agit comme un service client central, recueillant des retours et améliorant la qualité du service ;
Dans l'ensemble, pour que l'agent AI fonctionne grâce aux composants essentiels tels que MetaSpace+Buddies+AiPP système de rétroaction homme-machine, et accélère réellement la production en masse et l'implémentation pratique de l'agent AI;
Ci-dessus.
Il faut dire que c’est le projet le plus émotionnel et le plus pragmatique que j’ai vu ces derniers temps, l’architecture macro et les idées d’atterrissage d’applications et d’implémentation d’ingénierie, mais tout le monde peut avoir un sens de l’abstraction après avoir lu ce qui précède. Oui, AI Agent est encore loin d’être réellement popularisé et appliqué à grande échelle que prévu, mais il est vrai que de plus en plus d’excellentes équipes sont arrivées, des solutions et des idées innovantes sont également dans les tuyaux, et le marché attend la naissance d’une « singularité » innovante.