O mercado está à espera do nascimento de um ponto de viragem inovador.
Escrito por: Haotian
Levei um tempo para olhar cuidadosamente o novo white paper da @Ammo_AI e fiquei muito impressionado. Aqui estão algumas reflexões que gostaria de compartilhar:
1）O mercado busca essencialmente que o Agente de IA, não se limite a ser apenas uma ferramenta de consulta no modo Copiloto, em que o usuário pergunta e a IA responde, mas sim que seja mais como o modo Companheiro, capaz de compreender, ponderar, criar valor de forma proativa e entregá-lo às pessoas. Este é o ponto crucial para elevar o Agente de IA a um nível narrativo mais elevado;
2）O modelo AI monolítico do web2 tradicional começou com o principal objetivo de 'utilitarismo da ferramenta', o que facilmente leva ao isolamento das fontes de dados na colaboração multimodal, tornando difícil alcançar um avanço real no nível da inteligência. Embora o web3 tenha proposto a ideologia da autonomização individual do AI Agent, ainda está longe de atingir o objetivo. As decisões autônomas do AI são muito mais complexas do que se imagina. Permitir que o AI realize a aprendizagem automatizada e recomendação de caminhos como assistência, e as pessoas fortaleçam a aprendizagem autônoma do AI através do feedback, é o 'modo simbiótico' que verdadeiramente se tornará a direção dominante do próximo AI Agent.
3）AMMO defines an abstract space called MetaSpace, allowing all data around the AI Agent to be deployable in the space in the form of Vector vectors, just as the blockchain initially defined Hash, which then led to all subsequent protocols and application forms. This vector-based form of embryonic form can not only serve web3, but is also a framework standard suitable for web2 multimodal, together with the MAS multimodal collaborative system on top of it, can transform the current academic direction of AI into a 'think tank' orientation towards practical application scenarios such as work, games, education, etc.
Como entendê-lo em termos leigos? Vemos o MetaSpace como um grande shopping center, cada camada funcional pertence a um SubSpace, e cada área tem uma base de conhecimento diferente, e o sistema Buddies é um sistema de guia de compras inteligente, e o Goal Buddies seleciona alguns produtos de alta qualidade para você como um guia de compras profissional; O User Buddies, por outro lado, é mais como um assistente pessoal que pode lhe dar soluções personalizadas com base em seus hábitos de gastos e orçamento. AiPP atua como um balcão de serviços gerais para coletar feedback e sugestões para melhorar a qualidade do serviço.
Em termos gerais, para fazer com que o AI Agent funcione com os componentes essenciais como MetaSpace+Buddies+AiPP e o sistema de feedback homem-máquina, acelerando verdadeiramente a produção em massa e a implementação prática do AI Agent;
O white paper mostra mais um framework de colaboração multimodal do agente de IA fora da cadeia e uma abordagem de implementação de engenharia, algumas normas de definição na cadeia, incluindo sistema de identidade ID, sistema de memória Memory, sistema de características Character, gestão de contexto Context, sistema de oráculo Oracle, etc. A definição de componentes ainda precisa ser explorada e superada (o que eu costumava chamar de estrutura de padrões gerais "chainização").
Acima.
Devo dizer que este é um dos projetos mais emocionais e práticos que vi ultimamente em termos de arquitetura macro, implementação de aplicativos e ideias de engenharia. No entanto, após ler o acima, é possível que todos estejam um pouco confusos com a sensação abstrata. De fato, o caminho para a ampla disseminação e aplicação em grande escala do AI Agent é mais longo do que se imagina, mas cada vez mais equipes excelentes estão entrando, e algumas soluções e ideias inovadoras estão sendo desenvolvidas. O mercado está aguardando o surgimento de um ponto de viragem inovador.
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Uma análise superficial do White Paper AMMO: a narrativa do Agente de IA precisa ser atualizada
Escrito por: Haotian
Levei um tempo para olhar cuidadosamente o novo white paper da @Ammo_AI e fiquei muito impressionado. Aqui estão algumas reflexões que gostaria de compartilhar:
1）O mercado busca essencialmente que o Agente de IA, não se limite a ser apenas uma ferramenta de consulta no modo Copiloto, em que o usuário pergunta e a IA responde, mas sim que seja mais como o modo Companheiro, capaz de compreender, ponderar, criar valor de forma proativa e entregá-lo às pessoas. Este é o ponto crucial para elevar o Agente de IA a um nível narrativo mais elevado;
2）O modelo AI monolítico do web2 tradicional começou com o principal objetivo de 'utilitarismo da ferramenta', o que facilmente leva ao isolamento das fontes de dados na colaboração multimodal, tornando difícil alcançar um avanço real no nível da inteligência. Embora o web3 tenha proposto a ideologia da autonomização individual do AI Agent, ainda está longe de atingir o objetivo. As decisões autônomas do AI são muito mais complexas do que se imagina. Permitir que o AI realize a aprendizagem automatizada e recomendação de caminhos como assistência, e as pessoas fortaleçam a aprendizagem autônoma do AI através do feedback, é o 'modo simbiótico' que verdadeiramente se tornará a direção dominante do próximo AI Agent.
3）AMMO defines an abstract space called MetaSpace, allowing all data around the AI Agent to be deployable in the space in the form of Vector vectors, just as the blockchain initially defined Hash, which then led to all subsequent protocols and application forms. This vector-based form of embryonic form can not only serve web3, but is also a framework standard suitable for web2 multimodal, together with the MAS multimodal collaborative system on top of it, can transform the current academic direction of AI into a 'think tank' orientation towards practical application scenarios such as work, games, education, etc.
Em termos gerais, para fazer com que o AI Agent funcione com os componentes essenciais como MetaSpace+Buddies+AiPP e o sistema de feedback homem-máquina, acelerando verdadeiramente a produção em massa e a implementação prática do AI Agent;
Acima.
Devo dizer que este é um dos projetos mais emocionais e práticos que vi ultimamente em termos de arquitetura macro, implementação de aplicativos e ideias de engenharia. No entanto, após ler o acima, é possível que todos estejam um pouco confusos com a sensação abstrata. De fato, o caminho para a ampla disseminação e aplicação em grande escala do AI Agent é mais longo do que se imagina, mas cada vez mais equipes excelentes estão entrando, e algumas soluções e ideias inovadoras estão sendo desenvolvidas. O mercado está aguardando o surgimento de um ponto de viragem inovador.