Новые исследования AI Agent в области Web3: от Manus до MC

В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI Agent, привлек широкое внимание. Этот продукт, разработанный китайским стартапом, вызвал ажиотаж в технологическом круге, его мощные способности к независимому мышлению и выполнению задач демонстрируют огромный потенциал технологии AI Agent. Успех Manus не только привлек внимание в отрасли, но и предоставил ценные идеи для разработки AI Agent, включая перспективы его применения в различных областях, таких как индустрия Web3.

AI Agent - это интеллектуальная система, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основными компонентами являются большая языковая модель (LLM) в качестве “мозга” и ключевые функции, такие как наблюдение, рассуждение, выполнение и память. В настоящее время модели проектирования AI Agent в основном развиваются по двум направлениям: одно сосредоточено на планировочных способностях, другое - на рефлексивных способностях. Среди них, режим ReAct является самым ранним и наиболее широко применяемым проектным режимом, его основной процесс представляет собой цикл размышления, действия и наблюдения.

В области Web3, несмотря на снижение популярности AI Agent, некоторые проекты все еще активно исследуются. Основные из них включают три модели: модель запуска платформы (например, Virtuals Protocol), модель DAO (например, ElizaOS) и модель коммерческой компании (например, Swarms). Из них модель запуска платформы в настоящее время наиболее развита и может реализовать экономический замкнутый цикл. Однако эта модель также сталкивается с проблемами недостаточной внутренней ценностной поддержки.

! Беседа с Манусом и MCP: трансграничное исследование ИИ в Web3

Появление Протокола Контекста Модели (MCP) открывает новые направления для AI-агентов в Web3. MCP — это открытый протокол, предназначенный для решения проблемы подключения LLM к внешним источникам данных. В области Web3 применение MCP в основном имеет два направления: первое — развертывание MCP-сервера в блокчейн-сети для достижения децентрализации и устойчивости к цензуре; второе — предоставление MCP-серверу возможности взаимодействия с блокчейном, что снижает технический порог. Кроме того, некоторые ученые предложили схему создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum.

! Чат с Манусом и MCP: трансграничное исследование Web3 агента AI

Несмотря на то, что сочетание MCP и Web3 теоретически может внедрить децентрализованный механизм доверия и экономические стимулы для AI Agent, в настоящее время все еще существуют проблемы с технической проверкой и эффективностью. Для Web3 интеграция с AI является закономерным процессом, требующим постоянного исследования и инноваций в отрасли.

Искусственный интеллект, как огромная технологическая революция, несомненно, окажет глубокое влияние на Web3. Хотя в настоящее время существует множество вызовов, с постоянным развитием технологий и появлением инновационных идей, перспектива применения AI Agent в области Web3 остается широкой. Мы с нетерпением ждем появления новых прорывных продуктов и решений, которые будут способствовать глубокой интеграции Web3 и AI, создавая больше ценности.