Exploration de l'Agent AI dans le domaine Web3 : de Manus à MC
Récemment, un produit d'agent IA universel, le premier au monde, développé par une startup chinoise, a suscité une large attention. Ce produit possède la capacité autonome de réaliser des tâches de bout en bout, de la planification à l'exécution, montrant une universalité et une efficacité sans précédent. Cela a non seulement attiré l'attention de l'industrie, mais a également fourni des idées de produits et des inspirations de conception précieuses pour le développement d'agents IA de toutes sortes. Avec les progrès rapides de la technologie IA, les agents IA, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à la réalité et montrent un potentiel d'application énorme dans divers secteurs, y compris naturellement celui de Web3.
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants essentiels incluent un modèle de langage large (LLM) en tant que "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de réflexion et de raisonnement, l'exécution d'actions ainsi qu'un système de mémoire et de récupération. Les modèles de conception de l'Agent IA suivent principalement deux voies de développement : l'une axée sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion.
Le mode ReAct est le modèle de conception d'agent AI le plus largement utilisé actuellement. Il résout une variété de tâches de raisonnement linguistique et de prise de décision en combinant le raisonnement et l'action dans les modèles linguistiques. Son processus typique peut être décrit par un cycle : pensée (Thought) → action (Action) → observation (Observation), abrégé en cycle TAO.
L'Agent IA peut également être classé en Agent Unique et Agent Multiple en fonction du nombre d'agents. Le cœur de l'Agent Unique réside dans la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents agents, permettant de réaliser des tâches complexes par la coopération.
Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est un protocole open source destiné à résoudre les problèmes de connexion et d'interaction entre les LLM et les sources de données externes. Il offre trois capacités pour étendre les LLM : Ressources (expansion des connaissances), Outils (exécution de fonctions, appel de systèmes externes) et Prompts (modèles de mots-clés pré-écrits).
Dans l'industrie Web3, l'attention portée aux agents AI a diminué après avoir atteint un pic au début de cette année, et la capitalisation boursière globale a considérablement diminué. Actuellement, les projets qui continuent à avoir du poids se concentrent principalement sur l'exploration de Web3 autour du cadre AI Agent, y compris les modèles de plateforme de lancement, les modèles DAO et les modèles d'entreprise.
La plateforme de lancement permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents IA. Actuellement, plus de cent mille agents ont été créés sur la plus grande plateforme de lancement. Le mode DAO utilise des modèles d'IA combinés aux suggestions des membres pour prendre des décisions. Le mode d'entreprise offre un cadre Multi Agent de niveau entreprise, résolvant les besoins complexes d'opérations commerciales grâce à une orchestration intelligente et une collaboration efficace.
D'un point de vue du modèle économique, actuellement, seule la plateforme de lancement peut réaliser un cercle économique autonome. Cependant, ce modèle fait face à des défis, principalement le fait que l'Agent IA émis doit avoir suffisamment d'"attrait" pour créer un volant positif.
L'apparition de MCP ouvre de nouvelles perspectives d'exploration pour les agents AI de Web3. L'une consiste à déployer le serveur MCP sur un réseau blockchain, résolvant les problèmes de point unique tout en ayant la capacité de résister à la censure ; l'autre consiste à doter le serveur MCP de fonctionnalités d'interaction avec la blockchain, abaissant ainsi le seuil technique. De plus, il existe également une solution basée sur Ethereum pour construire un réseau d'incitation pour les créateurs d'OpenMCP.Network.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et une couche d'incitation économique dans les applications d'agent AI, des défis techniques subsistent actuellement, tels que la difficulté de vérifier la véracité des comportements des agents avec la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance, ainsi que des problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
L'IA est sans aucun doute un grand récit historique, et pour le Web3, la fusion avec l'IA est une tendance inévitable. Bien qu'il y ait encore de nombreux défis à relever, nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer l'application et le développement des agents IA dans le domaine du Web3.
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wagmi_eventually
· Il y a 3h
Encore un jouet AI banal.
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MetaLord420
· 08-04 23:41
Ce melon est authentique, ne pense pas à t'enfuir, ajoute-le à tes favoris.
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Fren_Not_Food
· 08-03 19:28
On parle encore de bull国产 ?
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StopLossMaster
· 08-03 11:16
Encore un piège pour pigeons.
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GateUser-3824aa38
· 08-03 11:09
Encore un simple Complice intelligent, n'est-ce pas ?
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0xSoulless
· 08-03 10:55
Les pigeons du nouveau think tank arrivent... Se faire prendre pour des cons
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MetaverseLandlord
· 08-03 10:51
C'est encore des gens qui font de l'IA, n'est-ce pas tous des escrocs pour soutirer de l'argent ?
Fusion de l'agent IA et de Web3 : exploration et défis de Manus à MC
Exploration de l'Agent AI dans le domaine Web3 : de Manus à MC
Récemment, un produit d'agent IA universel, le premier au monde, développé par une startup chinoise, a suscité une large attention. Ce produit possède la capacité autonome de réaliser des tâches de bout en bout, de la planification à l'exécution, montrant une universalité et une efficacité sans précédent. Cela a non seulement attiré l'attention de l'industrie, mais a également fourni des idées de produits et des inspirations de conception précieuses pour le développement d'agents IA de toutes sortes. Avec les progrès rapides de la technologie IA, les agents IA, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passent progressivement du concept à la réalité et montrent un potentiel d'application énorme dans divers secteurs, y compris naturellement celui de Web3.
L'Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants essentiels incluent un modèle de langage large (LLM) en tant que "cerveau", des mécanismes d'observation et de perception, un processus de réflexion et de raisonnement, l'exécution d'actions ainsi qu'un système de mémoire et de récupération. Les modèles de conception de l'Agent IA suivent principalement deux voies de développement : l'une axée sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion.
Le mode ReAct est le modèle de conception d'agent AI le plus largement utilisé actuellement. Il résout une variété de tâches de raisonnement linguistique et de prise de décision en combinant le raisonnement et l'action dans les modèles linguistiques. Son processus typique peut être décrit par un cycle : pensée (Thought) → action (Action) → observation (Observation), abrégé en cycle TAO.
L'Agent IA peut également être classé en Agent Unique et Agent Multiple en fonction du nombre d'agents. Le cœur de l'Agent Unique réside dans la combinaison du LLM et des outils, tandis que l'Agent Multiple attribue différents rôles à différents agents, permettant de réaliser des tâches complexes par la coopération.
Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est un protocole open source destiné à résoudre les problèmes de connexion et d'interaction entre les LLM et les sources de données externes. Il offre trois capacités pour étendre les LLM : Ressources (expansion des connaissances), Outils (exécution de fonctions, appel de systèmes externes) et Prompts (modèles de mots-clés pré-écrits).
Dans l'industrie Web3, l'attention portée aux agents AI a diminué après avoir atteint un pic au début de cette année, et la capitalisation boursière globale a considérablement diminué. Actuellement, les projets qui continuent à avoir du poids se concentrent principalement sur l'exploration de Web3 autour du cadre AI Agent, y compris les modèles de plateforme de lancement, les modèles DAO et les modèles d'entreprise.
La plateforme de lancement permet aux utilisateurs de créer, déployer et monétiser des agents IA. Actuellement, plus de cent mille agents ont été créés sur la plus grande plateforme de lancement. Le mode DAO utilise des modèles d'IA combinés aux suggestions des membres pour prendre des décisions. Le mode d'entreprise offre un cadre Multi Agent de niveau entreprise, résolvant les besoins complexes d'opérations commerciales grâce à une orchestration intelligente et une collaboration efficace.
D'un point de vue du modèle économique, actuellement, seule la plateforme de lancement peut réaliser un cercle économique autonome. Cependant, ce modèle fait face à des défis, principalement le fait que l'Agent IA émis doit avoir suffisamment d'"attrait" pour créer un volant positif.
L'apparition de MCP ouvre de nouvelles perspectives d'exploration pour les agents AI de Web3. L'une consiste à déployer le serveur MCP sur un réseau blockchain, résolvant les problèmes de point unique tout en ayant la capacité de résister à la censure ; l'autre consiste à doter le serveur MCP de fonctionnalités d'interaction avec la blockchain, abaissant ainsi le seuil technique. De plus, il existe également une solution basée sur Ethereum pour construire un réseau d'incitation pour les créateurs d'OpenMCP.Network.
Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et une couche d'incitation économique dans les applications d'agent AI, des défis techniques subsistent actuellement, tels que la difficulté de vérifier la véracité des comportements des agents avec la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance, ainsi que des problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.
L'IA est sans aucun doute un grand récit historique, et pour le Web3, la fusion avec l'IA est une tendance inévitable. Bien qu'il y ait encore de nombreux défis à relever, nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer l'application et le développement des agents IA dans le domaine du Web3.