Exploración de la aplicación del Agente AI en el campo de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de agente de IA universal llamado Manus ha llamado la atención en el mundo de la tecnología. Este producto fue desarrollado por una startup china y en su primer día de lanzamiento se presentó una escena de gran demanda por códigos de invitación. Como agente de IA universal, Manus ha demostrado la capacidad de pensar de forma independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, ofreciendo nuevas ideas para el desarrollo de agentes de IA.
Un Agente de IA es un programa de computadora que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande, un mecanismo de observación y percepción, un proceso de razonamiento y pensamiento, la ejecución de acciones y funciones de recuperación de memoria. Los patrones de diseño del Agente de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión.
En el ámbito de Web3, la aplicación de los Agentes de IA se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA, siendo Virtuals Protocol uno de los más conocidos. El modelo DAO está representado por ElizaOS, que se dedica a construir una comunidad de desarrolladores de Agentes de IA. El modelo de empresa comercial tiene como ejemplo a Swarms, que ofrece un marco Multi Agente a nivel empresarial.
Sin embargo, los proyectos de Agentes AI en el ámbito de Web3 actualmente enfrentan desafíos en la sostenibilidad de sus modelos económicos. La mayoría de los proyectos carecen de un apoyo de valor intrínseco, lo que dificulta la formación de un ciclo económico positivo.
El surgimiento del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) trae nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA de Web3. Esto incluye principalmente dos aspectos: primero, desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, logrando descentralización y resistencia a la censura; segundo, dotar al Servidor MCP de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera tecnológica. Además, existe la idea de construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede, en teoría, inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y un incentivo económico en las aplicaciones de AI Agent, la tecnología actual aún enfrenta muchos desafíos. Por ejemplo, la dificultad de verificar la autenticidad del comportamiento del Agent con la tecnología de prueba de conocimiento cero, así como los problemas de eficiencia en la red descentralizada, también necesitan ser resueltos.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable, pero aún necesita tiempo y exploración continua. En el futuro, esperamos ver más aplicaciones innovadoras que impulsen el desarrollo de los Agentes de IA en el campo de Web3.
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WalletManager
· hace6h
El mecanismo de gestión de memoria del agente aún no está claro, el coeficiente de riesgo de vulnerabilidad es relativamente alto, se sugiere no apresurarse.
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FancyResearchLab
· hace6h
Otra trampa inteligente adornada, Lu Ban primero irá a pisar la mina.
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OldLeekNewSickle
· hace6h
Otra nueva táctica para tomar a la gente por tonta, el esquema de financiación se disfraza y ya juega con trucos.
Agentes de IA explorando aplicaciones Web3: desarrollo y desafíos desde Manus hasta MC
Exploración de la aplicación del Agente AI en el campo de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de agente de IA universal llamado Manus ha llamado la atención en el mundo de la tecnología. Este producto fue desarrollado por una startup china y en su primer día de lanzamiento se presentó una escena de gran demanda por códigos de invitación. Como agente de IA universal, Manus ha demostrado la capacidad de pensar de forma independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, ofreciendo nuevas ideas para el desarrollo de agentes de IA.
Un Agente de IA es un programa de computadora que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande, un mecanismo de observación y percepción, un proceso de razonamiento y pensamiento, la ejecución de acciones y funciones de recuperación de memoria. Los patrones de diseño del Agente de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión.
En el ámbito de Web3, la aplicación de los Agentes de IA se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA, siendo Virtuals Protocol uno de los más conocidos. El modelo DAO está representado por ElizaOS, que se dedica a construir una comunidad de desarrolladores de Agentes de IA. El modelo de empresa comercial tiene como ejemplo a Swarms, que ofrece un marco Multi Agente a nivel empresarial.
Sin embargo, los proyectos de Agentes AI en el ámbito de Web3 actualmente enfrentan desafíos en la sostenibilidad de sus modelos económicos. La mayoría de los proyectos carecen de un apoyo de valor intrínseco, lo que dificulta la formación de un ciclo económico positivo.
El surgimiento del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) trae nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA de Web3. Esto incluye principalmente dos aspectos: primero, desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, logrando descentralización y resistencia a la censura; segundo, dotar al Servidor MCP de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera tecnológica. Además, existe la idea de construir una red de incentivos para creadores OpenMCP.Network basada en Ethereum.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede, en teoría, inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y un incentivo económico en las aplicaciones de AI Agent, la tecnología actual aún enfrenta muchos desafíos. Por ejemplo, la dificultad de verificar la autenticidad del comportamiento del Agent con la tecnología de prueba de conocimiento cero, así como los problemas de eficiencia en la red descentralizada, también necesitan ser resueltos.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable, pero aún necesita tiempo y exploración continua. En el futuro, esperamos ver más aplicaciones innovadoras que impulsen el desarrollo de los Agentes de IA en el campo de Web3.