Eksplorasi Aplikasi AI Agent di Bidang Web3: Dari Manus ke MC
Belakangan ini, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia bernama Manus telah menarik perhatian luas di kalangan teknologi. Produk ini dikembangkan oleh sebuah perusahaan startup asal China, dan pada hari pertama peluncurannya, terjadi permintaan tinggi untuk kode undangan. Sebagai AI Agent universal, Manus menunjukkan kemampuan untuk berpikir secara independen, merencanakan, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks, memberikan ide-ide baru untuk pengembangan AI Agent.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti dari AI Agent mencakup model bahasa besar, mekanisme pengamatan dan persepsi, proses penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi pengambilan memori. Pola desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan pada kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan pada kemampuan refleksi.
Di bidang Web3, aplikasi AI Agent terutama terfokus pada tiga model: model platform peluncuran, model DAO, dan model perusahaan komersial. Di antara model-model ini, model platform peluncuran memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan menghasilkan pendapatan dari AI Agent, dengan Virtuals Protocol sebagai yang paling terkenal saat ini. Model DAO diwakili oleh ElizaOS, yang berkomitmen untuk membangun komunitas pengembang AI Agent. Sedangkan model perusahaan komersial menggunakan Swarms sebagai contoh, yang menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.
Namun, proyek AI Agent di bidang Web3 saat ini umumnya menghadapi tantangan keberlanjutan model ekonomi. Sebagian besar proyek kurang memiliki dukungan nilai intrinsik, sehingga sulit untuk membentuk siklus ekonomi yang positif.
Model Context Protocol (MCP) muncul memberikan arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3. Ini terutama mencakup dua aspek: pertama, menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, untuk mencapai desentralisasi dan tahan sensor; kedua, memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis. Selain itu, terdapat juga gagasan untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network yang berbasis Ethereum.
Meskipun kombinasi MCP dengan Web3 secara teori dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih menghadapi banyak tantangan. Misalnya, teknologi bukti nol pengetahuan sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, dan masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi juga perlu diselesaikan.
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tidak bisa dihindari, tetapi masih memerlukan waktu dan eksplorasi yang berkelanjutan. Di masa depan, kami berharap dapat melihat lebih banyak aplikasi yang inovatif untuk mendorong perkembangan AI Agent di bidang Web3.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
3
Bagikan
Komentar
0/400
WalletManager
· 6jam yang lalu
Mekanisme manajemen memori agent ini masih belum jelas, risiko celahnya cukup tinggi, disarankan untuk tidak terburu-buru.
Lihat AsliBalas0
FancyResearchLab
· 6jam yang lalu
Satu lagi jebakan pintar yang dihias, Lu Ban pergi untuk mencoba peruntungannya.
Lihat AsliBalas0
OldLeekNewSickle
· 6jam yang lalu
Sekali lagi datang cara baru untuk play people for suckers, skema pendanaan berganti kulit dan bermain dengan gaya.
AI Agent menjelajahi aplikasi Web3: perkembangan dan tantangan dari Manus ke MCP
Eksplorasi Aplikasi AI Agent di Bidang Web3: Dari Manus ke MC
Belakangan ini, sebuah produk AI Agent universal pertama di dunia bernama Manus telah menarik perhatian luas di kalangan teknologi. Produk ini dikembangkan oleh sebuah perusahaan startup asal China, dan pada hari pertama peluncurannya, terjadi permintaan tinggi untuk kode undangan. Sebagai AI Agent universal, Manus menunjukkan kemampuan untuk berpikir secara independen, merencanakan, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks, memberikan ide-ide baru untuk pengembangan AI Agent.
AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti dari AI Agent mencakup model bahasa besar, mekanisme pengamatan dan persepsi, proses penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi pengambilan memori. Pola desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan pada kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan pada kemampuan refleksi.
Di bidang Web3, aplikasi AI Agent terutama terfokus pada tiga model: model platform peluncuran, model DAO, dan model perusahaan komersial. Di antara model-model ini, model platform peluncuran memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan menghasilkan pendapatan dari AI Agent, dengan Virtuals Protocol sebagai yang paling terkenal saat ini. Model DAO diwakili oleh ElizaOS, yang berkomitmen untuk membangun komunitas pengembang AI Agent. Sedangkan model perusahaan komersial menggunakan Swarms sebagai contoh, yang menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.
Namun, proyek AI Agent di bidang Web3 saat ini umumnya menghadapi tantangan keberlanjutan model ekonomi. Sebagian besar proyek kurang memiliki dukungan nilai intrinsik, sehingga sulit untuk membentuk siklus ekonomi yang positif.
Model Context Protocol (MCP) muncul memberikan arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3. Ini terutama mencakup dua aspek: pertama, menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, untuk mencapai desentralisasi dan tahan sensor; kedua, memberikan kemampuan kepada MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis. Selain itu, terdapat juga gagasan untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network yang berbasis Ethereum.
Meskipun kombinasi MCP dengan Web3 secara teori dapat menyuntikkan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, teknologi saat ini masih menghadapi banyak tantangan. Misalnya, teknologi bukti nol pengetahuan sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, dan masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi juga perlu diselesaikan.
Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tidak bisa dihindari, tetapi masih memerlukan waktu dan eksplorasi yang berkelanjutan. Di masa depan, kami berharap dapat melihat lebih banyak aplikasi yang inovatif untuk mendorong perkembangan AI Agent di bidang Web3.