Exploração interdisciplinar do Agente de IA no domínio Web3
Recentemente, um produto de agente de IA universal, lançado por uma startup chinesa, causou alvoroço no mundo da tecnologia. Este produto possui a capacidade de completar tarefas de forma autônoma, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e eficácia sem precedentes. Isso não apenas atraiu a ampla atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários agentes de IA. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os agentes de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando do conceito para a realidade, e mostrando um enorme potencial de aplicação em diversas indústrias, incluindo a indústria Web3.
Visão Geral do Agente de IA
O Agente de IA é um programa de computador que pode tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e em objetivos predefinidos. Os componentes principais incluem um grande modelo de linguagem (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio e pensamento, execução de ações, bem como funções de memória e recuperação.
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas linhas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planejamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão. Dentre elas, o padrão ReAct é o que apareceu primeiro e é o mais amplamente utilizado. O ReAct resolve tarefas diversificadas de raciocínio e decisão em linguagem, combinando o raciocínio (Reasoning) e a ação (Acting) nos modelos de linguagem. Seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de pensar (Thought) → agir (Action) → observar (Observation).
De acordo com o número de agentes, o Agente de IA pode ser dividido em Agente Único e Agente Múltiplo. O núcleo do Agente Único está na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da colaboração.
Estado Atual dos Agentes de IA no Web3
A atenção ao AI Agent na indústria Web3 caiu drasticamente após atingir um pico no início deste ano, com uma redução total de mais de 90% no valor de mercado. Atualmente, os projetos com maior visibilidade e valor de mercado ainda estão explorando o Web3 em torno da estrutura do AI Agent, abrangendo principalmente três modos:
Modo de plataforma de lançamento: representado pelo Virtuals Protocol, permite aos usuários criar, implantar e monetizar Agentes de IA.
Modo DAO: representado pelo ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisões de investimento, combinando sugestões dos membros da DAO para realizar investimentos.
Modelo de empresa: representado pelos Swarms, oferece uma estrutura Multi Agent de nível empresarial.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode realizar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios, pois os ativos a serem emitidos devem ter atratividade suficiente para formar um volante positivo.
Exploração Web3 do MCP
O surgimento do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) trouxe uma nova direção de exploração para o Agente de IA do Web3:
Implantar o MCP Server na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e com capacidade de resistência à censura.
Conferir ao MCP Server a capacidade de interagir com a blockchain, como realizar transações DeFi e gestão, reduzindo a barreira técnica.
Construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum, alcançando a automação, transparência, confiabilidade e resistência à censura dos incentivos através de contratos inteligentes.
Embora a combinação do MCP com o Web3 possa, em teoria, injetar mecanismos de confiança descentralizados e camadas de incentivo econômico nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta algumas limitações, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento do Agente e questões de eficiência em redes descentralizadas.
Conclusão
A aplicação do Agente de IA no domínio do Web3 ainda está em fase de exploração, necessitando de um produto marcante para quebrar as dúvidas externas sobre a utilidade do Web3. O surgimento do MCP trouxe novas oportunidades e desafios para o Agente de IA do Web3. A fusão entre IA e Web3 é uma tendência inevitável, precisamos manter paciência e confiança, e continuar a explorar o potencial deste campo.
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
19 Curtidas
Recompensa
19
2
Compartilhar
Comentário
0/400
Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
teoricamente isso precisa de snarks recursivos para escalar, para ser sincero
Agente de IA lidera a nova tendência do Web3: MC inicia a exploração da Descentralização
Exploração interdisciplinar do Agente de IA no domínio Web3
Recentemente, um produto de agente de IA universal, lançado por uma startup chinesa, causou alvoroço no mundo da tecnologia. Este produto possui a capacidade de completar tarefas de forma autônoma, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma versatilidade e eficácia sem precedentes. Isso não apenas atraiu a ampla atenção da indústria, mas também forneceu valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de vários agentes de IA. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os agentes de IA, como um ramo importante do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando do conceito para a realidade, e mostrando um enorme potencial de aplicação em diversas indústrias, incluindo a indústria Web3.
Visão Geral do Agente de IA
O Agente de IA é um programa de computador que pode tomar decisões e executar tarefas de forma autônoma com base no ambiente, nas entradas e em objetivos predefinidos. Os componentes principais incluem um grande modelo de linguagem (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio e pensamento, execução de ações, bem como funções de memória e recuperação.
Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas linhas de desenvolvimento: uma que enfatiza a capacidade de planejamento e outra que enfatiza a capacidade de reflexão. Dentre elas, o padrão ReAct é o que apareceu primeiro e é o mais amplamente utilizado. O ReAct resolve tarefas diversificadas de raciocínio e decisão em linguagem, combinando o raciocínio (Reasoning) e a ação (Acting) nos modelos de linguagem. Seu fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de pensar (Thought) → agir (Action) → observar (Observation).
De acordo com o número de agentes, o Agente de IA pode ser dividido em Agente Único e Agente Múltiplo. O núcleo do Agente Único está na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da colaboração.
Estado Atual dos Agentes de IA no Web3
A atenção ao AI Agent na indústria Web3 caiu drasticamente após atingir um pico no início deste ano, com uma redução total de mais de 90% no valor de mercado. Atualmente, os projetos com maior visibilidade e valor de mercado ainda estão explorando o Web3 em torno da estrutura do AI Agent, abrangendo principalmente três modos:
Modo de plataforma de lançamento: representado pelo Virtuals Protocol, permite aos usuários criar, implantar e monetizar Agentes de IA.
Modo DAO: representado pelo ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisões de investimento, combinando sugestões dos membros da DAO para realizar investimentos.
Modelo de empresa: representado pelos Swarms, oferece uma estrutura Multi Agent de nível empresarial.
Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode realizar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta desafios, pois os ativos a serem emitidos devem ter atratividade suficiente para formar um volante positivo.
Exploração Web3 do MCP
O surgimento do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) trouxe uma nova direção de exploração para o Agente de IA do Web3:
Implantar o MCP Server na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e com capacidade de resistência à censura.
Conferir ao MCP Server a capacidade de interagir com a blockchain, como realizar transações DeFi e gestão, reduzindo a barreira técnica.
Construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum, alcançando a automação, transparência, confiabilidade e resistência à censura dos incentivos através de contratos inteligentes.
Embora a combinação do MCP com o Web3 possa, em teoria, injetar mecanismos de confiança descentralizados e camadas de incentivo econômico nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual ainda enfrenta algumas limitações, como a dificuldade da tecnologia de prova de conhecimento zero em verificar a autenticidade do comportamento do Agente e questões de eficiência em redes descentralizadas.
Conclusão
A aplicação do Agente de IA no domínio do Web3 ainda está em fase de exploração, necessitando de um produto marcante para quebrar as dúvidas externas sobre a utilidade do Web3. O surgimento do MCP trouxe novas oportunidades e desafios para o Agente de IA do Web3. A fusão entre IA e Web3 é uma tendência inevitável, precisamos manter paciência e confiança, e continuar a explorar o potencial deste campo.