AI Ajansı'nın Web3 alanındaki disiplinler arası keşfi
Son günlerde, bir Çin girişim şirketi tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü teknoloji dünyasında büyük bir yankı uyandırdı. Bu ürün, planlamadan uygulamaya kadar tam süreçte bağımsız görev tamamlama yeteneğine sahip olup, benzersiz bir evrensellik ve icra gücü sergiliyor. Bu durum sadece sektörde geniş bir ilgi uyandırmakla kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı. AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerliyor ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli gösteriyor; Web3 sektörü de buna dahil.
AI Agent Genel Bakış
AI Ajansı, çevre, giriş ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak görev yapan büyük dil modeli (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem uygulama ve hafıza ile geri çağırma işlevleri bulunmaktadır.
AI Agent'in tasarım modellerinin iki ana gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bunlar arasında ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın kullanılan tasarım modelidir. ReAct, dil modelindeki (Reasoning) ve (Acting) bileşenlerini birleştirerek çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmektedir. Tipik süreci (Thought) → (Action) → (Observation) döngüsü olarak tanımlanabilir.
Ajan sayısına göre, AI Ajanı Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak sınıflandırılabilir. Tek Ajan, LLM ile araçların uyumunu esas alırken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı roller atayarak karmaşık görevleri işbirliği ile tamamlar.
Web3'te AI Ajanlarının Durumu
Web3 endüstrisinde AI Agent'a olan ilgi, bu yılın başında zirveye ulaştıktan sonra önemli ölçüde azaldı, toplam piyasa değeri %90'dan fazla küçüldü. Şu anda, daha fazla ses getiren ve piyasa değeri yüksek projeler hala AI Agent çerçevesinde Web3 keşifleri yapıyor, bunlar esasen üç ana modeli içeriyor:
Fırlatma platformu modu: Virtuals Protocol'ü temsil eden, kullanıcıların AI Agent oluşturmasına, dağıtmasına ve paraya çevirmesine olanak tanır.
DAO modeli: ElizaOS'u temsil eden, AI modelini yatırım kararlarını simüle etmek için kullanan ve DAO üyelerinin önerilerini yatırımda birleştiren.
Ticari Şirket Modeli: Swarms'ı temsil eden, kurumsal düzeyde Çoklu Ajan çerçevesi sunuyor.
Ekonomi modeli açısından bakıldığında, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilir. Ancak, bu modelin de zorlukları vardır; ihraç edilecek varlıkların kendisinin yeterince çekici olması gerekmektedir ki pozitif bir döngü oluşsun.
MCP'nin Web3 Keşfi
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'teki AI Agent için yeni keşif yönleri getirmiştir:
MCP Sunucusunu blok zincir ağına dağıtın, tek nokta sorununu çözün ve sansüre karşı dayanıklılık kazandırın.
MCP Sunucusuna, DeFi işlemleri yapma ve yönetme gibi blok zinciri ile etkileşim yetenekleri kazandırarak, teknik engelleri azaltmak.
Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağını inşa edin, teşviklerin otomasyonu, şeffaflığı, güvenilirliği ve sansüre dayanıklılığı için akıllı sözleşmeler aracılığıyla gerçekleştirin.
MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvik katmanları katabilirken, mevcut teknolojinin bazı sınırlamaları bulunmaktadır, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorluk çekmesi ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.
Sonuç
Web3 alanında AI Ajansı'nın uygulamaları hala keşif aşamasındadır ve dışarıdan Web3'ün kullanılabilirliğine yönelik şüpheleri kıracak çığır açıcı bir ürüne ihtiyaç vardır. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Ajansına yeni fırsatlar ve zorluklar getirmiştir. AI ve Web3'ün entegrasyonu kaçınılmaz bir eğilimdir; bu alandaki potansiyeli sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve güvenli kalmalıyız.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
19 Likes
Reward
19
2
Share
Comment
0/400
Layer3Dreamer
· 07-24 18:16
teorik olarak bunun ölçeklenmesi için rekürsif snarklar gerekiyor, dürüst olmak gerekirse
AI Agent Web3'te yeni bir yön belirliyor: MCP merkeziyetsizlik keşfini başlatıyor
AI Ajansı'nın Web3 alanındaki disiplinler arası keşfi
Son günlerde, bir Çin girişim şirketi tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü teknoloji dünyasında büyük bir yankı uyandırdı. Bu ürün, planlamadan uygulamaya kadar tam süreçte bağımsız görev tamamlama yeteneğine sahip olup, benzersiz bir evrensellik ve icra gücü sergiliyor. Bu durum sadece sektörde geniş bir ilgi uyandırmakla kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı. AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerliyor ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli gösteriyor; Web3 sektörü de buna dahil.
AI Agent Genel Bakış
AI Ajansı, çevre, giriş ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak görev yapan büyük dil modeli (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem uygulama ve hafıza ile geri çağırma işlevleri bulunmaktadır.
AI Agent'in tasarım modellerinin iki ana gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bunlar arasında ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın kullanılan tasarım modelidir. ReAct, dil modelindeki (Reasoning) ve (Acting) bileşenlerini birleştirerek çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmektedir. Tipik süreci (Thought) → (Action) → (Observation) döngüsü olarak tanımlanabilir.
Ajan sayısına göre, AI Ajanı Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak sınıflandırılabilir. Tek Ajan, LLM ile araçların uyumunu esas alırken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı roller atayarak karmaşık görevleri işbirliği ile tamamlar.
Web3'te AI Ajanlarının Durumu
Web3 endüstrisinde AI Agent'a olan ilgi, bu yılın başında zirveye ulaştıktan sonra önemli ölçüde azaldı, toplam piyasa değeri %90'dan fazla küçüldü. Şu anda, daha fazla ses getiren ve piyasa değeri yüksek projeler hala AI Agent çerçevesinde Web3 keşifleri yapıyor, bunlar esasen üç ana modeli içeriyor:
Fırlatma platformu modu: Virtuals Protocol'ü temsil eden, kullanıcıların AI Agent oluşturmasına, dağıtmasına ve paraya çevirmesine olanak tanır.
DAO modeli: ElizaOS'u temsil eden, AI modelini yatırım kararlarını simüle etmek için kullanan ve DAO üyelerinin önerilerini yatırımda birleştiren.
Ticari Şirket Modeli: Swarms'ı temsil eden, kurumsal düzeyde Çoklu Ajan çerçevesi sunuyor.
! Manus ve MCP ile Sohbet: AI Ajanının Web3 Çapraz Keşfi
Ekonomi modeli açısından bakıldığında, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilir. Ancak, bu modelin de zorlukları vardır; ihraç edilecek varlıkların kendisinin yeterince çekici olması gerekmektedir ki pozitif bir döngü oluşsun.
MCP'nin Web3 Keşfi
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'teki AI Agent için yeni keşif yönleri getirmiştir:
MCP Sunucusunu blok zincir ağına dağıtın, tek nokta sorununu çözün ve sansüre karşı dayanıklılık kazandırın.
MCP Sunucusuna, DeFi işlemleri yapma ve yönetme gibi blok zinciri ile etkileşim yetenekleri kazandırarak, teknik engelleri azaltmak.
Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağını inşa edin, teşviklerin otomasyonu, şeffaflığı, güvenilirliği ve sansüre dayanıklılığı için akıllı sözleşmeler aracılığıyla gerçekleştirin.
MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvik katmanları katabilirken, mevcut teknolojinin bazı sınırlamaları bulunmaktadır, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorluk çekmesi ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.
Sonuç
Web3 alanında AI Ajansı'nın uygulamaları hala keşif aşamasındadır ve dışarıdan Web3'ün kullanılabilirliğine yönelik şüpheleri kıracak çığır açıcı bir ürüne ihtiyaç vardır. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Ajansına yeni fırsatlar ve zorluklar getirmiştir. AI ve Web3'ün entegrasyonu kaçınılmaz bir eğilimdir; bu alandaki potansiyeli sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve güvenli kalmalıyız.