Khám Phá Ứng Dụng Của AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MC
Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới mang tên Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong giới công nghệ. Sản phẩm này được phát triển bởi một công ty khởi nghiệp của Trung Quốc, và ngay trong ngày đầu tiên ra mắt đã xuất hiện tình trạng mã mời khó kiếm. Là một AI Agent đa năng, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp một hướng đi mới cho việc phát triển AI Agent.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn, cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận và tư duy, thực hiện hành động và chức năng truy xuất trí nhớ. Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một là chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hai là chú trọng vào khả năng phản tư.
Trong lĩnh vực Web3, việc ứng dụng AI Agent chủ yếu tập trung vào ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong đó, mô hình nền tảng phát hành cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent, hiện tại nổi bật nhất là Virtuals Protocol. Mô hình DAO được đại diện bởi ElizaOS, tập trung vào việc xây dựng cộng đồng phát triển AI Agent. Mô hình công ty thương mại lấy Swarms làm ví dụ, cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.
Tuy nhiên, các dự án AI Agent trong lĩnh vực Web3 hiện tại đang phải đối mặt với thách thức về tính bền vững của mô hình kinh tế. Hầu hết các dự án thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại, khó có thể hình thành vòng tuần hoàn kinh tế tích cực.
Mô hình Giao thức Ngữ cảnh (MCP) đã mang đến những hướng khám phá mới cho AI Agent của Web3. Chủ yếu bao gồm hai khía cạnh: một là triển khai Máy chủ MCP trên mạng blockchain, đạt được phi tập trung và chống kiểm duyệt; hai là trao quyền cho Máy chủ MCP khả năng tương tác với blockchain, giảm thiểu rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có ý tưởng xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn gặp nhiều thách thức. Ví dụ, công nghệ chứng minh không biết (zero-knowledge proof) khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và vấn đề hiệu quả của mạng phi tập trung cũng cần được giải quyết.
Sự hội nhập của AI và Web3 là xu hướng tất yếu, nhưng vẫn cần thời gian và sự khám phá liên tục. Trong tương lai, chúng tôi mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng đột phá hơn, thúc đẩy sự phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
11 thích
Phần thưởng
11
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
WalletManager
· 6giờ trước
Cơ chế quản lý bộ nhớ của agent này vẫn chưa rõ ràng, hệ số rủi ro lỗ hổng khá cao, nên khuyên không nên nạp tiền trước.
Xem bản gốcTrả lời0
FancyResearchLab
· 6giờ trước
Một cái bẫy thông minh được trang trí khác, Lỗ Ban hãy đi thử xem sao.
Xem bản gốcTrả lời0
OldLeekNewSickle
· 6giờ trước
Lại có chiêu trò mới để chơi cho Suckers, quỹ tiền lại thay đổi hình thức và còn chơi trò mới.
AI Agent khám phá ứng dụng Web3: Phát triển và thách thức từ Manus đến MCP
Khám Phá Ứng Dụng Của AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MC
Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới mang tên Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong giới công nghệ. Sản phẩm này được phát triển bởi một công ty khởi nghiệp của Trung Quốc, và ngay trong ngày đầu tiên ra mắt đã xuất hiện tình trạng mã mời khó kiếm. Là một AI Agent đa năng, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp một hướng đi mới cho việc phát triển AI Agent.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn, cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận và tư duy, thực hiện hành động và chức năng truy xuất trí nhớ. Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một là chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hai là chú trọng vào khả năng phản tư.
Trong lĩnh vực Web3, việc ứng dụng AI Agent chủ yếu tập trung vào ba mô hình: mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong đó, mô hình nền tảng phát hành cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent, hiện tại nổi bật nhất là Virtuals Protocol. Mô hình DAO được đại diện bởi ElizaOS, tập trung vào việc xây dựng cộng đồng phát triển AI Agent. Mô hình công ty thương mại lấy Swarms làm ví dụ, cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.
Tuy nhiên, các dự án AI Agent trong lĩnh vực Web3 hiện tại đang phải đối mặt với thách thức về tính bền vững của mô hình kinh tế. Hầu hết các dự án thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại, khó có thể hình thành vòng tuần hoàn kinh tế tích cực.
Mô hình Giao thức Ngữ cảnh (MCP) đã mang đến những hướng khám phá mới cho AI Agent của Web3. Chủ yếu bao gồm hai khía cạnh: một là triển khai Máy chủ MCP trên mạng blockchain, đạt được phi tập trung và chống kiểm duyệt; hai là trao quyền cho Máy chủ MCP khả năng tương tác với blockchain, giảm thiểu rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có ý tưởng xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn gặp nhiều thách thức. Ví dụ, công nghệ chứng minh không biết (zero-knowledge proof) khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và vấn đề hiệu quả của mạng phi tập trung cũng cần được giải quyết.
Sự hội nhập của AI và Web3 là xu hướng tất yếu, nhưng vẫn cần thời gian và sự khám phá liên tục. Trong tương lai, chúng tôi mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng đột phá hơn, thúc đẩy sự phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3.