Exploración del Agente AI en el ámbito Web3: de Manus a MCP
Recientemente, un producto global llamado Manus, el primer Agente de IA universal, ha generado un gran debate en el ámbito tecnológico en China. Este producto fue desarrollado por una startup china y, en su primer día de lanzamiento, se produjo una gran demanda de códigos de invitación. Como Agente de IA universal, Manus muestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, pudiendo completar de forma autónoma todo el proceso desde la concepción hasta la entrega.
El auge de Manus no solo ha llamado la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos para el desarrollo de Agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los Agentes de IA, como una importante rama de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de un concepto a aplicaciones reales, mostrando un gran potencial en diversas industrias, y el ámbito de Web3 no es una excepción.
El Agente de IA es un programa informático capaz de tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes clave incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, capacidad de ejecución de acciones, así como funciones de memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos líneas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, incluyendo REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler, etc.; la otra se centra en la capacidad de reflexión, incluyendo Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS, etc. Entre ellos, el modelo ReAct es el más antiguo y el más ampliamente utilizado.
El modo ReAct resuelve tareas diversas de razonamiento y toma de decisiones en lenguaje al combinar el razonamiento (Reasoning) y la acción (Acting) en modelos de lenguaje. Su proceso típico se puede describir con el ciclo "pensar→actuar→observar" (TAO).
El Agente AI también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según la cantidad de agentes. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por la empresa Anthropic, diseñado para abordar el problema de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades: expansión de conocimiento, ejecución de llamadas a funciones y plantillas de palabras clave preescritas, utilizando una arquitectura Cliente-Servidor y empleando el protocolo JSON-RPC en su base.
En el ámbito de Web3, el desarrollo de agentes de IA ha experimentado picos y caídas. Actualmente, hay tres modelos principales: el modelo de plataforma de lanzamiento representado por Virtuals Protocol, el modelo DAO representado por ElizaOS y el modelo de empresa comercial representado por Swarms.
La plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, implementar y monetizar agentes de IA. El Protocolo Virtuals es actualmente la plataforma de lanzamiento más grande, con más de cien mil agentes emitidos. El modelo DAO como ElizaOS tiene como objetivo utilizar modelos de IA para simular decisiones de inversión y combinar las sugerencias de los miembros de la DAO para realizar inversiones. Swarms es un marco de Multi Agente a nivel empresarial que resuelve necesidades comerciales complejas a través de la orquestación inteligente y la colaboración eficiente.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo las plataformas de lanzamiento pueden lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, principalmente porque la mayoría de los AI Agents emitidos carecen de un respaldo de valor intrínseco.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3: primero, desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y con capacidad de resistencia a la censura; segundo, permitir que el Servidor MCP tenga la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestión.
Además, hay un plan para la red de incentivos para creadores OpenMCP.Network, construida sobre Ethereum. Este plan tiene como objetivo lograr la automatización, transparencia, confianza y resistencia a la censura de los incentivos a través de contratos inteligentes, y utiliza tecnologías como billeteras de Ethereum y ZK para realizar la firma, verificación de permisos y protección de la privacidad durante el proceso de ejecución.
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizados y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de Agente AI, la tecnología actual de pruebas de conocimiento cero aún tiene dificultades para verificar la veracidad del comportamiento del Agente, y las redes descentralizadas todavía enfrentan problemas de eficiencia. Esta no es una solución que pueda tener éxito a corto plazo.
El lanzamiento de Manus marca un hito importante en el producto de Agente de IA general. El mundo de Web3 también necesita un producto emblemático para romper las dudas externas sobre su falta de utilidad y que solo es un bombo. La aparición de MCP trae una nueva dirección de exploración para el Agente de IA de Web3, incluyendo su implementación en redes blockchain, la realización de interacciones con blockchain, y la construcción de una red de incentivos para creadores.
La fusión de la IA como una gran narrativa histórica con Web3 es inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando el desarrollo de este campo.
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WhaleWatcher
· hace18h
¿Qué hay de interesante en Web3?
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SerNgmi
· hace18h
Ya están haciendo estas cosas grandiosas.
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LightningAllInHero
· hace18h
Las tortitas toman a la gente por tonta, ¿quién no es un hombre fuerte?
Explorando nuevas direcciones de AI Agent en Web3: lecciones de Manus a MC
Exploración del Agente AI en el ámbito Web3: de Manus a MCP
Recientemente, un producto global llamado Manus, el primer Agente de IA universal, ha generado un gran debate en el ámbito tecnológico en China. Este producto fue desarrollado por una startup china y, en su primer día de lanzamiento, se produjo una gran demanda de códigos de invitación. Como Agente de IA universal, Manus muestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, pudiendo completar de forma autónoma todo el proceso desde la concepción hasta la entrega.
El auge de Manus no solo ha llamado la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos para el desarrollo de Agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los Agentes de IA, como una importante rama de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de un concepto a aplicaciones reales, mostrando un gran potencial en diversas industrias, y el ámbito de Web3 no es una excepción.
El Agente de IA es un programa informático capaz de tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes clave incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, capacidad de ejecución de acciones, así como funciones de memoria y recuperación.
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos líneas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, incluyendo REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler, etc.; la otra se centra en la capacidad de reflexión, incluyendo Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS, etc. Entre ellos, el modelo ReAct es el más antiguo y el más ampliamente utilizado.
El modo ReAct resuelve tareas diversas de razonamiento y toma de decisiones en lenguaje al combinar el razonamiento (Reasoning) y la acción (Acting) en modelos de lenguaje. Su proceso típico se puede describir con el ciclo "pensar→actuar→observar" (TAO).
El Agente AI también se puede clasificar en Agente Único y Agente Múltiple según la cantidad de agentes. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por la empresa Anthropic, diseñado para abordar el problema de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades: expansión de conocimiento, ejecución de llamadas a funciones y plantillas de palabras clave preescritas, utilizando una arquitectura Cliente-Servidor y empleando el protocolo JSON-RPC en su base.
En el ámbito de Web3, el desarrollo de agentes de IA ha experimentado picos y caídas. Actualmente, hay tres modelos principales: el modelo de plataforma de lanzamiento representado por Virtuals Protocol, el modelo DAO representado por ElizaOS y el modelo de empresa comercial representado por Swarms.
La plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, implementar y monetizar agentes de IA. El Protocolo Virtuals es actualmente la plataforma de lanzamiento más grande, con más de cien mil agentes emitidos. El modelo DAO como ElizaOS tiene como objetivo utilizar modelos de IA para simular decisiones de inversión y combinar las sugerencias de los miembros de la DAO para realizar inversiones. Swarms es un marco de Multi Agente a nivel empresarial que resuelve necesidades comerciales complejas a través de la orquestación inteligente y la colaboración eficiente.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo las plataformas de lanzamiento pueden lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, principalmente porque la mayoría de los AI Agents emitidos carecen de un respaldo de valor intrínseco.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3: primero, desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y con capacidad de resistencia a la censura; segundo, permitir que el Servidor MCP tenga la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestión.
Además, hay un plan para la red de incentivos para creadores OpenMCP.Network, construida sobre Ethereum. Este plan tiene como objetivo lograr la automatización, transparencia, confianza y resistencia a la censura de los incentivos a través de contratos inteligentes, y utiliza tecnologías como billeteras de Ethereum y ZK para realizar la firma, verificación de permisos y protección de la privacidad durante el proceso de ejecución.
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizados y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de Agente AI, la tecnología actual de pruebas de conocimiento cero aún tiene dificultades para verificar la veracidad del comportamiento del Agente, y las redes descentralizadas todavía enfrentan problemas de eficiencia. Esta no es una solución que pueda tener éxito a corto plazo.
El lanzamiento de Manus marca un hito importante en el producto de Agente de IA general. El mundo de Web3 también necesita un producto emblemático para romper las dudas externas sobre su falta de utilidad y que solo es un bombo. La aparición de MCP trae una nueva dirección de exploración para el Agente de IA de Web3, incluyendo su implementación en redes blockchain, la realización de interacciones con blockchain, y la construcción de una red de incentivos para creadores.
La fusión de la IA como una gran narrativa histórica con Web3 es inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando el desarrollo de este campo.