Agente de IA: Exploración interdisciplinaria de Manus a Web3
Recientemente, el producto Manus, el primer agente de IA universal del mundo lanzado por la startup china Monica, ha suscitado un amplio interés. Como un agente de IA capaz de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, Manus muestra una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, proporcionando valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de agentes de IA.
El Agente de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, está pasando de la concepción a la aplicación real. Es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Los componentes centrales del Agente de IA incluyen modelos de lenguaje grande (LLM), mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación.
Actualmente, los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, que incluye REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler, etc.; la otra se centra en la capacidad de reflexión, que incluye Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS, etc. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de pensar → actuar → observar.
En la industria de Web3, el desarrollo de Agentes de IA también ha recibido atención. Actualmente, las direcciones de exploración más destacadas incluyen:
Modo de plataforma de lanzamiento: permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar plataformas de Agentes de IA, como Virtuals Protocol.
Modo DAO: tomar decisiones utilizando modelos de IA combinados con las sugerencias de los miembros de DAO, como ElizaOS.
Modelo de empresa: proporciona un marco Multi Agent de nivel empresarial, como Swarms.
Sin embargo, estos modelos también enfrentan sus propios desafíos. Por ejemplo, la plataforma de lanzamiento necesita que los activos emitidos sean atractivos para formar un ciclo virtuoso; mientras que en el entorno del mercado actual, atraer creadores y mantener el funcionamiento del modelo económico presenta dificultades.
La aparición del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolviendo el problema de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con blockchain, reduciendo la barrera técnica.
Construir una red de incentivos para creadores de OpenMCP.Network basada en Ethereum, logrando la automatización, transparencia y confiabilidad de los incentivos a través de contratos inteligentes.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizada y capas de incentivos económicos a las aplicaciones de AI Agent en teoría, la tecnología actual aún presenta limitaciones. Por ejemplo, la tecnología de pruebas de conocimiento cero es difícil de utilizar para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente enfrenta muchos desafíos, la exploración y la innovación continuas impulsarán el desarrollo de este campo. En el futuro, esperamos ver más productos y aplicaciones innovadoras que aporten un valor y un cambio sustanciales al mundo de Web3.
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GateUser-00be86fc
· hace17h
¿Es otro nuevo concepto para tomar a la gente por tonta?
Fusión de AI Agent y Web3: del Manus a la exploración del futuro interdisciplinario
Agente de IA: Exploración interdisciplinaria de Manus a Web3
Recientemente, el producto Manus, el primer agente de IA universal del mundo lanzado por la startup china Monica, ha suscitado un amplio interés. Como un agente de IA capaz de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, Manus muestra una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes, proporcionando valiosas ideas de producto e inspiración de diseño para el desarrollo de agentes de IA.
El Agente de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, está pasando de la concepción a la aplicación real. Es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, las entradas y los objetivos predefinidos. Los componentes centrales del Agente de IA incluyen modelos de lenguaje grande (LLM), mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y pensamiento, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación.
Actualmente, los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, que incluye REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler, etc.; la otra se centra en la capacidad de reflexión, que incluye Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS, etc. Entre ellos, el patrón ReAct es el más ampliamente utilizado, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de pensar → actuar → observar.
En la industria de Web3, el desarrollo de Agentes de IA también ha recibido atención. Actualmente, las direcciones de exploración más destacadas incluyen:
Modo de plataforma de lanzamiento: permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar plataformas de Agentes de IA, como Virtuals Protocol.
Modo DAO: tomar decisiones utilizando modelos de IA combinados con las sugerencias de los miembros de DAO, como ElizaOS.
Modelo de empresa: proporciona un marco Multi Agent de nivel empresarial, como Swarms.
Sin embargo, estos modelos también enfrentan sus propios desafíos. Por ejemplo, la plataforma de lanzamiento necesita que los activos emitidos sean atractivos para formar un ciclo virtuoso; mientras que en el entorno del mercado actual, atraer creadores y mantener el funcionamiento del modelo económico presenta dificultades.
La aparición del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolviendo el problema de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con blockchain, reduciendo la barrera técnica.
Construir una red de incentivos para creadores de OpenMCP.Network basada en Ethereum, logrando la automatización, transparencia y confiabilidad de los incentivos a través de contratos inteligentes.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizada y capas de incentivos económicos a las aplicaciones de AI Agent en teoría, la tecnología actual aún presenta limitaciones. Por ejemplo, la tecnología de pruebas de conocimiento cero es difícil de utilizar para verificar la autenticidad del comportamiento del agente, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia.
La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Aunque actualmente enfrenta muchos desafíos, la exploración y la innovación continuas impulsarán el desarrollo de este campo. En el futuro, esperamos ver más productos y aplicaciones innovadoras que aporten un valor y un cambio sustanciales al mundo de Web3.