Khám Phá và Ứng Dụng Của AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3

Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên có tên là Manus đã gây ra tiếng vang trong cộng đồng công nghệ trong nước. Là một AI đại diện có khả năng suy nghĩ độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, Manus thể hiện tính linh hoạt và khả năng thực hiện chưa từng có, cung cấp những ý tưởng và cảm hứng mới cho sự phát triển của AI Agent. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang ứng dụng thực tế và thể hiện tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực, ngành công nghiệp Web3 cũng không ngoại lệ.

Tóm tắt AI Agent

AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự 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:

1. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não"
2. Cơ chế quan sát và cảm nhận
3. Quá trình tư duy suy diễn
4. Khả năng thực thi hành động
5. Chức năng ghi nhớ và truy xuất

Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình có thể được mô tả bằng chu trình "suy nghĩ → hành động → quan sát".

Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được phân thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent cấp cho các tác nhân khác nhau các vai trò khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.

Tình trạng của AI Agent trong Web3

Sự quan tâm đến AI Agent trong ngành Web3 đã giảm sau khi đạt đỉnh vào đầu năm nay, nhưng vẫn còn một số dự án duy trì được sự chú ý cao, chủ yếu tập trung vào các mô hình sau đây:

1. Chế độ nền tảng phát sóng: đại diện bởi Virtuals Protocol, cho phép người dùng tạo, triển khai và biến đổi AI Agent.
2. Mô hình DAO: Được đại diện bởi ElizaOS, kết hợp với mô hình AI và các đề xuất của các thành viên DAO để đưa ra quyết định.
3. Mô hình công ty thương mại: Đại diện bởi Swarms, cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.

Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể đạt được vòng kín kinh tế tương đối tự cung tự cấp. Nhưng mô hình này cũng đối mặt với vấn đề tài sản bản thân thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại, dễ dẫn đến việc nhanh chóng giảm giá xuống 0.

Sự kết hợp của MCP và Web3

Sự xuất hiện của Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:

1. Triển khai máy chủ MCP vào mạng blockchain, nâng cao khả năng chống kiểm duyệt.
2. Cung cấp chức năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật.
3. Xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.

Mặc dù những hướng này về lý thuyết có thể tiêm vào cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế cho AI Agent, nhưng trong việc thực hiện công nghệ vẫn đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như công nghệ chứng minh không kiến thức khó xác minh tính xác thực hành vi của Agent, mạng lưới phi tập trung gặp vấn đề về hiệu suất.

Kết luận

Sự kết hợp giữa AI và Web3 là xu hướng tất yếu, mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức về công nghệ và ứng dụng, nhưng tương lai là điều đáng kỳ vọng. Chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá tiềm năng ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực Web3, nhằm tạo ra những sản phẩm thực sự có ý nghĩa lịch sử, thay đổi những hoài nghi bên ngoài về tính thiết thực của Web3.