Exploración interdisciplinaria del Agente AI en el campo de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de agente de IA universal llamado Manus ha llamado la atención. Como el primer producto de este tipo en el mundo, Manus demuestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, proporcionando valiosas ideas y enfoques de diseño para el desarrollo de agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una importante rama del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a una realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, incluida la industria Web3.
El Agente AI es un programa informático que puede tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y reflexión, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación. Los patrones de diseño del Agente AI tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, mientras que la otra se centra en la capacidad de reflexión.
El modo ReAct es el patrón de diseño de agente de IA que apareció primero y es el más ampliamente utilizado. Resuelve diversas tareas de razonamiento y toma de decisiones en lenguaje al combinar el razonamiento (Reasoning) y la acción (Acting) en modelos de lenguaje. Su flujo típico se puede describir como un ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
El Agente AI también se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple según la cantidad de agentes. El núcleo del Agente Único radica 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 cooperación entre los Agentes.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP proporciona tres capacidades para extender LLM: Recursos(, expansión de conocimientos), Herramientas( para ejecutar funciones, invocar sistemas externos) y Prompts( para plantillas de palabras clave preescritas).
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que más probabilidades tiene de lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta el problema de la falta de atractivo de los activos.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3. Primero, se despliega el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura; segundo, el Servidor MCP está dotado de la funcionalidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay propuestas basadas en Ethereum para construir una red de incentivos para creadores llamada OpenMCP.Network.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y una capa de incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, el nivel tecnológico actual aún hace difícil lograr completamente esta visión. La tecnología de prueba de cero conocimiento tiene dificultades 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. A pesar de que todavía enfrentamos muchos desafíos, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando el potencial de este campo. En el futuro, es posible que aparezca un producto emblemático en el mundo de Web3 que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3 y impulse el desarrollo de toda la industria.
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TokenTaxonomist
· 07-11 07:35
hmm... estadísticamente hablando, la especificación del protocolo de mcp carece de una categorización taxonómica rigurosa, para ser honesto.
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OnchainDetective
· 07-11 07:09
¿Todo tiene que estar relacionado con la IA?
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Web3ProductManager
· 07-11 06:12
tanta ilusión en las métricas de los agentes... pero ¿dónde están los datos de DAU? necesito ver algunas curvas de adopción, para ser sincero
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BugBountyHunter
· 07-11 05:20
¿De nuevo soplando estas cosas vacías? ¿Dónde está la tecnología?
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RektCoaster
· 07-08 08:47
Deja de hablar, ningún AI es mejor que simplemente acostarse y ganar.
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OnchainHolmes
· 07-08 08:47
¡No entiendo, pero tengo que parecer que entiendo!
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LiquidatedAgain
· 07-08 08:46
Otra máquina que toma a la gente por tonta con gran aumento y gran caída.
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FundingMartyr
· 07-08 08:40
¡mcp finalmente ha llegado, solo faltaba esto!
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ZkSnarker
· 07-08 08:39
en realidad, mcp es solo web3 tratando de actuar inteligente de nuevo... pero no voy a mentir, estoy un poco interesado en ello.
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ClassicDumpster
· 07-08 08:26
alcista Otra vez vienen a tomar a la gente por tonta
AI Agent y MCP: Nuevas exploraciones y desafíos en la industria Web3
Exploración interdisciplinaria del Agente AI en el campo de Web3: de Manus a MC
Recientemente, un producto de agente de IA universal llamado Manus ha llamado la atención. Como el primer producto de este tipo en el mundo, Manus demuestra una poderosa capacidad de pensamiento independiente, planificación y ejecución de tareas complejas, proporcionando valiosas ideas y enfoques de diseño para el desarrollo de agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una importante rama del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a una realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, incluida la industria Web3.
El Agente AI es un programa informático que puede tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar tareas según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento y reflexión, ejecución de acciones, así como memoria y recuperación. Los patrones de diseño del Agente AI tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, mientras que la otra se centra en la capacidad de reflexión.
El modo ReAct es el patrón de diseño de agente de IA que apareció primero y es el más ampliamente utilizado. Resuelve diversas tareas de razonamiento y toma de decisiones en lenguaje al combinar el razonamiento (Reasoning) y la acción (Acting) en modelos de lenguaje. Su flujo típico se puede describir como un ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation).
El Agente AI también se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple según la cantidad de agentes. El núcleo del Agente Único radica 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 cooperación entre los Agentes.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP proporciona tres capacidades para extender LLM: Recursos(, expansión de conocimientos), Herramientas( para ejecutar funciones, invocar sistemas externos) y Prompts( para plantillas de palabras clave preescritas).
En la industria de Web3, el desarrollo de los Agentes de IA se centra principalmente en tres modelos: el modelo de plataforma de lanzamiento, el modelo DAO y el modelo de empresa comercial. Entre ellos, el modelo de plataforma de lanzamiento es el que más probabilidades tiene de lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta el problema de la falta de atractivo de los activos.
La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente AI de Web3. Primero, se despliega el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura; segundo, el Servidor MCP está dotado de la funcionalidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica. Además, hay propuestas basadas en Ethereum para construir una red de incentivos para creadores llamada OpenMCP.Network.
A pesar de que la combinación de MCP y Web3 puede inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y una capa de incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, el nivel tecnológico actual aún hace difícil lograr completamente esta visión. La tecnología de prueba de cero conocimiento tiene dificultades 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. A pesar de que todavía enfrentamos muchos desafíos, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando el potencial de este campo. En el futuro, es posible que aparezca un producto emblemático en el mundo de Web3 que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3 y impulse el desarrollo de toda la industria.