Exploración del desarrollo y aplicación del Agente de IA en el ámbito de Web3
A principios de marzo, un producto de agente de IA universal desarrollado por una startup china atrajo una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. Esto no solo ha generado un gran debate en la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a la realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y el sector Web3 no es una excepción.
Resumen del Agente de IA
El Agente de IA es un programa de computadora que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Modelos de lenguaje grande (LLM) como su "cerebro"
Mecanismos de observación y percepción
Proceso de pensamiento inferencial
Ejecución de acción
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 y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el modo ReAct es el patrón de diseño más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".
Según la cantidad de agentes, el Agente de IA se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a distintos agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado de los Agentes de IA en Web3
En la industria de Web3, aunque la capitalización de mercado de los proyectos relacionados con AI Agent ha disminuido considerablemente, aún hay algunos proyectos que están explorando la aplicación de AI Agent. Los principales modelos incluyen:
Modo de plataforma de lanzamiento: permite a los usuarios crear, implementar y monetizar plataformas de AI Agent. Proyectos representativos como Virtuals Protocol.
Modo DAO: Utilizar modelos de IA junto con las sugerencias de los miembros de la DAO para tomar decisiones. Proyectos representativos como ElizaOS.
Modelo de empresa: proporciona un marco Multi Agent a nivel empresarial. Proyectos representativos como Swarms.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modo de plataforma de lanzamiento puede lograr un círculo económico autosuficiente. Sin embargo, este modo también enfrenta el problema de la falta de atractivo de los activos, especialmente en el entorno de mercado actual.
La combinación de MCP y Web3
El surgimiento del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) trae nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
Desplegar el servidor MCP en la red blockchain para lograr descentralización y resistencia a la censura.
Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, reduciendo la barrera técnica para las operaciones DeFi.
Construir una red de incentivos para creadores de OpenMCP.Network basada en Ethereum, proporcionando incentivos económicos sostenibles para los proveedores de MCP Server.
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 puede, en teoría, inyectar mecanismos de confianza descentralizados y incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, la tecnología actual aún enfrenta algunos desafíos, como la dificultad de la tecnología de pruebas de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
Conclusión
La aplicación de agentes de IA en el ámbito de Web3, aunque enfrenta numerosos desafíos, sigue siendo una dirección llena de potencial. Con el continuo avance de la tecnología y la exploración de nuevos modelos, tenemos razones para creer que la fusión de la IA y Web3 traerá aplicaciones más innovadoras. En este proceso, mantener la paciencia y la confianza, y continuar explorando e innovando, será clave para impulsar el desarrollo de este campo.
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AirdropBuffet
· hace11h
Entonces, eh, esperemos el Airdrop.
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BanklessAtHeart
· hace17h
Cada vez hay más platos en el círculo.
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TokenTaxonomist
· hace17h
estadísticamente hablando, el 83.7% de estos agentes "autónomos" son solo declaraciones de si-entonces en un abrigo de trench...
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just_here_for_vibes
· hace17h
Parece muy poco sólido.
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MetaverseHobo
· hace17h
Todos los días se está reduciendo ¿Cuándo va a subir un poco?
Exploración y desafíos del Agente AI en Web3: evolución de la concepción a la práctica
Exploración del desarrollo y aplicación del Agente de IA en el ámbito de Web3
A principios de marzo, un producto de agente de IA universal desarrollado por una startup china atrajo una amplia atención. Este producto tiene la capacidad de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. Esto no solo ha generado un gran debate en la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los agentes de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a la realidad, mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, y el sector Web3 no es una excepción.
Resumen del Agente de IA
El Agente de IA es un programa de computadora que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:
Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos líneas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el modo ReAct es el patrón de diseño más ampliamente utilizado en la actualidad, y su flujo típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".
Según la cantidad de agentes, el Agente de IA se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a distintos agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.
Estado de los Agentes de IA en Web3
En la industria de Web3, aunque la capitalización de mercado de los proyectos relacionados con AI Agent ha disminuido considerablemente, aún hay algunos proyectos que están explorando la aplicación de AI Agent. Los principales modelos incluyen:
Modo de plataforma de lanzamiento: permite a los usuarios crear, implementar y monetizar plataformas de AI Agent. Proyectos representativos como Virtuals Protocol.
Modo DAO: Utilizar modelos de IA junto con las sugerencias de los miembros de la DAO para tomar decisiones. Proyectos representativos como ElizaOS.
Modelo de empresa: proporciona un marco Multi Agent a nivel empresarial. Proyectos representativos como Swarms.
Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modo de plataforma de lanzamiento puede lograr un círculo económico autosuficiente. Sin embargo, este modo también enfrenta el problema de la falta de atractivo de los activos, especialmente en el entorno de mercado actual.
La combinación de MCP y Web3
El surgimiento del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) trae nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:
A pesar de que la combinación de MCP con Web3 puede, en teoría, inyectar mecanismos de confianza descentralizados y incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, la tecnología actual aún enfrenta algunos desafíos, como la dificultad de la tecnología de pruebas de conocimiento cero para verificar la autenticidad del comportamiento del agente y los problemas de eficiencia de las redes descentralizadas.
Conclusión
La aplicación de agentes de IA en el ámbito de Web3, aunque enfrenta numerosos desafíos, sigue siendo una dirección llena de potencial. Con el continuo avance de la tecnología y la exploración de nuevos modelos, tenemos razones para creer que la fusión de la IA y Web3 traerá aplicaciones más innovadoras. En este proceso, mantener la paciencia y la confianza, y continuar explorando e innovando, será clave para impulsar el desarrollo de este campo.