Eksplorasi Pengembangan Agen AI di Bidang Web3

Baru-baru ini, sebuah perusahaan rintisan asal China meluncurkan produk AI Agent universal pertama di dunia yang menarik perhatian luas. Produk ini memiliki kemampuan untuk menyelesaikan tugas secara mandiri dari perencanaan hingga pelaksanaan, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya. Ketenaran produk ini tidak hanya menarik perhatian di dalam industri, tetapi juga memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan berbagai jenis AI Agent.

AI Agent sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju realitas, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3. Komponen inti dari AI Agent mencakup model bahasa besar sebagai "otak"-nya, mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran deduktif, pelaksanaan tindakan, serta memori dan pengambilan kembali.

Model desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu lebih menekankan pada kemampuan perencanaan, dan yang lainnya lebih menekankan pada kemampuan refleksi. Di antara keduanya, mode ReAct adalah model desain yang paling banyak diterapkan saat ini, dengan proses khas berupa siklus berpikir, bertindak, dan mengamati.

Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Inti dari Single Agent terletak pada kolaborasi antara LLM dan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada masing-masing agen untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.

Dalam industri Web3, pengembangan AI Agent terutama terfokus pada tiga model: model platform peluncuran, model DAO, dan model perusahaan komersial. Di antara ketiga model tersebut, model platform peluncuran saat ini adalah satu-satunya yang dapat mewujudkan siklus ekonomi mandiri. Namun, model ini juga menghadapi masalah kurangnya daya tarik aset.

Model Context Protocol (MCP) telah membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent di Web3. Salah satu arahnya adalah menerapkan MCP Server di jaringan blockchain, untuk mengatasi masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-pengawasan. Arah lainnya adalah membuat MCP Server mampu berinteraksi dengan blockchain, sehingga mengurangi hambatan teknis.

Selain itu, ada yang mengusulkan rencana untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network yang berbasis Ethereum. Jaringan ini akan memerlukan penggunaan kontrak pintar untuk mewujudkan otomatisasi, transparansi, kepercayaan, dan ketahanan terhadap sensor dalam insentif.

Meskipun kombinasi MCP dengan Web3 secara teoritis dapat memberikan mekanisme kepercayaan terdesentralisasi dan lapisan insentif ekonomi untuk aplikasi AI Agent, saat ini masih ada beberapa keterbatasan teknis, seperti teknologi bukti nol pengetahuan yang sulit untuk memverifikasi keaslian perilaku Agent, masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi, dan lain-lain.

Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tidak terhindarkan. Meskipun saat ini masih menghadapi banyak tantangan, kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus menjelajahi kemungkinan di bidang ini. Dunia Web3 masih membutuhkan produk yang bersifat tonggak sejarah untuk mematahkan keraguan luar mengenai kurangnya kegunaan Web3.