Khám Phá Ứng Dụng AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus đến MC
Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng mang tên Manus đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. Là AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập mạnh mẽ và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp một hướng đi 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 thể hiện tiềm năng lớn trong mọi lĩnh vực, ngành công nghiệp Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
Tóm tắt về AI Agent
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "não", cơ chế quan sát và nhận thức, quá trình suy luận, thực hiện hành động, cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng thiên về khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại thiên về 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 của nó bao gồm ba bước: suy nghĩ, hành động và quan sát, hình thành một quá trình lặp lại.
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chú trọng vào sự phối hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent phân bổ các vai trò khác nhau cho các tác nhân khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác.
Mô hình Ngữ cảnh Giao thức (MCP)
MCP là một giao thức mã nguồn mở, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: mở rộng kiến thức, thực hiện gọi hàm tới hệ thống bên ngoài, và các mẫu từ khóa đã được viết sẵn. MCP sử dụng kiến trúc Client-Server, với giao thức truyền tải cơ sở là JSON-RPC.
Tình trạng AI Agent trong Web3
Sự quan tâm đến AI Agent trong ngành Web3 đã giảm sau khi đạt đỉnh vào tháng 1 năm nay, nhưng vẫn có một số dự án giữ được mức độ chú ý cao. Chủ yếu bao gồm ba mô hình:
Chế độ nền tảng phát hành: Đại diện cho Virtuals Protocol, cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent.
Mô hình DAO: Đại diện là ElizaOS, kết hợp mô hình AI và đề xuất của các thành viên DAO để đưa ra quyết định.
Mô hình công ty thương mại: đại diện là 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 khép kín kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đang phải đối mặt với thách thức, cần có tài sản phát hành đủ sức hấp dẫn để tạo ra vòng tuần hoàn tích cực.
Hướng đi khám phá của MCP trong Web3
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:
Triển khai máy chủ MCP vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt.
Cung cấp chức năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, chẳng hạn như thực hiện giao dịch DeFi và quản lý.
Xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum, thông qua hợp đồng thông minh để đạt được sự tự động hóa, minh bạch và đáng tin cậy trong khuyến khích.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 lý thuyết có thể cung cấp cho ứng dụng AI Agent cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế, nhưng trình độ công nghệ hiện tại vẫn khó có thể xác minh hoàn toàn tính xác thực của hành vi của Agent, và vấn đề về hiệu quả của mạng phi tập trung cũng cần được giải quyết.
Tóm tắt
Sự ra mắt của Manus đánh dấu một cột mốc quan trọng cho sản phẩm AI Agent tổng quát. Lĩnh vực Web3 cũng cần một sản phẩm cột mốc để phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính hữu dụng của nó. Sự xuất hiện của MCP mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent của Web3, bao gồm triển khai blockchain, chức năng tương tác blockchain, cũng như xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá lĩnh vực đầy tiềm năng này.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Manus khởi xướng cuộc cách mạng AI Agent MCP khám phá hướng đi mới cho Web3
Khám Phá Ứng Dụng AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus đến MC
Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng mang tên Manus đã thu hút được sự chú ý rộng rãi. Là AI Agent đa năng đầu tiên trên thế giới, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập mạnh mẽ và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp một hướng đi 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 thể hiện tiềm năng lớn trong mọi lĩnh vực, ngành công nghiệp Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
Tóm tắt về AI Agent
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "não", cơ chế quan sát và nhận thức, quá trình suy luận, thực hiện hành động, cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng thiên về khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại thiên về 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 của nó bao gồm ba bước: suy nghĩ, hành động và quan sát, hình thành một quá trình lặp lại.
Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chú trọng vào sự phối hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent phân bổ các vai trò khác nhau cho các tác nhân khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác.
Mô hình Ngữ cảnh Giao thức (MCP)
MCP là một giao thức mã nguồn mở, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: mở rộng kiến thức, thực hiện gọi hàm tới hệ thống bên ngoài, và các mẫu từ khóa đã được viết sẵn. MCP sử dụng kiến trúc Client-Server, với giao thức truyền tải cơ sở là JSON-RPC.
Tình trạng AI Agent trong Web3
Sự quan tâm đến AI Agent trong ngành Web3 đã giảm sau khi đạt đỉnh vào tháng 1 năm nay, nhưng vẫn có một số dự án giữ được mức độ chú ý cao. Chủ yếu bao gồm ba mô hình:
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đang phải đối mặt với thách thức, cần có tài sản phát hành đủ sức hấp dẫn để tạo ra vòng tuần hoàn tích cực.
Hướng đi khám phá của MCP trong Web3
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 lý thuyết có thể cung cấp cho ứng dụng AI Agent cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế, nhưng trình độ công nghệ hiện tại vẫn khó có thể xác minh hoàn toàn tính xác thực của hành vi của Agent, và vấn đề về hiệu quả của mạng phi tập trung cũng cần được giải quyết.
Tóm tắt
Sự ra mắt của Manus đánh dấu một cột mốc quan trọng cho sản phẩm AI Agent tổng quát. Lĩnh vực Web3 cũng cần một sản phẩm cột mốc để phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính hữu dụng của nó. Sự xuất hiện của MCP mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent của Web3, bao gồm triển khai blockchain, chức năng tương tác blockchain, cũng như xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo.
Sự kết hợp giữa AI và Web3 là xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá lĩnh vực đầy tiềm năng này.