Развитие и исследование AI-агента в области Web3

Недавно продукт общего назначения под названием Manus вызвал широкий интерес. Как первый в мире продукт подобного рода, Manus продемонстрировал мощные возможности независимого мышления, планирования и выполнения сложных задач, предоставив ценные идеи и вдохновение для разработки AI Agent. С стремительным развитием технологий искусственного интеллекта AI Agent, как важная ветвь в области искусственного интеллекта, постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения во всех отраслях, включая Web3.

AI-агент — это компьютерная программа, которая может принимать решения и выполнять задачи самостоятельно на основе окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его основными компонентами являются большие языковые модели (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процесс логического мышления, выполнение действий, а также функции памяти и извлечения.

Дизайнерские модели AI Agent имеют два основных направления развития: одно сосредоточено на планировании, другое — на рефлексии. Среди них модель ReAct является наиболее ранней и широко применяемой дизайнерской моделью, и ее типичный процесс можно описать как цикл "мышление → действие → наблюдение".

В зависимости от количества агентов, AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Основная суть Single Agent заключается в сочетании LLM и инструментов, в то время как Multi Agent наделяет разных агентов различными ролями, позволяя им совместно выполнять сложные задачи.

Протокол контекста модели (MCP) - это открытый протокол, предназначенный для решения проблем подключения и взаимодействия LLM с внешними источниками данных. Он предоставляет три возможности для расширения LLM: расширение знаний, выполнение вызовов функций и предварительно написанные шаблоны подсказок.

В индустрии Web3 развитие AI Agent прошло через взлеты и падения. В настоящее время основными направлениями исследований являются модели платформы запуска, модель DAO и модель коммерческой компании. Модель платформы запуска, такая как Virtuals Protocol, позволяет пользователям создавать, разрабатывать и монетизировать AI Agent; модель DAO, такая как ElizaOS, стремится создать сообщество разработчиков AI Agent; модель коммерческой компании, такая как Swarms, предоставляет корпоративный многоагентный фреймворк.

Появление MCP открывает новые направления для исследования AI-агентов в Web3. Одно из возможных направлений заключается в развертывании MCP Server в блокчейн-сети, чтобы решить проблему единой точки отказа и обеспечить устойчивость к цензуре. Другим направлением является предоставление MCP Server возможности взаимодействовать с блокчейном, что снижает технический порог. Кроме того, существует концепция создания сети стимулов для создателей OpenMCP.Network на основе Ethereum.

Несмотря на то, что интеграция Web3 и ИИ сталкивается с множеством вызовов, таких как недостаточная зрелость технологии нулевых знаний и проблемы эффективности децентрализованных сетей, эта интеграция является неизбежной тенденцией. Нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать применение и развитие ИИ-агентов в области Web3.