Ứng dụng và khám phá công nghệ AI Agent trong lĩnh vực Web3

Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng mang tên Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Là một AI đại diện có khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, Manus đã thể hiện tính linh hoạt và khả năng thực hiện chưa từng có, cung cấp những ý tưởng và cảm hứng mới cho việc phát triển 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 dần chuyển từ lý thuyết sang thực tiễn và thể hiện tiềm năng ứng dụng to lớn trong nhiều ngành nghề, trong đó có ngành Web3.

Khái niệm cơ bản về AI Agent

AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự động đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm:

• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não"
• Cơ chế quan sát và cảm nhận
• Quá trình suy nghĩ suy luận
• Khả năng thực hiện hành động
• Chức năng ghi nhớ và truy xuất

Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản ánh. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả là chu trình suy nghĩ (Thought) → hành động (Action) → quan sát (Observation).

Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent gán cho các tác nhân khác nhau các vai trò khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.

Tình trạng của AI Agent trong lĩnh vực Web3

Trong ngành Web3, độ phổ biến của AI Agent đã giảm sau khi đạt đỉnh vào tháng Giêng năm nay. Hiện tại, các hướng khám phá chính bao gồm:

1. Chế độ nền tảng phát sóng: như Virtuals Protocol, cho phép người dùng tạo, triển khai và thu lợi từ AI Agent.
2. Mô hình DAO: Như ElizaOS, sử dụng mô hình AI kết hợp với các đề xuất của thành viên DAO để đưa ra quyết định.
3. Mô hình công ty thương mại: như 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 tạo ra vòng tròn kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đang đối mặt với vấn đề AI Agent thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại.

Sự kết hợp giữa MCP và Web3

Sự xuất hiện của Mô hình Bối cảnh Giao thức (MCP) đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:

1. Triển khai Máy chủ MCP vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt.
2. Cung cấp khả năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, giảm thiểu rào cản kỹ thuật.
3. Xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.

Mặc dù những hướng này lý thuyết có thể cung cấp cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế cho AI Agent, nhưng vẫn đối mặt với thách thức trong việc triển khai công nghệ và hiệu suất.

Triển vọng tương lai

Sự kết hợp giữa AI và Web3 là xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại vẫn còn những thách thức về công nghệ và ứng dụng, nhưng với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, chúng ta có lý do để tin rằng AI Agent sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong lĩnh vực Web3. Trong tương lai, chúng ta mong đợi thấy nhiều ứng dụng đột phá hơn nữa, thúc đẩy sự phát triển và đổi mới của hệ sinh thái Web3.