Нещодавно спілкуючись з кількома підприємцями та інвесторами, я виявив, що всі ще сповнені впевненості у перспективах поєднання штучного інтелекту та криптоактивів, але щодо напрямків розвитку Web3 AI Agent виявляється деяка плутанина. У зв'язку з цією ситуацією я зібрав кілька можливих тенденцій майбутнього розвитку, сподіваючись надати деякі рекомендації для фахівців у цій галузі:
Проект AI Agent, якщо він покладається лише на випуск токенів і не має реальної цінності застосування, може легко отримати ярлик чистого спекулятивного проекту. Проект, який не має підтримки продукту та відповідності до ринку, навіть з повним дизайном токеноміки, важко уникнути долі, коли його сприймають як спекулятивну діяльність під прикриттям шифрування.
Первісно очікувана послідовність впровадження AI агентів, AI фреймворків, AI платформ до AI розподіленої фізичної інфраструктури може змінитися. Зі зникненням бульбашки ринку агентів, агенти можуть стати носіями застосувань після зрілості основних технологій, таких як тонка налаштування великих моделей, алгоритми даних тощо. Якщо бракує підтримки основних технологій, спиратися лише на AI агентів буде важко знову здобути прихильність ринку.
Проекти платформ, що зосереджуються на даних AI, обчислювальних потужностях і алгоритмах, можуть перевершити AI Agent і стати центром уваги на ринку. Навіть якщо з'являться нові AI Agent, агенти, розроблені цими AI платформами, можуть бути більш переконливими на ринку. Адже команди проектів, здатні управляти AI платформами, зазвичай мають більш надійну технічну експертизу та склад команди.
Web3 AI Agent потрібно шукати диференційовані шляхи розвитку, а не змагатися з командами Web2 в прямому зіткненні. Web2 Agent акцентує увагу на практичності, тому логіка низьковитратних платформ розумна. Але Web3 Agent більше зосереджений на токеноміці, надмірне підкреслення низьких витрат на впровадження може викликати більше спекуляцій з випуском активів. Web3 AI Agent повинен поєднувати інновації з архітектурою розподіленого консенсусу блокчейн.
Найбільша перевага AI Agent полягає в "попередньому впровадженні", що відповідає логіці "товстих протоколів і тонких додатків". Ключовим моментом є те, як зробити протокол "товстим", як залучити вільні обчислювальні ресурси, використовуючи розподілену архітектуру для досягнення переваг низьких витрат алгоритмів, активуючи вертикально сегментовані сцени фінансів, медицини, освіти тощо. Водночас, як зробити додаток "тонким" також є викликом. Дозволити AI Agent самостійно керувати активами, здійснювати торгівлю, реалізовувати багатомодальну взаємодію та інші функції потрібно поступово, не можна досягти цього за один раз.
Протокол MCP та автоматизація Manus у сфері Web2 та інші технології надихають на інновації у сфері Web3. Можна розглянути можливість розробки рішень, які підходять для додатків Web3, безпосередньо на основі MCP та Manus, або використовувати дистрибутивну платформу для розробки розширених бізнес-сценаріїв на основі MCP. Не варто надто прагнути до руйнівних інновацій, достатньо оптимізувати наявні продукти та протоколи, щоб максимально використати унікальні переваги Web3. Як у Web2, так і у Web3, все відбувається на фоні хвилі технологічних революцій, викликаних великими мовними моделями штучного інтелекту, ключовим є те, чи зможемо ми дійсно просунути розвиток технологій штучного інтелекту.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Тенденції розвитку Web3 AI Agent: шість основних напрямків, які допомагають проектам створювати диференційовані переваги
Нещодавно спілкуючись з кількома підприємцями та інвесторами, я виявив, що всі ще сповнені впевненості у перспективах поєднання штучного інтелекту та криптоактивів, але щодо напрямків розвитку Web3 AI Agent виявляється деяка плутанина. У зв'язку з цією ситуацією я зібрав кілька можливих тенденцій майбутнього розвитку, сподіваючись надати деякі рекомендації для фахівців у цій галузі:
Проект AI Agent, якщо він покладається лише на випуск токенів і не має реальної цінності застосування, може легко отримати ярлик чистого спекулятивного проекту. Проект, який не має підтримки продукту та відповідності до ринку, навіть з повним дизайном токеноміки, важко уникнути долі, коли його сприймають як спекулятивну діяльність під прикриттям шифрування.
Первісно очікувана послідовність впровадження AI агентів, AI фреймворків, AI платформ до AI розподіленої фізичної інфраструктури може змінитися. Зі зникненням бульбашки ринку агентів, агенти можуть стати носіями застосувань після зрілості основних технологій, таких як тонка налаштування великих моделей, алгоритми даних тощо. Якщо бракує підтримки основних технологій, спиратися лише на AI агентів буде важко знову здобути прихильність ринку.
Проекти платформ, що зосереджуються на даних AI, обчислювальних потужностях і алгоритмах, можуть перевершити AI Agent і стати центром уваги на ринку. Навіть якщо з'являться нові AI Agent, агенти, розроблені цими AI платформами, можуть бути більш переконливими на ринку. Адже команди проектів, здатні управляти AI платформами, зазвичай мають більш надійну технічну експертизу та склад команди.
Web3 AI Agent потрібно шукати диференційовані шляхи розвитку, а не змагатися з командами Web2 в прямому зіткненні. Web2 Agent акцентує увагу на практичності, тому логіка низьковитратних платформ розумна. Але Web3 Agent більше зосереджений на токеноміці, надмірне підкреслення низьких витрат на впровадження може викликати більше спекуляцій з випуском активів. Web3 AI Agent повинен поєднувати інновації з архітектурою розподіленого консенсусу блокчейн.
Найбільша перевага AI Agent полягає в "попередньому впровадженні", що відповідає логіці "товстих протоколів і тонких додатків". Ключовим моментом є те, як зробити протокол "товстим", як залучити вільні обчислювальні ресурси, використовуючи розподілену архітектуру для досягнення переваг низьких витрат алгоритмів, активуючи вертикально сегментовані сцени фінансів, медицини, освіти тощо. Водночас, як зробити додаток "тонким" також є викликом. Дозволити AI Agent самостійно керувати активами, здійснювати торгівлю, реалізовувати багатомодальну взаємодію та інші функції потрібно поступово, не можна досягти цього за один раз.
Протокол MCP та автоматизація Manus у сфері Web2 та інші технології надихають на інновації у сфері Web3. Можна розглянути можливість розробки рішень, які підходять для додатків Web3, безпосередньо на основі MCP та Manus, або використовувати дистрибутивну платформу для розробки розширених бізнес-сценаріїв на основі MCP. Не варто надто прагнути до руйнівних інновацій, достатньо оптимізувати наявні продукти та протоколи, щоб максимально використати унікальні переваги Web3. Як у Web2, так і у Web3, все відбувається на фоні хвилі технологічних революцій, викликаних великими мовними моделями штучного інтелекту, ключовим є те, чи зможемо ми дійсно просунути розвиток технологій штучного інтелекту.