Sự phát triển và khám phá ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực Web3

Vào đầu tháng 3, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên do một công ty khởi nghiệp của Trung Quốc phát triển đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Sản phẩm này có khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, thể hiện tính toàn diện và khả năng thực thi chưa từng có. Điều này không chỉ gây ra cuộc thảo luận sôi nổi trong ngành mà còn cung cấp những ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các AI Agent khác nhau. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần từ khái niệm trở thành hiện thực và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong mọi lĩnh vực, bao gồm cả ngành Web3.

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 của nó bao gồm:

• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não" của nó
• Cơ chế quan sát và cảm nhận
• Quá trình tư duy suy luận
• Thực hiện hành động
• Ký ức và tìm kiếm

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 tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được áp dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình có thể được mô tả bằng vòng lặp "suy nghĩ → hành động → quan sát".

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 Web3

Trong ngành Web3, dù giá trị thị trường của các dự án liên quan đến AI Agent đã giảm mạnh, nhưng vẫn có một số dự án đang khám phá ứng dụng của AI Agent. Các mô hình chính bao gồm:

1. Chế độ nền tảng phát sóng: cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ nền tảng AI Agent. Dự án đại diện như Virtuals Protocol.

2. Mô hình DAO: Sử dụng mô hình AI kết hợp với đề xuất của các thành viên DAO để đưa ra quyết định. Dự án đại diện như ElizaOS.

3. Mô hình công ty thương mại: Cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp. Dự án đại diện như Swarms.

Xét từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có mô hình nền tảng phát hành có thể đạt được vòng kín kinh tế tự cấp tự túc. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với vấn đề thu hút tài sản không đủ, đặc biệt là trong môi trường thị trường hiện tại.

Sự kết hợp giữa MCP và Web3

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

1. Triển khai máy chủ MCP vào mạng blockchain, đạt được tính phi tập trung và khả năng chống kiểm duyệt.

2. Cung cấp khả năng tương tác giữa MCP Server và blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật trong các hoạt động DeFi.

3. Xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum, cung cấp động lực kinh tế bền vững cho các nhà cung cấp MCP Server.

Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể cung cấp cho ứng dụng AI Agent cơ chế tin cậy phi tập trung và động lực kinh tế, nhưng công nghệ hiện tại vẫn phải đối mặt với một số thách thức, chẳng hạn như việc công nghệ chứng minh không có kiến thức khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của hành vi Agent, cũng như vấn đề hiệu quả của mạng phi tập trung.

Kết luận

Mặc dù ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực Web3 đang đối mặt với nhiều thách thức, nhưng vẫn là một hướng đi đầy tiềm năng. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ và sự khám phá các mô hình đổi mới, chúng ta có lý do để tin rằng sự kết hợp giữa AI và Web3 sẽ mang lại nhiều ứng dụng đột phá hơn nữa. Trong quá trình này, giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá và đổi mới sẽ là chìa khóa để thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.