Web3 Alanında AI Ajanın Gelişimi: Manus'tan MCP'ye Keşif
Son zamanlarda, Manus adında dünya çapında ilk evrensel AI Agent ürünü geniş bir dikkat çekti. Bağımsız düşünme, planlama ve karmaşık görevleri yerine getirme yeteneğine sahip bir AI aracı olarak, Manus, eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve icra gücü sergileyerek AI Agent geliştirilmesine değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı.
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak otonom kararlar alabilen ve görevleri yerine getiren bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında büyük dil modelleri (LLM), gözlem ve algı mekanizmaları, akıl yürütme düşünce süreçleri, eylem gerçekleştirme ve hafıza ile geri çağırma işlevleri bulunmaktadır. Şu anda, AI Agent'ın tasarım modelleri iki ana gelişim yolu izlemektedir: biri planlama yeteneğine, diğeri ise düşünme yeteneğine odaklanmaktadır.
Web3 sektöründe, AI Agent'ın gelişimi bir duraklama dönemi geçirmiş olmasına rağmen, hâlâ bazı projeler aktif olarak araştırma yapmaktadır. Bunlar arasında üç ana model bulunmaktadır: Virtuals Protocol'ün temsil ettiği lansman platformu modeli, ElizaOS'un temsil ettiği DAO modeli ve Swarms'ın temsil ettiği ticari şirket modeli. Bunlardan lansman platformu modeli, şu anda kendi kendine yeterli bir ekonomik döngüyü gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanıdır.
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ı için yeni keşif yönleri getirdi. Bir yandan, MCP Server'ı blok zincir ağına dağıtarak tek nokta sorununu çözmek ve sansüre karşı dayanıklılık sağlamak mümkündür; diğer yandan, MCP Server, blok zincir ile etkileşim yeteneğine sahip olabilir, bu da teknik engelleri düşürür. Ayrıca, bazı araştırmacılar Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı oluşturma önerisinde bulundular.
MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı enjekte edebilse de, mevcut teknolojide bazı zorluklar bulunmaktadır. Örneğin, sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanması ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları.
AI ve Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir eğilimdir. Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olsak da, sektörün sabırlı ve güvenli kalması, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulama ve gelişimini sürekli araştırması gerekiyor. Gelecekte, dış şüpheleri aşabilen ve Web3'ün pratikliğini sergileyen bir dönüm noktası ürününün ortaya çıkmasını umuyoruz.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
12 Likes
Reward
12
2
Share
Comment
0/400
CommunityLurker
· 21h ago
Yine de sonuca bakmak lazım.
View OriginalReply0
TaxEvader
· 21h ago
Er geç kendi kodumu yazarak kurumları insanları enayi yerine koymak.
AI Agent ve Web3'ün birleşimi: Manus'tan MCP'ye gelişim ve zorluklar
Web3 Alanında AI Ajanın Gelişimi: Manus'tan MCP'ye Keşif
Son zamanlarda, Manus adında dünya çapında ilk evrensel AI Agent ürünü geniş bir dikkat çekti. Bağımsız düşünme, planlama ve karmaşık görevleri yerine getirme yeteneğine sahip bir AI aracı olarak, Manus, eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve icra gücü sergileyerek AI Agent geliştirilmesine değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı.
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak otonom kararlar alabilen ve görevleri yerine getiren bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında büyük dil modelleri (LLM), gözlem ve algı mekanizmaları, akıl yürütme düşünce süreçleri, eylem gerçekleştirme ve hafıza ile geri çağırma işlevleri bulunmaktadır. Şu anda, AI Agent'ın tasarım modelleri iki ana gelişim yolu izlemektedir: biri planlama yeteneğine, diğeri ise düşünme yeteneğine odaklanmaktadır.
Web3 sektöründe, AI Agent'ın gelişimi bir duraklama dönemi geçirmiş olmasına rağmen, hâlâ bazı projeler aktif olarak araştırma yapmaktadır. Bunlar arasında üç ana model bulunmaktadır: Virtuals Protocol'ün temsil ettiği lansman platformu modeli, ElizaOS'un temsil ettiği DAO modeli ve Swarms'ın temsil ettiği ticari şirket modeli. Bunlardan lansman platformu modeli, şu anda kendi kendine yeterli bir ekonomik döngüyü gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanıdır.
Model Context Protocol (MCP)'in ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ı için yeni keşif yönleri getirdi. Bir yandan, MCP Server'ı blok zincir ağına dağıtarak tek nokta sorununu çözmek ve sansüre karşı dayanıklılık sağlamak mümkündür; diğer yandan, MCP Server, blok zincir ile etkileşim yeteneğine sahip olabilir, bu da teknik engelleri düşürür. Ayrıca, bazı araştırmacılar Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı oluşturma önerisinde bulundular.
MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı enjekte edebilse de, mevcut teknolojide bazı zorluklar bulunmaktadır. Örneğin, sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanması ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları.
AI ve Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir eğilimdir. Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olsak da, sektörün sabırlı ve güvenli kalması, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulama ve gelişimini sürekli araştırması gerekiyor. Gelecekte, dış şüpheleri aşabilen ve Web3'ün pratikliğini sergileyen bir dönüm noktası ürününün ortaya çıkmasını umuyoruz.