Manusは、web3 DeFaiシナリオの爆発的な発展にどのような影響を与えるのでしょうか？

真正なDeFaiのビジョンを実現するには、単一のAIモデルの能力制限、マルチモードインタラクションの原子性保証、マルチモードシステムの統一リソーススケジューリングと支配、システムの容错性と障害処理メカニズムなど、複雑な問題を解決する必要があります。

作者: Haotian

一度目が覚めると、たくさんの友達が私に #manus を見せてくれました。それは、世界的に本当に使いやすい AI エージェントで、独立した思考と複雑なタスクの計画実行を実現し、完全な結果を提供できます。とてもクールなようですが、多くの友達が失業の心配をしています。それは web3 DeFai シーンにどのような爆発をもたらすのでしょうか？以下、私の考えを共有します：

1）約1か月前、OpenAIは同種の製品Operatorを発表しました。AIはブラウザでレストラン予約、ショッピング、チケット予約、テイクアウト注文などを独立して行うことができ、ユーザーは視覚的に監視し、いつでも制御権を取得することができます。

このAgentの出現についてはあまり議論されていませんが、その理由は、それが単一モデルで駆動されているか、ツールの呼び出しフレームワークであるか、ユーザーが重要な意思決定に介入する必要があると感じると、そのタスク実行に依存する考えが失われるからです。

2）manusの外観はほとんど変わらないように見えますが、多くの応用シーンが追加されており、履歴書の選別、株式の研究、不動産の購入などが含まれていますが、実際には背後にあるフレームワークと実行システムの違いがあり、Manusはマルチモーダル大規模モデルによって駆動され、革新的にマルチサインシステムを採用しています。

要するに、AIは人間の（計画-実行-チェック-行動）のPDCAサイクルを模倣する必要があり、複数の大規模モデルが協力して実行され、各モデルは特定の段階に焦点を当てることで、単一のモデルによる決定リスクを低減し、実行効率を向上させることができます。「マルチシグネチャシステム」とは実際には複数のモデルによる決定の検証メカニズムであり、複数の専門モデルによる共同確認を要求することで、決定と実行の信頼性を確保しています。

3）この比較により、manusの利点が明らかになり、ビデオデモで示された一連の操作体験に加え、非常に特別な体験が得られる。しかし、客観的に見て、ManusはOperatorの革新的イテレーションにすぎず、革新的な意味での破壊力には達していない。

重要な点は、実行するタスクの複雑さと、不均一な標準ユーザー入力プロンプトの入力後の大規模モデルのフォールトトレランス率と配信結果の成功率の定義です。 そうでなければ、この一連のイノベーションにより、Web3のDeFaiシナリオはすぐにアプリケーションを成熟させることができるでしょうか? 明らかに、まだ実行できません。

例えば、DeFai シナリオでは、エージェントは取引の意思決定を行う必要があり、Oracle レイヤーのエージェントがオンチェーンデータの収集と検証、データの統合分析を担当し、さらにオンチェーン価格をリアルタイムに監視して取引機会を捉える必要があります。このプロセスはリアルタイム分析に非常に大きな挑戦を提供し、1秒前には有用な取引機会があるかもしれませんが、Oracle 大規模モデルが取引実行エージェントに転送されると、取引機会は存在しなくなります（アービトラージウィンドウ）。

これは実際には、この種のマルチモーダルな大規模モデルが意思決定を行う際の最大の弱点を露呈しています。ネットワークに接続し、リアルタイムレベルのデータを呼び出し、取引機会を分析し、取引をキャプチャする方法、そしてそれから取引を行う方法。ネットワーク環境は実際にはまあまあですが、多くの電子商取引サイトの注文価格はリアルタイムで変動しないため、全体のマルチモーダルな協調に大きな動的バランスの問題を引き起こすことはありません。しかし、チェーン上では、このような挑戦はほぼ常に存在します。

4）だから、全体的に見れば、manusの登場は確かにWeb2の領域で友達の輪に焦燥をもたらすかもしれません。なぜなら、多くの繰り返し業務や情報処理の仕事がAIに取って代わられるリスクに直面する可能性があります。しかし、彼らが焦燥することは彼らの問題です。

この事は、Web3におけるDeFiアプリケーションシナリオの推進について、客観的に認識する必要があります：

重要なことは認めなければならない：その意義は間違いなく重要であり、提案されたLLM OSおよびLess Structure more intelligenceのコンセプト、特にマルチサインシステムは、web3のDeFiとAIの組み合わせの拡張に大きなインスピレーションを与えるであろう。

これは実際に、大部分のDeFaiプロジェクトの重大な誤解を訂正しており、大規模なモデルに依存してAIエージェントの自律的な思考+意思決定などの複雑な目標を達成しようとすることは金融シーンでは実際には適切ではありません。

本当のDeFaiビジョンの実現には、単一のAIモデルの能力上限、マルチモーダルな相互作用の原子性の保証、マルチモーダルシステムの統一されたリソーススケジューリングと支配、システムの耐障害性と障害処理メカニズムなど、さまざまな複雑な問題が解決される必要があります。

たとえば：Oracle層のエージェントは、チェーン上のデータを収集し、分析し、価格を監視し、有効なデータソースを形成します。

決定層のエージェントは、Oracleからのデータを分析し、リスク評価を行い、一連の意思決定と行動計画を立案します。

エージェントは、意思決定層が提供したさまざまなソリューションに基づいて、実際の状況を考慮して実行を行います。これには、ガスの最適化、クロスチェーンの状態、取引の順序の衝突などが含まれます。

この一連のエージェントはすべて強力で、巨大なシステムフレームワークが確立され、本当のDeFai革命が起こる。