Что принесет Manus взрыв веб-3 в DeFai сценарии?

Реализация истинного видения DeFai требует решения сложных проблем, таких как предельные возможности одиночных моделей искусственного интеллекта, гарантии атомарности мультимодального взаимодействия и сотрудничества, унификации ресурсов мультимодальных систем и управления ими, а также механизмов обработки ошибок и сбоев в системе.

Написал: Хаотян

Проснувшись после сна, многие друзья попросили меня посмотреть #manus, который является по-настоящему универсальным AI-агентом, способным самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, а также доставлять полный результат. Звучит очень круто, но помимо звучащих в соцсетях тревожных голосов о потере работы, что он может принести взрывной рост в сфере web3 DeFai? Ниже приведены мои размышления:

Примерно месяц назад OpenAI выпустила аналогичный продукт Operator, искусственный интеллект может самостоятельно выполнять задачи, такие как бронирование столов, покупки, заказ билетов, заказ еды и т. д. в браузере, пользователи могут визуально наблюдать и в любое время взять контроль.

Появление этого агента почти не обсуждалось, потому что он основан на одной модели и использует тот же набор инструментов. Когда пользователь понимает, что для принятия ключевых решений все еще требуется вмешательство, он теряет уверенность в идее полагаться на выполнение задач.

2）manus, на первый взгляд, не сильно отличается, просто имеет больше приложений, включая отбор резюме, исследование акций, покупку недвижимости и т. д., но на самом деле различия в основе и системе выполнения, Manus управляется многомодовой большой моделью и инновационно использует систему множественных подписей.

Другими словами, искусственный интеллект должен имитировать цикл PDCA (планирование - выполнение - проверка - действие), выполняемый человеком. Этот цикл будет завершаться совместными усилиями нескольких крупных моделей, каждая из которых будет специализироваться на определенном этапе. Это не только позволит снизить риски принятия решений одиночной моделью при выполнении задачи, но и повысит эффективность выполнения. Механизм проверки решений через сотрудничество нескольких моделей, известный как «множественная подпись», обеспечивает надежность принятия решений и их выполнения путем требования совместного подтверждения нескольких специализированных моделей.

3. По сравнению с этим, преимущества manus, очевидно, выделяются, а серия операций, показанных в видеодемонстрации, действительно создают ощущение нечто невероятное. Но объективно говоря, итерационные инновации Manus для оператора лишь начало и еще не достигли революционного значения.

Ключевой момент заключается в сложности выполнения задачи и определении уровня успешности результатов доставки крупной модели после ввода пользовательского input Prompt с неунифицированным стандартом. Иначе говоря, следуя этому инновационному пути, сценарий DeFai веб-3 сразу станет зрелым приложением? Очевидно, это еще не достигнуто:

Например, в сценарии DeFai агент должен принимать решения о сделках, необходим агент уровня Oracle, ответственный за сбор и проверку данных на цепочке, а также за анализ и интеграцию данных, а также за мониторинг цен на цепочке для выявления возможностей для сделок. Этот процесс представляет собой большой вызов для реального времени анализа, возможно, имеется возможность для сделки, которая была актуальна за секунду до передачи огромной модели Oracle агенту исполнения сделок, после чего возможность для сделки исчезает (окно арбитража);

Это фактически выявляет одну из самых больших слабостей таких много-модальных больших моделей в принятии решений, как обеспечить доступ к анализу данных уровня реального времени через сеть и цепь, выявить торговые возможности и затем осуществить их захват. Сетевая среда в целом неплоха, многие цены на заказы в интернет-магазинах не меняются в реальном времени, что не создает больших динамических балансовых проблем для всего много-модального сотрудничества, но если речь идет о цепочке, такие вызовы почти постоянно присутствуют.

4）Таким образом, в целом появление manus действительно вызовет тревогу в сфере web2, ведь многие высококвалифицированные должности с повторяющимися задачами и обработкой информации могут столкнуться с риском быть замененными ИИ. Но пускай они беспокоятся.

Необходимо объективно понимать роль, которую играет это веб-3 в продвижении сценариев применения DeFai.

Необходимо признать: это определенно имеет большое значение, в конце концов, его концепция LLM OS и Less Structure more intelligence, особенно мультиподписная система, даст большие идеи для сочетания DeFi и AI в web3.

Это фактически исправляет серьезное заблуждение большинства проектов DeFai, не пытайтесь сразу полагаться на большую модель для достижения сложных целей AI Agent, таких как автономное мышление + принятие решений, это вообще не соответствует действительности в финансовой среде.

Реализация видения DeFai требует решения сложных проблем, таких как пределы способностей одиночной модели искусственного интеллекта, гарантия атомарности мультимодального взаимодействия и сотрудничества, унификация ресурсов и управление в мультимодальной системе, а также механизмы обработки ошибок и управления сбоями.

Например: агент уровня Oracle, отвечающий за сбор и анализ данных с цепи, мониторинг цен и создание эффективного источника данных;

Уровень принятия решений агент, анализируя данные, поступающие от Oracle, и проводя оценку рисков, разрабатывает набор решений и план действий;

Исполнительный агент на уровне агента, исходя из различных вариантов, предоставленных уровнем принятия решений, и учитывая реальные обстоятельства, выполняет оптимизацию расходов на газ, состояния межцепочечной связи, конфликты порядка транзакций и многое другое.

Только когда вся серия агентов будет синхронизирована и будет установлена огромная системная структура, наступит настоящая революция DeFai.