Розшифрування manus: які наслідки для вибуху сцени веб3 DeFai

Автор: Haotian

Проснувшись после сна, многие друзья попросили меня посмотреть на manus, который называется глобальным AI агентом, способным самостоятельно мыслить, планировать и выполнять сложные задачи, а также предоставлять полные результаты. Это звучит очень круто, но помимо тревожных голосов в моем круге друзей о потере работы, что он принесет взрыву в сфере web3 DeFai? Ниже я поделюсь своими мыслями:

Близько місяця тому OpenAI випустив продукт того ж класу Operator, штучний інтелект може незалежно виконувати завдання, такі як бронювання ресторанів, покупки, квитки, замовлення їжі тощо в браузері, користувачі можуть візуалізувати нагляд та в будь-який момент брати контроль над системою.

Поява цього агента не викликала багато обговорень, оскільки він працює на основі однієї моделі або використовує той же набір інструментів для виклику, і коли користувач думає про те, що для важливого рішення все одно потрібна втручання, він втрачає віру в ідею, що ця система може виконувати завдання.

2. На перший погляд, manus здається не набагато відмінним, лише більше застосувань, включаючи відбір резюме, дослідження акцій, купівлю нерухомості та інше, але насправді це різниця в фреймворку та системі виконання, яка керується багатомодальним великим моделем та інноваційно використовує багатопідписну систему.

Одним словом, штучний інтелект повинен імітувати цикл PDCA (планування-виконання-перевірка-дія) виконання завдань людьми, який буде виконуватися кількома великими моделями, які співпрацюватимуть, при цьому кожна модель буде спеціалізуватися на певному етапі. Це не тільки знижує ризик в прийнятті рішень для окремої моделі, а й підвищує ефективність виконання завдань. Так званий ‘система багатофакторної підписі’ фактично є механізмом підтвердження рішень, який базується на спільному підтвердженні рішень кількох спеціалізованих моделей, щоб забезпечити надійність прийняття рішень та їх виконання.

3. Порівнявши це, очевидно, що переваги Manus вибиваються вперед, разом з серією операційних вражень, показаних у відео-демонстрації, це дійсно надає відчуття надзвичайного досвіду. Проте об’єктивно кажучи, інновації в ітераціях оператора Manus є лише початком і ще не досягли революційного значення.

Ключовим є складність завдання, виконання завдання та визначення успішності результатів доставки великої моделі після введення стандарту користувацького вводу Prompt. Інакше, чи не можна вже зараз застосувати інновації у сценарії DeFai веб3? Очевидно, що цього поки що не вдається зробити:

Наприклад: в сценарії DeFai агент повинен приймати рішення про укладення угод, для цього потрібний агент рівня Oracle, який відповідає за збір та перевірку даних на ланцюжку, а також за аналіз та інтеграцію даних. Крім того, він повинен в реальному часі відстежувати ціни на ланцюжку, щоб виявляти торгівельні можливості. Цей процес становить великий виклик для реального аналізу, оскільки можливо, що можливість укладання угоди, яка ще була актуальною за секунду, вже не існує після передачі великої моделі Oracle агенту для укладення угоди (вікно арбітражу).

Це фактично розкриває найбільшу вразливість таких багатомодальних великих моделей у прийнятті рішень: як підключитися до мережі, викликати аналіз даних рівня Real-Time, визначити можливості угод та захопити їх. Мережеве середовище в цілому добре, багатоцільові моделі не створюють великих динамічних нерівноваг, оскільки ціни на замовлення на багатьох комерційних сайтах не змінюються в реальному часі, але це може викликати великі проблеми у взаємодії всієї багатомодальної системи. У цепочці таке виклик стоїть перед вами практично постійно.

Отже, в цілому появою manus дійсно може викликати хвилю тривоги в області web2 серед колекціонерів, адже багато повторюваних адміністративних та інформаційних робіт можуть стати перед ризиком заміни штучним інтелектом. Проте хай вони хвилюються.

Це питання ми повинні об’єктивно розуміти роль web3 в сприянні застосуванням DeFai.

Необхідно визнати, що значення безумовно велике, оскільки воно пропонує концепцію LLM OS та Less Structure more intelligence, особливо система багатофакторної підпису надасть велику натхнення для поєднання DeFi та штучного інтелекту у web3.

По суті, це виправляє основне непорозуміння більшості проектів DeFai, які не придумують і хочуть покладатися на велику модель для досягнення складних цілей, таких як автономне мислення AI Agent + прийняття рішень, що зовсім не реалістично у фінансовому сценарії.

Реалізація бажаного візії DeFai потребує вирішення складних проблем, таких як обмеження потужності одиночних моделей штучного інтелекту, гарантії атомарності багатомодальної взаємодії та співпраці, уніфікація ресурсів та управління в багатомодальних системах, механізми толерантності до помилок та обробки відмов.

Наприклад: шар Oracle Агент, відповідальний за збір даних на ланцюжку та їх аналіз, а також контроль цін, утворюючи ефективний джерело даних;

Керівництво агентство, аналізуючи та оцінюючи ризики на підставі даних, які надає Oracle, розробляє набір рішень та план дій;

Агент виконавчого рівня, виконуючи рішення рішучого рівня, розглядає різні варіанти та враховує фактичну ситуацію, включаючи оптимізацію витрат на газ, міжланцюговий стан, конфлікти у порядку угод тощо.

Лише коли цей ряд агентів синхронізується потужно і має велику системну структуру, може відбутися справжня революція DeFai.