Что принесет взрывной рост сценария DeFai в web3 от Manus?

Реалізація справжньої візії DeFai потребує вирішення складних проблем, таких як обмеженість потужності одномодельних штучних інтелектуальних моделей, забезпечення атомарності багатомодальної взаємодії та співпраці, уніфікація ресурсів та їх розподіл у багатомодальних системах, а також механізми обробки помилок та відмов системи.

Написано: Хаотян

Проснувшись после сна, многие друзья попросили меня посмотреть #manus, который является по их словам, мировым AI агентом, способным самостоятельно мыслить и планировать выполнение сложных задач, а также предоставлять полные результаты. Звучит очень круто, но помимо тревожных голосов в социальных сетях о потере работы, что он принесет взрывное развитие в сфере веб-3 DeFai? Ниже я поделюсь своими мыслями:

Близько місяця тому OpenAI випустив продукт тієї ж категорії - Operator, штучний інтелект може самостійно виконувати завдання, такі як бронювання ресторанів, покупки, замовлення квитків, замовлення їжі тощо, користувачі можуть надавати візуальний нагляд і в будь-який момент брати контроль над системою.

Цей набір агентів не був обговорений багатьма людьми через те, що він є одномодельним, або фреймворком для виклику інструментів, і коли користувач здогадується, що для ключового прийняття рішення все ще потрібно втручання, втрачається ідея залежності від виконання завдань.

2）manus на перший погляд може бути дуже схожим, лише з деякими відмінностями у застосуваннях, включаючи відбір резюме, дослідження акцій, покупку нерухомості тощо, але насправді це відмінності в фреймворку та системі виконання, Manus працює на основі багатомодельного великого моделю та інноваційно використовує багатопідписну систему.

Для того щоб коротко сказати, штучний інтелект повинен імітувати цикл дій PDCA (планування - виконання - перевірка - дія), виконуваний людьми, який буде виконуватися кількома великими моделями, що працюють разом, кожна з яких спеціалізується на певному етапі, що дозволяє як зменшити ризики прийняття рішень окремою моделлю, так і підвищити ефективність виконання завдань. Так званий “багатоцільовий підписовий рішення” фактично є механізмом перевірки рішень через спільне підтвердження декількох професійних моделей, щоб гарантувати надійність рішень і виконання.

3. При такому порівнянні переваги manus, очевидно, вибиваються вперед, разом з послідовністю операційних вражень, які демонструються у відео-демонстрації, дійсно дарують надзвичайний досвід. Але об’єктивно кажучи, для Manus інновації у використанні оператора - лише початок, який ще не досягає рівня революційного перевороту.

Ключовими факторами є складність виконання завдань та визначення успішності результатів великого моделю після введення користувача з неузгодженими стандартами. Чи відразу стане зрілим застосуванням сценаріїв DeFai веб3 через цей інноваційний підхід? Очевидно, що цього ще немає можливості зробити:

Наприклад: у сценарії DeFai агент повинен приймати рішення про торгівлю, потрібен агент рівня Oracle для збору та перевірки даних на ланцюжку, а також для аналізу, інтеграції та аналізу даних, а також для постійного моніторингу цін на ланцюжку для захоплення торгівельних можливостей. Цей процес становить велике виклик для реального аналізу, можливо, що можливість угоди, яка була корисна за секунду, вже не існує, коли великий модель Oracle передається агентові виконання угод (вікно арбітражу);

Це фактично розкриває найбільшу слабкість таких багатомодових великих моделей у виконанні рішень: як підключитися до мережі, зв’язатися з ланцюгом для отримання аналізу даних рівня реального часу і виявлення торговельних можливостей, а потім здійснити ухвалення торгових рішень. Втім, підключення до мережі не так вже й погано, багато цінових пропозицій на електронних комерційних сайтах не змінюються в реальному часі, що унеможливлює великі динамічні рівноваги для всього багатомодового співробітництва, але якщо мова йде про ланцюг, такі виклики практично постійно присутні.

4. Тому, в цілому, поява manus дійсно може спричинити хвилю тривоги в галузі web2, оскільки багато рутинних офісних та інформаційних професій можуть стати об’єктом ризику заміни AI. Але дозвольте їм хвилюватися.

Цю справу слід розглядати об’єктивно: роль Web3 у просуванні сценаріїв використання DeFi.

Необхідно визнати: значення безумовно велике, оскільки воно пропонує концепцію LLM OS та Less Structure more intelligence, особливо багатофакторну систему підписів, яка надає великі ідеї для поєднання DeFi та штучного інтелекту в web3.

Це фактично виправляє значну помилку більшості проектів DeFai, не треба одразу намагатися побудувати велику модель для досягнення складних цілей AI Agent, таких як автономне мислення + прийняття рішень, це абсолютно нереально в фінансовому середовищі.

Реалізація візії справжньої DeFai вимагає вирішення складних проблем, таких як обмеженість можливостей одиночних AI-моделей, забезпечення атомарності багатомодової взаємодії та співпраці, уніфіковане розподіл та керування ресурсами у багатомодових системах, механізми толерантності до помилок та обробки відмов.

Наприклад: агент рівня Oracle, відповідальний за збір даних на ланцюжку та їх аналіз, моніторинг цін та створення ефективного джерела даних;

Рішучий агент, який аналізує та оцінює ризики на основі даних, наданих Oracle, та розробляє набір стратегій прийняття рішень та дій.

Агент виконавчого рівня виконує рішення рішучого рівня, враховуючи різні варіанти та реальні обставини, включаючи оптимізацію вартості газу, стан міжланцюжковості, конфлікти порядку транзакцій та інше.

Тільки коли вся ця серія агентів буде синхронізована і матиме велику системну структуру, відбудеться справжня революція DeFai.