Giải mã manus: Sẽ mang lại tác động gì cho cảnh DeFai web3 nổ ra

Tác giả: Haotian

Khi tôi thức dậy, có rất nhiều người bạn bảo tôi xem manus, được gọi là một AI Agent toàn cầu thực sự đa dụng, có khả năng tự suy nghĩ và lập kế hoạch thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, sau đó giao kết quả hoàn chỉnh. Nghe có vẻ rất Cool, nhưng ngoài giọng nói lo lắng về việc mất việc của rất nhiều người bạn, nó sẽ mang lại điều gì cho cảnh bùng nổ lớn trong DeFai web3? Dưới đây, tôi sẽ chia sẻ suy nghĩ của mình:

Khoảng một tháng trước, OpenAI đã ra mắt sản phẩm cùng loại Operator, AI có thể hoàn thành độc lập các nhiệm vụ bao gồm đặt bàn ăn, mua sắm, đặt vé, đặt đồ ăn mang đi trên trình duyệt, người dùng có thể giám sát trực quan và khi cần có thể tiếp quản quyền điều khiển.

Sự xuất hiện của bộ Agent này không được nhiều người thảo luận, lí do là nó được định hướng bằng một mô hình duy nhất, hoặc cụm công cụ gọi là framework, người dùng nghĩ đến việc can thiệp vào quyết định chủ chốt thì mất ý định phụ thuộc vào nó để thực hiện nhiệm vụ.

2）Trên bề mặt, Manus có vẻ không khác biệt quá nhiều, chỉ là có nhiều ứng dụng hơn, bao gồm sàng lọc hồ sơ, nghiên cứu cổ phiếu, mua bất động sản v.v., nhưng thực tế là sự khác biệt về cấu trúc và hệ thống thực thi phía sau, Manus được động lực bởi mô hình lớn đa cảm xúc và sáng tạo sử dụng hệ thống chữ ký đa lớp.

Nói tóm lại, chu trình PDCA của AI để bắt chước thực thi của con người (plan-execute-check-act) sẽ được hoàn thành bởi nhiều mô hình lớn, mỗi mô hình tập trung vào một liên kết cụ thể, không chỉ có thể giảm rủi ro ra quyết định của một mô hình duy nhất để thực hiện nhiệm vụ mà còn nâng cao hiệu quả thực hiện. Cái gọi là “hệ thống đa chữ ký” thực sự là một cơ chế xác minh quyết định hợp tác đa mô hình, đảm bảo độ tin cậy của việc ra quyết định và thực hiện bằng cách yêu cầu xác nhận chung của nhiều mô hình chuyên nghiệp.

3）Vì vậy, so sánh, điểm mạnh của manus rõ ràng đã được làm nổi bật, cùng với loạt trải nghiệm hoạt động được trình bày trong Video Demo, khiến người ta thực sự có cảm giác trải nghiệm đặc biệt. Tuy nhiên, khách quan mà nói, sự đổi mới lặp lại của Manus chỉ là một bước khởi đầu đối với Operator, chưa đạt được ý nghĩa cách mạng đột phá.

Điểm quan trọng nằm ở độ phức tạp của nhiệm vụ thực thi của nó và định nghĩa về tỷ lệ chịu lỗi và tỷ lệ thành công của kết quả giao hàng của mô hình lớn sau khi người dùng nhập input theo tiêu chuẩn khác nhau. Nếu không, theo dõi cách tiếp cận sáng tạo này, liệu có thể ngay lập tức áp dụng được cho tình huống DeFai trên web3 không? Rõ ràng, vẫn chưa thể thực hiện được:

Ví dụ: Trong kịch bản DeFai, Agent cần thực hiện quyết định giao dịch, cần có một Agent tầng Oracle chịu trách nhiệm thu thập và xác minh dữ liệu trên chuỗi, phân tích và tích hợp dữ liệu, cũng như theo dõi giá trên chuỗi để bắt kịp cơ hội giao dịch. Quá trình này đặt ra thách thức lớn đối với phân tích thời gian thực, có thể có cơ hội giao dịch hữu ích một giây trước, nhưng sau khi mô hình lớn của Oracle được truyền cho Agent thực hiện giao dịch, cơ hội giao dịch sẽ không còn tồn tại (cửa sổ lợi nhuận).

Điều này thực sự đã tiết lộ điểm yếu lớn nhất của việc thực hiện quyết định của mô hình đa phương thức này, là làm thế nào để kết nối, kích hoạt chuỗi để truy xuất dữ liệu cấp độ Real-Time và từ đó phân tích cơ hội giao dịch, sau đó thực hiện việc bắt giao dịch. Môi trường kết nối thực tế vẫn tốt, nhiều trang web thương mại điện tử không thay đổi giá đơn hàng theo thời gian thực, không gây ra rối loạn cân bằng động lớn cho toàn bộ hợp tác đa phương thức, trong khi trên chuỗi, thách thức như vậy gần như luôn hiện diện.

Vì vậy, nó có thể gây ra sự lo lắng về mạng xã hội trong lĩnh vực web2 khi manus xuất hiện, vì rõ ràng nhiều công việc văn phòng và xử lý thông tin có mức độ lặp lại cao có thể đối mặt với nguy cơ bị AI thay thế. Nhưng điều này làm họ lo lắng của họ.

Chúng ta cần nhận thức một cách khách quan về vai trò thúc đẩy của web3 đối với các trường hợp ứng dụng DeFai.

Phải thừa nhận: Ý nghĩa nhất định rất quan trọng, cuối cùng nó đề xuất LLM OS và ý niệm Less Structure more intelligence, đặc biệt là hệ thống chữ ký đa bên sẽ cung cấp cơ hội lớn cho việc kết hợp DeFi và AI trong web3.

Điều này thực sự đã sửa chữa một số lỗi lớn của hầu hết các dự án DeFai, không nên chỉ dựa vào một mô hình lớn để thực hiện mục tiêu phức tạp như AI Agent tự trọng + quyết định, điều này hoàn toàn không khả thi trong bối cảnh tài chính.

Việc thực hiện tầm nhìn thực sự của DeFai đòi hỏi giải quyết nhiều vấn đề phức tạp như giới hạn khả năng của mô hình AI đơn, bảo đảm tính nguyên tử trong tương tác đa phương thức, phối hợp và điều phối tài nguyên thống nhất của hệ thống đa phương thức, cũng như cơ chế xử lý lỗi và sự cố của hệ thống.

Ví dụ: Oracle Layer Agent, chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu trên chuỗi và phân tích, theo dõi giá cả, tạo nên nguồn dữ liệu hiệu quả;

Cấp quyết định Agent, dựa trên dữ liệu được cung cấp bởi Oracle để phân tích và đánh giá rủi ro, và đề xuất một bộ quyết định và kế hoạch hành động;

Điều hành Agent, dựa trên nhiều phương án được cung cấp bởi tầng quyết định và xem xét tình hình thực tế để thực hiện, bao gồm tối ưu hóa chi phí gas, trạng thái giao dịch liên chuỗi, xung đột sắp xếp giao dịch và nhiều hơn nữa.

Chỉ khi toàn bộ loạt Agent này đồng bộ mạnh mẽ và có một hệ thống khung lớn, cuộc cách mạng DeFai thực sự mới bắt đầu.