Manus sẽ mang đến điều gì cho cảnh DeFai web3 nổ lực?

Để thực hiện được tầm nhìn DeFai thực sự, cần giải quyết nhiều vấn đề phức tạp như giới hạn khả năng của mô hình AI đơn lẻ, bảo đảm tính nguyên tố trong tương tác đa mô đun, phối hợp và phân phối tài nguyên thống nhất của hệ thống đa mô đun, cũng như cơ chế xử lý lỗi và sự cố của hệ thống.

Viết bởi: Haotian

Khi thức dậy, nhiều người bạn nhắn tin cho tôi xem #manus, được gọi là một AI Agent thực sự toàn cầu có khả năng độc lập suy nghĩ và lập kế hoạch thực hiện nhiệm vụ phức tạp và giao kết quả hoàn chỉnh. Nghe có vẻ rất Cool, nhưng ngoài tiếng lo âu của nhiều người bạn rằng họ sắp mất việc, nó sẽ mang lại điều gì cho sự bùng nổ của cảnh DeFai web3? Dưới đây là suy nghĩ của tôi:

Khoảng một tháng trước, OpenAI đã ra mắt sản phẩm cùng loại Operator, AI có thể hoàn thành độc lập các nhiệm vụ như đặt bàn ăn, mua sắm, đặt vé, đặt đồ ăn mang về trên trình duyệt, người dùng có thể theo dõi một cách trực quan và chủ động tiếp quản quyền kiểm soát bất cứ lúc nào.

Sự xuất hiện của Agent này không được nhiều người thảo luận, lý do là nó được điều khiển bởi một mô hình duy nhất, hoặc là một khung công cụ, khi người dùng nghĩ đến việc can thiệp vào quyết định chính, họ sẽ mất niềm tin vào ý tưởng thực hiện nhiệm vụ của nó.

2）manus Dường như cũng không khác biệt quá nhiều, chỉ là nhiều hơn nhiều tình huống ứng dụng, bao gồm sàng lọc hồ sơ, nghiên cứu cổ phiếu, mua bán nhà đất vv, nhưng thực tế là sự khác biệt trong cấu trúc và hệ thống thực thi phía sau, Manus được động viên bởi một hệ thống mô hình lớn đa dạng và sáng tạo đã sử dụng hệ thống chữ ký đa bên.

Tóm lại, chu trình PDCA trong đó AI bắt chước việc thực hiện của con người (plan-do-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 cải thiện 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）So sánh như vậy, ưu điểm của manus rõ ràng đã được nhấn mạnh, cộng với loạt trải nghiệm hoạt động được thể hiện trong video Demo, thực sự tạo ra một cảm giác trải nghiệm phi thường. Nhưng mà khách quan mà nói, sự đổi mới liên tục của Manus đối với Operator chỉ là một bước khởi đầu, chưa đạt được ý nghĩa cách mạng lật đổ.

Vấn đề chính nằm ở mức độ phức tạp của nhiệm vụ thực thi và định nghĩa tỷ lệ thành công trong việc nhập Prompt người dùng không đồng nhất và khả năng dung sai lớn của mô hình lớn sau khi thực hiện. Nếu không, theo đường sáng tạo này, liệu có thể ngay lập tức áp dụng cho cảnh DeFai của web3 không? Rõ ràng, vẫn chưa thể:

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, thực hiện phân tích dữ liệu tích hợp, và theo dõi giá trên chuỗi để nắm bắt cơ hội giao dịch, quá trình này đối với phân tích thời gian thực có nhiều thách thức, có thể một cơ hội giao dịch vẫn còn 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 một điểm yếu lớn nhất của việc thực hiện quyết định bằng cách sử dụng mô hình đa chế độ lớn như vậy, là làm thế nào để kết nối, gọi dữ liệu cấp độ Phân tích Thời gian Thực và phân tích cơ hội giao dịch từ đó, sau đó bắt đầu bắt giao dịch. Môi trường kết nối thực sự cũng tốt, nhiều trang web thương mại điện tử không thay đổi giá đơn hàng theo thời gian thực, không dễ gây ra khó khăn cân bằng động lớn cho toàn bộ hợp tác đa chế độ, nhưng nếu trên chuỗi, thách thức như vậy gần như luôn tồn tại.

4）Vì vậy, nói chung, sự xuất hiện của manus thực sự sẽ gây lo lắng trong cộng đồng mạng web2, cuối cùng, nhiều công việc văn phòng và xử lý thông tin có mức độ lặp lại cao có thể đối diện với nguy cơ bị AI thay thế. Nhưng điều đó làm họ lo lắng.

Vai trò của web3 trong việc thúc đẩy ứng dụng DeFai chúng ta cần nhận thức một cách khách quan:

Phải thừa nhận: ý nghĩa chắc chắn rất lớn, cuối cùng, ý tưởng LLM OS và Less Structure more intelligence cùng hệ thống chữ ký đa bước sẽ mang lại nhiều cảm hứng lớn cho sự kết hợp DeFi và AI trong web3.

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

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

Ví dụ: Đại lý tầng Oracle, chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu trên chuỗi và phân tích, theo dõi giá cả, tạo thành nguồn dữ liệu hiệu quả;

Cấp quyết định Agent, dựa vào 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 quyết định bởi tầng quyết định và xem xét tình hình thực tế để thực hiện, bao gồm tối ưu hóa chi phí gas, trạng thái xuyên chuỗi, xung đột sắp xếp giao dịch và nhiều hơn nữa.

Chỉ khi loạt Agent này hoạt động mạnh mẽ và được xác định bởi một khung khổ hệ thống lớn, cuộc cách mạng DeFai thực sự mới bắt đầu.