디코딩 마누스: 웹3 디파이 씬의 폭발적인 성장에 미치는 영향

저자: Haotian

잠에서 깨어나자 많은 친구들이 독립적으로 사고하고 복잡한 작업을 계획하여 실행할 수 있는 진정한 범용 AI 에이전트라고 주장하는 작업을 수행하고 완전한 결과를 제공합니다. 매우 멋지게 들리지만, 음성 밖에서 일자리를 잃을까봐 불안해하는 많은 친구들 외에도 웹3 디파이 사태는 무엇을 가져올까요? 아래에서 내 생각에 대해 이야기하십시오.

1) 약 한 달 전에 OpenAI는 동일한 범주의 제품 운영자, AI가 브라우저에서 레스토랑 예약, 쇼핑, 예약, 테이크 아웃 주문 및 기타 작업을 포함하여 독립적으로 완료 할 수 있으며 사용자는 감독을 시각화하고 언제든지 제어권을 인수 할 수 있습니다.

이 에이전트 세트는 단일 모델 중심 또는 도구가 호출하는 동일한 프레임워크이기 때문에 많은 논의가 이루어지지 않았으며, 사용자는 주요 결정은 여전히 개입을 통해 이루어져야 한다는 생각에 작업을 수행하기 위해 도구에 의존한다는 생각을 잃게 됩니다.

2) 이력서 심사, 주식 조사, 부동산 구매 등 표면적으로는 더 많은 활용 시나리오가 있는 것처럼 보이지만 실제로는 시스템 차이, 다중 모델 중심, 다중 서명 시스템의 혁신적인 사용을 구현하는 프레임워크인 Manus를 구현하는 기반이 됩니다.

요약하면, AI는 사람들이 수행하는 PDCA 행동 주기(계획-실행-점검-행동)를 모방하고자 하며, 이는 각각 특정 측면에 초점을 맞춘 여러 개의 대규모 모델이 함께 작업하여 단일 모델이 작업을 실행하는 의사 결정 위험을 줄이고 실행의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 소위 "다중 서명 시스템"은 실제로 여러 전문 모델의 공동 검증을 요구함으로써 의사 결정 및 실행의 신뢰성을 보장하는 다중 모델 협업 의사 결정 검증 메커니즘입니다.

3) 이 비교에서는 마누스의 장점이 명확하게 드러나며, 동영상 데모에서 일련의 운영 경험을 보여주기 때문에 사람들은 남다른 경험을 할 수 있습니다. 하지만 객관적으로 볼 때 마누스의 반복적인 오퍼레이터 혁신은 시작에 불과하며 파괴적인 혁명에는 미치지 못합니다.

핵심은 그것이 수행하는 작업의 복잡성뿐만 아니라 빅 모델의 내결함성과 균일하지 않은 표준 사용자 입력 프롬프트가 입력된 후 결과를 제공하는 성공률에 대한 정의에 있습니다. 이러한 일련의 혁신과 함께 웹3.0의 DeFai 시나리오는 즉시 성숙한 애플리케이션이 아닐까요? 분명히 할 수 없습니다 :

예: DeFai 시나리오 에이전트는 거래 결정을 실행하려면 오라클 계층 에이전트는 데이터 수집 및 검증, 데이터 통합 및 분석의 체인을 담당하지만 거래 기회를 포착하기위한 가격 체인의 실시간 모니터링, 실시간 분석 프로세스에는 큰 도전이 있으며 실시간 분석의 두 번째가있을 수 있습니다. 이 과정은 실시간 분석에 큰 도전이 있으며, 거래 실행 에이전트에 대한 오라클 빅 모델 전송, 거래 기회가 존재하지 않는 (차익 거래 창)과 같은 거래 기회가 여전히있을 수 있습니다.

이것은 실제로 이러한 멀티 모달 빅 모델이 가장 큰 약점의 의사 결정을 실행하는 방법, 네트워크, 체인을 터치하여 분석을 검색하는 방법을 노출하고, 가장 큰 약점의 의사 결정을 실행하는 방법을 노출합니다. 실시간 수준의 데이터와 그로부터 거래 기회를 분석하고 거래 캡처를 수행합니다. 네트워킹 환경은 실제로 괜찮습니다, 많은 전자 상거래 사이트 주문 가격은 실시간으로 변경되지 않습니다, 문제의 거대한 동적 균형으로 인한 전체 멀티 모달 협업에 쉽지 않습니다, 체인, 그러한 도전이 거의 항상 존재한다면.

4) 따라서 전반적으로 마누스의 등장은 실제로 웹2.0 분야에서 반복적이고 높은 사무직 및 정보 처리 업무가 AI로 대체될 위험에 처할 수 있다는 불안의 물결을 일으킬 것입니다. 하지만 불안해할 필요는 없습니다.

웹3가 DeFai의 애플리케이션 시나리오에 기여하는 맥락에서 볼 때 객관적으로 인정해야 할 부분입니다.

이것은 인정해야 합니다: 결국 LLM OS를 제시하기 때문에 확실히 중요하다는 것을 인정해야 합니다.

그것은 인정해야 합니다: 그것은 확실히 중요합니다: 결국, 그것은 LLM OS와 덜 구조 더 많은 지능 개념을 제시하고, 특히 다중 서명 시스템은 웹3가 DeFi와 AI의 조합을 확장하기 위해 많은 영감을 주는 아이디어를 제공할 것입니다.

이것은 실제로 대부분의 디파이 프로젝트의 주요 오해, 즉 금융 시나리오에서 전혀 실용적이지 않은 AI 에이전트의 자율적 사고 + 의사 결정과 같은 복잡한 목표를 달성하기 위해 대규모 모델에 의존하는 것은 실용적이지 않다는 오해를 바로잡는 것입니다.

진정한 DeFai 비전은 단일 AI 모델의 용량 상한, 멀티모달 상호작용 및 협업 원자성 보장, 멀티모달 시스템 통합 리소스 스케줄링 및 지배, 시스템 장애 허용 및 장애 처리 메커니즘 등의 복잡성을 해결해야 합니다.

이번에 DeFai 프로젝트가 실행되는 것을 처음 보았습니다.

예시: 데이터 수집 및 체인 분석, 효과적인 데이터 소스를 형성하기 위한 가격 모니터링을 담당하는 오라클 레이어 에이전트, 오라클에서 제공한 데이터를 기반으로 의사 결정을 수행하는 의사 결정 레이어 에이전트

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의사결정 계층 에이전트는 오라클에서 제공한 데이터를 기반으로 분석 및 위험 평가를 수행하고 일련의 결정 및 조치 과정을 개발합니다.

실행 계층 에이전트는 의사결정 계층에서 제공하는 여러 옵션을 기반으로 가스 요금 최적화, 교차 체인 상태, 거래 순서 충돌 등을 포함한 실제 실행 상황을 고려합니다.

이러한 일련의 에이전트가 동기화되고 강력하며 대규모 시스템 프레임워크가 구축되어야만 진정한 디파이 혁명이 일어날 수 있습니다.