Что принесет Manus взрывную волну в сфере Web3 DeFAI?

Написал: Haotian

Проснулся после сна, многие друзья попросили меня посмотреть #manus, который называется глобальным AI-агентом, способным самостоятельно мыслить и планировать выполнение сложных задач, а также предоставлять полный результат. Звучит очень круто, но помимо звуков о беспокойстве моих друзей в социальных сетях о потере работы, что он принесет взрывное развитие в сфере web3 DeFai? Ниже мои размышления:

Примерно месяц назад OpenAI выпустила аналогичный продукт Operator, искусственный интеллект может самостоятельно выполнять задачи, такие как бронирование столиков в ресторане, покупки, заказ билетов, заказ еды на вынос и т. д. в браузере, пользователи могут осуществлять наблюдение визуально и в любое время получать контроль.

Появление этого агента не вызвало много обсуждений, потому что он работает на основе одной модели и использует ту же структуру вызова инструментов. Когда пользователи понимают, что для ключевых решений все еще требуется вмешательство, они теряют уверенность в идее делегирования выполнения задач агенту.

2）manus на первый взгляд кажется, что он не сильно отличается, просто имеет больше сценариев использования, включая отбор резюме, исследование акций, покупку недвижимости и т. д., но на самом деле различия кроются в основе и системе выполнения, Manus управляется многомодовой крупной моделью и инновационно использует систему множественных подписей.

Другими словами, искусственный интеллект должен имитировать цикл PDCA (планирование - выполнение - проверка - действие), выполняемый человеком, который будет завершаться совместным усилием нескольких больших моделей, каждая из которых будет специализироваться на определенном этапе. Это не только снизит риск принятия решений отдельной моделью, но и повысит эффективность выполнения задач. Многосторонняя система подписей, по сути, представляет собой механизм проверки решений, основанный на совместном утверждении нескольких моделей, который обеспечивает надежность принятия решений и их выполнения.

3. По сравнению с этим, преимущества manus, очевидно, становятся явными, вместе с серией операций, продемонстрированных в видео-демонстрации, действительно создается чрезвычайное впечатление. Но объективно говоря, инновации итераций Manus для оператора лишь начало и не достигают революционного значения.

Ключевой момент заключается в сложности выполнения задачи и определении уровня отказоустойчивости и успешности доставки крупной модели после ввода пользовательского input Prompt с нестандартными стандартами. Иначе говоря, возможно ли сразу же применить этот инновационный подход в сценариях DeFai веб-3? Очевидно, что это еще не удается:

Например: в сценарии DeFai агент должен принять решение о совершении сделки, для этого нужен агент уровня Oracle, отвечающий за сбор и проверку данных на цепочке, проведение анализа данных и интеграцию, а также мониторинг цен на цепочке для выявления возможностей для сделок. Этот процесс представляет собой большой вызов для реального времени анализа, возможно, что информация о возможности для сделки, которая была актуальна за секунду до этого, исчезнет после передачи большой модели Oracle агенту для совершения сделок (окно арбитража).

Это фактически выявляет одну из самых больших слабостей в выполнении принятия решений этого типа многомодальными большими моделями: как соединяться, вызывать и анализировать данные уровня реального времени, анализировать торговые возможности и затем захватывать сделки. Сетевая среда вполне приемлема, поскольку многие цены на заказы в интернет-магазинах не изменяются в реальном времени, что не создает больших динамических балансов для всего многомодального сотрудничества; однако если речь идет о блокчейне, такие вызовы практически всегда присутствуют.

Поэтому, в целом, появление manus действительно вызовет тревогу в сфере web2, ведь многие должности с высокой степенью повторяемости и обработки информации могут столкнуться с риском быть замененными искусственным интеллектом. Но это их тревога.

Эту роль следует объективно понимать в контексте веб-3 и сферы применения DeFai.

Нельзя не признать: значение определенно велико, в конце концов, предложенная LLM OS и концепция Less Structure more intelligence, особенно множественная система подписей, даст веб3 возможность расширить объединение DeFi и ИИ с большими идеями.

Это фактически исправляет серьезное заблуждение большинства проектов DeFai: не пытайтесь сразу полагаться на одну большую модель для достижения сложных целей AI Agent, таких как автономное мышление и принятие решений, это вообще не соответствует реальности в финансовой сфере.

Для реализации истинной визии DeFai необходимо решить сложные проблемы, такие как предельные возможности одиночных моделей искусственного интеллекта, гарантии атомарности мультимодального взаимодействия и сотрудничества, унификации ресурсного планирования и управления мультимодальными системами, а также механизмы обработки ошибок и сбоев в системе.

Например: Oracle уровень агент, отвечающий за сбор данных с цепи и их анализ, а также отслеживание цен, создавая эффективный источник данных;

Agent уровня принятия решений, анализирующий данные, поступающие от Oracle, оценивающий риски и разрабатывающий набор решений и план действий;

Исполнительный агент, исходя из различных вариантов, предоставленных уровнем принятия решений, и учитывая реальные обстоятельства, осуществляет выполнение, включая оптимизацию сборов за газ, состояние межцепочности, конфликты порядка сделок и так далее.

Только когда вся серия агентов будет синхронизирована и установлена огромная система, только тогда начнется настоящая революция DeFai.