Що принесе великий вибух сценаріїв DeFAI від Manus у Web3?

Написав: Haotian

Після прокинувшись, багато друзів просили мене подивитися на #manus, який називається глобальним AI-агентом, що може самостійно мислити, планувати та виконувати складні завдання, а також доставляти повні результати. Це звучить дуже круто, але окрім звучання багатьох друзів, які хвилюються, що вони зараз залишаться без роботи, що принесе це великий вибух в сценарії web3 DeFai? Нижче я поділюся своїми думками:

Близько місяця тому OpenAI випустив продукт того ж типу Operator, штучний інтелект може самостійно виконувати завдання, такі як бронювання ресторанів, покупки, бронювання квитків, замовлення їжі тощо в браузері, користувачі можуть візуально контролювати і в будь-який момент брати під контроль.

Цей набір агентів не викликав багато обговорень, через те, що він працює на основі однієї моделі або рамки для виклику інструментів, і коли користувач згадує про необхідність втручання у критичні рішення, втрачається ідея покладання на його завдання.

2）manus На перший погляд може здатися, що він не сильно відрізняється, лише має більше ситуацій використання, включаючи відбір резюме, дослідження акцій, купівлю нерухомості тощо, але насправді є відмінності в фреймворку та системі виконання, Manu’s працює на основі багатомодельного великого моделю та інноваційно використовує багатопідписну систему.

Коротше кажучи, цикл PDCA, в якому штучний інтелект імітує виконання людиною (плануй-виконуй-перевіряй-діяй), буде завершений кількома великими моделями, кожна з яких зосереджена на певному ланці, що може не тільки знизити ризик прийняття рішень окремою моделлю для виконання завдання, але й підвищити ефективність виконання. Так звана «система мультипідпису» насправді є багатомодельним механізмом спільної перевірки рішень, який забезпечує надійність прийняття та виконання рішень, вимагаючи спільного підтвердження кількох професійних моделей.

3. Порівнявши це, переваги manus, очевидно, виявляються, разом з серією дій, показаних у відео-демо, це, безумовно, надає людині надзвичайний відчуття. Але об’єктивно кажучи, інновації в ітераціях Manus для Operator є лише початком і ще не досягли революційного значення.

Ключовим є складність завдань, які він виконує, а також визначення рівня помилок та успішності результатів великої моделі після введення користувача input Prompt з неузгодженими стандартами. В іншому випадку, чи не стане відразу зрілим застосуванням сценаріїв DeFai у web3 через цю інновацію? Очевидно, що цього ще не вдається зробити:

Наприклад: у сценарії DeFai Агент повинен виконати торгові рішення, потрібно мати Агента рівня Oracle, що відповідає за збір та перевірку даних на ланці, а також за аналіз їх інтеграції, а також за моніторинг цін на ланці для спіймання торговельних можливостей. Цей процес становить великий виклик для реального часу аналізу, оскільки можливо, що можливості для угоди, які були корисні за секунду, вже не існують після того, як велика модель Oracle передана для виконання угоди Агенту (вікно арбітражу).

Це фактично розкриває найбільшу слабкість цього типу багатомодових великих моделей у прийнятті рішень, як підключитися до мережі, взаємодіяти з ланцюгом, отримати аналіз даних рівня реального часу та виявити торгові можливості, а потім здійснити ухвалення торгівельних рішень. Мережеве середовище насправді досить добре, багато цінових пропозицій на сайтах електронної торгівлі не змінюються в реальному часі, що ускладнює створення великих динамічних балансів для всієї багатомодової співпраці; однак, у разі використання ланцюга, такі виклики майже постійно присутні.

4）Отже, в цілому поява manus дійсно може викликати хвилю тривоги у колі друзів в галузі web2, адже багато посад та професій з високим рівнем повторюваності можуть стати об’єктом ризику заміщення штучним інтелектом. Але нехай вони хвилюються.

Цю справу слід оцінювати об’єктивно з точки зору впливу web3 на сценарії застосування DeFai.

Необхідно визнати: очевидно, що має велике значення, оскільки вона пропонує концепцію LLM OS та Less Structure more intelligence, зокрема багатобітова система підписів надасть велике відкриття для поєднання DeFi та штучного інтелекту в web3.

Це фактично виправляє значну помилку більшості проектів DeFi, не варто сподіватися відразу ж вирішити складні цілі, такі як автономне мислення та прийняття рішень AI Agent, на основі великої моделі, це зовсім не реалізовується в фінансовому середовищі.

Реалізація справжньої візії DeFai потребує вирішення складних проблем, таких як обмежена потужність одиничної моделі штучного інтелекту, забезпечення атомарності взаємодії мульти-модальних колаборацій, уніфіковане розподіл та контроль ресурсів у мульти-модальних системах, механізми обробки помилок та відмов у системі тощо.

Наприклад: агент рівня Oracle, який відповідає за збір даних та аналіз на ланцюжку, моніторинг цін і створення ефективного джерела даних;

Agent на рішення, який аналізує та оцінює ризики на підставі даних, наданих Oracle, і розробляє набір рішень та планів дій;

Агент виконавчого рівня, здійснює виконання з урахуванням різних варіантів, наданих рішучим рівнем, та реальних обставин, включаючи оптимізацію витрат на газ, статус міжланцюгових операцій, конфлікти у порядку транзакцій тощо.

Тільки коли вся ця серія агентів буде синхронізована і матиме величезну системну базу, з’явиться справжня революція DeFai.