Après avoir pris le temps de lire attentivement le Livre blanc nouvellement publié par Ammo, j'ai été très touché. Voici quelques inspirations à partager :
1）Le marché cherche fondamentalement à ce que l'Agent d'IA ne se contente pas d'être un outil de requête en mode copilote, où l'utilisateur pose une question et l'IA répond, mais qu'il ressemble davantage à un mode compagnon de croissance, capable de comprendre, de réfléchir, de créer de la valeur de manière proactive et de la transmettre aux humains. C'est la clé pour élever l'Agent d'IA à un niveau narratif.
Le modèle monolithique traditionnel de l’IA web2 a commencé avec le « pragmatisme instrumental », qui est facile à former des îlots de sources de données dans la collaboration multimodale, et il est difficile de faire une percée dans l’intelligence au sens réel du terme. Laissez l’IA faire de l’apprentissage automatique assisté et de la recommandation de chemin, et le « mode symbiotique » de l’auto-apprentissage de l’IA amélioré par la rétroaction humaine peut vraiment devenir la direction principale d’AI Agent dans le sens suivant.
3）AMMO définit un espace abstrait appelé MetaSpace, permettant à toutes les données autour de l'agent d'IA d'être agencées dans l'espace sous forme de vecteurs, tout comme le Hash a été initialement défini dans la blockchain, ce qui a donné naissance à tous les protocoles et applications ultérieurs sur la chaîne. Ce mode de départ basé sur les vecteurs peut non seulement servir à web3, mais il constitue également un cadre standard multimodal applicable à web2, combiné au système de collaboration MAS multimodal sur le dessus, il peut transformer l'orientation actuelle de l'« observatoire » de l'IA dans le domaine académique en une orientation plus « pratique » vers des scénarios d'application réels tels que le travail, les jeux, l'éducation, etc.
4）Comment le comprendre de manière simple ? Nous considérons MetaSpace comme un grand centre commercial, chaque couche fonctionnelle appartenant à un SubSpace, chaque zone ayant une base de connaissances différente, et le système Buddies étant un système de shopping intelligent, les Goal Buddies sélectionnant des produits de haute qualité pour vous ; tandis que les User Buddies agissent davantage comme des assistants personnels, proposant des solutions personnalisées en fonction de vos habitudes de consommation et de votre budget ; AiPP agit comme un bureau d'assistance central, collectant des retours et des suggestions pour améliorer la qualité du service ;
Dans l'ensemble, pour permettre à l'agent AI de fonctionner avec les composants essentiels tels que MetaSpace+Buddies+AiPP système de rétroaction homme-machine, accélérer véritablement la production en masse de l'agent AI et sa mise en œuvre pratique;
5）Le Livre blanc montre plus en détail un cadre de collaboration multimodal pour les agents d'IA hors chaîne et des idées de mise en œuvre technique, ainsi que des normes de définition combinées en chaîne, y compris un système d'identité ID, un système de mémoire, un système de caractéristiques, une gestion de contexte, un système d'oracle, etc., dont la définition des composants nécessite encore des explorations approfondies (ce que j'appelle souvent le cadre de normes générales pour la chaîne).
Au-dessus.
Il faut dire que c’est le projet le plus émotionnel et le plus pragmatique que j’ai vu ces derniers temps, l’architecture macro et les idées d’atterrissage d’applications et d’implémentation d’ingénierie, mais tout le monde peut avoir un sens de l’abstraction après avoir lu ce qui précède. Oui, AI Agent est loin de la voie d’une véritable vulgarisation et application à grande échelle qu’on ne l’imaginait, mais il est vrai que de plus en plus d’excellentes équipes sont arrivées, des solutions et des idées innovantes sont également dans les tuyaux, et le marché attend la naissance d’une « singularité » innovante.
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Analyse du Livre blanc Ammo : de l'élément de base Vector à l'écosystème Agent multimodal
Après avoir pris le temps de lire attentivement le Livre blanc nouvellement publié par Ammo, j'ai été très touché. Voici quelques inspirations à partager :
1）Le marché cherche fondamentalement à ce que l'Agent d'IA ne se contente pas d'être un outil de requête en mode copilote, où l'utilisateur pose une question et l'IA répond, mais qu'il ressemble davantage à un mode compagnon de croissance, capable de comprendre, de réfléchir, de créer de la valeur de manière proactive et de la transmettre aux humains. C'est la clé pour élever l'Agent d'IA à un niveau narratif.
3）AMMO définit un espace abstrait appelé MetaSpace, permettant à toutes les données autour de l'agent d'IA d'être agencées dans l'espace sous forme de vecteurs, tout comme le Hash a été initialement défini dans la blockchain, ce qui a donné naissance à tous les protocoles et applications ultérieurs sur la chaîne. Ce mode de départ basé sur les vecteurs peut non seulement servir à web3, mais il constitue également un cadre standard multimodal applicable à web2, combiné au système de collaboration MAS multimodal sur le dessus, il peut transformer l'orientation actuelle de l'« observatoire » de l'IA dans le domaine académique en une orientation plus « pratique » vers des scénarios d'application réels tels que le travail, les jeux, l'éducation, etc.
4）Comment le comprendre de manière simple ? Nous considérons MetaSpace comme un grand centre commercial, chaque couche fonctionnelle appartenant à un SubSpace, chaque zone ayant une base de connaissances différente, et le système Buddies étant un système de shopping intelligent, les Goal Buddies sélectionnant des produits de haute qualité pour vous ; tandis que les User Buddies agissent davantage comme des assistants personnels, proposant des solutions personnalisées en fonction de vos habitudes de consommation et de votre budget ; AiPP agit comme un bureau d'assistance central, collectant des retours et des suggestions pour améliorer la qualité du service ;
Dans l'ensemble, pour permettre à l'agent AI de fonctionner avec les composants essentiels tels que MetaSpace+Buddies+AiPP système de rétroaction homme-machine, accélérer véritablement la production en masse de l'agent AI et sa mise en œuvre pratique;
5）Le Livre blanc montre plus en détail un cadre de collaboration multimodal pour les agents d'IA hors chaîne et des idées de mise en œuvre technique, ainsi que des normes de définition combinées en chaîne, y compris un système d'identité ID, un système de mémoire, un système de caractéristiques, une gestion de contexte, un système d'oracle, etc., dont la définition des composants nécessite encore des explorations approfondies (ce que j'appelle souvent le cadre de normes générales pour la chaîne).
Au-dessus.
Il faut dire que c’est le projet le plus émotionnel et le plus pragmatique que j’ai vu ces derniers temps, l’architecture macro et les idées d’atterrissage d’applications et d’implémentation d’ingénierie, mais tout le monde peut avoir un sens de l’abstraction après avoir lu ce qui précède. Oui, AI Agent est loin de la voie d’une véritable vulgarisation et application à grande échelle qu’on ne l’imaginait, mais il est vrai que de plus en plus d’excellentes équipes sont arrivées, des solutions et des idées innovantes sont également dans les tuyaux, et le marché attend la naissance d’une « singularité » innovante.