Menghabiskan sedikit waktu, saya teliti membaca White Paper baru Ammo, sangat terinspirasi. Berikut, saya akan berbagi beberapa inspirasi:
1）Pasar pada dasarnya mencari AI Agent, yang tidak hanya menjadi alat pencarian dalam mode Copilot, di mana pengguna bertanya apa dan AI menjawabnya, tetapi lebih mirip mode Buddy yang dapat tumbuh bersama, memahami, berpikir, menciptakan nilai secara aktif, dan mendorong nilainya kepada manusia. Ini adalah kunci bagi AI Agent untuk diangkat ke tingkat naratif yang lebih tinggi;
2）Model AI web2 tradisional dimulai dengan menekankan 'praktisisme alat' dan cenderung membentuk 'pulau data' dalam kerja sama multimodal, sulit untuk benar-benar mencapai tingkat kecerdasan yang sesungguhnya. Meskipun web3 mengusung ideologi otonomi individu AI Agent, tetapi masih jauh dari mencapai tujuan tersebut. Keputusan otonom AI jauh lebih kompleks daripada yang dibayangkan. Untuk benar-benar menjadi arah utama AI Agent selanjutnya, perlu adanya 'mode simbiosis' yang memperkuat pembelajaran otomatisasi bantuan AI dan rekomendasi jalur melalui umpan balik manusia.
3）AMMO mendefinisikan ruang abstrak yang disebut MetaSpace, di mana semua data seputar AI Agent dapat diatur dalam ruang tersebut dalam bentuk vektor, mirip dengan bagaimana blockchain awalnya mendefinisikan Hash, sehingga menciptakan berbagai protokol dan aplikasi yang terhubung setelahnya. Bentuk awal ini yang dimulai dengan vektor tidak hanya dapat melayani web3, tetapi juga merupakan standar kerangka kerja multimodal yang cocok untuk web2, yang dengan sistem kerja sama multimodal MAS di atasnya, dapat mengubah 'panduan' AI dalam arah akademis menjadi 'panduan' yang berorientasi pada aplikasi praktis seperti pekerjaan, permainan, pendidikan, dan lainnya.
4）Bagaimana cara memahaminya secara sederhana? Kami menganggap MetaSpace sebagai pusat perbelanjaan besar, setiap lapisan fungsional merupakan SubSpace, setiap area memiliki basis pengetahuan yang berbeda, dan sistem Buddies adalah sistem penasihat pintar, Goal Buddies sebagai penasihat profesional memilih beberapa barang berkualitas tinggi untuk Anda; sementara User Buddies lebih seperti asisten pribadi yang dapat memberikan solusi yang disesuaikan berdasarkan kebiasaan konsumsi dan anggaran Anda; AiPP kemudian seperti meja layanan umum yang mengumpulkan umpan balik dan meningkatkan kualitas layanan;
Secara keseluruhan, untuk membuat AI Agent beroperasi melalui MetaSpace+Buddies+AiPP sistem umpan balik manusia-mesin dan komponen wajib lainnya, benar-benar mempercepat produksi massal dan penerapan praktis AI Agent;
5）White Paper lebih banyak menunjukkan kerangka kerja dan gagasan implementasi teknis untuk kerja sama multimodal AI Agent di luar rantai, beberapa standar definisi yang dikombinasikan di rantai, termasuk sistem identitas ID, sistem memori, sistem fitur karakter, manajemen konteks, sistem orakel, dan komponen definisi lainnya perlu dieksplorasi lebih lanjut (kerangka kerja standar umum yang sering saya sebutkan sebelumnya sebagai 'rantai')；
Di atas.
Harus dikatakan bahwa ini adalah proyek paling emosional dan pragmatis yang pernah saya lihat belakangan ini arsitektur makro dan pendaratan aplikasi dan ide-ide implementasi teknik, tetapi semua orang mungkin memiliki rasa abstraksi setelah membaca di atas. Ya, Agen AI jauh dari jalur popularisasi dan aplikasi skala besar yang nyata daripada yang dibayangkan, tetapi memang benar bahwa semakin banyak tim hebat telah masuk, beberapa solusi dan ide inovatif juga sedang dalam proses, dan pasar sedang menunggu lahirnya "singularitas" yang inovatif.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Analisis White Paper Ammo: Dari Vector Element ke Ekosistem Agen Multimodal
Menghabiskan sedikit waktu, saya teliti membaca White Paper baru Ammo, sangat terinspirasi. Berikut, saya akan berbagi beberapa inspirasi:
1）Pasar pada dasarnya mencari AI Agent, yang tidak hanya menjadi alat pencarian dalam mode Copilot, di mana pengguna bertanya apa dan AI menjawabnya, tetapi lebih mirip mode Buddy yang dapat tumbuh bersama, memahami, berpikir, menciptakan nilai secara aktif, dan mendorong nilainya kepada manusia. Ini adalah kunci bagi AI Agent untuk diangkat ke tingkat naratif yang lebih tinggi;
2）Model AI web2 tradisional dimulai dengan menekankan 'praktisisme alat' dan cenderung membentuk 'pulau data' dalam kerja sama multimodal, sulit untuk benar-benar mencapai tingkat kecerdasan yang sesungguhnya. Meskipun web3 mengusung ideologi otonomi individu AI Agent, tetapi masih jauh dari mencapai tujuan tersebut. Keputusan otonom AI jauh lebih kompleks daripada yang dibayangkan. Untuk benar-benar menjadi arah utama AI Agent selanjutnya, perlu adanya 'mode simbiosis' yang memperkuat pembelajaran otomatisasi bantuan AI dan rekomendasi jalur melalui umpan balik manusia.
3）AMMO mendefinisikan ruang abstrak yang disebut MetaSpace, di mana semua data seputar AI Agent dapat diatur dalam ruang tersebut dalam bentuk vektor, mirip dengan bagaimana blockchain awalnya mendefinisikan Hash, sehingga menciptakan berbagai protokol dan aplikasi yang terhubung setelahnya. Bentuk awal ini yang dimulai dengan vektor tidak hanya dapat melayani web3, tetapi juga merupakan standar kerangka kerja multimodal yang cocok untuk web2, yang dengan sistem kerja sama multimodal MAS di atasnya, dapat mengubah 'panduan' AI dalam arah akademis menjadi 'panduan' yang berorientasi pada aplikasi praktis seperti pekerjaan, permainan, pendidikan, dan lainnya.
4）Bagaimana cara memahaminya secara sederhana? Kami menganggap MetaSpace sebagai pusat perbelanjaan besar, setiap lapisan fungsional merupakan SubSpace, setiap area memiliki basis pengetahuan yang berbeda, dan sistem Buddies adalah sistem penasihat pintar, Goal Buddies sebagai penasihat profesional memilih beberapa barang berkualitas tinggi untuk Anda; sementara User Buddies lebih seperti asisten pribadi yang dapat memberikan solusi yang disesuaikan berdasarkan kebiasaan konsumsi dan anggaran Anda; AiPP kemudian seperti meja layanan umum yang mengumpulkan umpan balik dan meningkatkan kualitas layanan;
Secara keseluruhan, untuk membuat AI Agent beroperasi melalui MetaSpace+Buddies+AiPP sistem umpan balik manusia-mesin dan komponen wajib lainnya, benar-benar mempercepat produksi massal dan penerapan praktis AI Agent;
5）White Paper lebih banyak menunjukkan kerangka kerja dan gagasan implementasi teknis untuk kerja sama multimodal AI Agent di luar rantai, beberapa standar definisi yang dikombinasikan di rantai, termasuk sistem identitas ID, sistem memori, sistem fitur karakter, manajemen konteks, sistem orakel, dan komponen definisi lainnya perlu dieksplorasi lebih lanjut (kerangka kerja standar umum yang sering saya sebutkan sebelumnya sebagai 'rantai')；
Di atas.
Harus dikatakan bahwa ini adalah proyek paling emosional dan pragmatis yang pernah saya lihat belakangan ini arsitektur makro dan pendaratan aplikasi dan ide-ide implementasi teknik, tetapi semua orang mungkin memiliki rasa abstraksi setelah membaca di atas. Ya, Agen AI jauh dari jalur popularisasi dan aplikasi skala besar yang nyata daripada yang dibayangkan, tetapi memang benar bahwa semakin banyak tim hebat telah masuk, beberapa solusi dan ide inovatif juga sedang dalam proses, dan pasar sedang menunggu lahirnya "singularitas" yang inovatif.