市場は革新的な「奇跡」の誕生を待っています。 **執筆者:Haotian** @Ammo\_AIの新しいホワイトペーパーをじっくりと読んでみたところ、とても感銘を受けました。 ここでは、そのインスピレーションをいくつかご紹介します。 1)AIエージェントに対する市場の追求は、本質的には、AIがCopilotモードの単なるクエリツールであることに満足しておらず、ユーザーは、理解し、考え、積極的に価値を創造し、それを人々に押し付けることができるBuddyモデルのコンパニオングロースモデルであるべきだということです。 これは、AI エージェントをナラティブ レベルに引き上げるための鍵です。 2）従来のweb2のAIモノリスモデルは「ツール化実用主義」を主打しており、多様なモードの協力においてデータソースの孤立を生じやすく、真の知性レベルの突破が困難です。web3はAI Agent個々の自律意識形態を提唱していますが、目標の達成にはまだ遠いです。AIの自律的意思決定は想像以上に複雑です。AIに自動化学習と経路推奨を補助させ、フィードバックによってAIの自律学習を強化する「共生モデル」が、次世代のAI Agentの主導方向となるために真の意味で成立する必要があります。 3）AMMOは、AIエージェントを中心としたすべてのデータをVector形式でMetaSpaceという抽象的な空間に配置することを定義しており、これはブロックチェーンが最初にハッシュを定義したことで、その後のすべてのプロトコルとアプリケーション形態がチェーンに乗ることができたように。このVectorを出発点とする形態は、web3にサービスを提供するだけでなく、それ自体がweb2の多様なモードに適用できるフレームワークの標準でもあり、その上でのMAS多様な協調システムと組み合わせると、AIの現在の学術的な「知識ベース」を仕事、ゲーム、教育などの実際の応用シーンに向けた「実用的な」方向に変えることができます。 4）どのようにして一般的に理解するか？MetaSpaceを大規模なショッピングセンターと見なし、各機能層をSubSpaceと考え、各エリアには異なるナレッジベースがあり、Buddiesシステムはスマートショッピングシステムであり、Goal Buddiesは専門のショッピングアドバイザーとして高品質の商品を選んでおすすめします。一方、User Buddiesは、消費習慣や予算に基づいてカスタマイズされたソリューションを提供する個人アシスタントのような存在です。AiPPは、フィードバックや提案を収集し、サービス品質を向上させるための総合サービスデスクのような存在です。 全体的に言えば、AIエージェントがMetaSpace+Buddies+AiPPなどの必須コンポーネントを通じて動作し、AIエージェントの大量生産と実用的な展開を本当に加速させるためには、人間とのフィードバックシステムが必要です。 5）ホワイトペーパーは、チェーン外の AI エージェントのマルチモーダル協力フレームワークとエンジニアリング実装アイデアをさらに示しています。いくつかの組み合わせチェーン上の定義基準、ID 身元システム、Memory メモリシステム、Character 特徴システム、Context コンテキスト管理、Oracle 予言機システムなどの構成要素定義はさらなる探求が必要です（私が以前よく言っていた「チェーン化」の一般的な標準フレームワーク）。 上。 最近、マクロアーキテクチャとアプリケーションの実装アイデアを見る中で、最も感情豊かで実用的なプロジェクトだと言えるかもしれませんが、上記を読んだ後、みなさんが抽象的な感覚に陥る可能性があります。確かに、AIエージェントが本当に大規模に普及し応用されるまでの道のりは想像以上に長いかもしれませんが、優秀なチームが次々と参入しており、いくつかの革新的なアイデアやアプローチも醸成されています。市場は革新的な「奇跡」の誕生を待ち望んでいます。
AMMOホワイトペーパーの概要：AIエージェントの叙事的ニーズの向上について分析
市場は革新的な「奇跡」の誕生を待っています。
執筆者:Haotian
@Ammo_AIの新しいホワイトペーパーをじっくりと読んでみたところ、とても感銘を受けました。 ここでは、そのインスピレーションをいくつかご紹介します。
1)AIエージェントに対する市場の追求は、本質的には、AIがCopilotモードの単なるクエリツールであることに満足しておらず、ユーザーは、理解し、考え、積極的に価値を創造し、それを人々に押し付けることができるBuddyモデルのコンパニオングロースモデルであるべきだということです。 これは、AI エージェントをナラティブ レベルに引き上げるための鍵です。
2）従来のweb2のAIモノリスモデルは「ツール化実用主義」を主打しており、多様なモードの協力においてデータソースの孤立を生じやすく、真の知性レベルの突破が困難です。web3はAI Agent個々の自律意識形態を提唱していますが、目標の達成にはまだ遠いです。AIの自律的意思決定は想像以上に複雑です。AIに自動化学習と経路推奨を補助させ、フィードバックによってAIの自律学習を強化する「共生モデル」が、次世代のAI Agentの主導方向となるために真の意味で成立する必要があります。
3）AMMOは、AIエージェントを中心としたすべてのデータをVector形式でMetaSpaceという抽象的な空間に配置することを定義しており、これはブロックチェーンが最初にハッシュを定義したことで、その後のすべてのプロトコルとアプリケーション形態がチェーンに乗ることができたように。このVectorを出発点とする形態は、web3にサービスを提供するだけでなく、それ自体がweb2の多様なモードに適用できるフレームワークの標準でもあり、その上でのMAS多様な協調システムと組み合わせると、AIの現在の学術的な「知識ベース」を仕事、ゲーム、教育などの実際の応用シーンに向けた「実用的な」方向に変えることができます。
4）どのようにして一般的に理解するか？MetaSpaceを大規模なショッピングセンターと見なし、各機能層をSubSpaceと考え、各エリアには異なるナレッジベースがあり、Buddiesシステムはスマートショッピングシステムであり、Goal Buddiesは専門のショッピングアドバイザーとして高品質の商品を選んでおすすめします。一方、User Buddiesは、消費習慣や予算に基づいてカスタマイズされたソリューションを提供する個人アシスタントのような存在です。AiPPは、フィードバックや提案を収集し、サービス品質を向上させるための総合サービスデスクのような存在です。
全体的に言えば、AIエージェントがMetaSpace+Buddies+AiPPなどの必須コンポーネントを通じて動作し、AIエージェントの大量生産と実用的な展開を本当に加速させるためには、人間とのフィードバックシステムが必要です。
5）ホワイトペーパーは、チェーン外の AI エージェントのマルチモーダル協力フレームワークとエンジニアリング実装アイデアをさらに示しています。いくつかの組み合わせチェーン上の定義基準、ID 身元システム、Memory メモリシステム、Character 特徴システム、Context コンテキスト管理、Oracle 予言機システムなどの構成要素定義はさらなる探求が必要です（私が以前よく言っていた「チェーン化」の一般的な標準フレームワーク）。
上。
最近、マクロアーキテクチャとアプリケーションの実装アイデアを見る中で、最も感情豊かで実用的なプロジェクトだと言えるかもしれませんが、上記を読んだ後、みなさんが抽象的な感覚に陥る可能性があります。確かに、AIエージェントが本当に大規模に普及し応用されるまでの道のりは想像以上に長いかもしれませんが、優秀なチームが次々と参入しており、いくつかの革新的なアイデアやアプローチも醸成されています。市場は革新的な「奇跡」の誕生を待ち望んでいます。