Biraz zaman harcadım, Ammo'nun yeni yayımladığı White Paper'ı dikkatlice inceledim, çok etkilendim. Aşağıda, bazı ilham verici düşünceleri paylaşmak istiyorum:
Pazarın AI Ajanı'na olan talebi esas olarak AI'nin sadece bir Copilot modu sorgulama aracı olmaktan öte olmasıdır, kullanıcı ne sorarsa AI'nın cevap vermesi değil, daha çok Buddy moduyla eşlik eden bir büyüme modeli gibi olması gerektiği, değer anlayabilen, düşünebilen ve aktif olarak yaratıcı olabilen ve insanlara iletebilen bir şekilde. Bu, AI Ajan'ın bir anlatı yüksekliğine çıkarılabilmesinin anahtarıdır;
2）Geleneksel web2'nin AI tekil modu, 'aracılaştırılmış kullanım yönü' konusunda başlangıç yapar ve çok modlu işbirliğinde veri kaynağı adası oluşturmak kolaydır, gerçek anlamda zeka seviyesinde bir sıçrama yapmak ise zordur; web3, AI Agent bireyselleştirme ideolojisini ortaya koydu ancak hedefe ulaşmaya oldukça uzak, AI'nın kendi kendine karar vermesi, hayal edilenden çok daha karmaşıktır. AI'nın yardımcı otomasyon öğrenme ve yol önerileri yapmasına izin vererek, insanların geribildirimler aracılığıyla AI'nın kendi kendine öğrenme yeteneklerini güçlendirdiği 'symbiosis modu' AI Agent'ın gerçek anlamda geleceğin ana yönü haline gelmesini sağlar.
3）AMMO, AI Agent etrafındaki tüm verilerin MetaSpace adlı soyut bir alan içinde Vektör formunda düzenlenebildiği bir alan tanımlar, benzer şekilde blok zincirinin başlangıçta Hash'i tanımlamasıyla, sonrasında tüm on-chain protokoller ve uygulama formları oluşturulduğu gibi. Bu Vektör odaklı başlangıç biçimi, web3'e hizmet etmekle kalmayıp, kendisi aynı zamanda web2'nin çoklu moduna uygun bir çerçeve standardıdır. Üzerindeki MAS çoklu moda işbirlikçi sistemle bir araya geldiğinde, akademik alandaki AI'nın "zeka havuzu" yönlendirmesini iş, oyun, eğitim gibi gerçek uygulama senaryolarına "kullanım" yönlendirmesine dönüştürebilir.
4）Nasıl basitçe anlaşılır? MetaSpace'i büyük bir alışveriş merkezi olarak düşünebiliriz, her bir işlev katı bir SubSpace'e aittir, her bölgenin farklı bir bilgi deposu vardır ve Buddies sistemi akıllı bir rehber sistemi olarak işlev görür, Goal Buddies profesyonel bir rehber olarak size yüksek kaliteli ürünler önerir; User Buddies ise tüketim alışkanlıklarınıza ve bütçenize göre özelleştirilmiş çözümler sunan özel bir asistan gibidir; AiPP ise geri bildirimleri toplayan ve hizmet kalitesini iyileştiren bir genel hizmet masası gibi işlev görür;
Genel olarak, AI Ajan'ın MetaSpace+Buddies+AiPP insan-makine geribildirim sistemi gibi zorunlu bileşenler aracılığıyla çalışmasını sağlamak, AI Ajan'ın toplu üretimini ve pratik uygulamalarını gerçekten hızlandırmak için gereklidir;
5）White Paper daha fazla bir off-chain AI Ajanı çok modlu işbirliği çerçevesi ve mühendislik uygulama düşünce yollarını göstermektedir, bir dizi on-chain tanım standartları, kimlik sistemleri, Hafıza sistemleri, Karakter özellik sistemleri, Bağlam yönetimi, Oracle kehanet sistemleri gibi bileşen tanımları daha fazla keşif gerektirmektedir (benim önceden sıkça bahsettiğim "chainization" genel standart çerçevesi);
Yukarıdaki.
Aslında, bu, son zamanlarda gördüğüm makro mimari ve uygulama uygulaması ile mühendislik gerçekleştirme yaklaşımının en duygusal ve pratik projesi, ancak yukarıdakileri okuduktan sonra herkesin soyut hissetmesine neden olabilir. Evet, AI Agent'ın gerçekten geniş çapta yaygınlaşması ve uygulanması için yolun hayal ettiğimizden daha uzun olduğu bir gerçek, ancak gerçekten de daha fazla üstün ekip var, bazı yenilikçi çözümler ve yaklaşımlar da gelişmekte, pazar bir yenilik 'noktası'nın doğmasını bekliyor.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Ammo White Paper'ın kısaca incelenmesi: Vektör ögelerinden çok modlu Ajan ekosistine
Biraz zaman harcadım, Ammo'nun yeni yayımladığı White Paper'ı dikkatlice inceledim, çok etkilendim. Aşağıda, bazı ilham verici düşünceleri paylaşmak istiyorum:
Pazarın AI Ajanı'na olan talebi esas olarak AI'nin sadece bir Copilot modu sorgulama aracı olmaktan öte olmasıdır, kullanıcı ne sorarsa AI'nın cevap vermesi değil, daha çok Buddy moduyla eşlik eden bir büyüme modeli gibi olması gerektiği, değer anlayabilen, düşünebilen ve aktif olarak yaratıcı olabilen ve insanlara iletebilen bir şekilde. Bu, AI Ajan'ın bir anlatı yüksekliğine çıkarılabilmesinin anahtarıdır;
2）Geleneksel web2'nin AI tekil modu, 'aracılaştırılmış kullanım yönü' konusunda başlangıç yapar ve çok modlu işbirliğinde veri kaynağı adası oluşturmak kolaydır, gerçek anlamda zeka seviyesinde bir sıçrama yapmak ise zordur; web3, AI Agent bireyselleştirme ideolojisini ortaya koydu ancak hedefe ulaşmaya oldukça uzak, AI'nın kendi kendine karar vermesi, hayal edilenden çok daha karmaşıktır. AI'nın yardımcı otomasyon öğrenme ve yol önerileri yapmasına izin vererek, insanların geribildirimler aracılığıyla AI'nın kendi kendine öğrenme yeteneklerini güçlendirdiği 'symbiosis modu' AI Agent'ın gerçek anlamda geleceğin ana yönü haline gelmesini sağlar.
3）AMMO, AI Agent etrafındaki tüm verilerin MetaSpace adlı soyut bir alan içinde Vektör formunda düzenlenebildiği bir alan tanımlar, benzer şekilde blok zincirinin başlangıçta Hash'i tanımlamasıyla, sonrasında tüm on-chain protokoller ve uygulama formları oluşturulduğu gibi. Bu Vektör odaklı başlangıç biçimi, web3'e hizmet etmekle kalmayıp, kendisi aynı zamanda web2'nin çoklu moduna uygun bir çerçeve standardıdır. Üzerindeki MAS çoklu moda işbirlikçi sistemle bir araya geldiğinde, akademik alandaki AI'nın "zeka havuzu" yönlendirmesini iş, oyun, eğitim gibi gerçek uygulama senaryolarına "kullanım" yönlendirmesine dönüştürebilir.
4）Nasıl basitçe anlaşılır? MetaSpace'i büyük bir alışveriş merkezi olarak düşünebiliriz, her bir işlev katı bir SubSpace'e aittir, her bölgenin farklı bir bilgi deposu vardır ve Buddies sistemi akıllı bir rehber sistemi olarak işlev görür, Goal Buddies profesyonel bir rehber olarak size yüksek kaliteli ürünler önerir; User Buddies ise tüketim alışkanlıklarınıza ve bütçenize göre özelleştirilmiş çözümler sunan özel bir asistan gibidir; AiPP ise geri bildirimleri toplayan ve hizmet kalitesini iyileştiren bir genel hizmet masası gibi işlev görür;
Genel olarak, AI Ajan'ın MetaSpace+Buddies+AiPP insan-makine geribildirim sistemi gibi zorunlu bileşenler aracılığıyla çalışmasını sağlamak, AI Ajan'ın toplu üretimini ve pratik uygulamalarını gerçekten hızlandırmak için gereklidir;
5）White Paper daha fazla bir off-chain AI Ajanı çok modlu işbirliği çerçevesi ve mühendislik uygulama düşünce yollarını göstermektedir, bir dizi on-chain tanım standartları, kimlik sistemleri, Hafıza sistemleri, Karakter özellik sistemleri, Bağlam yönetimi, Oracle kehanet sistemleri gibi bileşen tanımları daha fazla keşif gerektirmektedir (benim önceden sıkça bahsettiğim "chainization" genel standart çerçevesi);
Yukarıdaki.
Aslında, bu, son zamanlarda gördüğüm makro mimari ve uygulama uygulaması ile mühendislik gerçekleştirme yaklaşımının en duygusal ve pratik projesi, ancak yukarıdakileri okuduktan sonra herkesin soyut hissetmesine neden olabilir. Evet, AI Agent'ın gerçekten geniş çapta yaygınlaşması ve uygulanması için yolun hayal ettiğimizden daha uzun olduğu bir gerçek, ancak gerçekten de daha fazla üstün ekip var, bazı yenilikçi çözümler ve yaklaşımlar da gelişmekte, pazar bir yenilik 'noktası'nın doğmasını bekliyor.