Saya meluangkan waktu sejenak untuk membaca dengan cermat kertas putih baru @Ammo_AI, dan saya sangat terkesan. Berikut adalah beberapa inspirasinya:
1）Pasar pada dasarnya menginginkan AI Agent untuk lebih dari sekadar alat bantu dalam mode Copilot, di mana pengguna bertanya apa, lalu AI menjawab. Sebaliknya, pasar menginginkan AI Agent untuk berperilaku lebih seperti mode Buddy, di mana ia dapat memahami, berpikir, menciptakan nilai secara aktif, dan mengirimkannya kepada manusia. Inilah kunci dari ketinggian naratif yang dapat dicapai oleh AI Agent.
Model AI monolitik tradisional web2 berasal dari 'utilitarianisme praktis' dan dalam kerja sama multimodal, mudah menghasilkan pulau-pulau sumber data, sulit untuk benar-benar mencapai terobosan tingkat kecerdasan, meskipun web3 telah mengusulkan ideologi individu AI Agent yang otonom, namun masih jauh dari pencapaian tujuan, keputusan otonom AI jauh lebih kompleks daripada yang dibayangkan. Memungkinkan AI untuk melakukan pembelajaran otomatisasi dan rekomendasi jalur secara bersamaan meningkatkan pembelajaran otonom AI melalui umpan balik manusia adalah satu-satunya cara yang benar-benar dapat menjadi arah utama AI Agent selanjutnya;
AMMO mendefinisikan ruang abstrak yang disebut MetaSpace, sehingga semua data di sekitar Agen AI dapat digunakan dalam bentuk vektor Vektor di ruang angkasa, seperti blockchain yang awalnya didefinisikan Hash, dan kemudian semua protokol dan aplikasi pada rantai dibuat. Bentuk memulai dengan Vektor ini tidak hanya dapat melayani web3, tetapi juga menjadi standar kerangka kerja yang cocok untuk multimodalitas web2, dan dengan sistem kolaborasi multimodal MAS di atasnya, ia dapat mengubah orientasi "think tank" AI saat ini ke arah akademis menjadi orientasi "praktis" ke skenario aplikasi praktis seperti pekerjaan, permainan, dan pendidikan.
4）Bagaimana cara memahaminya secara sederhana? Kami menganggap MetaSpace sebagai pusat perbelanjaan besar, setiap lantai fungsional adalah bagian dari SubSpace, setiap area memiliki basis pengetahuan yang berbeda, dan sistem Buddies adalah sistem asisten belanja pintar, Goal Buddies sebagai asisten belanja profesional memilih beberapa produk berkualitas tinggi untuk Anda; sementara User Buddies lebih seperti asisten pribadi yang dapat memberikan solusi yang dipersonalisasi berdasarkan kebiasaan konsumsi dan anggaran Anda; AiPP seperti layanan meja resepsionis yang mengumpulkan umpan balik saran, meningkatkan kualitas layanan;
Secara keseluruhan, untuk membuat AI Agent beroperasi melalui komponen yang diperlukan seperti MetaSpace+Buddies+AiPP sistem umpan balik manusia-mesin, benar-benar mempercepat produksi massal dan implementasi praktis AI Agent;
5）Whitepaper lebih menunjukkan kerangka kerja dan panduan implementasi teknik AI Agent multikomponen di luar rantai, beberapa standar definisi di rantai, termasuk sistem identitas ID, sistem memori Memory, sistem fitur Character, manajemen konteks Context, sistem orakel Oracle, dan komponen lainnya perlu lebih dijelajahi (kerangka standar umum yang saya sering sebutkan sebelumnya).
Di atas.
Seharusnya dikatakan, ini adalah proyek yang paling emosional dan praktis dalam struktur makro, penerapan, dan implementasi teknik dalam waktu dekat, tetapi setelah membaca di atas, mungkin semua orang merasa bingung dengan rasa abstraknya. Ya, jarak menuju penyebaran dan penerapan skala besar AI Agent sebenarnya lebih jauh dari yang dibayangkan, tetapi memang semakin banyak tim yang bagus masuk, beberapa solusi dan gagasan inovatif juga sedang disiapkan, dan pasar sedang menunggu lahirnya sebuah 'titik balik' 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 Ringan White Paper AMMO: Narasi AI Agent Perlu Ditingkatkan
Penulis: Haotian
Saya meluangkan waktu sejenak untuk membaca dengan cermat kertas putih baru @Ammo_AI, dan saya sangat terkesan. Berikut adalah beberapa inspirasinya:
1）Pasar pada dasarnya menginginkan AI Agent untuk lebih dari sekadar alat bantu dalam mode Copilot, di mana pengguna bertanya apa, lalu AI menjawab. Sebaliknya, pasar menginginkan AI Agent untuk berperilaku lebih seperti mode Buddy, di mana ia dapat memahami, berpikir, menciptakan nilai secara aktif, dan mengirimkannya kepada manusia. Inilah kunci dari ketinggian naratif yang dapat dicapai oleh AI Agent.
Model AI monolitik tradisional web2 berasal dari 'utilitarianisme praktis' dan dalam kerja sama multimodal, mudah menghasilkan pulau-pulau sumber data, sulit untuk benar-benar mencapai terobosan tingkat kecerdasan, meskipun web3 telah mengusulkan ideologi individu AI Agent yang otonom, namun masih jauh dari pencapaian tujuan, keputusan otonom AI jauh lebih kompleks daripada yang dibayangkan. Memungkinkan AI untuk melakukan pembelajaran otomatisasi dan rekomendasi jalur secara bersamaan meningkatkan pembelajaran otonom AI melalui umpan balik manusia adalah satu-satunya cara yang benar-benar dapat menjadi arah utama AI Agent selanjutnya;
AMMO mendefinisikan ruang abstrak yang disebut MetaSpace, sehingga semua data di sekitar Agen AI dapat digunakan dalam bentuk vektor Vektor di ruang angkasa, seperti blockchain yang awalnya didefinisikan Hash, dan kemudian semua protokol dan aplikasi pada rantai dibuat. Bentuk memulai dengan Vektor ini tidak hanya dapat melayani web3, tetapi juga menjadi standar kerangka kerja yang cocok untuk multimodalitas web2, dan dengan sistem kolaborasi multimodal MAS di atasnya, ia dapat mengubah orientasi "think tank" AI saat ini ke arah akademis menjadi orientasi "praktis" ke skenario aplikasi praktis seperti pekerjaan, permainan, dan pendidikan.
4）Bagaimana cara memahaminya secara sederhana? Kami menganggap MetaSpace sebagai pusat perbelanjaan besar, setiap lantai fungsional adalah bagian dari SubSpace, setiap area memiliki basis pengetahuan yang berbeda, dan sistem Buddies adalah sistem asisten belanja pintar, Goal Buddies sebagai asisten belanja profesional memilih beberapa produk berkualitas tinggi untuk Anda; sementara User Buddies lebih seperti asisten pribadi yang dapat memberikan solusi yang dipersonalisasi berdasarkan kebiasaan konsumsi dan anggaran Anda; AiPP seperti layanan meja resepsionis yang mengumpulkan umpan balik saran, meningkatkan kualitas layanan;
Secara keseluruhan, untuk membuat AI Agent beroperasi melalui komponen yang diperlukan seperti MetaSpace+Buddies+AiPP sistem umpan balik manusia-mesin, benar-benar mempercepat produksi massal dan implementasi praktis AI Agent;
5）Whitepaper lebih menunjukkan kerangka kerja dan panduan implementasi teknik AI Agent multikomponen di luar rantai, beberapa standar definisi di rantai, termasuk sistem identitas ID, sistem memori Memory, sistem fitur Character, manajemen konteks Context, sistem orakel Oracle, dan komponen lainnya perlu lebih dijelajahi (kerangka standar umum yang saya sering sebutkan sebelumnya).
Di atas.
Seharusnya dikatakan, ini adalah proyek yang paling emosional dan praktis dalam struktur makro, penerapan, dan implementasi teknik dalam waktu dekat, tetapi setelah membaca di atas, mungkin semua orang merasa bingung dengan rasa abstraknya. Ya, jarak menuju penyebaran dan penerapan skala besar AI Agent sebenarnya lebih jauh dari yang dibayangkan, tetapi memang semakin banyak tim yang bagus masuk, beberapa solusi dan gagasan inovatif juga sedang disiapkan, dan pasar sedang menunggu lahirnya sebuah 'titik balik' inovatif.