Passei algum tempo lendo cuidadosamente o whitepaper recém-lançado da @Ammo_AI e fiquei muito impressionado. Aqui estão algumas inspirações que gostaria de compartilhar:
O mercado persegue essencialmente o AI Agent, não apenas como uma ferramenta de consulta no modo Copilot, em que o usuário pergunta o que o AI responde, mas sim como um modo de crescimento de companheirismo Buddy, capaz de compreender, refletir e criar valor de forma proativa e transmiti-lo às pessoas. Este é o ponto crucial em que o AI Agent pode ser elevado a uma narrativa mais elevada;
2）O modelo AI monolítico do tradicional web2 começou com o principal destaque do "utilitarismo da ferramenta", o que pode facilmente resultar em ilhas de dados na colaboração multimodal, sendo muito difícil alcançar um avanço verdadeiramente inteligente. Embora o web3 tenha proposto a ideologia da autonomização do indivíduo AI Agent, ainda estamos longe de alcançar esse objetivo, uma vez que as decisões autônomas da AI são muito mais complexas do que se possa imaginar. Permitir que a AI auxilie na aprendizagem automatizada e na recomendação de caminhos, e as pessoas fortaleçam a aprendizagem autônoma da AI através do feedback, é somente por meio do "modo simbiótico" que podemos nos tornar verdadeiramente a direção dominante dos próximos AI Agents.
3）AMMO definiu um espaço abstrato chamado MetaSpace, permitindo que todos os dados em torno do Agente de IA sejam alocados no espaço em forma de vetor, assim como o blockchain definiu inicialmente o Hash, antes de todos os protocolos e formas de aplicação serem lançados. Esse formato inicial baseado em vetores não só serve para o web3, mas também é um padrão de estrutura multimodal aplicável ao web2, complementado pelo sistema de colaboração multimodal MAS, pode direcionar a direção acadêmica atual da IA para uma direção mais prática, como trabalho, jogos, educação e outros cenários de aplicação prática.
4）Como podemos entender isso de forma simples? Vamos considerar o MetaSpace como um grande centro comercial, onde cada camada funcional pertence a um SubSpace, cada área tem uma biblioteca de conhecimento diferente, e o sistema Buddies é como um sistema de assistência inteligente, onde o Goal Buddies seleciona cuidadosamente alguns produtos de alta qualidade para recomendar a você; enquanto o User Buddies é mais como um assistente pessoal que pode oferecer soluções personalizadas com base em seus hábitos de consumo e orçamento; o AiPP é como um balcão de ajuda geral que coleta feedback e sugestões para melhorar a qualidade do serviço;
Em geral, para fazer com que o AI Agent funcione com os componentes essenciais como MetaSpace+Buddies+AiPP e o sistema de feedback humano-máquina, acelerando verdadeiramente a produção em massa e a implementação prática do AI Agent;
5）O white paper mostra mais um quadro de colaboração multimodal do agente de IA off-chain e uma ideia de implementação de engenharia, alguns padrões de definição on-chain, incluindo sistema de identidade ID, sistema de memória Memory, sistema de características de personagem Character, gestão de contexto Context, sistema de oráculo Oracle e outros componentes ainda precisam ser explorados (o que eu costumo chamar de estrutura padrão geral 'encadeada').
Acima.
Em termos gerais, este é um dos projetos mais emocionantes e pragmáticos que tenho visto ultimamente em termos de arquitetura macro, implementação de aplicativos e pensamento de engenharia. No entanto, após ler o texto acima, pode-se ficar confuso com a abstração. É verdade que o caminho para a ampla popularização e aplicação em massa do Agente de IA é mais longo do que se imagina, mas cada vez mais equipes excelentes estão se juntando, e algumas soluções e ideias inovadoras estão sendo gestadas. O mercado está aguardando o surgimento de um ponto de inovação.
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Uma análise superficial do White Paper da AMMO: A narrativa do agente de IA precisa ser atualizada
Autor: Haotian
Passei algum tempo lendo cuidadosamente o whitepaper recém-lançado da @Ammo_AI e fiquei muito impressionado. Aqui estão algumas inspirações que gostaria de compartilhar:
2）O modelo AI monolítico do tradicional web2 começou com o principal destaque do "utilitarismo da ferramenta", o que pode facilmente resultar em ilhas de dados na colaboração multimodal, sendo muito difícil alcançar um avanço verdadeiramente inteligente. Embora o web3 tenha proposto a ideologia da autonomização do indivíduo AI Agent, ainda estamos longe de alcançar esse objetivo, uma vez que as decisões autônomas da AI são muito mais complexas do que se possa imaginar. Permitir que a AI auxilie na aprendizagem automatizada e na recomendação de caminhos, e as pessoas fortaleçam a aprendizagem autônoma da AI através do feedback, é somente por meio do "modo simbiótico" que podemos nos tornar verdadeiramente a direção dominante dos próximos AI Agents.
3）AMMO definiu um espaço abstrato chamado MetaSpace, permitindo que todos os dados em torno do Agente de IA sejam alocados no espaço em forma de vetor, assim como o blockchain definiu inicialmente o Hash, antes de todos os protocolos e formas de aplicação serem lançados. Esse formato inicial baseado em vetores não só serve para o web3, mas também é um padrão de estrutura multimodal aplicável ao web2, complementado pelo sistema de colaboração multimodal MAS, pode direcionar a direção acadêmica atual da IA para uma direção mais prática, como trabalho, jogos, educação e outros cenários de aplicação prática.
4）Como podemos entender isso de forma simples? Vamos considerar o MetaSpace como um grande centro comercial, onde cada camada funcional pertence a um SubSpace, cada área tem uma biblioteca de conhecimento diferente, e o sistema Buddies é como um sistema de assistência inteligente, onde o Goal Buddies seleciona cuidadosamente alguns produtos de alta qualidade para recomendar a você; enquanto o User Buddies é mais como um assistente pessoal que pode oferecer soluções personalizadas com base em seus hábitos de consumo e orçamento; o AiPP é como um balcão de ajuda geral que coleta feedback e sugestões para melhorar a qualidade do serviço;
Em geral, para fazer com que o AI Agent funcione com os componentes essenciais como MetaSpace+Buddies+AiPP e o sistema de feedback humano-máquina, acelerando verdadeiramente a produção em massa e a implementação prática do AI Agent;
5）O white paper mostra mais um quadro de colaboração multimodal do agente de IA off-chain e uma ideia de implementação de engenharia, alguns padrões de definição on-chain, incluindo sistema de identidade ID, sistema de memória Memory, sistema de características de personagem Character, gestão de contexto Context, sistema de oráculo Oracle e outros componentes ainda precisam ser explorados (o que eu costumo chamar de estrutura padrão geral 'encadeada').
Acima.
Em termos gerais, este é um dos projetos mais emocionantes e pragmáticos que tenho visto ultimamente em termos de arquitetura macro, implementação de aplicativos e pensamento de engenharia. No entanto, após ler o texto acima, pode-se ficar confuso com a abstração. É verdade que o caminho para a ampla popularização e aplicação em massa do Agente de IA é mais longo do que se imagina, mas cada vez mais equipes excelentes estão se juntando, e algumas soluções e ideias inovadoras estão sendo gestadas. O mercado está aguardando o surgimento de um ponto de inovação.