Thị trường đang chờ đợi sự ra đời của một 'điểm kỳ diệu' sáng tạo.
Kịch bản: Haotian
Dành một chút thời gian, tôi đã cẩn thận đọc qua @Ammo_AI. Sách trắng mới, rất nhiều cảm xúc. Dưới đây là một số cảm hứng mà tôi muốn chia sẻ:
1）Sự theo đuổi của thị trường đối với AI Agent về bản chất là không chỉ mãn nhãn với việc AI chỉ là một công cụ truy vấn ở chế độ đồng hành, người dùng hỏi gì AI trả lời tương ứng, mà nên giống hơn là chế độ bạn bè, một mô hình đồng hành phát triển có thể hiểu, suy nghĩ và tạo ra giá trị một cách chủ động và đẩy đến người dùng. Điều này là yếu tố quan trọng khiến cho AI Agent có thể được đưa lên một tầm cao mới trong việc kể chuyện;
2）Mô hình AI độc lập truyền thống của web2 bắt đầu với việc tập trung vào 'công cụ hóa chủ nghĩa tiện ích', dễ dẫn đến cô đơn từ nguồn dữ liệu đa dạng, rất khó để đạt được một bước tiến thông minh thực sự; web3 mặc dù đề xuất ý thức cá nhân hóa của AI Agent, nhưng vẫn còn rất xa để thực hiện mục tiêu, quyết định tự chủ của AI phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng. Chỉ khi cho phép AI thực hiện việc học tập tự động và đề xuất con đường thông qua phản hồi, con người mới có thể thực sự trở thành hướng đi dẫn dắt cho AI Agent tiếp theo thông qua 'mô hình đồng sinh'.
AMMO định nghĩa một không gian trừu tượng được gọi là MetaSpace, để tất cả dữ liệu xung quanh AI Agent có thể được triển khai dưới dạng vectơ Vector trong không gian, giống như blockchain được xác định ban đầu Hash, và sau đó tất cả các giao thức và ứng dụng trên chuỗi được tạo. Hình thức bắt đầu với Vector này không chỉ có thể phục vụ web3 mà còn là một tiêu chuẩn khung phù hợp với đa phương thức web2 và với hệ thống hợp tác đa phương thức MAS trên hết, nó có thể thay đổi định hướng "think tank" hiện tại của AI theo hướng học thuật thành định hướng "thực tế" cho các kịch bản ứng dụng thực tế như công việc, trò chơi và giáo dục.
Làm thể nào để hiểu một cách đơn giản? Chúng ta coi MetaSpace như một trung tâm mua sắm lớn, mỗi tầng chức năng đều thuộc về một SubSpace, mỗi khu vực đều có cơ sở dữ liệu khác nhau, và hệ thống Buddies chính là một hệ thống hướng dẫn thông minh, Goal Buddies như một chuyên gia hướng dẫn chọn lựa một số mặt hàng chất lượng cao để giới thiệu cho bạn; còn User Buddies thì giống như một trợ lý cá nhân có thể đề xuất giải pháp tùy chỉnh dựa trên thói quen tiêu dùng và ngân sách của bạn; AiPP lại giống như quầy dịch vụ tổng thể, thu thập phản hồi và cải thiện chất lượng dịch vụ;
Nhìn chung, để AI Agent hoạt động thông qua hệ thống phản hồi người-máy MetaSpace+Buddies+AiPP và các thành phần bắt buộc khác, thật sự làm tăng tốc quá trình sản xuất hàng loạt và triển khai thực tế của AI Agent;
Sách trắng cho thấy nhiều hơn về khung hợp tác đa phương thức AI Agent ngoài chuỗi và các ý tưởng triển khai kỹ thuật, và một số tiêu chuẩn định nghĩa trên chuỗi kết hợp, bao gồm định nghĩa về hệ thống nhận dạng ID, hệ thống bộ nhớ bộ nhớ, hệ thống tính năng ký tự, Quản lý ngữ cảnh, hệ thống Oracle oracle và các thành phần khác cần được khám phá thêm (tôi thường nói về khung tiêu chuẩn chung "chuỗi" trước đây);
Kết thúc.
Cần phải nói rằng đây là dự án cảm xúc và thực dụng nhất mà tôi đã thấy trong thời gian gần đây về kiến trúc vĩ mô và hạ cánh ứng dụng và các ý tưởng triển khai kỹ thuật, nhưng mọi người có thể có cảm giác trừu tượng sau khi đọc những điều trên. Vâng, AI Agent vẫn còn một chặng đường dài để thực sự được phổ biến và áp dụng trên quy mô lớn hơn mong đợi, nhưng đúng là ngày càng có nhiều đội xuất sắc xuất hiện, một số giải pháp và ý tưởng sáng tạo cũng đang được triển khai và thị trường đang chờ đợi sự ra đời của một "điểm kỳ dị" sáng tạo.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Phân tích White Paper AMMO: Cần nâng cấp cách kể chuyện của AI Agent
Kịch bản: Haotian
Dành một chút thời gian, tôi đã cẩn thận đọc qua @Ammo_AI. Sách trắng mới, rất nhiều cảm xúc. Dưới đây là một số cảm hứng mà tôi muốn chia sẻ:
1）Sự theo đuổi của thị trường đối với AI Agent về bản chất là không chỉ mãn nhãn với việc AI chỉ là một công cụ truy vấn ở chế độ đồng hành, người dùng hỏi gì AI trả lời tương ứng, mà nên giống hơn là chế độ bạn bè, một mô hình đồng hành phát triển có thể hiểu, suy nghĩ và tạo ra giá trị một cách chủ động và đẩy đến người dùng. Điều này là yếu tố quan trọng khiến cho AI Agent có thể được đưa lên một tầm cao mới trong việc kể chuyện;
2）Mô hình AI độc lập truyền thống của web2 bắt đầu với việc tập trung vào 'công cụ hóa chủ nghĩa tiện ích', dễ dẫn đến cô đơn từ nguồn dữ liệu đa dạng, rất khó để đạt được một bước tiến thông minh thực sự; web3 mặc dù đề xuất ý thức cá nhân hóa của AI Agent, nhưng vẫn còn rất xa để thực hiện mục tiêu, quyết định tự chủ của AI phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng. Chỉ khi cho phép AI thực hiện việc học tập tự động và đề xuất con đường thông qua phản hồi, con người mới có thể thực sự trở thành hướng đi dẫn dắt cho AI Agent tiếp theo thông qua 'mô hình đồng sinh'.
AMMO định nghĩa một không gian trừu tượng được gọi là MetaSpace, để tất cả dữ liệu xung quanh AI Agent có thể được triển khai dưới dạng vectơ Vector trong không gian, giống như blockchain được xác định ban đầu Hash, và sau đó tất cả các giao thức và ứng dụng trên chuỗi được tạo. Hình thức bắt đầu với Vector này không chỉ có thể phục vụ web3 mà còn là một tiêu chuẩn khung phù hợp với đa phương thức web2 và với hệ thống hợp tác đa phương thức MAS trên hết, nó có thể thay đổi định hướng "think tank" hiện tại của AI theo hướng học thuật thành định hướng "thực tế" cho các kịch bản ứng dụng thực tế như công việc, trò chơi và giáo dục.
Làm thể nào để hiểu một cách đơn giản? Chúng ta coi MetaSpace như một trung tâm mua sắm lớn, mỗi tầng chức năng đều thuộc về một SubSpace, mỗi khu vực đều có cơ sở dữ liệu khác nhau, và hệ thống Buddies chính là một hệ thống hướng dẫn thông minh, Goal Buddies như một chuyên gia hướng dẫn chọn lựa một số mặt hàng chất lượng cao để giới thiệu cho bạn; còn User Buddies thì giống như một trợ lý cá nhân có thể đề xuất giải pháp tùy chỉnh dựa trên thói quen tiêu dùng và ngân sách của bạn; AiPP lại giống như quầy dịch vụ tổng thể, thu thập phản hồi và cải thiện chất lượng dịch vụ;
Nhìn chung, để AI Agent hoạt động thông qua hệ thống phản hồi người-máy MetaSpace+Buddies+AiPP và các thành phần bắt buộc khác, thật sự làm tăng tốc quá trình sản xuất hàng loạt và triển khai thực tế của AI Agent;
Kết thúc.
Cần phải nói rằng đây là dự án cảm xúc và thực dụng nhất mà tôi đã thấy trong thời gian gần đây về kiến trúc vĩ mô và hạ cánh ứng dụng và các ý tưởng triển khai kỹ thuật, nhưng mọi người có thể có cảm giác trừu tượng sau khi đọc những điều trên. Vâng, AI Agent vẫn còn một chặng đường dài để thực sự được phổ biến và áp dụng trên quy mô lớn hơn mong đợi, nhưng đúng là ngày càng có nhiều đội xuất sắc xuất hiện, một số giải pháp và ý tưởng sáng tạo cũng đang được triển khai và thị trường đang chờ đợi sự ra đời của một "điểm kỳ dị" sáng tạo.