Dành một chút thời gian, tôi đã cẩn thận đọc bản sách trắng mới của @Ammo_AI và đã rất cảm động. Dưới đây là một số cảm hứng mà tôi muốn chia sẻ:
Sự theo đuổi của thị trường đối với AI Agent về bản chất là, không chỉ hài lòng với việc AI chỉ là một công cụ truy vấn ở chế độ Copilot, khi người dùng hỏi gì AI sẽ trả lời tương ứng, mà nên giống hơn là chế độ Buddy, một mô hình đồng hành phát triển, có thể hiểu, suy nghĩ và sáng tạo giá trị một cách chủ động và đưa ra cho con người. Điều này là chìa khóa để AI Agent có thể được đưa lên một tầm cao về mặt diễn văn;
2）Mô hình đơn AI truyền thống của web2 bắt đầu với"chủ nghĩa tiện ích công cụ", dễ tạo thành đảo cộng tác dữ liệu trong nhiều chế độ, khó có thể vượt qua mức độ thông minh thực sự, web3 đã đưa ra ý tưởng về chủ thể AI Agent tự trị, nhưng vẫn còn rất xa để thực hiện mục tiêu, quyết định tự trị của AI phức tạp hơn nhiều so với những gì chúng ta tưởng. Để cho phép AI thực hiện việc học và đề xuất đường dẫn tự động, con người phải tăng cường việc học tự trị của AI thông qua phản hồi, chỉ có cách này "mô hình cộng sinh" mới có thể thực sự trở thành hướng dẫn chính của AI Agent trong tương lai;
3）AMMO đã định nghĩa một không gian trừu tượng được gọi là MetaSpace, cho phép tất cả dữ liệu xung quanh AI Agent được sắp xếp trong không gian dưới dạng vector, tương tự như cách blockchain đã định nghĩa Hash từ ban đầu, mới có thể xuất hiện các giao thức và ứng dụng lên chuỗi sau này. Hình thái khởi đầu này dựa trên Vector không chỉ phục vụ cho web3, mà còn là một tiêu chuẩn khung đa phương tiện phù hợp cho web2, kết hợp với hệ thống hợp tác đa phương tiện MAS trên đó, có thể biến hướng dẫn "thư viện tri thức" hiện tại của AI trong hướng học thuật thành hướng dẫn "thực tế" trong các tình huống ứng dụng cụ thể như công việc, trò chơi, giáo dục, v.v.
4）Làm thế nào để hiểu một cách dễ hiểu? Chúng ta coi MetaSpace như một trung tâm mua sắm lớn, mỗi tầng chức năng thuộc về một SubSpace, mỗi khu vực có một kho tri thức khác nhau, và hệ thống Buddies là một hệ thống hướng dẫn thông minh, Goal Buddies là hướng dẫn chuyên nghiệp chọn lọc một số sản phẩm chất lượng cao để bạn tham khảo; còn User Buddies thì giống như một trợ lý cá nhân có thể cung cấp giải pháp tùy chỉnh dựa trên thói quen tiêu dùng và ngân sách của bạn; AiPP giống như quầy dịch vụ tổng hợp thu thập phản hồi và cải thiện chất lượng dịch vụ;
Nhìn chung, để AI Agent hoạt động thông qua các thành phần bắt buộc như MetaSpace+Buddies+AiPP hệ thống phản hồi người-máy, thật sự 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);
Trên đây.
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 nhu cầu kể chuyện của AI Agent
Tác giả: Haotian
Dành một chút thời gian, tôi đã cẩn thận đọc bản sách trắng mới của @Ammo_AI và đã rất cảm động. Dưới đây là một số cảm hứng mà tôi muốn chia sẻ:
2）Mô hình đơn AI truyền thống của web2 bắt đầu với"chủ nghĩa tiện ích công cụ", dễ tạo thành đảo cộng tác dữ liệu trong nhiều chế độ, khó có thể vượt qua mức độ thông minh thực sự, web3 đã đưa ra ý tưởng về chủ thể AI Agent tự trị, nhưng vẫn còn rất xa để thực hiện mục tiêu, quyết định tự trị của AI phức tạp hơn nhiều so với những gì chúng ta tưởng. Để cho phép AI thực hiện việc học và đề xuất đường dẫn tự động, con người phải tăng cường việc học tự trị của AI thông qua phản hồi, chỉ có cách này "mô hình cộng sinh" mới có thể thực sự trở thành hướng dẫn chính của AI Agent trong tương lai;
3）AMMO đã định nghĩa một không gian trừu tượng được gọi là MetaSpace, cho phép tất cả dữ liệu xung quanh AI Agent được sắp xếp trong không gian dưới dạng vector, tương tự như cách blockchain đã định nghĩa Hash từ ban đầu, mới có thể xuất hiện các giao thức và ứng dụng lên chuỗi sau này. Hình thái khởi đầu này dựa trên Vector không chỉ phục vụ cho web3, mà còn là một tiêu chuẩn khung đa phương tiện phù hợp cho web2, kết hợp với hệ thống hợp tác đa phương tiện MAS trên đó, có thể biến hướng dẫn "thư viện tri thức" hiện tại của AI trong hướng học thuật thành hướng dẫn "thực tế" trong các tình huống ứng dụng cụ thể như công việc, trò chơi, giáo dục, v.v.
4）Làm thế nào để hiểu một cách dễ hiểu? Chúng ta coi MetaSpace như một trung tâm mua sắm lớn, mỗi tầng chức năng thuộc về một SubSpace, mỗi khu vực có một kho tri thức khác nhau, và hệ thống Buddies là một hệ thống hướng dẫn thông minh, Goal Buddies là hướng dẫn chuyên nghiệp chọn lọc một số sản phẩm chất lượng cao để bạn tham khảo; còn User Buddies thì giống như một trợ lý cá nhân có thể cung cấp giải pháp tùy chỉnh dựa trên thói quen tiêu dùng và ngân sách của bạn; AiPP giống như quầy dịch vụ tổng hợp thu thập phản hồi và cải thiện chất lượng dịch vụ;
Nhìn chung, để AI Agent hoạt động thông qua các thành phần bắt buộc như MetaSpace+Buddies+AiPP hệ thống phản hồi người-máy, thật sự tăng tốc quá trình sản xuất hàng loạt và triển khai thực tế của AI Agent;
Trên đây.
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.