Phân tích ngắn gọn về sách trắng AMMO: Các câu chuyện về AI Agent cần được nâng cấp

Tác giả: Haotian

Tôi đã dành thời gian đọc kỹ bản báo cáo mới do @Ammo_AI phát hành và tôi thực sự cảm động. Sau đây là một số nguồn cảm hứng:

1) Thị trường theo đuổi AI Agents về cơ bản là vì AI không hài lòng khi chỉ là một công cụ truy vấn ở chế độ Copilot, nơi AI trả lời các câu hỏi của người dùng. Thay vào đó, nó nên giống như chế độ Buddy của tình bạn và sự phát triển, có khả năng hiểu, suy nghĩ và chủ động tạo ra giá trị và thúc đẩy nó đến mọi người. Đây là chìa khóa để nâng AI Agent lên cấp độ tường thuật; 2) Mô hình đơn thân AI web2 truyền thống bắt đầu với "chủ nghĩa thực dụng công cụ", dễ dàng hình thành các đảo nguồn dữ liệu biệt lập trong cộng tác đa phương thức, khiến việc đạt được đột phá thực sự về trí thông minh trở nên khó khăn. Mặc dù web3 đã đề xuất hệ tư tưởng về quyền tự chủ cá nhân của AI Agent, nhưng vẫn còn lâu mới đạt được mục tiêu của mình. Việc ra quyết định tự chủ của AI phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng. "Mô hình cộng sinh" trong đó AI hỗ trợ học tập tự động và đề xuất đường dẫn, còn con người nâng cao khả năng học tập tự động của AI thông qua phản hồi thực sự có thể trở thành hướng đi chủ đạo của AI Agent trong tương lai; 3) AMMO định nghĩa một không gian trừu tượng có tên là MetaSpace, cho phép phân bổ mọi dữ liệu xung quanh AI Agent trong không gian dưới dạng Vector, giống như Hash ban đầu được blockchain định nghĩa, dẫn đến tất cả các giao thức trên chuỗi và biểu mẫu ứng dụng sau này. Hình thức phát triển này, bắt đầu với Vector, không chỉ có thể phục vụ web3 mà còn là một tiêu chuẩn khung phù hợp với đa phương thức web2. Kết hợp với hệ thống cộng tác đa phương thức MAS được xây dựng trên đó, nó có thể chuyển đổi định hướng "think tank" hiện tại của AI theo hướng học thuật thành định hướng "thực tế" hướng tới các tình huống ứng dụng thực tế như công việc, trò chơi và giáo dục;

4) Làm thế nào để hiểu nó theo cách đơn giản? Chúng tôi coi MetaSpace như một trung tâm mua sắm lớn. Mỗi lớp chức năng thuộc về một SubSpace và mỗi khu vực có một cơ sở kiến ​​thức khác nhau. Hệ thống Buddies là một hệ thống hướng dẫn mua sắm thông minh. Mục tiêu Buddies, với tư cách là một hướng dẫn mua sắm chuyên nghiệp, sẽ lựa chọn một số sản phẩm chất lượng cao để bạn giới thiệu; Người dùng Buddies giống như một trợ lý cá nhân có thể đưa ra các giải pháp tùy chỉnh dựa trên thói quen tiêu dùng và ngân sách của bạn; AiPP thu thập phản hồi và đề xuất giống như một bàn dịch vụ chung để cải thiện chất lượng dịch vụ;

Nhìn chung, để AI Agent chạy qua hệ thống phản hồi giữa người và máy tính MetaSpace+Buddies+AiPP và các thành phần cần thiết khác, cần phải thực sự đẩy nhanh quá trình sản xuất hàng loạt và triển khai thực tế AI Agent;

5) Sách trắng cho thấy nhiều hơn về khuôn khổ cộng tác đa phương thức của AI Agent ngoài chuỗi và các ý tưởng triển khai kỹ thuật, cùng một số tiêu chuẩn định nghĩa trên chuỗi kết hợp, bao gồm hệ thống nhận dạng ID, hệ thống bộ nhớ bộ nhớ, hệ thống tính năng ký tự, quản lý ngữ cảnh ngữ cảnh, Oracle Định nghĩa về các thành phần như hệ thống oracle vẫn cần được khám phá thêm (khung tiêu chuẩn chung "chuỗi" mà tôi thường đề cập trước đây);

ở trên.

Có thể nói đây là dự án giàu cảm xúc và thực tế nhất trong thời gian gần đây về mặt kiến ​​trúc vĩ mô, triển khai ứng dụng và ý tưởng triển khai kỹ thuật, nhưng sau khi đọc những điều trên, mọi người có thể cảm thấy bối rối và trừu tượng. Đúng vậy, con đường để AI Agent thực sự được phổ biến và ứng dụng trên diện rộng còn dài hơn dự kiến, nhưng thực sự ngày càng có nhiều đội ngũ xuất sắc tham gia, và một số giải pháp và ý tưởng sáng tạo cũng đang được hình thành. Thị trường đang chờ đợi sự ra đời của một "điểm kỳ dị" sáng tạo.