Vào tháng 12 năm 2024, một bài báo từ UCLA và MIT đã khiến cộng đồng AI trở nên sôi sục. "TradingAgents: Khung Giao dịch Tài chính LLM Đa Agent" đã áp dụng những tiêu chuẩn học thuật khắt khe nhất để chứng minh một tuyên bố lâu nay: hợp tác đa agent không phải là chuyện thổi phồng, mà là công nghệ thực sự. Lợi nhuận tích lũy, tỷ lệ Sharpe và mức giảm vốn tối đa của nó đã hoàn toàn đánh bại các chiến lược truyền thống. Nhưng thành công trong học thuật không đồng nghĩa với thành công thương mại; đây là một nguyên tắc bất di bất dịch. Câu hỏi thực sự là: TradingAgents đã chứng minh được tính khả thi về mặt kỹ thuật của các hệ thống đa agent, nhưng ai sẽ là người đầu tiên đạt được khả năng thương mại hóa? Câu trả lời có thể là Agent Social của ChainOpera. AI đơn lẻ đã lỗi thời. Hãy để tôi bắt đầu với một sự thật trần trụi: 99% các ứng dụng AI hiện tại hoạt động trên cơ sở đơn lẻ. Cho dù ChatGPT có mạnh mẽ đến đâu, nó vẫn chỉ là tư duy "biết tuốt". Kiến thức rộng nhưng không sâu dễ dẫn đến ảo tưởng và thiếu tư duy phản biện. Giống như việc yêu cầu Musk làm CEO của SpaceX, kỹ sư trưởng của Tesla, và thiết kế chip Neuralink bên cạnh—một người thợ vạn năng, chẳng giỏi nghề nào. Các vấn đề thực tế phức tạp đòi hỏi sự phân công lao động chuyên biệt và làm việc nhóm. Đây là lý do tại sao kiến trúc đa tác tử của TradingAgents vượt trội hơn các mô hình tác tử đơn lẻ. Bốn nhà phân tích mỗi người thực hiện nhiệm vụ của mình, hai nhà nghiên cứu tham gia vào các cuộc tranh luận sôi nổi về tâm lý tăng giá và giảm giá, một nhà giao dịch đưa ra quyết định bình tĩnh, một nhân viên kiểm soát rủi ro giám sát chặt chẽ quá trình, và cuối cùng một nhà quản lý quỹ đưa ra quyết định cuối cùng. Đây không phải là một quyết định nhất thời; nó được thiết kế hoàn toàn phù hợp với cơ cấu tổ chức của các công ty giao dịch hàng đầu Phố Wall. Câu hỏi đặt ra: nếu thí nghiệm học thuật thành công, liệu một sản phẩm thương mại có thể được triển khai? Agent Social: Đưa "Mạng lưới Cộng tác Agent" lên một tầm cao mới Hệ thống Agent Social sắp ra mắt của ChainOpera về cơ bản dạy AI xây dựng mạng lưới cộng tác bằng cách sử dụng "các cuộc họp". Vấn đề không phải là những cuộc họp nhàm chán, kém hiệu quả hoặc tốn thời gian, mà là sự hợp tác hiệu quả, chuyên nghiệp và năng suất.
Kịch bản 1: Phát triển ứng dụng Web3 từ 0 đến 1
Mô hình truyền thống: Bạn cần tìm quản lý sản phẩm, nhà thiết kế giao diện người dùng (UI), kỹ sư front-end, kỹ sư blockchain, chuyên gia tiếp thị, điều phối thời gian họp, trao đổi yêu cầu liên tục và chờ đợi kết quả từ mỗi liên kết. Chế độ mạng xã hội của đại lý: Tạo nhóm trò chuyện dự án với các đại lý quản lý sản phẩm, đại lý thiết kế, đại lý front-end, đại lý blockchain và đại lý tiếp thị. Đại lý quản lý sản phẩm phân tích nhu cầu thị trường theo thời gian thực và tạo tài liệu phát triển dự án (PRD). Đại lý thiết kế tạo thiết kế UI/UX dựa trên PRD, trong khi đại lý front-end đồng thời bắt đầu thiết kế kiến trúc. Đại lý blockchain phát triển hợp đồng thông minh song song, trong khi đại lý tiếp thị xây dựng chiến lược quảng bá. Bạn có thể can thiệp bất cứ lúc nào để điều chỉnh hướng đi, cung cấp phản hồi và đưa ra quyết định cuối cùng. Điều quan trọng là, đây không phải là một quy trình làm việc tuần tự; mà là một sự hợp tác song song, thời gian thực và có thể bị gián đoạn, giống như cách các nhóm khởi nghiệp hàng đầu làm việc. Kịch bản 2: Trí tuệ tập thể trong các quyết định đầu tư. TradingAgents cung cấp mẫu hoàn hảo. Trong Investment Agent Social, các thành viên tham gia bao gồm các nhà phân tích cơ bản, nhà phân tích kỹ thuật, nhà phân tích tâm lý, chuyên gia quản lý rủi ro, nhà phân tích lạc quan và bi quan, và bạn. Quy trình hợp tác: Các chuyên gia phân tích phân tích song song và chia sẻ những phát hiện của họ theo thời gian thực. Các nhà phân tích lạc quan và bi quan tham gia vào các cuộc tranh luận sôi nổi dựa trên dữ liệu. Các chuyên gia khác cung cấp thêm tài liệu để hỗ trợ quan điểm của họ. Bạn có thể đặt câu hỏi, tìm hiểu và yêu cầu thêm thông tin chi tiết bất cứ lúc nào, cuối cùng dẫn đến một quyết định đầu tư được tranh luận kỹ lưỡng. Đây không phải là một quy trình làm việc được thiết lập sẵn; đó là một cuộc thảo luận nhóm thực sự năng động.
Kịch bản 3: Dây chuyền sản xuất nội dung
Tạo báo cáo chuyên sâu về các xu hướng DeFi:
Đội ngũ sáng tạo: Chuyên gia nghiên cứu, Chuyên gia phân tích, Chuyên gia viết bài, Chuyên gia thiết kế hình ảnh, Chuyên gia tối ưu hóa SEO, Chuyên gia kiểm tra thông tin.
Những điểm nổi bật trong quá trình hợp tác:
Đặc vụ nghiên cứu khám phá dữ liệu mới → Đặc vụ phân tích ngay lập tức theo dõi và diễn giải → Đặc vụ viết điều chỉnh dàn ý nội dung → Đặc vụ trực quan thiết kế biểu đồ đồng bộ
Đặc vụ SEO khuyến nghị tối ưu hóa tiêu đề → Đặc vụ kiểm tra thực tế xác minh dữ liệu theo thời gian thực → Mọi thay đổi đều được đồng bộ hóa với nhóm
Bạn đã nói "hãy chú ý hơn đến các dự án Layer2" → Tất cả các Đặc vụ ngay lập tức điều chỉnh trọng tâm của họ
Hoàn thành công việc mà một nhóm truyền thống phải mất cả tuần chỉ trong một giờ. Đột phá Công nghệ: Không chỉ là Trò chuyện Nhóm, mà còn là Mạng lưới Cộng tác Thông minh. Sự đổi mới công nghệ của Agent Social nằm ở ba khía cạnh: 1. Điều phối Tác vụ Động. Quy trình làm việc truyền thống là tĩnh, trong khi phân chia tác vụ của Agent Social là động. Khi bạn đặt ra một câu hỏi phức tạp, hệ thống sẽ tự động xác định chuyên môn cần thiết, đề xuất các tác nhân liên quan tham gia thảo luận và điều chỉnh phân công lao động một cách linh hoạt dựa trên tiến trình của cuộc trò chuyện. 2. Chia sẻ Ngữ cảnh Thời gian Thực. Tất cả các tác nhân đều chia sẻ toàn bộ lịch sử hội thoại và kết quả công việc, loại bỏ các rào cản thông tin. Khi một tác nhân đề cập đến "điểm nghẽn khả năng mở rộng Lớp 2", các tác nhân khác sẽ hiểu ngay ngữ cảnh mà không cần giải thích lại. 3. Ra quyết định kết hợp giữa người và máy. Bạn không phải là người ngoài cuộc; bạn là cốt lõi của sự hợp tác. Hãy ngắt cuộc thảo luận của các tác nhân bất cứ lúc nào để cung cấp thông tin mới, yêu cầu các tác nhân cụ thể đào sâu hơn vào vấn đề, điều chỉnh các ưu tiên và định hướng chiến lược, và đưa ra quyết định cuối cùng tại các thời điểm quan trọng. Ba trở ngại chính đối với việc thương mại hóa các tác nhân AI. TradingAgents đã chứng minh được tính khả thi về mặt kỹ thuật, nhưng vẫn còn ba trở ngại lớn giữa phòng thí nghiệm và sản phẩm. Rào cản đầu tiên: kiểm soát chi phí TradingAgents sử dụng o1-preview và gpt-4o. Một sự hợp tác đa tác nhân hoàn chỉnh đòi hỏi hơn 15 cuộc gọi mô hình nâng cao, tốn hàng chục đô la. Các thí nghiệm học thuật có thể đốt tiền, nhưng các ứng dụng thương mại phải kiểm soát chi phí. Giải pháp của ChainOpera: Các mô hình hiệu suất cao để ra quyết định cốt lõi (gpt-4o) Các mô hình tự phát triển để phân tích thường xuyên (Fox-v1) Các mô hình nhẹ cho các tác vụ đơn giản (gpt-4o-mini) Ngọn núi thứ hai: Trải nghiệm người dùng TradingAgents là một khuôn khổ nghiên cứu nguồn mở và người dùng thông thường không thể sử dụng nó. Từ kho lưu trữ GitHub đến App Store, quy trình sản xuất trung gian cực kỳ lớn. Giải pháp của ChainOpera: Chế độ dành cho người mới bắt đầu: Cấu hình trước các nhóm tác nhân, kích hoạt bằng một cú nhấp chuột Chế độ nâng cao: Tùy chỉnh vai trò và công cụ của tác nhân Chế độ chuyên gia: Hoàn toàn miễn phí Phối hợp nhiều tác nhân Ngọn núi thứ ba: Tối ưu hóa thời gian thực Các thí nghiệm học thuật có thể chạy xử lý hàng loạt ngoại tuyến, nhưng các ứng dụng thương mại yêu cầu phản hồi thời gian thực. Sự hợp tác đa tác nhân về cơ bản là một quá trình tuần tự và song song, và độ trễ là không thể tránh khỏi. Giải pháp của ChainOpera: Tính toán song song các đường dẫn quan trọng Xử lý không đồng bộ các phân tích không quan trọng Lưu trữ thông minh các kết quả phổ biến Hiệu ứng mạng: Các tác nhân cũng có uy tín Bước đột phá thực sự của Agent Social nằm ở hiệu ứng mạng xã hội. Mỗi tác nhân do người dùng tạo ra đều có thể được người dùng khác khám phá và sử dụng. Các tác nhân xuất sắc sẽ tích lũy danh tiếng và lượng người theo dõi, tạo thành một "bảng xếp hạng chuyên gia AI". Hãy tưởng tượng các tình huống sau: Một tác nhân phân tích đầu tư nổi tiếng được hàng ngàn người dùng mời tham gia các cuộc thảo luận đầu tư. Một luật sư Web3 dày dạn kinh nghiệm chuyên xử lý các vấn đề pháp lý liên quan đến hợp đồng thông minh. Một tác nhân quản lý sản phẩm hàng đầu nổi tiếng với khả năng độc đáo trong việc hiểu nhu cầu thị trường. Một tác nhân thiết kế sáng tạo có phong cách thiết kế và thẩm mỹ riêng. Những tác nhân này không còn là công cụ nữa; họ là những đối tác hợp tác với cá tính riêng biệt, danh tiếng chuyên môn và các mối quan hệ xã hội. Người sáng tạo tác nhân có thể kiếm được một phần doanh thu từ các tác nhân chất lượng cao, và người dùng có thể khám phá và thuê những tác nhân phù hợp nhất, tạo nên một chu kỳ tích cực cho nền kinh tế sáng tạo. Tại sao lại là ChainOpera? Trong số rất nhiều dự án về tác nhân AI, ChainOpera tự hào có một số điểm mạnh chính: Công nghệ: Nguồn gốc học thuật thuần túy Đồng sáng lập Salman Avestimehr là Giám đốc Trung tâm nghiên cứu AI USC-Amazon và là thành viên của IEEE. Ông đã hợp tác chặt chẽ với những người sáng lập Babylon, EigenLayer và Sahara. Đây không chỉ là một công ty khởi nghiệp PowerPoint; nó được xây dựng trên nền tảng kỹ thuật vững chắc. Quan trọng hơn, mô hình Fox-v1 độc quyền của chúng tôi giúp giảm đáng kể chi phí suy luận, đây là chìa khóa cho việc thương mại hóa. Sản phẩm: Kết quả đã được người dùng chứng minh Thiết bị đầu cuối AI và Nền tảng tác nhân đã hoạt động và đi vào hoạt động, với người dùng thực sử dụng tiền thật để xác minh giá trị của họ. Agent Social không phải là bắt đầu từ con số 0; đó là một bản nâng cấp chức năng dựa trên một sản phẩm hiện có. TradingAgents đã cung cấp chương trình đào tạo người dùng hàng đầu trong ngành và thị trường hiện hiểu rằng sự hợp tác giữa nhiều tác nhân không chỉ là sự cường điệu. Tuy nhiên, các sản phẩm thương mại vẫn chưa có sẵn, đánh dấu một cơ hội điển hình. TradingAgents chỉ đơn thuần là một khuôn khổ nghiên cứu, trong khi ChainOpera hướng tới mục tiêu trở thành một nền tảng hệ sinh thái. Người dùng tạo, chia sẻ và thuê tác nhân, tạo ra hiệu ứng mạng lưới. Nền tảng mang lại tiềm năng lớn hơn công cụ. Ứng dụng AI Terminal của ChainOpera có hơn 150.000 người dùng hoạt động hàng ngày và tỷ lệ gia hạn đăng ký stablecoin vượt quá 32%, chứng tỏ người dùng sẵn sàng chi trả cho AI. Ứng dụng này đã được xếp hạng trong bốn DApp hàng đầu trong hệ sinh thái BNB Chain về số lượng người dùng và khối lượng giao dịch. Cuối cùng, chỉ có một tiêu chí duy nhất cho sự thành công của Agent Social: Liệu người dùng thông thường có trả tiền cho "sự hợp tác nhóm AI" không? Nếu câu trả lời là có, ChainOpera đã nắm bắt được điểm tăng trưởng tiếp theo trong các ứng dụng AI. Nếu câu trả lời là không, thì đây lại là một ví dụ khác của "công nghệ xuất sắc, sản phẩm kém". Trên thực tế, trong lĩnh vực đại lý AI, chúng ta đã thấy quá nhiều dự án với bản demo ấn tượng nhưng mô hình kinh doanh kém. Những người chiến thắng thực sự thường là những đội ngũ gói gọn công nghệ phức tạp vào một trải nghiệm đơn giản. Bài kiểm tra cuối cùng rất đơn giản: sau khi trải nghiệm sự hợp tác nhóm của Agent Social, liệu bạn có còn muốn quay lại trò chuyện một người chơi trên ChatGPT không? Giống như một người đã quen với các cuộc trò chuyện nhóm trên WeChat cảm thấy khó chấp nhận thời đại mà tin nhắn văn bản là lựa chọn duy nhất. Agent Social của ChainOpera đang thực hiện sứ mệnh biến mô hình hợp tác đa agent từ một khái niệm hàn lâm thành hiện thực thương mại. Liệu nó có thành công hay không, chúng ta sẽ sớm biết thôi.
Jixu
YouQuan
Joy
Brian
Hui Xin
Davin