Стаття публікується з: PA荐读
Автор: jolestar
Минулого тижня я трохи попрацював з AI агентом, позавчора брав участь в заході ai16z у Пекіні, хотів дізнатися, що насправді AI агент може робити зараз, і роздумати, що він зможе зробити в майбутньому.
Стан AI агента нагадує мені той мем, де в автоматі для продажу схована людина. Все вже уявляли, що AI агент має власну свідомість, але насправді всередині AI агента ховається розробник. (Тут усі можуть уявити картину, я намагався змусити AI створити це зображення, але виявилося, що AI не може зрозуміти 'сховати')
Основний спосіб роботи AI агента
AI агент у даний час виконує роль клею, з'єднуючи клієнти (Twitter, Discord, Telegram тощо) та різні плагіни (різні блокчейни тощо), а фреймворк надає базову бібліотеку (зберігання пам'яті, ізоляція сесій, генерація контексту) та інше, що пізніше буде підключатися до різних інтерфейсів AI платформ.
Як AI агент може поєднуватися з додатками та бізнес-сценаріями
З початку буму AI минулого року з'явилося безліч платформ та інструментів, найважливішим з яких є вирішення питання, як AI може інтегруватися з додатками. Деякі AI платформи намагаються надати плагіни, інші створюють моделі робочих процесів, а також традиційні додатки вбудовують AI. Але ключові питання тут: 1. Де інтерфейс взаємодії додатку? 2. Як AI поєднується з існуючою бізнес-логікою.
Всі AI платформи надають користувачам інтерфейси для взаємодії, які схожі на вікно чату, очевидно, всі вважають, що взаємодія з AI додатками повинна бути 'антропоморфною'. У цьому сенсі розумність AI агента полягає в тому, що він безпосередньо підключений до всіх відкритих IM та соціальних систем, що, безумовно, легше приймається, ніж створення нового.
Як AI може інтегруватися з існуючою бізнес-логікою. Рішення, яке пропонує AI агент, це дозволити розробникам включати рішення AI в бізнес-сценарії. Мови програмування потребують детермінованості, умови if можуть бути тільки true або false, не можуть обробляти нечітку бізнес-логіку. За допомогою AI складну логіку можна перетворити на точні умови, які потім безшовно інтегруються в бізнес-сценарії.
Наприклад, функція відповіді на повідомлення в групі, традиційний IM бот потребує чітких команд для активації, в той час як через AI можна реалізувати метод shouldReplyMessage, надаючи йому контекст, він повертає true або false.
Роль AI в бізнес-логічних сценаріях головним чином полягає в:
1. Виявлення 'наміру': через пояснення в підказках AI може виявити 'наміри' користувача в текстових повідомленнях, відображаючи намір на конкретний код.
2. Допомога у прийнятті рішень: за допомогою AI перетворити нечіткі складні умови в визначені true/false або типи переліку, а потім інтегрувати їх в бізнес-логіку.
Побачивши це, багато хто, можливо, розчаруються в AI агенті, адже багато хто вважає, що AI агент — це просто навчити AI, і він все зможе. Насправді, через обмеження контексту великої моделі, неможливо (принаймні наразі) створити універсальний AI, який може виконувати будь-які завдання. Але хороша новина в тому, що програмісти не повинні хвилюватися про безробіття, адже AI все ще потребує значної кількості програмістів, і потрібні люди, щоб створювати умови if else, але ключова різниця полягає в тому, що межі бізнесу, які може обробляти програма, розширюються.
Два види AI агентів
На заході я запитав Шава, ринок має дві очікування від AI агента: 1. AI агент сам відіграє роль, має власний ID, бренд, надає послуги користувачеві. 2. Користувач має особистого AI агента, який є особистим помічником, може допомогти користувачу вирішувати деякі справи. Який з цих двох AI агентів буде більш популярним? Він вважає, що обидва напрямки будуть хорошими, можливо, вони поєднаються.
Тепер на ринку основні дослідження все ще ведуться в першому напрямку. Цей напрямок схожий на сервісний AI агент, в майбутньому, можливо, не буде інтерфейсу додатка, всі додатки будуть AI агентами, антропоморфізованими. А другий напрямок — це агентна інтеграція клієнта додатку, в майбутньому клієнт додатку буде плагіном помічника-агента, локальні дані додатку стануть частиною пам'яті агенту, а також цей плагін відповідатиме за зв'язок із сервісами агентів в хмарі. Це нова архітектурна модель додатків, яка змінить всю інфраструктуру.
Вимоги AI агента до інфраструктури
1. Інфраструктура повинна реалізувати безперешкодний доступ (Permissionless), інакше AI агент буде обмежений різними стратегіями захисту від атак, служби повинні використовувати економічні витрати (Gas) для захисту від атак. У цьому плані платформи з низьким рівнем відкритості зіштовхнуться з великими проблемами, колись популярність відкритих платформ Web2 знову може загорітися.
2. AI агент повинен мати можливість управляти фінансами для оплати, щоб вирішити вищезазначені питання.
Тобто, послуги майбутнього, незалежно від того, чи базуються вони на блокчейні, повинні підтримувати ідентифікацію на основі приватних ключів Crypto та крипто-платежі.
Поєднання AI агента та блокчейну
Окрім вищезазначених двох пунктів, як AI агент може інтегруватися з блокчейном — це напрямок, який всі досліджують. На заході я спілкувався з Мікке про його focEliza. Раніше згадані два види AI агентів, принаймні перший, потребують середовища виконання або перевірки, яке надається блокчейном. Адже як тільки AI агент починає надавати послуги, виникає проблема довіри, його роль фактично така ж, як у розумного контракту.
Ім'я 'розумного контракту' колись викликало суперечки, адже це просто фрагмент коду, де там 'розумність', AI може зробити розумні контракти справжніми. Складність полягає в тому, як викликати AI інтерфейс у середовищі розумних контрактів. Якщо говорити про запуск великої моделі в перевіреному середовищі, це ще далека перспектива, використання подібних до Oracle рішень є більш практичним шляхом.
Навколо AI агента виникне безліч вимог, як отримати загальні знання AI агента? Як AI агент може визначати факти? Як AI агент може розпізнавати одного й того ж користувача на різних платформах? Як 'пам'ять' в розумних контрактах зберігатиметься? Якщо у мене є кілька пристроїв, на яких встановлено по одному AI агенту, як вони можуть ділитися пам'яттю?
Ти зрозумієш, що те, що було зроблено в Web3, такі як 'перенесення даних на блокчейн', 'перенесення зв'язків', DID, P2P мережі тощо, отримує новий сенс і нові сценарії.
Висновок
Використовуючи моє висловлювання 21 року щодо AI та блокчейну, більш дружній до AI Інтернет також є більш дружнім до людства Інтернетом. Тоді це була лише ідея, але тепер майбутнє вже настало.