👉لخص إطار EvoAgentX الأحدث، بالإضافة إلى بعض الأفكار المتعلقة بالدمج مع Web3، EvoAgentX هو أول إطار مفتوح المصدر لتطور الذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة فريق البحث من جامعة غلاسكو في المملكة المتحدة. بعد نشر النظام، يمكنه تحسين كلمات الإرشاد، هيكل سير العمل، ووحدة الذاكرة تلقائيًا وفقًا لتغيرات بيئة المهام، دون الحاجة إلى تدخل بشري.
السيناريوهات التطبيقية التقليدية：🎗️ في مهمة تحليل الأسهم ، يمكن تعديل منطق التحليل ديناميكيا وفقا لتقلبات السوق. يقوم المستخدمون بإدخال أوصاف مهام اللغة الطبيعية (مثل تحليل التقارير المالية A-share لإنشاء تقارير مرئية) ، ويقوم النظام تلقائيا بتفكيك المهام ، وتكوين أدوار الوكيل (تجريف البيانات ، والتنظيف ، والتحليل) ، وبناء مهام سير العمل التعاونية ، وضغط عملية التطوير التقليدية متعددة الأيام في 5 دقائق.
فرص الجمع بين Web3: 👏 1️⃣EvoAgentX يمكن أن يقلل من تكاليف تشغيل AI Agent في تطبيقات Web3. على سبيل المثال، روبوتات التداول التي تضبط الاستراتيجيات تلقائيًا في DeFi، أو NPCs التي تتكيف ديناميكيًا مع سلوك اللاعبين في GameFi، من خلال عقود ذكية على السلسلة لتحقيق توزيع العائدات.
مع التناقضات الحالية في Web3: 🌟 1️⃣EvoAgentX يعتمد على قوة الحوسبة للنماذج الكبيرة (مثل GPT-4)، بينما الشبكة الموزعة للحوسبة في Web3 (مثل DePIN) كفاءتها الحالية أقل بكثير من المنصات المركزية مثل AWS، مما يجعل من الصعب دعم التدريب المكثف. 2️⃣ البيانات على السلسلة متفرقة ومجزأة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات تدريب الذكاء الاصطناعي؛ بينما قد يؤدي إدخال البيانات خارج السلسلة إلى انتهاك مبدأ اللامركزية.
الخاتمة: ماذا يحتاج Web3 من الذكاء الاصطناعي؟🤔
🎉قصير الأجل: استخدام EvoAgentX لتحسين تجربة منتجات Web3 (مثل خدمة العملاء التلقائية، التحليل على السلسلة)، من خلال ولاء المستخدم لإفادة النظام البيئي. 🎊طويل الأمد: استكشاف مجتمع تحسين الذكاء الاصطناعي لحوكمة DAO، مما يسمح بتوجيه اتجاه التطور من خلال توافق المستخدمين، وتحقيق خدمة التكنولوجيا للناس.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
👉لخص إطار EvoAgentX الأحدث، بالإضافة إلى بعض الأفكار المتعلقة بالدمج مع Web3، EvoAgentX هو أول إطار مفتوح المصدر لتطور الذكاء الاصطناعي تم تطويره بواسطة فريق البحث من جامعة غلاسكو في المملكة المتحدة. بعد نشر النظام، يمكنه تحسين كلمات الإرشاد، هيكل سير العمل، ووحدة الذاكرة تلقائيًا وفقًا لتغيرات بيئة المهام، دون الحاجة إلى تدخل بشري.
السيناريوهات التطبيقية التقليدية：🎗️
في مهمة تحليل الأسهم ، يمكن تعديل منطق التحليل ديناميكيا وفقا لتقلبات السوق. يقوم المستخدمون بإدخال أوصاف مهام اللغة الطبيعية (مثل تحليل التقارير المالية A-share لإنشاء تقارير مرئية) ، ويقوم النظام تلقائيا بتفكيك المهام ، وتكوين أدوار الوكيل (تجريف البيانات ، والتنظيف ، والتحليل) ، وبناء مهام سير العمل التعاونية ، وضغط عملية التطوير التقليدية متعددة الأيام في 5 دقائق.
فرص الجمع بين Web3: 👏
1️⃣EvoAgentX يمكن أن يقلل من تكاليف تشغيل AI Agent في تطبيقات Web3. على سبيل المثال، روبوتات التداول التي تضبط الاستراتيجيات تلقائيًا في DeFi، أو NPCs التي تتكيف ديناميكيًا مع سلوك اللاعبين في GameFi، من خلال عقود ذكية على السلسلة لتحقيق توزيع العائدات.
مع التناقضات الحالية في Web3: 🌟
1️⃣EvoAgentX يعتمد على قوة الحوسبة للنماذج الكبيرة (مثل GPT-4)، بينما الشبكة الموزعة للحوسبة في Web3 (مثل DePIN) كفاءتها الحالية أقل بكثير من المنصات المركزية مثل AWS، مما يجعل من الصعب دعم التدريب المكثف.
2️⃣ البيانات على السلسلة متفرقة ومجزأة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات تدريب الذكاء الاصطناعي؛ بينما قد يؤدي إدخال البيانات خارج السلسلة إلى انتهاك مبدأ اللامركزية.
الخاتمة: ماذا يحتاج Web3 من الذكاء الاصطناعي؟🤔
🎉قصير الأجل: استخدام EvoAgentX لتحسين تجربة منتجات Web3 (مثل خدمة العملاء التلقائية، التحليل على السلسلة)، من خلال ولاء المستخدم لإفادة النظام البيئي.
🎊طويل الأمد: استكشاف مجتمع تحسين الذكاء الاصطناعي لحوكمة DAO، مما يسمح بتوجيه اتجاه التطور من خلال توافق المستخدمين، وتحقيق خدمة التكنولوجيا للناس.