👉 Ringkasan tentang kerangka EvoAgentX terbaru, serta beberapa pemikiran tentang penggabungan dengan Web3, EvoAgentX adalah kerangka sumber terbuka pertama di dunia untuk agen AI yang dapat berevolusi sendiri yang dikembangkan oleh tim peneliti dari Universitas Glasgow di Inggris. Setelah sistem di-deploy, ini dapat secara otomatis mengoptimalkan kata kunci, struktur alur kerja, dan modul memori sesuai dengan perubahan lingkungan tugas, tanpa perlu intervensi manusia.
Tradisional aplikasi skenario: 🎗️ Dalam tugas analisis saham, dapat menyesuaikan logika analisis secara dinamis sesuai dengan fluktuasi pasar. Pengguna memasukkan deskripsi tugas dalam bahasa alami (seperti menganalisis laporan keuangan A-Saham untuk menghasilkan laporan visual), sistem secara otomatis membongkar tugas, mengonfigurasi peran agen cerdas (pengambilan data, pembersihan, analisis), dan membangun alur kerja kolaboratif, mengompresi proses pengembangan tradisional yang biasanya memakan waktu berhari-hari menjadi 5 menit.
Kesempatan yang terhubung dengan Web3：👏 1️⃣EvoAgentX dapat mengurangi biaya operasional AI Agent dalam aplikasi Web3. Misalnya, robot perdagangan yang secara otomatis menyesuaikan strategi dalam DeFi, atau NPC yang beradaptasi secara dinamis terhadap perilaku pemain dalam GameFi, dengan memanfaatkan kontrak pintar di blockchain untuk pembagian hasil.
Dengan kontradiksi yang ada di Web3: 🌟 1️⃣EvoAgentX bergantung pada kekuatan komputasi model besar (seperti GPT-4), sedangkan jaringan kekuatan komputasi terdistribusi Web3 (seperti DePIN) saat ini memiliki efisiensi yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan platform terpusat seperti AWS, sehingga sulit untuk mendukung pelatihan intensif. 2️⃣Data on-chain yang jarang dan terfragmentasi, sulit memenuhi kebutuhan pelatihan AI; pengenalan data off-chain mungkin melanggar prinsip desentralisasi.
Kesimpulan: AI seperti apa yang dibutuhkan Web3?🤔
🎉Jangka pendek: Memanfaatkan EvoAgentX untuk meningkatkan pengalaman produk Web3 (seperti layanan pelanggan otomatis, analisis on-chain), untuk mengembalikan keterikatan pengguna ke ekosistem. 🎊Jangka Panjang: Menjelajahi komunitas yang dioptimalkan AI untuk tata kelola DAO, di mana arah evolusi didorong oleh konsensus pengguna, mewujudkan teknologi yang melayani manusia.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
👉 Ringkasan tentang kerangka EvoAgentX terbaru, serta beberapa pemikiran tentang penggabungan dengan Web3, EvoAgentX adalah kerangka sumber terbuka pertama di dunia untuk agen AI yang dapat berevolusi sendiri yang dikembangkan oleh tim peneliti dari Universitas Glasgow di Inggris. Setelah sistem di-deploy, ini dapat secara otomatis mengoptimalkan kata kunci, struktur alur kerja, dan modul memori sesuai dengan perubahan lingkungan tugas, tanpa perlu intervensi manusia.
Tradisional aplikasi skenario: 🎗️
Dalam tugas analisis saham, dapat menyesuaikan logika analisis secara dinamis sesuai dengan fluktuasi pasar. Pengguna memasukkan deskripsi tugas dalam bahasa alami (seperti menganalisis laporan keuangan A-Saham untuk menghasilkan laporan visual), sistem secara otomatis membongkar tugas, mengonfigurasi peran agen cerdas (pengambilan data, pembersihan, analisis), dan membangun alur kerja kolaboratif, mengompresi proses pengembangan tradisional yang biasanya memakan waktu berhari-hari menjadi 5 menit.
Kesempatan yang terhubung dengan Web3：👏
1️⃣EvoAgentX dapat mengurangi biaya operasional AI Agent dalam aplikasi Web3. Misalnya, robot perdagangan yang secara otomatis menyesuaikan strategi dalam DeFi, atau NPC yang beradaptasi secara dinamis terhadap perilaku pemain dalam GameFi, dengan memanfaatkan kontrak pintar di blockchain untuk pembagian hasil.
Dengan kontradiksi yang ada di Web3: 🌟
1️⃣EvoAgentX bergantung pada kekuatan komputasi model besar (seperti GPT-4), sedangkan jaringan kekuatan komputasi terdistribusi Web3 (seperti DePIN) saat ini memiliki efisiensi yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan platform terpusat seperti AWS, sehingga sulit untuk mendukung pelatihan intensif.
2️⃣Data on-chain yang jarang dan terfragmentasi, sulit memenuhi kebutuhan pelatihan AI; pengenalan data off-chain mungkin melanggar prinsip desentralisasi.
Kesimpulan: AI seperti apa yang dibutuhkan Web3?🤔
🎉Jangka pendek: Memanfaatkan EvoAgentX untuk meningkatkan pengalaman produk Web3 (seperti layanan pelanggan otomatis, analisis on-chain), untuk mengembalikan keterikatan pengguna ke ekosistem.
🎊Jangka Panjang: Menjelajahi komunitas yang dioptimalkan AI untuk tata kelola DAO, di mana arah evolusi didorong oleh konsensus pengguna, mewujudkan teknologi yang melayani manusia.