👉 Resumindo a mais recente estrutura EvoAgentX, bem como algumas reflexões sobre a combinação com o Web3, o EvoAgentX é a primeira estrutura de código aberto de auto-evolução de agentes de IA desenvolvida pela equipe de pesquisa da Universidade de Glasgow, no Reino Unido. Após a implementação do sistema, ele pode otimizar automaticamente os prompts, a estrutura do fluxo de trabalho e os módulos de memória de acordo com as mudanças no ambiente da tarefa, sem necessidade de intervenção humana.
Cenários de aplicação tradicionais: 🎗️ Na tarefa de análise de ações, a lógica de análise pode ser ajustada dinamicamente de acordo com as flutuações do mercado. Os usuários inserem descrições de tarefas em linguagem natural (como analisar relatórios financeiros de compartilhamento A para gerar relatórios visuais) e o sistema desmonta tarefas automaticamente, configura funções de agente (raspagem, limpeza e análise de dados) e cria fluxos de trabalho colaborativos, compactando o processo de desenvolvimento tradicional de vários dias em 5 minutos.
Oportunidades combinadas com Web3: 👏 1️⃣EvoAgentX pode reduzir os custos operacionais de Agentes de IA em aplicações Web3. Por exemplo, robôs de negociação que ajustam automaticamente as estratégias em DeFi, ou NPCs que se adaptam dinamicamente ao comportamento dos jogadores em GameFi, realizando a distribuição de receitas através de contratos inteligentes na cadeia.
Com as contradições existentes no Web3: 🌟 1️⃣EvoAgentX depende do poder de cálculo de grandes modelos (como o GPT-4), enquanto a rede de poder de cálculo distribuído do Web3 (como DePIN) tem atualmente uma eficiência muito inferior a plataformas centralizadas como AWS, dificultando o suporte a treinamentos de alta intensidade. 2️⃣Os dados na cadeia são escassos e fragmentados, dificultando o atendimento das necessidades de treinamento de IA; a introdução de dados fora da cadeia pode violar o princípio da descentralização.
Conclusão: Que tipo de IA precisa o Web3?🤔
🎉Curto prazo: utilizar o EvoAgentX para melhorar a experiência de produtos Web3 (como atendimento ao cliente automático, análise on-chain), de forma a reverter a adesão dos usuários para o ecossistema. 🎊A longo prazo: explorar comunidades otimizadas por IA na governança DAO, permitindo que a direção da evolução seja impulsionada pelo consenso dos usuários, realizando serviços técnicos para as pessoas.
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👉 Resumindo a mais recente estrutura EvoAgentX, bem como algumas reflexões sobre a combinação com o Web3, o EvoAgentX é a primeira estrutura de código aberto de auto-evolução de agentes de IA desenvolvida pela equipe de pesquisa da Universidade de Glasgow, no Reino Unido. Após a implementação do sistema, ele pode otimizar automaticamente os prompts, a estrutura do fluxo de trabalho e os módulos de memória de acordo com as mudanças no ambiente da tarefa, sem necessidade de intervenção humana.
Cenários de aplicação tradicionais: 🎗️
Na tarefa de análise de ações, a lógica de análise pode ser ajustada dinamicamente de acordo com as flutuações do mercado. Os usuários inserem descrições de tarefas em linguagem natural (como analisar relatórios financeiros de compartilhamento A para gerar relatórios visuais) e o sistema desmonta tarefas automaticamente, configura funções de agente (raspagem, limpeza e análise de dados) e cria fluxos de trabalho colaborativos, compactando o processo de desenvolvimento tradicional de vários dias em 5 minutos.
Oportunidades combinadas com Web3: 👏
1️⃣EvoAgentX pode reduzir os custos operacionais de Agentes de IA em aplicações Web3. Por exemplo, robôs de negociação que ajustam automaticamente as estratégias em DeFi, ou NPCs que se adaptam dinamicamente ao comportamento dos jogadores em GameFi, realizando a distribuição de receitas através de contratos inteligentes na cadeia.
Com as contradições existentes no Web3: 🌟
1️⃣EvoAgentX depende do poder de cálculo de grandes modelos (como o GPT-4), enquanto a rede de poder de cálculo distribuído do Web3 (como DePIN) tem atualmente uma eficiência muito inferior a plataformas centralizadas como AWS, dificultando o suporte a treinamentos de alta intensidade.
2️⃣Os dados na cadeia são escassos e fragmentados, dificultando o atendimento das necessidades de treinamento de IA; a introdução de dados fora da cadeia pode violar o princípio da descentralização.
Conclusão: Que tipo de IA precisa o Web3?🤔
🎉Curto prazo: utilizar o EvoAgentX para melhorar a experiência de produtos Web3 (como atendimento ao cliente automático, análise on-chain), de forma a reverter a adesão dos usuários para o ecossistema.
🎊A longo prazo: explorar comunidades otimizadas por IA na governança DAO, permitindo que a direção da evolução seja impulsionada pelo consenso dos usuários, realizando serviços técnicos para as pessoas.