👉Подвести итоги последней структуры EvoAgentX и некоторых размышлений о сочетании с Web3. EvoAgentX — это первая в мире открытая структура самосовершенствования AI-агентов, разработанная исследовательской командой Университета Глазго в Великобритании. После развертывания системы она может автоматически оптимизировать подсказки, структуру рабочего процесса и модули памяти в зависимости от изменений в среде задач без необходимости человеческого вмешательства.
Традиционные приложения: 🎗️ В задаче анализа акций логика анализа может быть динамически скорректирована в соответствии с колебаниями рынка. Пользователи вводят описания задач на естественном языке (например, анализируют финансовые отчеты A-share для создания визуальных отчетов), а система автоматически дизассемблирует задачи, настраивает роли агентов (сбор, очистка и анализ данных) и создает рабочие процессы для совместной работы, сжимая традиционный многодневный процесс разработки до 5 минут.
Возможности, связанные с Web3: 👏 1️⃣EvoAgentX может снизить операционные расходы AI Agent в приложениях Web3. Например, торговые роботы, которые автоматически настраивают стратегии в DeFi, или NPC, которые динамически адаптируются к поведению игроков в GameFi, реализуют распределение доходов через смарт-контракты на блокчейне.
Существующее противоречие с Web3: 🌟 1️⃣EvoAgentX зависит от вычислительной мощности больших моделей (таких как GPT-4), в то время как распределенная вычислительная сеть Web3 (такая как DePIN) в настоящее время значительно менее эффективна, чем централизованные платформы, такие как AWS, и не может поддерживать высокоинтенсивное обучение. 2️⃣Данные в цепочке разрежены и фрагментированы, что затрудняет удовлетворение потребностей в обучении ИИ; введение данных вне цепочки может нарушить принципы децентрализации.
Заключение: Какой AI нужен Web3? 🤔
🎉Краткосрочно: использование EvoAgentX для улучшения пользовательского опыта Web3 продуктов (например, автоматизированная поддержка клиентов, анализ на блокчейне), чтобы вернуть лояльность пользователей в экосистему. 🎊Долгосрочные: исследуйте AI-оптимизированное сообщество DAO-управления, позволяющее направлять эволюцию на основе пользовательского консенсуса и реализовать технологии на благо человека.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
👉Подвести итоги последней структуры EvoAgentX и некоторых размышлений о сочетании с Web3. EvoAgentX — это первая в мире открытая структура самосовершенствования AI-агентов, разработанная исследовательской командой Университета Глазго в Великобритании. После развертывания системы она может автоматически оптимизировать подсказки, структуру рабочего процесса и модули памяти в зависимости от изменений в среде задач без необходимости человеческого вмешательства.
Традиционные приложения: 🎗️
В задаче анализа акций логика анализа может быть динамически скорректирована в соответствии с колебаниями рынка. Пользователи вводят описания задач на естественном языке (например, анализируют финансовые отчеты A-share для создания визуальных отчетов), а система автоматически дизассемблирует задачи, настраивает роли агентов (сбор, очистка и анализ данных) и создает рабочие процессы для совместной работы, сжимая традиционный многодневный процесс разработки до 5 минут.
Возможности, связанные с Web3: 👏
1️⃣EvoAgentX может снизить операционные расходы AI Agent в приложениях Web3. Например, торговые роботы, которые автоматически настраивают стратегии в DeFi, или NPC, которые динамически адаптируются к поведению игроков в GameFi, реализуют распределение доходов через смарт-контракты на блокчейне.
Существующее противоречие с Web3: 🌟
1️⃣EvoAgentX зависит от вычислительной мощности больших моделей (таких как GPT-4), в то время как распределенная вычислительная сеть Web3 (такая как DePIN) в настоящее время значительно менее эффективна, чем централизованные платформы, такие как AWS, и не может поддерживать высокоинтенсивное обучение.
2️⃣Данные в цепочке разрежены и фрагментированы, что затрудняет удовлетворение потребностей в обучении ИИ; введение данных вне цепочки может нарушить принципы децентрализации.
Заключение: Какой AI нужен Web3? 🤔
🎉Краткосрочно: использование EvoAgentX для улучшения пользовательского опыта Web3 продуктов (например, автоматизированная поддержка клиентов, анализ на блокчейне), чтобы вернуть лояльность пользователей в экосистему.
🎊Долгосрочные: исследуйте AI-оптимизированное сообщество DAO-управления, позволяющее направлять эволюцию на основе пользовательского консенсуса и реализовать технологии на благо человека.