👉 Підсумовуючи останню версію фреймворку EvoAgentX, а також деякі думки щодо поєднання з Web3, EvoAgentX — це перший у світі фреймворк з відкритим вихідним кодом для агентів штучного інтелекту, що саморозвивається, розроблений дослідницькою групою в Університеті Глазго у Великій Британії. Після розгортання система може автоматично оптимізувати підказкові слова, структуру робочого потоку та модулі пам'яті відповідно до змін у середовищі завдань, без ручного втручання.
Традиційні сценарії застосування：🎗️ У завданні на аналіз акцій логіка аналізу може динамічно коригуватися відповідно до коливань ринку. Користувачі вводять описи завдань природною мовою (наприклад, аналіз фінансових звітів A-share для створення візуальних звітів), і система автоматично розбирає завдання, налаштовує ролі агентів (збирання даних, очищення та аналіз) і будує спільні робочі процеси, стискаючи традиційний багатоденний процес розробки до 5 хвилин.
Можливості, пов'язані з Web3: 👏 1️⃣EvoAgentX знижує витрати на експлуатацію та обслуговування AI Agents у Web3-додатках. Наприклад, торговий бот у DeFi, який автоматично коригує свою стратегію, або NPC у GameFi, який динамічно підлаштовується під поведінку гравця, реалізує розподіл доходу за допомогою смарт-контрактів у мережі.
З існуючими суперечностями Web3: 🌟 1️⃣EvoAgentX залежить від обчислювальної потужності великих моделей (як-от GPT-4), тоді як дистрибутивна обчислювальна мережа Web3 (як-от DePIN) наразі має ефективність, що значно нижча за таку у централізованих платформ, таких як AWS, і не може підтримувати високоінтенсивне навчання. 2️⃣Дані в ланцюгу розріджені та фрагментовані, що ускладнює задоволення потреб штучного інтелекту в навчанні; введення даних поза ланцюгом може порушити принципи децентралізації.
Висновок: Який AI потрібен Web3?🤔
🎉Короткострокове: використання EvoAgentX для покращення досвіду Web3 продуктів (такі як автоматичний сервіс обслуговування клієнтів, аналіз на ланцюгу), щоб збільшити залученість користувачів в екосистему. 🎊Довгострокова: дослідження спільноти з оптимізації DAO-управління за допомогою штучного інтелекту, щоб напрямок еволюції визначався консенсусом користувачів, реалізуючи технології на службі людям.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
👉 Підсумовуючи останню версію фреймворку EvoAgentX, а також деякі думки щодо поєднання з Web3, EvoAgentX — це перший у світі фреймворк з відкритим вихідним кодом для агентів штучного інтелекту, що саморозвивається, розроблений дослідницькою групою в Університеті Глазго у Великій Британії. Після розгортання система може автоматично оптимізувати підказкові слова, структуру робочого потоку та модулі пам'яті відповідно до змін у середовищі завдань, без ручного втручання.
Традиційні сценарії застосування：🎗️
У завданні на аналіз акцій логіка аналізу може динамічно коригуватися відповідно до коливань ринку. Користувачі вводять описи завдань природною мовою (наприклад, аналіз фінансових звітів A-share для створення візуальних звітів), і система автоматично розбирає завдання, налаштовує ролі агентів (збирання даних, очищення та аналіз) і будує спільні робочі процеси, стискаючи традиційний багатоденний процес розробки до 5 хвилин.
Можливості, пов'язані з Web3: 👏
1️⃣EvoAgentX знижує витрати на експлуатацію та обслуговування AI Agents у Web3-додатках. Наприклад, торговий бот у DeFi, який автоматично коригує свою стратегію, або NPC у GameFi, який динамічно підлаштовується під поведінку гравця, реалізує розподіл доходу за допомогою смарт-контрактів у мережі.
З існуючими суперечностями Web3: 🌟
1️⃣EvoAgentX залежить від обчислювальної потужності великих моделей (як-от GPT-4), тоді як дистрибутивна обчислювальна мережа Web3 (як-от DePIN) наразі має ефективність, що значно нижча за таку у централізованих платформ, таких як AWS, і не може підтримувати високоінтенсивне навчання.
2️⃣Дані в ланцюгу розріджені та фрагментовані, що ускладнює задоволення потреб штучного інтелекту в навчанні; введення даних поза ланцюгом може порушити принципи децентралізації.
Висновок: Який AI потрібен Web3?🤔
🎉Короткострокове: використання EvoAgentX для покращення досвіду Web3 продуктів (такі як автоматичний сервіс обслуговування клієнтів, аналіз на ланцюгу), щоб збільшити залученість користувачів в екосистему.
🎊Довгострокова: дослідження спільноти з оптимізації DAO-управління за допомогою штучного інтелекту, щоб напрямок еволюції визначався консенсусом користувачів, реалізуючи технології на службі людям.