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Manus引領(lǐng)AI變革 如何推動(dòng)Web3 DeFai發(fā)展

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Manus引領(lǐng)AI變革 如何推動(dòng)Web3 DeFai發(fā)展

實(shí)現(xiàn)真正 DeFai 愿景的道路充滿挑戰(zhàn)，需要攻克單體 AI 模型能力上限、多模態(tài)交互協(xié)作的原子性保障、多模態(tài)系統(tǒng)資源調(diào)度與支配、系統(tǒng)容錯(cuò)與故障處理機(jī)制等一系列復(fù)雜難題。

一夜之間，許多朋友紛紛向我推薦 #manus，稱其為全球首款真正通用的 AI Agent，能夠獨(dú)立思考并規(guī)劃執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，最終交付完整成果。這一概念聽(tīng)起來(lái)令人興奮，但除了引發(fā)朋友圈中關(guān)于失業(yè)焦慮的討論外，manus 究竟能為 web3 DeFai 場(chǎng)景帶來(lái)怎樣的變革？以下，我將分享我的思考。

一個(gè)月前，OpenAI 推出了同類產(chǎn)品 Operator，AI 可在瀏覽器中獨(dú)立完成餐廳預(yù)訂、購(gòu)物、訂票、外賣訂餐等任務(wù)，用戶可實(shí)時(shí)可視化監(jiān)督，并隨時(shí)接管控制權(quán)。然而，這套 Agent 并未引起廣泛討論，原因在于其單一模型驅(qū)動(dòng)的工具調(diào)用框架，用戶若意識(shí)到關(guān)鍵決策仍需人工干預(yù)，便失去了依賴其執(zhí)行任務(wù)的意愿。

manus 表面看似與 Operator 類似，只是應(yīng)用場(chǎng)景更為豐富，涵蓋簡(jiǎn)歷篩選、股票研究、房產(chǎn)購(gòu)買等，但背后框架與執(zhí)行系統(tǒng)的差異卻十分顯著。Manus 由多模態(tài)大模型驅(qū)動(dòng)，并創(chuàng)新性地采用了多重簽名系統(tǒng)。簡(jiǎn)而言之，AI 模仿人類執(zhí)行（計(jì)劃-執(zhí)行-檢查-行動(dòng)）的 PDCA 循環(huán)，將由多個(gè)大模型協(xié)同完成，每個(gè)模型專注特定環(huán)節(jié)，既能降低決策風(fēng)險(xiǎn)，又能提升執(zhí)行效率。所謂「多重簽名系統(tǒng)」，實(shí)則是一種多模型協(xié)作的決策驗(yàn)證機(jī)制，通過(guò)要求多個(gè)專業(yè)模型的共同確認(rèn)來(lái)確保決策與執(zhí)行的可靠性。

通過(guò)對(duì)比，manus 的優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn)，視頻 Demo 中展示的操作體驗(yàn)更讓人印象深刻。但客觀而言，manus 對(duì) Operator 的迭代創(chuàng)新尚屬起步階段，尚未達(dá)到顛覆性革命的程度。關(guān)鍵在于執(zhí)行任務(wù)的復(fù)雜度，以及非統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)用戶 input Prompt 進(jìn)入后大模型的容錯(cuò)率與交付結(jié)果成功率。若順著這一創(chuàng)新思路，web3 的 DeFai 場(chǎng)景是否就能迅速成熟應(yīng)用？顯然，現(xiàn)實(shí)并非如此。

例如，在 DeFai 場(chǎng)景下，Agent 執(zhí)行交易決策時(shí)，需要一個(gè) Oracle 層 Agent 負(fù)責(zé)鏈上數(shù)據(jù)收集與驗(yàn)證，整合分析數(shù)據(jù)，并實(shí)時(shí)監(jiān)控鏈上價(jià)格以捕捉交易機(jī)會(huì)。這一過(guò)程對(duì)實(shí)時(shí)分析能力要求極高，可能存在一秒前還有效的交易機(jī)會(huì)，但等到 Oracle 大模型傳輸給交易執(zhí)行 Agent 時(shí)，機(jī)會(huì)已消失（套利窗口）。這暴露了多模態(tài)大模型在執(zhí)行決策時(shí)的最大軟肋：如何聯(lián)網(wǎng)、觸鏈調(diào)取 Real-Time 級(jí)別的數(shù)據(jù)，并從中分析出交易機(jī)會(huì)，進(jìn)而完成捕捉。聯(lián)網(wǎng)環(huán)境尚可，許多電商網(wǎng)站訂單價(jià)格并非實(shí)時(shí)變動(dòng)，不易引發(fā)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)平衡問(wèn)題，但在鏈上，這一挑戰(zhàn)卻無(wú)處不在。

因此，整體而言，manus 的出現(xiàn)確實(shí)會(huì)在 web2 領(lǐng)域引發(fā)一波朋友圈焦慮，畢竟許多重復(fù)性高的文職和信息處理工種可能面臨被 AI 取代的風(fēng)險(xiǎn)。但讓他們焦慮的是另一回事。在 web3 對(duì) DeFai 應(yīng)用場(chǎng)景的推動(dòng)作用上，我們需客觀認(rèn)識(shí)：

必須承認(rèn)，其意義確實(shí)重大。畢竟，manus 提出的 LLM OS 以及 Less Structure more intelligence 理念，尤其是多重簽名系統(tǒng)，將為 web3 拓展 DeFi 與 AI 的結(jié)合提供諸多啟示。這糾正了大部分 DeFai 項(xiàng)目的重大誤區(qū)——不要試圖依靠單一大模型實(shí)現(xiàn) AI Agent 的自主思考與決策等復(fù)雜目標(biāo)，這在金融場(chǎng)景下根本不切實(shí)際。

真正 DeFai 愿景的實(shí)現(xiàn)，需要解決單體 AI 模型能力上限、多模態(tài)交互協(xié)作的原子性保障、多模態(tài)系統(tǒng)資源調(diào)度與支配、系統(tǒng)容錯(cuò)與故障處理機(jī)制等一系列復(fù)雜問(wèn)題。例如：

– **Oracle 層 Agent**：負(fù)責(zé)收集鏈上數(shù)據(jù)與分析，監(jiān)控價(jià)格，形成有效數(shù)據(jù)源；
– **決策層 Agent**：根據(jù) Oracle 提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，制定決策與行動(dòng)方案；
– **執(zhí)行層 Agent**：根據(jù)決策層給出的多種方案，結(jié)合實(shí)際情況執(zhí)行，包括 gas 費(fèi)用優(yōu)化、跨鏈狀態(tài)、交易排序沖突等。

唯有這一系列 Agent 都足夠強(qiáng)大，并有一個(gè)龐大的系統(tǒng)框架落定，真正的 DeFai 革命才會(huì)到來(lái)。

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