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Manus引領AI變革 如何推動Web3 DeFai發(fā)展

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Manus引領AI變革 如何推動Web3 DeFai發(fā)展

實現(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)容錯與故障處理機制等一系列復雜難題。

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，能夠獨立思考并規(guī)劃執(zhí)行復雜任務，最終交付完整成果。這一概念聽起來令人興奮，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 場景帶來怎樣的變革？以下，我將分享我的思考。

一個月前，OpenAI 推出了同類產(chǎn)品 Operator，AI 可在瀏覽器中獨立完成餐廳預訂、購物、訂票、外賣訂餐等任務，用戶可實時可視化監(jiān)督，并隨時接管控制權(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)動的工具調(diào)用框架，用戶若意識到關(guān)鍵決策仍需人工干預，便失去了依賴其執(zhí)行任務的意愿。

manus 表面看似與 Operator 類似，只是應用場景更為豐富，涵蓋簡歷篩選、股票研究、房產(chǎn)購買等，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，并創(chuàng)新性地采用了多重簽名系統(tǒng)。簡而言之，AI 模仿人類執(zhí)行（計劃-執(zhí)行-檢查-行動）的 PDCA 循環(huán)，將由多個大模型協(xié)同完成，每個模型專注特定環(huán)節(jié)，既能降低決策風險，又能提升執(zhí)行效率。所謂「多重簽名系統(tǒng)」，實則是一種多模型協(xié)作的決策驗證機制，通過要求多個專業(yè)模型的共同確認來確保決策與執(zhí)行的可靠性。

通過對比，manus 的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，視頻 Demo 中展示的操作體驗更讓人印象深刻。但客觀而言，manus 對 Operator 的迭代創(chuàng)新尚屬起步階段，尚未達到顛覆性革命的程度。關(guān)鍵在于執(zhí)行任務的復雜度，以及非統(tǒng)一標準用戶 input Prompt 進入后大模型的容錯率與交付結(jié)果成功率。若順著這一創(chuàng)新思路，web3 的 DeFai 場景是否就能迅速成熟應用？顯然，現(xiàn)實并非如此。

例如，在 DeFai 場景下，Agent 執(zhí)行交易決策時，需要一個 Oracle 層 Agent 負責鏈上數(shù)據(jù)收集與驗證，整合分析數(shù)據(jù)，并實時監(jiān)控鏈上價格以捕捉交易機會。這一過程對實時分析能力要求極高，可能存在一秒前還有效的交易機會，但等到 Oracle 大模型傳輸給交易執(zhí)行 Agent 時，機會已消失（套利窗口）。這暴露了多模態(tài)大模型在執(zhí)行決策時的最大軟肋：如何聯(lián)網(wǎng)、觸鏈調(diào)取 Real-Time 級別的數(shù)據(jù)，并從中分析出交易機會，進而完成捕捉。聯(lián)網(wǎng)環(huán)境尚可，許多電商網(wǎng)站訂單價格并非實時變動，不易引發(fā)系統(tǒng)動態(tài)平衡問題，但在鏈上，這一挑戰(zhàn)卻無處不在。

因此，整體而言，manus 的出現(xiàn)確實會在 web2 領域引發(fā)一波朋友圈焦慮，畢竟許多重復性高的文職和信息處理工種可能面臨被 AI 取代的風險。但讓他們焦慮的是另一回事。在 web3 對 DeFai 應用場景的推動作用上，我們需客觀認識：

必須承認，其意義確實重大。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 項目的重大誤區(qū)——不要試圖依靠單一大模型實現(xiàn) AI Agent 的自主思考與決策等復雜目標，這在金融場景下根本不切實際。

真正 DeFai 愿景的實現(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)容錯與故障處理機制等一系列復雜問題。例如：

– **Oracle 層 Agent**：負責收集鏈上數(shù)據(jù)與分析，監(jiān)控價格，形成有效數(shù)據(jù)源；
– **決策層 Agent**：根據(jù) Oracle 提供的數(shù)據(jù)進行分析與風險評估，制定決策與行動方案；
– **執(zhí)行層 Agent**：根據(jù)決策層給出的多種方案，結(jié)合實際情況執(zhí)行，包括 gas 費用優(yōu)化、跨鏈狀態(tài)、交易排序沖突等。

唯有這一系列 Agent 都足夠強大，并有一個龐大的系統(tǒng)框架落定，真正的 DeFai 革命才會到來。

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