浅谈Manus爆火对DeFAI的启示,对Web3行业有何冲击?

Odaily星球日报Publicado a 2025-03-07Actualizado a 2025-03-07

Resumen

Manus给Web3行业真正的冲击不是技术碾压,而是精神和灵魂打击。

原文作者:Haotian(X:@@tme l0 211)

一觉睡醒,好多朋友让我看 manus,号称一款全球真正意义上通用的 AI Agent,能够实现独立思考并规划执行复杂任务,并交付完整结果。听起来非常 Cool,但除了很多朋友圈焦虑的要失业的声音之外,它会给 web3 DeFai 场景大爆发带来什么?以下,谈谈我的思考:

1)约一个月前 OpenAI 推出了同类别产品 Operator,AI 可以在浏览器中独立完成包括餐厅预订、购物、订票、外卖订餐等任务,用户可以可视化进行监督,并随时接管控制权。

这套 Agent 的出现并没有多少人讨论,原因在于它是单一模型驱动,还是工具调用的那套框架,用户一想到关键决策还需要干预进行就失去了依赖其执行任务的想法。

2)manus 表面看似也差不太多,只是多了不少应用场景,包括筛选简历,研究股票、购买房产等等,但实际上是背后的框架和执行系统差异,Manus 由多模态大模型驱动,并创新性的采用了多重签名系统。

简而言之,AI 要模仿人执行(计划 - 执行 - 检查 - 行动)的 PDCA 循环行动,将由多个大模型共同协作完成,每个模型专注于特定环节,既能降低单个模型执行任务的决策风险,又能提高执行效率。所谓「多重签名系统」其实是多模型协作的决策验证机制,通过要求多个专业模型的共同确认来保证决策和执行的可靠性。

3)如此一比较,manus 的优势显然就凸显出来了,加上视频 Demo 里展现的一系列操作体验,让人确实有一种非凡的体验感。但客观来说,Manus 对 Operator 的迭代创新只是个开始,还达不到颠覆性革命意义。

关键点就在于其执行任务的复杂程度,以及非统一标准用户 input Prompt 进入之后大模型的容错率和交付结果成功率定义。要不然,顺着这套创新,web3 的 DeFai 场景是不是立马就可以成熟应用了?显然,还做不到:

比如:DeFai 场景下 Agent 要执行交易决策,需要有一个 Oracle 层的 Agent 负责链上数据收集和验证,并进行数据整合分析,还要实时监控链上价格捕捉交易机会,这个过程对实时分析有很大挑战,有可能一秒前还有用的交易机会,等 Oracle 大模型传输给交易执行 Agent 之后,交易机会就不存在了(套利窗口);

这其实暴露了这类多模态大模型做执行决策的一个最大软肋,如何联网、触链调取分析 Real-Time 级别的数据,并从中分析出交易机会,然后进行交易捕捉。联网环境其实还好,很多电商网站的订单价格并非实时变动,不容易给整个多模态协作造成巨大动态平衡困扰,要是在链上,这样的挑战几乎无时无刻存在。

4)所以,整体上 manus 的出现确实会在 web2 领域掀起一波朋友圈焦虑,毕竟很多重复性高的文职和信息处理工种可能会面临被 AI 取代的风险。但让他们焦虑他们的。

这事放在 web3 对 DeFai 应用场景的推动作用我们得客观认识:

必须得承认:意义肯定重大,毕竟它提出的 LLM OS 以及 Less Structure more intelligence 理念、尤其是多重签名系统会给 web3 拓展 DeFi 和 AI 的结合有很大的启迪思路。

这其实纠正了大部分 DeFai 项目的重大误区,不要上来就想依靠一个大模型实现 AI Agent 自主化思考 + 决策等复杂目标,这在金融场景下,根本不切合实际。

真正 DeFai 愿景的实现需要解决单体 AI 模型能力上限、多模态交互协作原子性保证、多模态系统统一资源调度和支配、系统容错和故障处理机制等等复杂问题。

比如:Oracle 层 Agent,负责收集链上数据和分析,并监控价格,形成有效数据源;

决策层 Agent,根据 Oracle 喂过来的数据进行分析和风险评估,并制定一套决策和行动方案;

执行层 Agent,根据决策层给出的多种方案,并考虑实际情况进行执行,包括 gas 费用优化、跨链状态、交易排序冲突等等。

唯有这一系列的 Agent 都同步强大,并有一个庞大的系统框架落定,一个真正的 DeFai 革命才会掀起。

manus 给 web3 行业真正的冲击是什么?不是技术碾压,而是精神和灵魂打击!说实在的,有些话憋在心里许久了,借机不吐不快: 

1)原本我不理解web2行业的人对web3 AI Agent 不屑一顾,但当web3 AI Agent 一地鸡毛的时候,看着web2领域层出不穷的技术和应用创新,我不得不认清一个事实。我们坚守的 AI +Crypto 愿景没有错,但当前web3领域充斥大量的混子,存在不少以长期主义 Builder 之名玩发 MEME 割韭菜的垃圾项目; 

2)原本我想说需要给市场更多的信心,创新一直在路上,但时间久了我发现,成堆的项目出来后,吹起几百亿美金的泡沫,泡沫破裂的时候,不仅会伤害每一个长期主义持币的 Holder,对一些混乱之中可能还心存一丝 Build 想法的从业者也是伤害。持续的 Dump,正在毁掉行业最底层的信心。被清退的不止有归零的币价,没准还有一大批原本心怀激情创业的优秀团队;劣币驱逐良币的局面,没有赢家!

3)原本可能我们都高估的web3 AI Agent 的创新能力。短时间内把 AI Agent 的自主化,AI Agent 独立交易决策,AI Agent 游戏 NPC 嵌入,AI Agent 元宇宙建模交互等等 AI +Crypto 创新梦都做了一遍。结果却发现,大部分规划和愿景都是乌托邦式的自说自话,甚至在提 Proposal 之前都没评估过可行性。结果饼画的又圆又大,一场速通下来,币价被砸没了,原本勾勒的技术愿景和 Roadmap,也 give a shit 了;真心,忘记大的要来了,做好web2创新梯队的跟随者,就已经很不错了。

4)原本都很骄傲web3的 Tokenomics 的无与伦比吸引力和对web2优秀人才的吸引力,但看到 DeepSeek、宇树科技还有今天刷屏的 manus 背后的团队,基本都是清华、北大、中科院等计算机、电子工程等博士资历。再看看 Crypto AI 圈的开发者团队,要么是web2失落的开发者来web3找捷径,要么是web3领域一直蛇鼠一窝的叙事诈骗惯犯,要么就是有技术实力但得不到应有重视的web3边缘开发者。就“人才”这一关,拿什么和web2比创新速度。如果纯 Tokenomics 发币是一切 Build 动力的源泉,那同样也是杀死一切的祸根;

5)原本我以为web3 AI Agent 最大的困局在于时间,仿佛时间就是能治愈一切的良方。但,现在我知道错了。如果底层价值创造的思想不重塑,时间只会带来下一个更大的泡沫,并不能改变什么。好了,现在web2带来了多模态对单模态的迭代,带来了用决策+行动分离的理念创新,带来了用 LLM OS + 开源组合的框架操作系统跃迁。web3的框架和标准、DeFai、GamFai、MetAiverse、链化等等创新 build 命题和路径方向,清清楚楚的给指明方向了,很期待,究竟什么样的团队能够率先杀出重围,给web3 AI Agent 带来一丝生机。

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. 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Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. 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Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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