要約:
- AI Agentは大規模言語モデル（LLM）に基づくインテリジェントエージェントシステムで、環境を認識し、複雑なタスクを遂行する。
- AI Agentは外部環境からデータを取得し、LLMが自然言語理解と生成を提供し、外部ツールを呼び出してタスクを完了し、閉ループ最適化を行う。
- Web3の応用シナリオにおいて、AI AgentはTelegramのトレーディングロボットや自動スクリプトとの違いがあり、自己適応性に優れている。
考察:
AI Agentは環境とインタラクションを通じて自己学習し、意思決定を行う能力を持ち、外部データに基づいてリアルタイムに判断を下し、強化学習を通じて意思決定戦略を最適化できる。これは意図フレームワークのソルバーに少し似ているが、AI Agentはデータトレーニングに依存し、トレーニング中に継続的な試行錯誤が必要である点が異なる。
元記事: https://www.panewslab.com/en/articledetails/krom4d7h.html