作者：Haotian
花了點時間，仔細(xì)看了下?@Ammo_AI 新發(fā)的白皮書，感觸良多。以下，分享下若干啟發(fā)：
1）市場對于 AI Agent 的追求本質(zhì)上在于，不滿足 AI 只是一個 Copilot 模式的查詢工具，用戶問什么 AI 對應(yīng)作答，而應(yīng)該更像 Buddy 模式的陪伴生長模式，能夠理解、思考和主動創(chuàng)造價值并推送給人。這是 AI Agent 能被抬上一個敘事高度的關(guān)鍵；
2）傳統(tǒng) web2 的 AI 單體模式起家主打「工具化實用主義」，在多模態(tài)協(xié)作上容易形成數(shù)據(jù)源頭孤島，很難真正意義上智慧級突破，web3 雖說提出了 AI Agent 個體自主化意識形態(tài)，但距離目標(biāo)實現(xiàn)還很遠，AI 的自主決策遠比想象中要復(fù)雜。讓 AI 做輔助自動化學(xué)習(xí)和路徑推薦，人通過反饋增強 AI 自主學(xué)習(xí)的「共生模式」才能真正意義上成為接下來 AI Agent 的主導(dǎo)方向；
3）AMMO 定義了一個名為 MetaSpace 的抽象的空間，讓圍繞 AI Agent 的一切數(shù)據(jù)以 Vector 向量的形式在空間內(nèi)可調(diào)配，好比區(qū)塊鏈最初定義了 Hash，才有了之后一切上鏈的協(xié)議和應(yīng)用形態(tài)一樣。這種以 Vector 為始的發(fā)端的形態(tài)不僅可以為 web3 服務(wù)，本身也是一種適用于 web2 多模態(tài)的框架標(biāo)準(zhǔn)，再配合在其之上的 MAS 多模態(tài)協(xié)作系統(tǒng)，可以把 AI 當(dāng)前在學(xué)術(shù)方向的「智庫」導(dǎo)向變成向工作、游戲、教育等實際應(yīng)用場景的「實用」導(dǎo)向；
4）如何通俗理解呢？我們把 MetaSpace 視為一個大型的購物中心，每一個功能層都屬于一個 SubSpace，每個區(qū)域都有不同的知識庫，而 Buddies 系統(tǒng)就是一個智能導(dǎo)購系統(tǒng)，Goal Buddies 作為專業(yè)導(dǎo)購精選一些高質(zhì)量的商品為你推薦；而 User Buddies 則更像是私人助理一樣能根據(jù)你的消費習(xí)慣和預(yù)算給出定制化方案；AiPP 則像總服務(wù)臺一樣收集回饋建議，改進服務(wù)質(zhì)量；
整體來說，要讓 AI Agent 通過 MetaSpace+Buddies+AiPP 人機反饋系統(tǒng)等必備組件運轉(zhuǎn)起來，真正加速 AI Agent 的批量化生產(chǎn)和實用落地；
5）白皮書更多展示了一個鏈下 AI Agent 多模態(tài)協(xié)作框架和工程實現(xiàn)思路，一些組合鏈上的定義標(biāo)準(zhǔn)，包括 ID 身份系統(tǒng)、Memory 記憶系統(tǒng)、Character 特征系統(tǒng)、Context 上下文管理、Oracle 預(yù)言機系統(tǒng)等組件定義還需要進一步攻克探索（我之前常說的「鏈化」通用標(biāo)準(zhǔn)框架）；
以上。
應(yīng)該講，這是近一段時間看到宏觀架構(gòu)和應(yīng)用落地以及工程實現(xiàn)思路最情緒且務(wù)實的項目了，但可能看完以上大家都有蒙圈的抽象感。沒錯，AI Agent 距離真正大規(guī)模普及和應(yīng)用的路徑比想象中要久遠，但確實有越來越多優(yōu)秀團隊進來了，一些創(chuàng)新方案和思路也正在醞釀中，市場正在等待一個創(chuàng)新「奇點」的誕生。
喜來順財經(jīng)
