作者：Haotian

一覺睡醒，好多朋友讓我看?manus，號(hào)稱一款全球真正意義上通用的AI Agent，能夠?qū)崿F(xiàn)獨(dú)立思考并規(guī)劃執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，并交付完整結(jié)果。聽起來非常Cool，但除了很多朋友圈焦慮的要失業(yè)的聲音之外，它會(huì)給web3 DeFai場景大爆發(fā)帶來什么？以下，談?wù)勎业乃伎迹?/p>

1）約一個(gè)月前OpenAI 推出了同類別產(chǎn)品Operator，AI可以在瀏覽器中獨(dú)立完成包括餐廳預(yù)訂、購物、訂票、外賣訂餐等任務(wù)，用戶可以可視化進(jìn)行監(jiān)督，并隨時(shí)接管控制權(quán)。

這套Agent的出現(xiàn)并沒有多少人討論，原因在于它是單一模型驅(qū)動(dòng)，還是工具調(diào)用的那套框架，用戶一想到關(guān)鍵決策還需要干預(yù)進(jìn)行就失去了依賴其執(zhí)行任務(wù)的想法。

2）manus表面看似也差不太多，只是多了不少應(yīng)用場景，包括篩選簡歷，研究股票、購買房產(chǎn)等等，但實(shí)際上是背后的框架和執(zhí)行系統(tǒng)差異，Manus由多模態(tài)大模型驅(qū)動(dòng)，并創(chuàng)新性的采用了多重簽名系統(tǒng)。

簡而言之，AI要模仿人執(zhí)行（計(jì)劃-執(zhí)行-檢查-行動(dòng)）的PDCA循環(huán)行動(dòng)，將由多個(gè)大模型共同協(xié)作完成，每個(gè)模型專注于特定環(huán)節(jié)，既能降低單個(gè)模型執(zhí)行任務(wù)的決策風(fēng)險(xiǎn)，又能提高執(zhí)行效率。所謂“多重簽名系統(tǒng)”其實(shí)是多模型協(xié)作的決策驗(yàn)證機(jī)制，通過要求多個(gè)專業(yè)模型的共同確認(rèn)來保證決策和執(zhí)行的可靠性。

3）如此一比較，manus的優(yōu)勢顯然就凸顯出來了，加上視頻Demo里展現(xiàn)的一系列操作體驗(yàn)，讓人確實(shí)有一種非凡的體驗(yàn)感。但客觀來說，Manus對(duì)Operator的迭代創(chuàng)新只是個(gè)開始，還達(dá)不到顛覆性革命意義。

關(guān)鍵點(diǎn)就在于其執(zhí)行任務(wù)的復(fù)雜程度，以及非統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)用戶input Prompt進(jìn)入之后大模型的容錯(cuò)率和交付結(jié)果成功率定義。要不然，順著這套創(chuàng)新，web3的DeFai場景是不是立馬就可以成熟應(yīng)用了？顯然，還做不到：

比如：DeFai場景下Agent要執(zhí)行交易決策，需要有一個(gè)Oracle層的Agent負(fù)責(zé)鏈上數(shù)據(jù)收集和驗(yàn)證，并進(jìn)行數(shù)據(jù)整合分析，還要實(shí)時(shí)監(jiān)控鏈上價(jià)格捕捉交易機(jī)會(huì)，這個(gè)過程對(duì)實(shí)時(shí)分析有很大挑戰(zhàn)，有可能一秒前還有用的交易機(jī)會(huì)，等Oracle大模型傳輸給交易執(zhí)行Agent之后，交易機(jī)會(huì)就不存在了（套利窗口）；

這其實(shí)暴露了這類多模態(tài)大模型做執(zhí)行決策的一個(gè)最大軟肋，如何聯(lián)網(wǎng)、觸鏈調(diào)取分析Real-Time級(jí)別的數(shù)據(jù)，并從中分析出交易機(jī)會(huì)，然后進(jìn)行交易捕捉。聯(lián)網(wǎng)環(huán)境其實(shí)還好，很多電商網(wǎng)站的訂單價(jià)格并非實(shí)時(shí)變動(dòng)，不容易給整個(gè)多模態(tài)協(xié)作造成巨大動(dòng)態(tài)平衡困擾，要是在鏈上，這樣的挑戰(zhàn)幾乎無時(shí)無刻存在。

4）所以，整體上manus的出現(xiàn)確實(shí)會(huì)在web2領(lǐng)域掀起一波朋友圈焦慮，畢竟很多重復(fù)性高的文職和信息處理工種可能會(huì)面臨被AI取代的風(fēng)險(xiǎn)。但讓他們焦慮他們的。

這事放在web3對(duì)DeFai應(yīng)用場景的推動(dòng)作用我們得客觀認(rèn)識(shí)：

必須得承認(rèn)：意義肯定重大，畢竟它提出的LLM OS以及Less Structure more intelligence理念、尤其是多重簽名系統(tǒng)會(huì)給web3拓展DeFi和AI的結(jié)合有很大的啟迪思路。

這其實(shí)糾正了大部分DeFai項(xiàng)目的重大誤區(qū)，不要上來就想依靠一個(gè)大模型實(shí)現(xiàn)AI Agent自主化思考+決策等復(fù)雜目標(biāo)，這在金融場景下，根本不切合實(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)作原子性保證、多模態(tài)系統(tǒng)統(tǒng)一資源調(diào)度和支配、系統(tǒng)容錯(cuò)和故障處理機(jī)制等等復(fù)雜問題。

比如：Oracle層 Agent，負(fù)責(zé)收集鏈上數(shù)據(jù)和分析，并監(jiān)控價(jià)格，形成有效數(shù)據(jù)源；

決策層Agent，根據(jù)Oracle喂過來的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并制定一套決策和行動(dòng)方案；

執(zhí)行層Agent，根據(jù)決策層給出的多種方案，并考慮實(shí)際情況進(jìn)行執(zhí)行，包括gas費(fèi)用優(yōu)化、跨鏈狀態(tài)、交易排序沖突等等。

唯有這一系列的Agent都同步強(qiáng)大，并有一個(gè)龐大的系統(tǒng)框架落定，一個(gè)真正的DeFai革命才會(huì)掀起。