从 Assistant 到 Entity

昨天 Manus 刷屏，无论如何，AI Agent 这个概念算普及了一波。我们也可以从中一窥 AI Agent 未来的进化途径。

AI 早期专注于内容生成，如今借助 AI Agent 执行具体任务，具备了调用外部资源和使用工具的能力。未来，随着工具与资源的丰富，AI Agent 的任务边界还会继续拓展。

但这是不是就意味着，AI Agent 已经可以参与到各种事务中去？实际上还做不到。

当前的 AI Agent 主要还是助手型的：它被使用者藏在背后当工具，最终还是用户自己去面向社会网络。

然而，要让 AI Agent 处理更复杂的任务，它必须从助手（Assistant）演变为主体（Entity），不再仅仅是用户的辅助工具，而是直接融入社会网络，成为独立的交互节点。

从 Assistant 到 Entity 的三类挑战

1. 记忆能力
   AI Agent 需要在跨会话、跨平台之间存储和共享信息，实现长期记忆，而不仅仅是短暂的会话记忆。

2. 信息可信度判断
   AI 如何判定社会网络中的人的可信度？如何对不同人的输入信息进行鉴别，避免被操纵或欺骗？

3. 自主决策能力
   在没有明确指令的情况下，它如何根据自身特性、记忆形成目标，并作出行动决策？

而上面这几点，其实也是 Web3 领域 AI Agent 叙事里喜欢讲的，也更适合在 Web3 这个领域里先做试验。

前一段时间 Web3 的 AI Agent 接入 X 等社交网络，已经有点这个意思了。但明显大多数还只是内容生成器或者自动回复机器人。

这背后，一方面是前面的技术挑战，另一方面则是 Web2 社交网络并不是一个很好的 AI Agent 交互入口，它在自由度和身份标记上都有明显限制。

近期我们在这个方向做了一些实验，也取得了初步进展。如果你也对这个方向感兴趣，欢迎交流探讨。