Bản gốc | Odaily (@OdailyChina)
Tác giả | Azuma (@azuma_eth)
Phần Block ngày hôm nay tiếp tục tăng tốc điều chỉnh hồi, ngoài một số meme của khái niệm DeepSeek, các token Block/Launchpad/Agent hàng đầu như VIRTUAL, AI16Z, AIXBT, ARC và các token khác đều ghi nhận mức giảm hai con số.
Odaily lưu ý: Xem thêm bài viết "DeepSeek vượt ChatGPT lên vị trí số 1 trên AppStore, những token AI liên quan là gì?".
Mặc dù đà giảm có liên quan đến sự suy yếu chung của thị trường, nhưng khi quan sát thảo luận thị trường, một số nhà đầu tư cũng cho rằng đợt giảm chung của các Block Agent này là do sự bùng nổ của DeepSeek, tin rằng DeepSeek với tư cách là LLM thế hệ mới hiệu quả hơn sẽ gây ảnh hưởng và thậm chí làm rung chuyển cục diện hiện tại của Crypto AI.
Cá nhân tôi không ủng hộ quan điểm này.
Trọng tâm của những nghi ngờ trên thực chất là —— liệu sự phát triển lặp đi lặp lại của LLM có thể làm đảo lộn các Agent hiện có không? Không cần tranh luận về chất lượng suy luận hiện tại của DeepSeek có vượt trội hơn ChatGPT, Claude hay không, chỉ cần giả định DeepSeek có tiềm năng lặp đi lặp lại tốt hơn, thì liệu DeepSeek sau khi lặp đi lặp lại có thể tạo ra một loạt Agent mới? Khiến những Agent hiện tại trở thành "hoa đã tàn"?
Để trả lời câu hỏi này, trước tiên cần hiểu rõ mối quan hệ giữa LLM và Agent. Chúng ta hãy thử sử dụng DeepSeek và một "niềm tự hào của Trung Quốc" khác là Kimi để giải đáp vấn đề này (thật sự, chỉ nói về vấn đề này thì chất lượng của Kimi dường như tốt hơn).
DeepSeek:
Mối quan hệ giữa Block Agent (trí tuệ nhân tạo) và LMM (mô hình ngôn ngữ lớn) là, LMM có thể là một thành phần cốt lõi của Agent, đặc biệt là trong việc xử lý các nhiệm vụ hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Block Agent là một hệ thống thông minh có thể tự chủ thực hiện các nhiệm vụ và tương tác với môi trường, trong khi LMM cung cấp cho Agent khả năng xử lý ngôn ngữ mạnh mẽ, giúp họ có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người tốt hơn, từ đó phát huy vai trò trong các kịch bản như hội thoại, đề xuất và phân tích. Tóm lại, LMM là một hỗ trợ kỹ thuật quan trọng để Block Agent thực hiện các tương tác ngôn ngữ thông minh.
Kimi:
Các Block Agent thường phụ thuộc vào LLM để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. LLM cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ mạnh mẽ, cho phép Block Agent có thể tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên với người dùng, hiểu nhu cầu của họ và tạo ra các phản hồi tương ứng.
Block Agent không chỉ phụ thuộc vào khả năng xử lý ngôn ngữ của LLM, mà còn kết hợp các khả năng khác như ra quyết định, giải quyết vấn đề, tương tác với môi trường bên ngoài và thực hiện các hành động. LLM cung cấp nền tảng về hiểu và tạo ra ngôn ngữ, còn Block Agent xây dựng trên đó để lên kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ.
Block Agent cũng có thể kết hợp các công cụ và API khác để mở rộng chức năng của mình. Ví dụ, Block Agent có thể gọi các công cụ tìm kiếm, truy vấn cơ sở dữ liệu, đọc ghi tệp tin, v.v. để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp hơn. LLM trong quá trình này cung cấp khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ, giúp Block Agent tương tác tốt hơn với các công cụ này.
Tóm lại, hoạt động của Block Agent cần sự hỗ trợ của LLM, nhưng chất lượng thể hiện và tương tác của họ không hoàn toàn phụ thuộc vào LLM. Thực tế, những khác biệt rõ ràng giữa các Block Agent chính là do các khả năng khác ngoài LLM.
Ví dụ, lý do aixbt có thể "vượt trội" về đầu ra so với các Block Agent khác, bản chất là do họ làm tốt hơn trong các khía cạnh như thiết kế lời nhắc, cơ chế hậu xử lý, quản lý ngữ cảnh, chiến lược tinh chỉnh, kiểm soát tính ngẫu nhiên, tích hợp công cụ bên ngoài và cơ chế phản hồi người dùng - bạn có thể gọi đây là lợi thế tiên phong, hoặc là hệ thống bảo vệ, đây chính là ưu thế của aixbt hiện tại.
Sau khi hiểu được logic mối quan hệ này, bây giờ hãy trả lời lại câu hỏi trọng tâm trong đoạn trước "liệu sự phát triển lặp đi lặp lại của LLM có thể làm đảo lộn các Block Agent hiện có không?"?
Câu trả lời là không, bởi vì Block Agent có thể dễ dàng tích hợp qua API để kế thừa khả năng của các LLM thế hệ mới, từ đó nâng cao chất lượng tương tác, cải thiện hiệu quả và mở rộng các ứng dụng... đặc biệt là khi xem xét DeepSeek đã cung cấp định dạng API tương thích với OpenAI.
Thực tế, các Block Agent phản ứng nhanh đã hoàn thành việc tích hợp DeepSeek. Ví dụ, nhà sáng lập ai16z Shaw đã từng cho biết, khung xây dựng Block Agent Eliza do DAO ai16z phát triển đã hoàn thành tích hợp DeepSeek cách đây hai tuần.
Trong xu hướng hiện tại, chúng ta có thể giả định một cách hợp lý rằng sau Eliza của ai16z, các khung và Block Agent khác cũng sẽ nhanh chóng hoàn thành việc tích hợp DeepSeek. Như vậy, ngay cả khi trong ngắn hạn sẽ gặp phải một số tác động từ các Block Agent DeepSeek mới, nhưng về lâu dài, sự cạnh tranh giữa các Block Agent vẫn phụ thuộc vào các khả năng bên ngoài như đã đề cập, và lúc này lợi thế tiên phong do kết quả phát triển tích lũy sẽ lại được phát huy.
Cuối cùng, hãy chia sẻ thêm một số nhận xét của các nhà lãnh đạo về DeepSeek để tiếp thêm niềm tin cho những người ủng hộ phân khúc Block Agent.
Nhà sáng lập DeGods Frank hôm qua cho biết: "Ý tưởng của mọi người về vấn đề này (DeepSeek làm rung chuyển thị trường cũ) là sai lầm, các dự án AI hiện tại sẽ được hưởng lợi từ các mô hình mới như DeepSeek, họ chỉ cần thay thế việc gọi API của OpenAI bằng DeepSeek là đầu ra sẽ được cải thiện ngay lập tức. Các mô hình mới sẽ không gây rối loạn cho Block Agent, mà sẽ thúc đẩy sự phát triển của chúng."
Trader Daniele chuyên về phân khúc AI cũng nói: "Nếu bạn đang bán token AI vì DeepSeek có mức giá thấp và mã nguồn mở, thì bạn cần biết rằng DeepSeek thực sự rất hữu ích để mở rộng ứng dụng AI với giá thấp đến hàng triệu người dùng. Đây có thể là điều tốt nhất cho ngành công nghiệp cho đến nay."
Sáng nay, Shaw cũng đã đăng một bài viết dài để phản hồi về tác động của DeepSeek, câu đầu tiên như sau: "Các mô hình mạnh hơn luôn là điều tốt cho Block Agent. Trong nhiều năm qua, các phòng thí nghiệm AI lớn luôn cạnh tranh vượt trội lẫn nhau. Đôi khi Google dẫn đầu, đôi khi là OpenAI, đôi khi lại là Claude, hôm nay thì đến lượt DeepSeek..."
