agen AI telah berkembang dari prototipe eksperimental menjadi alat produksi yang serius. Namun, perjalanan dari teori ke praktik mengungkapkan titik-titik masalah yang signifikan: kerangka kerja yang ada kesulitan dengan skalabilitas, keandalan menurun saat komponen Web3 masuk ke dalam gambar, dan orkestrasi alat menjadi rapuh pada skala besar. Manajemen konteks menjadi masalah khusus setelah Anda menambahkan operasi blockchain. Alih-alih menerima keterbatasan ini, panduan ini akan membahas pembangunan kerangka agen AI yang kokoh dari prinsip dasar menggunakan Rust, memanfaatkan Tokio untuk operasi async dan API Anthropic untuk pengambilan keputusan yang cerdas.
Sistem akhir akan menangani dua tanggung jawab secara bersamaan:
Operasi off-chain: kueri cuaca, pencarian zona waktu, pengambilan informasi waktu nyata
Kemampuan on-chain: kueri status blockchain, pembuatan dompet, transfer ETH langsung
Pendekatan ini memerlukan dasar-dasar Rust; pengalaman sebelumnya dengan Tokio mempercepat pengembangan tetapi tetap bersifat opsional. Meskipun sebagian besar bekerja di TypeScript, saya secara konsisten menemukan Rust memberikan karakteristik kinerja yang unggul bahkan untuk implementasi agen AI yang sederhana, menyederhanakan alur kerja deployment, dan menyediakan interoperabilitas yang luar biasa di seluruh batas bahasa.
Dengan penyelesaian ini, Anda akan memiliki fondasi yang dapat digunakan kembali untuk membangun agen AI yang melampaui percakapan—mereka menjadi aktor otonom yang mampu memberikan dampak yang bermakna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Membangun Agen AI Siap Produksi dengan Rust: Panduan Lengkap Integrasi Web3
agen AI telah berkembang dari prototipe eksperimental menjadi alat produksi yang serius. Namun, perjalanan dari teori ke praktik mengungkapkan titik-titik masalah yang signifikan: kerangka kerja yang ada kesulitan dengan skalabilitas, keandalan menurun saat komponen Web3 masuk ke dalam gambar, dan orkestrasi alat menjadi rapuh pada skala besar. Manajemen konteks menjadi masalah khusus setelah Anda menambahkan operasi blockchain. Alih-alih menerima keterbatasan ini, panduan ini akan membahas pembangunan kerangka agen AI yang kokoh dari prinsip dasar menggunakan Rust, memanfaatkan Tokio untuk operasi async dan API Anthropic untuk pengambilan keputusan yang cerdas.
Sistem akhir akan menangani dua tanggung jawab secara bersamaan:
Pendekatan ini memerlukan dasar-dasar Rust; pengalaman sebelumnya dengan Tokio mempercepat pengembangan tetapi tetap bersifat opsional. Meskipun sebagian besar bekerja di TypeScript, saya secara konsisten menemukan Rust memberikan karakteristik kinerja yang unggul bahkan untuk implementasi agen AI yang sederhana, menyederhanakan alur kerja deployment, dan menyediakan interoperabilitas yang luar biasa di seluruh batas bahasa.
Dengan penyelesaian ini, Anda akan memiliki fondasi yang dapat digunakan kembali untuk membangun agen AI yang melampaui percakapan—mereka menjadi aktor otonom yang mampu memberikan dampak yang bermakna.
Fase 1: Dasar—Agen Minimal Viable
Pengaturan Awal dan Konfigurasi