AI Agent在Web3領域的應用探索:從Manus到MCP

近期，一款名爲Manus的通用AI Agent產品引發了廣泛關注。作爲全球首款通用AI Agent，Manus展現了強大的獨立思考和執行復雜任務的能力，爲AI Agent的開發提供了新的思路。隨着AI技術的快速發展，AI Agent作爲人工智能的重要分支，正在各行各業展現巨大潛力，Web3行業也不例外。

AI Agent概述

AI Agent是一種能夠根據環境、輸入和預定義目標自主做出決策並執行任務的計算機程序。其核心組成包括大語言模型(LLM)作爲"大腦"，觀察和感知機制，推理思考過程，行動執行，以及記憶和檢索功能。

AI Agent的設計模式主要有兩條發展路線：一條偏重規劃能力，另一條偏重反思能力。其中，ReAct模式是目前應用最廣泛的設計模式，其典型流程包括思考、行動和觀察三個步驟，形成一個循環迭代的過程。

根據智能體的數量，AI Agent可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent注重LLM與工具的配合，而Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色，通過協作完成復雜任務。

Model Context Protocol (MCP)

MCP是一項開源協議，旨在解決LLM與外部數據源之間的連接和交互問題。它提供了三種能力對LLM進行擴展：知識擴展、執行函數調用外部系統，以及預編寫提示詞模板。MCP採用Client-Server架構，底層傳輸使用JSON-RPC協議。

Web3中的AI Agent現狀

Web3行業中AI Agent的熱度在今年一月達到高峯後有所回落，但仍有一些項目保持較高關注度。主要包括三種模式：

1. 發射平台模式：以Virtuals Protocol爲代表，允許用戶創建、部署和變現AI Agent。
2. DAO模式：以ElizaOS爲代表，結合AI模型和DAO成員建議進行決策。
3. 商業公司模式：以Swarms爲代表，提供企業級Multi Agent框架。

從經濟模型角度看，目前只有發射平台模式能實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨挑戰，需要發行的資產本身具有足夠吸引力才能形成正向循環。

MCP在Web3中的探索方向

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向：

1. 將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力。
2. 賦予MCP Server與區塊鏈交互的功能，如進行DeFi交易和管理。
3. 構建基於以太坊的OpenMCP.Network創作者激勵網路，通過智能合約實現激勵的自動化、透明和可信。

盡管MCP與Web3的結合在理論上能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵，但目前的技術水平還難以完全驗證Agent行爲的真實性，去中心化網路的效率問題也需要解決。

總結

Manus的發布標志着通用AI Agent產品的一個重要裏程碑。Web3領域也需要一個裏程碑產品來打破外界對其實用性的質疑。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向，包括區塊鏈部署、區塊鏈交互功能，以及創作者激勵網路的構建。

AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。盡管目前仍面臨諸多挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索這一充滿潛力的領域。