AIエージェントのWeb3分野における探求：ManusからMCへ

最近、Manusという名前の世界初の汎用AIエージェント製品が国内のテクノロジー界で話題を呼んでいます。この製品は中国のスタートアップ企業によって開発され、初日には招待コードが手に入らないほどの盛況を見せました。汎用AIエージェントとして、Manusは独立した思考、計画、複雑なタスクの実行能力を強力に示しており、アイデアの構想から納品までの全過程を自律的に完遂することができます。

Manusの大ヒットは業界の注目を集めるだけでなく、AIエージェントの開発に貴重な製品のアイデアを提供しました。AI技術の急速な進展に伴い、AIエージェントは人工知能の重要な分野として、概念から現実のアプリケーションへと徐々に移行しており、各業界で巨大な潜在能力を発揮しています。Web3分野も例外ではありません。

AIエージェントとは、環境、入力、定められた目標に基づいて自律的に意思決定を行い、タスクを実行するコンピュータプログラムです。その核心要素には、大規模言語モデル（LLM）を「脳」とし、観察と知覚のメカニズム、推論思考プロセス、行動実行能力、さらには記憶と検索機能が含まれます。

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AIエージェントの設計パターンには主に二つの発展ルートがあります。一つは計画能力を重視するもので、REWOO、Plan & Execute、LLM Compilerなどが含まれます。もう一つは反省能力を重視するもので、Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATSなどが含まれます。その中で、ReActパターンは最も早く登場し、最も広く使用されている設計パターンです。

ReActモードは、言語モデルにおける推論（Reasoning）と行動（Acting）を組み合わせることで、多様な言語推論と意思決定タスクを解決します。その典型的なプロセスは「考える→行動する→観察する」（TAO）サイクルで説明できます。

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AIエージェントは、エージェントの数に応じてシングルエージェントとマルチエージェントに分けることができます。シングルエージェントはLLMとツールの組み合わせに重点を置き、マルチエージェントは異なるエージェントに異なる役割を与え、協力して複雑なタスクを完了します。

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モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、Anthropic社が提供するオープンソースプロトコルで、LLMと外部データソースの接続および相互作用の問題を解決することを目的としています。MCPは、知識拡張、関数呼び出しの実行、事前に作成されたプロンプトテンプレートの3つの機能を提供し、クライアント-サーバーアーキテクチャを採用し、基盤にはJSON-RPCプロトコルを使用しています。

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Web3分野において、AIエージェントの発展はピークと後退を経験しました。現在、主に3つのモデルがあります：Virtuals Protocolを代表とするローンチプラットフォームモデル、ElizaOSを代表とするDAOモデル、そしてSwarmsを代表とする商業会社モデルです。

発射プラットフォームはユーザーがAIエージェントを作成、展開、そして収益化することを可能にします。Virtuals Protocolは現在最大の発射プラットフォームであり、その上に発行されたエージェントは10万以上です。DAOモデルであるElizaOSは、AIモデルを利用して投資判断をシミュレーションし、DAOメンバーの提案を組み合わせて投資を行うことを目的としています。Swarmsは、企業向けのマルチエージェントフレームワークであり、スマートなオーケストレーションと効率的な協力によって複雑なビジネスニーズを解決します。

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経済モデルの観点から見ると、現在は発射プラットフォームのみが自給自足の経済的閉ループを実現できる。しかし、このモデルは主に発行されたAIエージェントが内在的な価値の支えを欠いているため、挑戦に直面している。

MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新しい探求の方向をもたらしました：一つはMCPサーバーをブロックチェーンネットワークにデプロイし、単一障害点の問題を解決し、検閲耐性を持つこと；二つ目はMCPサーバーがブロックチェーンと相互作用する機能を持ち、DeFi取引や管理を行うことです。

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さらに、Ethereumに基づいて構築されたOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークのプランがあります。このプランは、スマートコントラクトを通じてインセンティブの自動化、透明性、信頼性、および検閲への耐性を実現することを目的としており、Ethereumウォレット、ZKなどの技術を利用して、運用過程における署名、権限検証、プライバシー保護を実現します。

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MCPとWeb3の結合は理論上、AIエージェントアプリケーションに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブ層を注入することができるが、現在のゼロ知識証明技術はエージェントの行動の真実性を検証するのが難しく、分散型ネットワークには依然として効率の問題がある。これは短期間で成功するソリューションではない。

Manusのリリースは、汎用AIエージェント製品の重要なマイルストーンを示しています。Web3の世界にも、実用性がなくて単なる宣伝だという外部の疑念を打破するためのマイルストーン製品が必要です。MCPの登場は、Web3のAIエージェントに新たな探求の方向性をもたらし、ブロックチェーンネットワークへのデプロイ、ブロックチェーンとのインタラクションの実現、クリエイターインセンティブネットワークの構築を含みます。

AIは壮大な歴史的物語として、Web3との融合は避けられません。私たちはこの分野の発展を引き続き探求し、忍耐と信頼を持ち続ける必要があります。

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