AI Agent在Web3領域的探索：從Manus到MCP

近日，一款名爲Manus的全球首個通用AI Agent產品引發了廣泛關注。作爲一個能夠獨立思考、規劃並執行復雜任務的AI系統，Manus展現了前所未有的通用性和執行能力。這不僅引起了行業內的熱議，也爲各類AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。

隨着AI技術的飛速發展，AI Agent作爲人工智能領域的重要分支，正逐漸從概念走向現實，並在各行各業展現出巨大的應用潛力，Web3行業也不例外。

AI Agent的基本概念

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。其核心組成部分包括：

1. 大語言模型（LLM）作爲"大腦"
2. 觀察和感知機制
3. 推理思考過程
4. 行動執行能力
5. 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模式是最早出現且應用最廣泛的設計模式。ReAct通過結合語言模型中的推理（Reasoning）和行動（Acting）來解決多樣化的語言推理和決策任務。其典型流程可以用"思考→行動→觀察"的循環來描述。

根據智能體的數量，AI Agent又可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent的核心在於LLM與工具的配合，而Multi Agent則爲不同的Agent賦予不同的角色定位，通過協同合作來完成復雜任務。

MCP協議簡介

Model Context Protocol (MCP)是由Anthropic公司推出的一項開源協議，旨在解決LLM與外部數據源之間的連接和交互問題。MCP提供了三種能力對LLM進行擴展：Resources（知識擴展）、Tools（執行函數，調用外部系統）和Prompts（預編寫提示詞模板）。

MCP協議採用Client-Server架構，底層傳輸使用JSON-RPC協議。任何人都可以進行開發和托管MCP Server，並且可以隨時下線停止服務。

Web3中的AI Agent現狀

在Web3行業中，AI Agent的熱度在今年一月份達到高峯後大幅下降，整體市值縮水超過90%。目前仍有聲量的項目主要圍繞AI Agent框架進行Web3探索，主要包括三種模式：

1. 發射平台模式：以Virtuals Protocol爲代表
2. DAO模式：以ElizaOS爲代表
3. 商業公司模式：以Swarms爲代表

從經濟模型角度來看，目前只有發射平台模式可以實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨着挑戰，主要是發行的AI Agent資產需要具備足夠的"吸引力"才能形成正向飛輪。

MCP在Web3領域的探索方向

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向，主要包括：

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，降低技術門檻。

此外，還有一種基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。這一網路旨在通過智能合約實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查，同時利用以太坊錢包、ZK等技術實現運行過程中的籤名、權限驗證和隱私保護。

盡管理論上MCP與Web3的結合能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵層，但目前的技術還存在一些限制，如零知識證明（ZKP）技術難以驗證Agent行爲真實性，以及去中心化網路的效率問題。

結語

Manus的發布標志着通用AI Agent產品的一個重要裏程碑。Web3世界也需要一個裏程碑產品，來打破外界對於Web3缺乏實用性的質疑。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向，雖然目前仍面臨諸多挑戰，但AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的可能性。