AIエージェントのWeb3分野におけるクロスオーバー探索：ManusからMCPまで

最近、中国のスタートアップ企業が発表した世界初の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。この製品は、計画から実行までの全プロセスを自律的に完了する能力を備えており、これまでにない汎用性と実行能力を示しています。これは業界内の関心を引きつけるだけでなく、さまざまなAIエージェントの開発に貴重な製品のアイデアとデザインのインスピレーションを提供しています。

AI技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは人工知能分野の重要な分野として、概念から現実へと徐々に移行し、さまざまな業界で巨大な応用可能性を示しています。Web3業界も例外ではありません。

AIエージェントは、環境、入力、および事前定義さ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"として、観察と知覚のメカニズム、推論思考プロセス、行動実行、および記憶と検索が含まれます。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

AIエージェントの設計パターンには主に2つの発展ルートがあります：1つは計画能力に重点を置き、もう1つは反省能力に重点を置いています。その中で、ReActパターンは現在最も広く使用されている設計パターンであり、その典型的なプロセスは思考（Thought）→行動（Action）→観察（Observation）の循環として説明できます。

! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

エージェントの数に応じて、AIエージェントは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の核心はLLMとツールの組み合わせにあり、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。

! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、ある企業によって導入されたオープンソースプロトコルであり、LLMと外部データソース間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。これは、LLMを拡張するための3つの能力を提供します：Resources（知識拡張）、Tools（関数を実行し、外部システムを呼び出す）、およびPrompts（事前に作成されたプロンプトテンプレート）。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

Web3業界において、AIエージェントの発展は波のある道のりを経てきました。現在、AIエージェントフレームワークを中心にしたWeb3の探求は主に3つのモデルがあります：ローンチプラットフォームモデル、DAOモデル、そして商業会社モデル。

ローンチ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、収益化することを可能にします。あるプロトコルは現在最大のローンチプラットフォームであり、そこで発行されたエージェントはすでに10万を超えています。DAOモデルは分散型自律組織の応用を表しており、あるOSは柔軟で拡張可能なAIエージェント開発プラットフォームを提供しています。商業会社モデルは、企業向けのマルチエージェントフレームワークを特徴としており、あるプロジェクトではスマートオーケストレーションと効率的なコラボレーションにより、複数のAIエージェントがチームのように分業して協力しています。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3越境探索

経済モデルの観点から見ると、現在のところ、発射プラットフォームのみが自己完結型の経済サイクルを実現できます。しかし、このモデルは、発行されたAIエージェントの大半が内在的価値の支えを欠いているという主な課題に直面しています。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

MCPの登場はWeb3のAIエージェントに新たな探索の方向性をもたらしました。一つはMCPサーバーをブロックチェーンネットワークに展開し、単一障害点の問題を解決し、検閲に対する耐性を持つことです。もう一つはMCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を持たせ、技術的なハードルを下げることです。さらに、イーサリアムに基づいてOpenMCP.Networkのクリエイターインセンティブネットワークを構築するプランもあります。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

MCPとWeb3の統合は理論的には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、現時点での技術にはいくつかの制限がある。例えば、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の効率の問題がある。

全体的に見て、AIエージェントのWeb3分野での応用はまだ探索段階にあります。課題があるものの、AIとWeb3の融合は避けられないトレンドです。私たちはこの可能性に満ちた分野を引き続き探求し、忍耐と信頼を持ち続ける必要があります。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスボーダー探索