Web3 Alanında AI Ajanının Sınırları Aşan Keşfi: Manus'tan MCP'ye

Son zamanlarda, bir Çin girişim şirketi tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, planlamadan uygulamaya kadar tüm süreçleri bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğine sahip olup, benzeri görülmemiş bir evrensellik ve icra yeteneği sergiliyor. Bu durum sadece sektördeki dikkatleri çekmekle kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamları sağladı.

AI teknolojisinin hızla gelişmesiyle birlikte, AI Agent yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerlemekte ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli göstermektedir; Web3 sektörü de bunun dışında değildir.

AI Agent, ortam, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre kendi kararlarını alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak işlev gören büyük dil modeli (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem yürütme ve bellek ile geri alma bulunmaktadır.

AI Agent'in tasarım modlarının iki ana gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bu bağlamda, ReAct modeli şu anda en yaygın kullanılan tasarım modelidir ve tipik süreci düşünme (Thought) → eylem (Action) → gözlem (Observation) döngüsü olarak tanımlanabilir.

Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak sınıflandırılabilir. Tek Ajan'ın temeli LLM ile araçların uyumu iken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı rol tanımları vererek karmaşık görevleri tamamlamak için işbirliği yapar.

Model Context Protocol (MCP), bir şirket tarafından sunulan açık kaynaklı bir protokoldür ve LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar: Resources (bilgi genişletme), Tools (işlevleri yerine getirme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).

Web3 sektöründe, AI Agent'in gelişimi dalgalı bir süreçten geçti. Şu anda, AI Agent çerçevesinde Web3 keşifleri için üç ana model bulunmaktadır: lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli.

Fırlatma platformu, kullanıcıların AI Agent oluşturmasını, dağıtmasını ve gelir elde etmesini sağlar. Belirli bir protokol, şu anda en büyük fırlatma platformudur ve üzerinde 100,000'den fazla Agent yayımlanmıştır. DAO modeli, merkeziyetsiz otonom organizasyonların uygulamasını temsil eder; belirli bir OS, esnek ve ölçeklenebilir bir AI Agent geliştirme platformu sunar. Ticari şirket modeli ise, kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi ile karakterizedir; belirli bir proje, akıllı orkestrasyon ve verimli işbirliği ile birden fazla AI Agent'ın bir ekip gibi görev paylaşımında bulunmasını sağlar.

Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca lansman platformları kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabiliyor. Ancak, bu modelin de içsel değer desteğinden yoksun olan çoğu AI Agent'ın ihraç edilmesi nedeniyle zorluklarla karşılaştığı bir gerçektir.

MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi. Birincisi, MCP Sunucusunu blok zinciri ağına dağıtarak tek nokta problemini çözmek ve sansüre karşı dayanıklılık kazandırmaktır. İkincisi ise MCP Sunucusunun blok zinciri ile etkileşim yeteneğine sahip olmasını sağlamak ve teknik engelleri azaltmaktır. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı oluşturma planları da bulunmaktadır.

MCP'nin Web3 ile birleşiminin teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı katabileceği halde, mevcut teknolojide bazı sınırlamalar bulunmaktadır; örneğin, sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamada zorluk çekmesi ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları.

Genel olarak, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulamaları hala keşif aşamasındadır. Zorluklarla karşılaşmasına rağmen, AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir eğilimdir. Bu potansiyel dolu alanı sürekli olarak keşfetmeye devam etmek için sabırlı ve güvenli olmamız gerekiyor.