AI Agent在Web3領域的跨界探索：從Manus到MCP

近期，一家中國創業公司推出的全球首款通用AI Agent產品引發了廣泛關注。該產品具備從規劃到執行的全流程自主完成任務能力，展現了前所未有的通用性和執行能力。這不僅吸引了行業內的目光，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。

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，其典型流程可以描述爲思考（Thought）→行動（Action）→觀察（Observation）的循環。

根據智能體的數量，AI Agent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則會爲不同的Agent賦予不同的角色定位，通過協同合作來完成復雜任務。

Model Context Protocol (MCP)是由某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。它提供了三種能力對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）。

在Web3行業中，AI Agent的發展經歷了一段起伏。目前，圍繞AI Agent框架的Web3探索主要有三種模式：發射平台模式、DAO模式和商業公司模式。

發射平台允許用戶創建、部署和變現AI Agent。某協議是目前最大的發射平台，其上發行的Agent已經超過十萬個。DAO模式代表了去中心化自治組織的應用，如某OS提供了一個靈活且可擴展的AI Agent開發平台。商業公司模式則以企業級的Multi Agent框架爲特色，如某項目通過智能編排和高效協作，讓多個AI Agent像團隊一樣分工協作。

從經濟模型角度看，目前只有發射平台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大多缺乏內在價值支撐。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。一種是將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力。另一種是讓MCP Server具備與區塊鏈交互的功能，降低技術門檻。此外，還有基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。

盡管MCP與Web3的結合理論上能爲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。

總的來說，AI Agent在Web3領域的應用仍處於探索階段。雖然面臨挑戰，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，持續探索這一充滿潛力的領域。