Exploración del Agente AI en el campo de Web3: de Manus a MC

Recientemente, un producto llamado Manus, el primer Agente de IA universal del mundo, ha suscitado una amplia atención. Como un sistema de IA capaz de pensar de manera independiente, planificar y ejecutar tareas complejas, Manus ha demostrado una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes. Esto no solo ha generado un gran debate en la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes de IA.

Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los Agentes de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a una realidad, y están mostrando un enorme potencial de aplicación en diversas industrias, incluida la industria Web3.

Conceptos básicos de AI Agent

El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de forma autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes principales incluyen:

1. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) como "cerebro"
2. Mecanismos de observación y percepción
3. Proceso de pensamiento deductivo
4. Capacidad de ejecución de acciones
5. Funciones de memoria y recuperación

Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación y la otra en la capacidad de reflexión. Entre ellos, el patrón ReAct es el que apareció primero y se aplica más ampliamente. ReAct resuelve tareas diversas de razonamiento y toma de decisiones en lenguaje al combinar el razonamiento (Reasoning) y la acción (Acting) en modelos de lenguaje. Su flujo típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".

Según la cantidad de agentes, el AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. El núcleo de Single Agent radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.

Introducción al protocolo MC

Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por la empresa Anthropic, diseñado para abordar los problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP proporciona tres capacidades para extender LLM: Recursos (expansión de conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de palabras clave preescritas).

El protocolo MCP utiliza una arquitectura Cliente-Servidor, y la transmisión de datos en la capa inferior utiliza el protocolo JSON-RPC. Cualquiera puede desarrollar y alojar un servidor MCP, y puede detener el servicio en cualquier momento.

Estado actual de los agentes de IA en Web3

En la industria de Web3, la popularidad de los Agentes de IA alcanzó su punto máximo en enero de este año y ha disminuido drásticamente, con una reducción del valor total del mercado de más del 90%. Actualmente, los proyectos que todavía tienen visibilidad se centran principalmente en la exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA, que incluye principalmente tres modelos:

1. Modo de plataforma de lanzamiento: representado por Virtuals Protocol
2. Modo DAO: representado por ElizaOS
3. Modelo de empresa comercial: representado por Swarms

Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modelo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, principalmente porque los activos de AI Agent emitidos necesitan tener suficiente "atractivo" para formar un volante positivo.

La dirección de exploración de MCP en el ámbito de Web3

La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el agente de IA de Web3, que incluyen principalmente:

1. Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolver el problema de punto único y tener capacidad de resistencia a la censura.
2. Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestión, reduciendo la barrera tecnológica.

Además, existe un plan para construir una red de incentivos para creadores de OpenMCP.Network basada en Ethereum. Esta red tiene como objetivo lograr la automatización, transparencia, confiabilidad y resistencia a la censura de los incentivos a través de contratos inteligentes, mientras que utiliza tecnologías como billeteras de Ethereum y ZK para realizar la firma, verificación de permisos y protección de la privacidad durante el proceso de operación.

A pesar de que, en teoría, la combinación de MCP y Web3 puede inyectar un mecanismo de confianza descentralizado y una capa de incentivos económicos en las aplicaciones de Agentes de IA, actualmente existen algunas limitaciones tecnológicas, como la dificultad de la tecnología de prueba de conocimiento cero (ZKP) para verificar la autenticidad del comportamiento del Agente, así como problemas de eficiencia en redes descentralizadas.

Conclusión

El lanzamiento de Manus marca un hito importante en el producto de Agentes de IA general. El mundo Web3 también necesita un producto emblemático que rompa las dudas externas sobre la falta de utilidad de Web3. La aparición de MCP trae nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA en Web3. Aunque actualmente enfrenta muchos desafíos, la fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las posibilidades en este campo.