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

Son günlerde, Manus adlı bir genel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Global ölçekteki ilk bu tür ürün olarak, Manus bağımsız düşünme, karmaşık görevleri planlama ve yerine getirme konusundaki güçlü yeteneklerini sergiliyor ve AI Agent geliştirme için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağlıyor. 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 kalmamaktadır.

AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre kendi başına karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında (LLM) "beyin" olarak, gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem gerçekleştirme ve hafıza ile geri alma bulunmaktadır. AI Agent'ın tasarım modeli esasen iki gelişim yolu izlemektedir: birincisi planlama yeteneğine, diğeri ise düşünme yeteneğine odaklanmaktadır.

ReAct modu, en erken ortaya çıkan ve en yaygın olarak uygulanan AI Agent tasarım modudur. Dil modellerindeki akıl yürütmeyi (Reasoning) ve eylemi (Acting) birleştirerek çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmektedir. Tipik bir süreç, düşünme (Thought) → eylem (Action) → gözlem (Observation) döngüsü olarak tanımlanabilir.

AI Ajansı, ajan sayısına göre Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak da sınıflandırılabilir. Tek Ajan'ın temeli LLM ile araçların uyumudur, Çoklu Ajan ise farklı Ajanlara farklı rol tanımları vererek, Ajanlar arasındaki işbirliği ile karmaşık görevleri tamamlamayı sağlar.

Model Context Protocol (MCP), LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlayan açık kaynaklı bir protokoldür. MCP, 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'ın gelişimi esasen üç modelde yoğunlaşmaktadır: fırlatma platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli. Bunlar arasında, fırlatma platformu modeli şu anda kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanıdır. Ancak, bu model aynı zamanda varlık çekiciliği açısından yetersizlik sorunuyla da karşı karşıyadır.

MCP'nin ortaya çıkması, Web3'ün AI Agent'ı için yeni keşif yönleri getirdi. Birincisi, MCP Server'ı blok zinciri ağına dağıtarak tek nokta sorununu çözmek ve sansüre karşı dayanıklılık kazandırmak; ikincisi, MCP Server'ın blok zinciri ile etkileşim işlevine sahip olmasını sağlamak ve teknik engelleri azaltmak. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı oluşturma planları da bulunmaktadır.

Teorik olarak MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı enjekte edebilir, ancak mevcut teknoloji seviyesi bu vizyonu tam olarak gerçekleştirmekte zorlanıyor. Sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent davranışlarının doğruluğunu doğrulamakta zorluk yaşıyor ve merkeziyetsiz ağların da verimlilik sorunları var.

AI ve Web3'ün entegrasyonu kaçınılmaz bir eğilimdir. Şu anda birçok zorlukla karşılaşsak da, bu alandaki potansiyeli sürekli keşfetmek için sabırlı ve güvenli olmamız gerekiyor. Gelecekte, Web3 dünyasında, dış dünyanın Web3'ün pratiklik eksikliğine dair şüphelerini kıracak ve tüm sektörün gelişimini teşvik edecek çığır açıcı bir ürün ortaya çıkabilir.