AI Agent'in Web3 Alanındaki Keşfi: Manus'tan MCP'ye
Son günlerde, Manus adında dünyanın ilk genel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Kendi başına düşünebilen, plan yapabilen ve karmaşık görevleri yerine getirebilen bir AI sistemi olarak, Manus daha önce hiç görülmemiş bir genelilik ve icra yeteneği sergiliyor. Bu durum, sektörde büyük bir tartışma yaratmakla kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı.
AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerliyor ve çeşitli sektörlerde büyük uygulama potansiyeli sergiliyor; Web3 sektörü de bunun bir istisnası değil.
AI Agent'ın Temel Kavramı
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak kararlar alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri şunlardır:
Büyük dil modelleri (LLM) "beyin" olarak
Gözlem ve algı mekanizması
Akıl yürütme süreci
Eylem Yürütme Yeteneği
Bellek ve erişim işlevi
AI Agent'in tasarım modellerinin temel olarak iki gelişim yolu vardır: birisi planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bu bağlamda, ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın uygulanan tasarım modelidir. ReAct, dil modelindeki akıl yürütme (Reasoning) ve eylem (Acting) unsurlarını birleştirerek çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmektedir. Tipik süreç, "düşün→hareket→gözlem" döngüsü ile tanımlanabilir.
Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent Tek Ajan (Single Agent) ve Çoklu Ajan (Multi Agent) olarak ikiye ayrılabilir. Tek Ajan'ın temelinde LLM ile araçların uyumu yatarken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı rol tanımlamaları vererek karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlar.
MCP Protokolü Tanıtımı
Model Context Protocol (MCP), Anthropic şirketi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir protokoldür ve LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. MCP, LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar: Resources (bilgi genişletme), Tools (işlevleri yerine getirme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).
MCP protokolü, Client-Server mimarisini benimser ve alt düzeyde JSON-RPC protokolünü kullanır. Herkes MCP Sunucusu geliştirebilir ve barındırabilir ve istediği zaman hizmeti durdurabilir.
Web3'teki AI Ajanlarının Durumu
Web3 sektöründe, AI Agent'ın popülaritesi bu yılın Ocak ayında zirveye ulaştıktan sonra büyük ölçüde düştü ve toplam piyasa değeri %90'dan fazla azaldı. Hâlâ ses getiren projeler, esas olarak AI Agent çerçevesi etrafında Web3 keşfi yapmaya odaklanıyor ve bunlar esasen üç ana model içeriyor:
Fırlatma platformu modu: Virtuals Protocol'ü temsil ediyor
DAO modeli: ElizaOS'u temsil ediyor
Ticari Şirket Modeli: Swarms ile temsil edilmektedir
Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca lansman platformu modeli kendine yeterli bir ekonomik döngü gerçekleştirebilir. Ancak, bu model aynı zamanda, ihraç edilen AI Agent varlıklarının yeterli "çekiciliğe" sahip olması gerektiğinden dolayı zorluklarla karşı karşıyadır.
MCP'nin Web3 alanındaki keşif yönü
MCP'nin ortaya çıkması Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi, bunlar arasında şunlar yer alıyor:
MCP Sunucusunu blok zinciri ağına dağıtın, tek nokta sorununu çözün ve sansüre dayanıklılık kazanın.
MCP Sunucusuna, DeFi işlemleri yapmak ve yönetmek gibi blockchain ile etkileşim yetenekleri kazandırarak teknik engelleri azaltmak.
Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağına dayanan bir çözüm daha bulunmaktadır. Bu ağ, akıllı sözleşmeler aracılığıyla teşviklerin otomatikleştirilmesini, şeffaf, güvenilir ve sansüre dayanıklı olmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda, Ethereum cüzdanı, ZK gibi teknolojileri kullanarak çalışma sürecinde imza, yetki doğrulama ve gizlilik korumasını gerçekleştirmektedir.
Teorik olarak MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı enjekte edebilse de, mevcut teknolojide bazı sınırlamalar vardır. Örneğin, sıfır bilgi kanıtı (ZKP) teknolojisi Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanmakta ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları bulunmaktadır.
Sonuç
Manus'un piyasaya sürülmesi, genel AI Agent ürününde önemli bir kilometre taşını temsil ediyor. Web3 dünyası da, dışarıdan Web3'ün pratiklikten yoksun olduğuna dair eleştirileri kıracak bir kilometre taşına ihtiyaç duyuyor. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi, ancak şu anda birçok zorlukla karşı karşıya. Yine de, AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir eğilim. Bu alandaki olasılıkları sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve kendimize güvenli olmamız gerekiyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
8
Share
Comment
0/400
airdrop_whisperer
· 23h ago
Yine gpt'ye bakmak gerek, bu iş
View OriginalReply0
down_only_larry
· 07-13 09:31
Hala burada boş hayaller kurarak AI ile oynuyorlar... Zaten ben her zaman en iyi Animal Crossing oynayanım.
View OriginalReply0
GasFeeLady
· 07-10 14:59
manus'u gaz ücretlerini izler gibi izliyorum... bu, oyun değiştirici olabilir, yalan yok.
View OriginalReply0
AirdropDreamBreaker
· 07-10 14:59
Yine AI konseptini pazarlıyorlar, ben düşmem.
View OriginalReply0
WalletManager
· 07-10 14:53
Bu kadar basit değil, agent'ın Konsensüs katmanı protokolü güvenliğini göz önünde bulundurmalıyız.
View OriginalReply0
MetaverseHobo
· 07-10 14:52
Ah ah ah bu kod da programlama mı öğrendi?
View OriginalReply0
ImpermanentPhilosopher
· 07-10 14:40
Yine bir Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek aracı mı?
View OriginalReply0
MEVHunterWang
· 07-10 14:37
Yine bir Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek AI oyuncağı
Web3 alanındaki AI Agent'ın yeni keşifleri: Manus'tan MCP protokolüne
AI Agent'in Web3 Alanındaki Keşfi: Manus'tan MCP'ye
Son günlerde, Manus adında dünyanın ilk genel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Kendi başına düşünebilen, plan yapabilen ve karmaşık görevleri yerine getirebilen bir AI sistemi olarak, Manus daha önce hiç görülmemiş bir genelilik ve icra yeteneği sergiliyor. Bu durum, sektörde büyük bir tartışma yaratmakla kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı.
AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerliyor ve çeşitli sektörlerde büyük uygulama potansiyeli sergiliyor; Web3 sektörü de bunun bir istisnası değil.
AI Agent'ın Temel Kavramı
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak kararlar alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri şunlardır:
AI Agent'in tasarım modellerinin temel olarak iki gelişim yolu vardır: birisi planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. Bu bağlamda, ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın uygulanan tasarım modelidir. ReAct, dil modelindeki akıl yürütme (Reasoning) ve eylem (Acting) unsurlarını birleştirerek çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmektedir. Tipik süreç, "düşün→hareket→gözlem" döngüsü ile tanımlanabilir.
Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent Tek Ajan (Single Agent) ve Çoklu Ajan (Multi Agent) olarak ikiye ayrılabilir. Tek Ajan'ın temelinde LLM ile araçların uyumu yatarken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı rol tanımlamaları vererek karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlar.
MCP Protokolü Tanıtımı
Model Context Protocol (MCP), Anthropic şirketi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir protokoldür ve LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. MCP, LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar: Resources (bilgi genişletme), Tools (işlevleri yerine getirme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).
MCP protokolü, Client-Server mimarisini benimser ve alt düzeyde JSON-RPC protokolünü kullanır. Herkes MCP Sunucusu geliştirebilir ve barındırabilir ve istediği zaman hizmeti durdurabilir.
Web3'teki AI Ajanlarının Durumu
Web3 sektöründe, AI Agent'ın popülaritesi bu yılın Ocak ayında zirveye ulaştıktan sonra büyük ölçüde düştü ve toplam piyasa değeri %90'dan fazla azaldı. Hâlâ ses getiren projeler, esas olarak AI Agent çerçevesi etrafında Web3 keşfi yapmaya odaklanıyor ve bunlar esasen üç ana model içeriyor:
Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca lansman platformu modeli kendine yeterli bir ekonomik döngü gerçekleştirebilir. Ancak, bu model aynı zamanda, ihraç edilen AI Agent varlıklarının yeterli "çekiciliğe" sahip olması gerektiğinden dolayı zorluklarla karşı karşıyadır.
MCP'nin Web3 alanındaki keşif yönü
MCP'nin ortaya çıkması Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi, bunlar arasında şunlar yer alıyor:
Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağına dayanan bir çözüm daha bulunmaktadır. Bu ağ, akıllı sözleşmeler aracılığıyla teşviklerin otomatikleştirilmesini, şeffaf, güvenilir ve sansüre dayanıklı olmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Aynı zamanda, Ethereum cüzdanı, ZK gibi teknolojileri kullanarak çalışma sürecinde imza, yetki doğrulama ve gizlilik korumasını gerçekleştirmektedir.
Teorik olarak MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı enjekte edebilse de, mevcut teknolojide bazı sınırlamalar vardır. Örneğin, sıfır bilgi kanıtı (ZKP) teknolojisi Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanmakta ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları bulunmaktadır.
Sonuç
Manus'un piyasaya sürülmesi, genel AI Agent ürününde önemli bir kilometre taşını temsil ediyor. Web3 dünyası da, dışarıdan Web3'ün pratiklikten yoksun olduğuna dair eleştirileri kıracak bir kilometre taşına ihtiyaç duyuyor. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getirdi, ancak şu anda birçok zorlukla karşı karşıya. Yine de, AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir eğilim. Bu alandaki olasılıkları sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve kendimize güvenli olmamız gerekiyor.