AI Agent'in Web3 alanındaki sınır ötesi keşfi: Manus'tan MCP'ye

Son zamanlarda, bir Çin girişim şirketi tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü Manus, geniş bir ilgi uyandırdı. Evrensel AI Agent olarak, Manus planlamadan uygulamaya kadar tüm süreç görevlerini bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğine sahiptir, örneğin rapor yazma, tablo hazırlama gibi. Sadece fikirler üretebilmekle kalmaz, aynı zamanda bağımsız düşünme ve harekete geçme yeteneği sergileyerek eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve icra yeteneği göstermektedir.

Manus'un popülaritesi sadece sektörün dikkatini çekmekle 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 adım adım ilerliyor ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli sergiliyor; Web3 sektörü de elbette bundan muaf değil.

AI Agent Genel Bakış

AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak bağımsız olarak kararlar alabilen ve görevler yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri şunları içerir:

1. Büyük Dil Modeli (LLM): Agent'in "beyni" olarak bilgi işleme, öğrenme, karar verme ve eylem gerçekleştirme.
2. Gözlem ve algı mekanizması: Agent'ın çevreyi algılamasını sağlar.
3. Akıl yürütme süreci: Gözlem sonuçlarını ve hafıza içeriğini analiz etme, olası eylemleri düşünme.
4. Eylem gerçekleştirme: Düşünce ve gözlemlere somut yanıt verme.
5. Bellek ve İ retrieval: Geçmiş deneyimleri öğrenme amacıyla depolamak.

AI Agent'in tasarım modeli ReAct'ten yola çıkarak iki ana gelişim yoluna sahiptir: biri Agent'ın planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır. ReAct modeli şu anda en yaygın kullanılan AI Agent tasarım modelidir ve tipik süreci düşünme (Thought) → eylem (Action) → gözlem (Observation) döngüsü olarak tanımlanabilir, kısaca TAO döngüsü.

Ajan sayısına göre, AI Ajanı Single Agent ve Multi Agent olarak ikiye ayrılabilir. Single Agent'ın özü LLM ile araçların uyumudur, Multi Agent ise farklı Ajanlara farklı rol tanımları vererek karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlamayı sağlar.

MCP Protokolü Tanıtımı

Model Context Protocol (MCP), 2024 yılının Kasım ayında bir şirket tarafından piyasaya sürülen bir açık kaynak protokolüdür ve LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. MCP, LLM'nin "USB arayüzü" olarak düşünülebilir ve dış veri ve araçların esnek bir şekilde eklenmesini destekler.

MCP, LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar:

1. Kaynaklar: Bilgi Genişletme
2. Araçlar: Fonksiyonları çalıştırmak, harici sistemleri çağırmak
3. İpuçları: Önceden yazılmış ipucu şablonları

MCP, Client-Server mimarisini benimser ve alt düzey iletimde JSON-RPC protokolünü kullanır. Herkes MCP Sunucusu geliştirebilir ve barındırabilir, ayrıca hizmeti dilediği zaman durdurabilir.

Web3'teki AI Ajanlarının Durumu

Web3 sektöründe AI Agent'in popülaritesi bu yılın ocak ayında zirveye ulaştıktan sonra büyük bir düşüş yaşadı ve toplam piyasa değeri %90'tan fazla azaldı. Şu anda daha aktif olan projeler, AI Agent çerçevesi etrafında Web3 keşfi yapmakta, başlıca üç model bulunmaktadır:

1. Fırlatma platformu modu: Virtuals Protocol'ü temsil eden, kullanıcıların AI Agent oluşturmasına, dağıtmasına ve paraya çevirmesine olanak tanır.
2. DAO modeli: ElizaOS'u temsil eden, AI modelleri ve DAO üyelerinin önerilerini kullanarak karar verme.
3. Ticari şirket modeli: Swarms'ın temsil ettiği gibi, kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunmaktadır.

Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca lansman platformu modeli kendine yeterli bir ekonomik döngü gerçekleştirebilir. Ancak, bu model varlık çekiciliği eksikliği, piyasa ortamının soğuk olması gibi zorluklarla da karşı karşıyadır.

MCP'nin Web3 alanındaki keşif yönleri

MCP'nin ortaya çıkması, Web3'teki AI Agent için yeni keşif yönleri getirdi:

1. MCP Sunucusunu blok zinciri ağına dağıtın, tek nokta sorununu çözün ve sansüre dayanıklılık kazanın.
2. MCP Server'a, DeFi işlemleri yapma ve yönetme gibi blockchain ile etkileşim yetenekleri kazandırmak, teknik engelleri azaltmak.

Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı inşa etmek için bir plan bulunmaktadır. Bu ağ, akıllı sözleşmeler aracılığıyla teşviklerin otomatikleştirilmesini, şeffaflığını, güvenilirliğini ve sansüre dayanıklılığını sağlamayı amaçlamaktadır. Ethereum cüzdanları, ZK gibi teknolojileri kullanarak işlem sürecinde imza, yetki doğrulama ve gizlilik koruması gerçekleştirmektedir.

MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı katabilse de, mevcut sıfır bilgi kanıtı teknolojisi Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamada hala zorluk yaşamaktadır ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları bulunmaktadır; bu kısa vadede tamamen çözülebilecek bir çözüm değildir.

Sonuç

Manus'un yayınlanması, genel AI Agent ürününün önemli bir kilometre taşını işaret ediyor. Web3 dünyası da dışarıdaki pratiklik sorgularını kırmak için bir kilometre taşına ihtiyaç duyuyor. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ı için yeni keşif yönleri sunuyor. AI ile Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir trend ve bu alandaki olasılıkları keşfetmeye devam etmek için sabırlı ve güvenli kalmalıyız.