AI Agent在Web3領域的跨界探索:從Manus到MCP

近日，一款名爲Manus的通用AI Agent產品引發廣泛關注。作爲全球首款此類產品，Manus展現了強大的獨立思考、規劃和執行復雜任務的能力，爲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。

ReAct模式是最早出現且應用最廣泛的AI Agent設計模式。它通過結合語言模型中的推理(Reasoning)和行動(Acting)來解決多樣化的語言推理和決策任務。其典型流程可描述爲思考(Thought)→行動(Action)→觀察(Observation)的循環。

AI Agent還可以根據智能體的數量分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent的核心在於LLM與工具的配合，而Multi Agent則爲不同的Agent賦予不同的角色定位，通過Agent之間的協同合作來完成復雜任務。

Model Context Protocol (MCP)是一項開源協議，旨在解決LLM與外部數據源之間的連接和交互問題。MCP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的發展主要集中在三種模式:發射平台模式、DAO模式和商業公司模式。其中，發射平台模式目前最有可能實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨着資產吸引力不足的問題。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。一是將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力；二是使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。

盡管理論上MCP與Web3的結合能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵層，但當前的技術水平還難以完全實現這一願景。零知識證明技術難以驗證Agent行爲真實性，去中心化網路也存在效率問題。

AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。盡管目前還面臨諸多挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的潛力。未來，Web3世界可能會出現一個裏程碑式的產品，打破外界對Web3缺乏實用性的質疑，推動整個行業的發展。