AI Agent在Web3领域的跨界探索:从Manus到MCP

近日，一款名为Manus的通用AI Agent产品引发广泛关注。作为全球首款此类产品，Manus展现了强大的独立思考、规划和执行复杂任务的能力，为AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。随着AI技术的飞速发展，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，正逐渐从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力，Web3行业也不例外。

AI Agent是一种能够根据环境、输入和预定义目标自主做出决策并执行任务的计算机程序。其核心组成包括大语言模型(LLM)作为"大脑"，观察和感知机制，推理思考过程，行动执行，以及记忆和检索。AI Agent的设计模式主要有两条发展路线:一条偏重规划能力，另一条偏重反思能力。

ReAct模式是最早出现且应用最广泛的AI Agent设计模式。它通过结合语言模型中的推理(Reasoning)和行动(Acting)来解决多样化的语言推理和决策任务。其典型流程可描述为思考(Thought)→行动(Action)→观察(Observation)的循环。

AI Agent还可以根据智能体的数量分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent的核心在于LLM与工具的配合，而Multi Agent则为不同的Agent赋予不同的角色定位，通过Agent之间的协同合作来完成复杂任务。

Model Context Protocol (MCP)是一项开源协议，旨在解决LLM与外部数据源之间的连接和交互问题。MCP提供了三种能力对LLM进行扩展:Resources(知识扩展)、Tools(执行函数，调用外部系统)和Prompts(预编写提示词模板)。

在Web3行业中，AI Agent的发展主要集中在三种模式:发射平台模式、DAO模式和商业公司模式。其中，发射平台模式目前最有可能实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临着资产吸引力不足的问题。

MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向。一是将MCP Server部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力；二是使MCP Server具备与区块链交互的功能，降低技术门槛。此外，还有基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。

尽管理论上MCP与Web3的结合能为AI Agent应用注入去中心化信任机制与经济激励层，但当前的技术水平还难以完全实现这一愿景。零知识证明技术难以验证Agent行为真实性，去中心化网络也存在效率问题。

AI与Web3的融合是不可避免的趋势。尽管目前还面临诸多挑战，但我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的潜力。未来，Web3世界可能会出现一个里程碑式的产品，打破外界对Web3缺乏实用性的质疑，推动整个行业的发展。