AI Agent在Web3领域的探索：从Manus到MCP

近日，一款名为Manus的全球首个通用AI Agent产品引发了广泛关注。作为一个能够独立思考、规划并执行复杂任务的AI系统，Manus展现了前所未有的通用性和执行能力。这不仅引起了行业内的热议，也为各类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的基本概念

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。其核心组成部分包括：

1. 大语言模型（LLM）作为"大脑"
2. 观察和感知机制
3. 推理思考过程
4. 行动执行能力
5. 记忆和检索功能

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。其中，ReAct模式是最早出现且应用最广泛的设计模式。ReAct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。其典型流程可以用"思考→行动→观察"的循环来描述。

根据智能体的数量，AI Agent又可分为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，通过协同合作来完成复杂任务。

MCP协议简介

Model Context Protocol (MCP)是由Anthropic公司推出的一项开源协议，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）。

MCP协议采用Client-Server架构，底层传输使用JSON-RPC协议。任何人都可以进行开发和托管MCP Server，并且可以随时下线停止服务。

Web3中的AI Agent现状

在Web3行业中，AI Agent的热度在今年一月份达到高峰后大幅下降，整体市值缩水超过90%。目前仍有声量的项目主要围绕AI Agent框架进行Web3探索，主要包括三种模式：

1. 发射平台模式：以Virtuals Protocol为代表
2. DAO模式：以ElizaOS为代表
3. 商业公司模式：以Swarms为代表

从经济模型角度来看，目前只有发射平台模式可以实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临着挑战，主要是发行的AI Agent资产需要具备足够的"吸引力"才能形成正向飞轮。

MCP在Web3领域的探索方向

MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向，主要包括：

1. 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。
2. 赋予MCP Server与区块链交互的功能，如进行DeFi交易和管理，降低技术门槛。

此外，还有一种基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。这一网络旨在通过智能合约实现激励的自动化、透明、可信和抗审查，同时利用以太坊钱包、ZK等技术实现运行过程中的签名、权限验证和隐私保护。

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，但目前的技术还存在一些限制，如零知识证明（ZKP）技术难以验证Agent行为真实性，以及去中心化网络的效率问题。

结语

Manus的发布标志着通用AI Agent产品的一个重要里程碑。Web3世界也需要一个里程碑产品，来打破外界对于Web3缺乏实用性的质疑。MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向，虽然目前仍面临诸多挑战，但AI与Web3的融合是不可避免的趋势。我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的可能性。