# AIエージェントのWeb3分野におけるクロスボーダー探求:ManusからMCへ最近、国内のスタートアップ企業が発表した世界初の汎用AIエージェント製品Manusが広く注目を集めています。この製品は、計画から実行までの全プロセスを自律的に完了する能力を備えており、前例のない汎用性と実行能力を示しています。Manusの爆発的な人気は、業界内の注目を集めるだけでなく、さまざまなAIエージェントの開発に貴重な製品のアイデアとデザインのインスピレーションを提供しています。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dcb173c96f8a9a931f5d0bff83ec45ea)AIエージェントは人工知能分野の重要な支部として、概念から現実に移行しつつあり、あらゆる業界で巨大な応用ポテンシャルを示しています。Web3業界も例外ではありません。AIエージェントの核心的な構成要素には、大規模言語モデル(LLM)がその"脳"として含まれ、観察と知覚のメカニズム、推論の思考過程、行動の実行、記憶と検索が含まれます。! [マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-18dbfc3f20833eeff971d822410b0e30)ReActは現在最も広く使用されているAIエージェント設計パターンであり、その典型的なプロセスは「考える→行動する→観察する」というサイクルで説明できます。エージェントの数に応じて、AIエージェントはシングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。シングルエージェントの核心はLLMとツールの組み合わせにあり、マルチエージェントは異なるエージェント間の協力によって複雑なタスクを達成します。! [マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-51e24ac62c4e3586d7ad5be4ee8e355e)モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、LLMと外部データソースとの接続および相互作用の問題を解決するためのオープンソースプロトコルです。MCPは、LLMを拡張するための3つの機能を提供します:リソース(知識の拡張)、ツール(関数を実行し、外部システムを呼び出す)、およびプロンプト(事前に作成されたヒントテンプレート)。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5316d067ff7ddfc9fceaf34cf12c82b9)Web3業界におけるAIエージェントの発展は、主に3つのモデルに集中しています:ローンチプラットフォームモデル、DAOモデル、ビジネス企業モデルです。その中で、ローンチプラットフォームモデルが現在最も自給自足の経済的閉ループを実現する可能性が高いです。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3越境探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a3fbe4afc89833807ab175a6b59205c9)MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新たな探求の方向性をもたらしました。これにはMCPサーバーをブロックチェーンネットワークにデプロイすることや、MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を与えることが含まれます。さらに、Ethereumに基づいて構築されたOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークのプランもあります。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a2282fd30fa4a0d8df3f20a70c595db5)理論的には、MCPとWeb3の統合はAIエージェントアプリケーションに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブ層を注入することができるが、現在の技術にはいくつかの制限が存在する。例えば、ゼロ知識証明技術はエージェントの行動の真実性を検証するのが難しく、分散型ネットワークの効率性の問題がある。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7fcd8463ee2e08fa3c221313a1416a0e)AIとWeb3の融合は避けられないトレンドです。現在はいくつかの課題に直面していますが、私たちは忍耐と信頼を持ち続け、この分野の可能性を探求し続ける必要があります。未来には、Web3の世界において画期的な製品が登場し、Web3の実用性に対する外部の疑問を打破し、業界全体を前進させることが期待されます。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスボーダー探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e94e2ec6a0b22cb9e8a9a925cc21f9bd)
AIエージェントとWeb3の融合:ManusからMCPへの革新探索
AIエージェントのWeb3分野におけるクロスボーダー探求:ManusからMCへ
最近、国内のスタートアップ企業が発表した世界初の汎用AIエージェント製品Manusが広く注目を集めています。この製品は、計画から実行までの全プロセスを自律的に完了する能力を備えており、前例のない汎用性と実行能力を示しています。Manusの爆発的な人気は、業界内の注目を集めるだけでなく、さまざまなAIエージェントの開発に貴重な製品のアイデアとデザインのインスピレーションを提供しています。
! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索
AIエージェントは人工知能分野の重要な支部として、概念から現実に移行しつつあり、あらゆる業界で巨大な応用ポテンシャルを示しています。Web3業界も例外ではありません。AIエージェントの核心的な構成要素には、大規模言語モデル(LLM)がその"脳"として含まれ、観察と知覚のメカニズム、推論の思考過程、行動の実行、記憶と検索が含まれます。
! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索
ReActは現在最も広く使用されているAIエージェント設計パターンであり、その典型的なプロセスは「考える→行動する→観察する」というサイクルで説明できます。エージェントの数に応じて、AIエージェントはシングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。シングルエージェントの核心はLLMとツールの組み合わせにあり、マルチエージェントは異なるエージェント間の協力によって複雑なタスクを達成します。
! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索
モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、LLMと外部データソースとの接続および相互作用の問題を解決するためのオープンソースプロトコルです。MCPは、LLMを拡張するための3つの機能を提供します:リソース(知識の拡張)、ツール(関数を実行し、外部システムを呼び出す)、およびプロンプト(事前に作成されたヒントテンプレート)。
! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索
Web3業界におけるAIエージェントの発展は、主に3つのモデルに集中しています:ローンチプラットフォームモデル、DAOモデル、ビジネス企業モデルです。その中で、ローンチプラットフォームモデルが現在最も自給自足の経済的閉ループを実現する可能性が高いです。
! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3越境探索
MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新たな探求の方向性をもたらしました。これにはMCPサーバーをブロックチェーンネットワークにデプロイすることや、MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を与えることが含まれます。さらに、Ethereumに基づいて構築されたOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークのプランもあります。
! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索
理論的には、MCPとWeb3の統合はAIエージェントアプリケーションに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブ層を注入することができるが、現在の技術にはいくつかの制限が存在する。例えば、ゼロ知識証明技術はエージェントの行動の真実性を検証するのが難しく、分散型ネットワークの効率性の問題がある。
! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索
AIとWeb3の融合は避けられないトレンドです。現在はいくつかの課題に直面していますが、私たちは忍耐と信頼を持ち続け、この分野の可能性を探求し続ける必要があります。未来には、Web3の世界において画期的な製品が登場し、Web3の実用性に対する外部の疑問を打破し、業界全体を前進させることが期待されます。
! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスボーダー探索