Web3 Alanında AI Ajanının Sınır Aşan Keşifleri: Manus'tan MCP'ye
Son günlerde, yurtiçindeki bir girişimci firma tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk genel AI Agent ürünü Manus, geniş bir dikkat çekti. Bu ürün, planlamadan uygulamaya kadar tüm süreçleri bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğine sahip olup, benzeri görülmemiş bir genel yetenek ve icra kabiliyeti sergiliyor. Manus'un patlaması sadece sektördeki ilgiyi artırmakla kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamları sağladı.
AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramsal olmaktan gerçekliğe geçiş yapmaya başlamakta ve her sektörde büyük bir uygulama potansiyeli göstermektedir, Web3 sektörü de bunun dışında değildir. AI Agent'ın temel bileşenleri arasında, "beyin" olarak işlev gören büyük dil modelleri (LLM), gözlem ve algılama mekanizmaları, akıl yürütme süreçleri, eylem gerçekleştirme, hafıza ve geri çağırma yer almaktadır.
ReAct, şu anda en yaygın şekilde kullanılan AI Agent tasarım modelidir ve tipik bir süreci "düşünme→hareket etme→gözlemleme" döngüsü ile tanımlanabilir. Akıllı ajanların sayısına göre, AI Agent'lar Tek Ajan (Single Agent) ve Çok Ajan (Multi Agent) olarak sınıflandırılabilir. Tek Ajan'ın özü LLM ve araçların uyumlu çalışmasındayken, Çok Ajan, farklı Ajanlar arasındaki işbirliği ile karmaşık görevleri tamamlar.
Model Context Protocol (MCP), LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlayan açık kaynak bir protokoldür. MCP, LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar: Resources (bilgi genişletme), Tools (işlevleri yerine getirme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).
Web3 sektöründe, AI Agent'ın gelişimi üç ana model etrafında yoğunlaşmaktadır: lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli. Bu modeller arasında, lansman platformu modeli şu anda kendi kendine yeterli bir ekonomik döngüyü gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanıdır.
MCP'nin ortaya çıkması, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri kazandırdı. Bunlar arasında MCP Server'ın blok zincir ağına dağıtılması ve MCP Server'a blok zinciri ile etkileşim yeteneği kazandırılması yer alıyor. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağına yönelik planlar da bulunmaktadır.
Teorik olarak, MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı aşılayabilirken, mevcut teknolojide hâlâ bazı sınırlamalar bulunmaktadır. Örneğin, sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent'ın davranışlarının doğruluğunu doğrulamakta zorluk çıkarırken, merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları da mevcuttur.
AI ve Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir trenddir. Şu anda bazı zorluklarla karşılaşsak da, bu alandaki olasılıkları sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve güvenli kalmalıyız. Gelecekte, Web3 dünyasında, Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu yönündeki dış dünyadan gelen eleştirileri kıracak bir dönüm noktası ürünü ortaya çıkabilir ve tüm sektörü ileriye taşıyabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
4
Repost
Share
Comment
0/400
GateUser-75ee51e7
· 07-28 11:43
Boşuna bekledim.
View OriginalReply0
SignatureCollector
· 07-27 20:20
Her şeyin devrimini yapmak istiyorum gibi hissediyorum.
View OriginalReply0
TokenEconomist
· 07-26 22:21
bunu açıklamama izin ver: mcp, sadece ekstra adımlarla birlikte şık bir api sarıcısıdır.
View OriginalReply0
LuckyBearDrawer
· 07-26 22:17
Yapay zeka sadece kavramlarla oynuyor, er ya da geç soğuyacak.
AI Agent ve Web3'ün entegrasyonu: Manus'tan MCP'ye yenilikçi keşifler
Web3 Alanında AI Ajanının Sınır Aşan Keşifleri: Manus'tan MCP'ye
Son günlerde, yurtiçindeki bir girişimci firma tarafından piyasaya sürülen dünyanın ilk genel AI Agent ürünü Manus, geniş bir dikkat çekti. Bu ürün, planlamadan uygulamaya kadar tüm süreçleri bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğine sahip olup, benzeri görülmemiş bir genel yetenek ve icra kabiliyeti sergiliyor. Manus'un patlaması sadece sektördeki ilgiyi artırmakla kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamları sağladı.
AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, kavramsal olmaktan gerçekliğe geçiş yapmaya başlamakta ve her sektörde büyük bir uygulama potansiyeli göstermektedir, Web3 sektörü de bunun dışında değildir. AI Agent'ın temel bileşenleri arasında, "beyin" olarak işlev gören büyük dil modelleri (LLM), gözlem ve algılama mekanizmaları, akıl yürütme süreçleri, eylem gerçekleştirme, hafıza ve geri çağırma yer almaktadır.
ReAct, şu anda en yaygın şekilde kullanılan AI Agent tasarım modelidir ve tipik bir süreci "düşünme→hareket etme→gözlemleme" döngüsü ile tanımlanabilir. Akıllı ajanların sayısına göre, AI Agent'lar Tek Ajan (Single Agent) ve Çok Ajan (Multi Agent) olarak sınıflandırılabilir. Tek Ajan'ın özü LLM ve araçların uyumlu çalışmasındayken, Çok Ajan, farklı Ajanlar arasındaki işbirliği ile karmaşık görevleri tamamlar.
Model Context Protocol (MCP), LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlayan açık kaynak bir protokoldür. MCP, LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar: Resources (bilgi genişletme), Tools (işlevleri yerine getirme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).
Web3 sektöründe, AI Agent'ın gelişimi üç ana model etrafında yoğunlaşmaktadır: lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli. Bu modeller arasında, lansman platformu modeli şu anda kendi kendine yeterli bir ekonomik döngüyü gerçekleştirme olasılığı en yüksek olanıdır.
MCP'nin ortaya çıkması, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri kazandırdı. Bunlar arasında MCP Server'ın blok zincir ağına dağıtılması ve MCP Server'a blok zinciri ile etkileşim yeteneği kazandırılması yer alıyor. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağına yönelik planlar da bulunmaktadır.
Teorik olarak, MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı aşılayabilirken, mevcut teknolojide hâlâ bazı sınırlamalar bulunmaktadır. Örneğin, sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent'ın davranışlarının doğruluğunu doğrulamakta zorluk çıkarırken, merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları da mevcuttur.
AI ve Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir trenddir. Şu anda bazı zorluklarla karşılaşsak da, bu alandaki olasılıkları sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve güvenli kalmalıyız. Gelecekte, Web3 dünyasında, Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu yönündeki dış dünyadan gelen eleştirileri kıracak bir dönüm noktası ürünü ortaya çıkabilir ve tüm sektörü ileriye taşıyabilir.