AI Agent在Web3領域的跨界探索：從Manus到MCP

近日，國內一家創業公司推出的全球首款通用AI Agent產品Manus引發了廣泛關注。該產品具備從規劃到執行的全流程自主完成任務能力，展現了前所未有的通用性和執行能力。Manus的爆火不僅帶來了行業內的關注，也爲各類AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。

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的核心組成部分包括大語言模型（LLM）作爲其"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。

ReAct是目前應用最廣泛的AI Agent設計模式，其典型流程可以用"思考→行動→觀察"循環來描述。根據智能體的數量，AI Agent可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent的核心在於LLM與工具的配合，而Multi Agent則通過不同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個模式：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。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向，包括將MCP Server部署到區塊鏈網路，以及賦予MCP Server與區塊鏈交互的功能。此外，還有基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。

盡管從理論上，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，但目前的技術還存在一些限制，如零知識證明技術難以驗證Agent行爲真實性，以及去中心化網路的效率問題。

AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。盡管目前還面臨一些挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的可能性。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，推動整個行業向前發展。