AI Agent在Web3领域的跨界探索：从Manus到MCP

近日，国内一家创业公司推出的全球首款通用AI Agent产品Manus引发了广泛关注。该产品具备从规划到执行的全流程自主完成任务能力，展现了前所未有的通用性和执行能力。Manus的爆火不仅带来了行业内的关注，也为各类AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

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的核心组成部分包括大语言模型（LLM）作为其"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。

ReAct是目前应用最广泛的AI Agent设计模式，其典型流程可以用"思考→行动→观察"循环来描述。根据智能体的数量，AI Agent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则通过不同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个模式：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。

MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向，包括将MCP Server部署到区块链网络，以及赋予MCP Server与区块链交互的功能。此外，还有基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。

尽管从理论上，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。

AI与Web3的融合是不可避免的趋势。尽管目前还面临一些挑战，但我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的可能性。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，推动整个行业向前发展。