AI Agent在Web3領域的應用探索：從Manus到MCP

近日，一款全球首個通用AI Agent產品Manus在科技圈引起廣泛關注。該產品由一家中國創業公司開發，上線首日就出現邀請碼一碼難求的火爆場面。作爲通用AI Agent，Manus展現了獨立思考、規劃並執行復雜任務的能力，爲AI Agent開發提供了新的思路。

AI Agent是一種能夠根據環境、輸入和預定義目標自主做出決策並執行任務的計算機程序。它的核心組成包括大語言模型、觀察感知機制、推理思考過程、行動執行以及記憶檢索功能。AI Agent的設計模式主要有兩條發展路線：一是偏重規劃能力，二是偏重反思能力。

在Web3領域，AI Agent的應用主要集中在三種模式：發射平台模式、DAO模式和商業公司模式。其中，發射平台模式允許用戶創建、部署和變現AI Agent，目前較爲知名的是Virtuals Protocol。DAO模式以ElizaOS爲代表，致力於構建AI Agent開發者社區。商業公司模式則以Swarms爲例，提供企業級的Multi Agent框架。

然而，當前Web3領域的AI Agent項目普遍面臨經濟模型可持續性的挑戰。大多數項目缺乏內在價值支撐，難以形成正向經濟循環。

Model Context Protocol (MCP)的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。主要包括兩個方面：一是將MCP Server部署到區塊鏈網路，實現去中心化和抗審查；二是賦予MCP Server與區塊鏈交互的能力，降低技術門檻。此外，還有基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的構想。

盡管MCP與Web3的結合在理論上能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制和經濟激勵，但當前技術仍存在諸多挑戰。例如，零知識證明技術難以驗證Agent行爲的真實性，去中心化網路的效率問題也需要解決。

AI與Web3的融合是大勢所趨，但仍需要時間和持續的探索。未來，我們期待能看到更多突破性的應用，推動AI Agent在Web3領域的發展。