AI Agent在Web3领域的跨界探索：从Manus到MCP

近期，一家中国创业公司推出的全球首款通用AI Agent产品引发了广泛关注。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。这不仅吸引了行业内的目光，也为各类AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

随着AI技术的飞速发展，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是一种能够根据环境、输入和预定义目标自主做出决策并执行任务的计算机程序。其核心组成部分包括大语言模型（LLM）作为"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。

AI Agent的设计模式主要有两条发展路线：一条偏重规划能力，另一条偏重反思能力。其中，ReAct模式是目前应用最广泛的设计模式，其典型流程可以描述为思考（Thought）→行动（Action）→观察（Observation）的循环。

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则会为不同的Agent赋予不同的角色定位，通过协同合作来完成复杂任务。

Model Context Protocol (MCP)是由某公司推出的一项开源协议，旨在解决LLM与外部数据源之间的连接和交互问题。它提供了三种能力对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的发展经历了一段起伏。目前，围绕AI Agent框架的Web3探索主要有三种模式：发射平台模式、DAO模式和商业公司模式。

发射平台允许用户创建、部署和变现AI Agent。某协议是目前最大的发射平台，其上发行的Agent已经超过十万个。DAO模式代表了去中心化自治组织的应用，如某OS提供了一个灵活且可扩展的AI Agent开发平台。商业公司模式则以企业级的Multi Agent框架为特色，如某项目通过智能编排和高效协作，让多个AI Agent像团队一样分工协作。

从经济模型角度看，目前只有发射平台可以实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临着挑战，主要是发行的AI Agent大多缺乏内在价值支撑。

MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向。一种是将MCP Server部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力。另一种是让MCP Server具备与区块链交互的功能，降低技术门槛。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MCP与Web3的结合理论上能为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。

总的来说，AI Agent在Web3领域的应用仍处于探索阶段。虽然面临挑战，但AI与Web3的融合是不可避免的趋势。我们需要保持耐心和信心，持续探索这一充满潜力的领域。