AIエージェントのWeb3分野における探求：ManusからMCへ

最近、中国のスタートアップが開発した世界初の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。この製品は、計画から実行までの全プロセスを自律的に完了する能力を備えており、これまでにない汎用性と実行力を示しています。これは業界内の関心を引くだけでなく、さまざまなAIエージェントの開発に貴重な製品のアイデアとデザインのインスピレーションを提供しています。AI技術の急速な進歩に伴い、AIエージェントは人工知能分野の重要な枝として、概念から現実へと徐々に移行し、さまざまな業界で巨大な応用潜力を示しています。Web3業界も例外ではありません。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

AIエージェントは、環境、入力、および定義された目標に基づいて自律的に意思決定を行い、タスクを実行できるコンピュータプログラムです。そのコアコンポーネントには、"脳"としての大規模言語モデル（LLM）、観察および知覚メカニズム、推論思考プロセス、行動実行、そして記憶および検索システムが含まれます。AIエージェントの設計パターンには、主に2つの発展ルートがあります：1つは計画能力に重点を置き、もう1つは反省能力に重点を置いています。

! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

ReActモードは現在最も広く使用されているAIエージェントの設計モードです。それは言語モデルにおける推論（Reasoning）と行動（Acting）を組み合わせることで、多様な言語推論と意思決定のタスクを解決します。その典型的なプロセスは、サイクルで説明できます：思考（Thought）→ 行動（Action）→ 観察（Observation）、略してTAOサイクル。

! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

AIエージェントは、エージェントの数に応じてシングルエージェントとマルチエージェントに分けることができます。シングルエージェントの核心はLLMとツールの連携にあり、マルチエージェントは異なるエージェントに異なる役割を与え、協調して複雑なタスクを遂行します。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、LLMと外部データソースとの接続および相互作用の問題を解決することを目的としたオープンソースプロトコルです。これは、LLMを拡張するための3つの機能を提供します：リソース（知識の拡張）、ツール（関数の実行、外部システムの呼び出し）、およびプロンプト（事前に作成されたヒントテンプレート）。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3越境探索

Web3業界では、AIエージェントの注目度が今年初めにピークに達した後、若干減少し、全体的な市場価値が明らかに縮小しています。現在、なお声量のあるプロジェクトは、AIエージェントフレームワークを中心にWeb3の探求を行っており、発射プラットフォームモデル、DAOモデル、商業会社モデルなどが含まれています。

発射プラットフォームは、ユーザーがAIエージェントを作成、展開、収益化することを可能にします。現在、最大の発射プラットフォームには10万を超えるエージェントが作成されています。DAOモデルは、AIモデルとメンバーの提案を組み合わせて意思決定を行います。一方、商業会社モデルは、企業向けのマルチエージェントフレームワークを提供し、インテリジェントなオーケストレーションと効率的なコラボレーションを通じて複雑なビジネスオペレーションのニーズを解決します。

経済モデルの観点から見ると、現在は発射プラットフォームのみが自給自足の経済的閉ループを実現できます。しかし、このモデルも挑戦に直面しており、主に発行されたAIエージェントが十分な「魅力」を持たなければ、ポジティブなフライホイールを形成することができません。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新たな探求の方向性をもたらしました。一つはMCPサーバーをブロックチェーンネットワークにデプロイし、単一障害点の問題を解決しつつ、検閲耐性を備えることです。もう一つはMCPサーバーがブロックチェーンとインタラクションする機能を持ち、技術的ハードルを下げることです。さらに、Ethereumに基づいてOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークを構築するプランもあります。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

理論的にはMCPとWeb3の結合がAIエージェントアプリケーションに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブ層を注入することができるが、現在の技術にはいくつかの課題が存在する。例えば、ゼロ知識証明技術がエージェントの行動の真実性を検証するのが難しいことや、分散型ネットワークの効率の問題などである。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスボーダー探索

AIは間違いなく壮大な歴史の物語であり、Web3にとってAIとの融合は避けられないトレンドです。現在、多くの課題に直面していますが、私たちは忍耐と信頼を持ち続け、Web3分野におけるAIエージェントの応用と発展を探求し続ける必要があります。