A nova exploração do Agente de IA no espaço Web3: de Manus a MC

Recentemente, um produto chamado Manus, o primeiro Agente de IA universal do mundo, chamou a atenção. Como uma ferramenta de IA com a capacidade de pensar de forma independente, planejar e executar tarefas complexas, Manus demonstrou uma versatilidade e eficácia sem precedentes, oferecendo novas ideias e inspirações para o desenvolvimento de Agentes de IA.

O Agente de IA, como um importante ramo da inteligência artificial, está gradualmente passando da teoria para a prática, demonstrando um enorme potencial em diversos setores, e a indústria Web3 não é exceção. Os componentes centrais do Agente de IA incluem modelos de linguagem de grande escala (LLM), mecanismos de percepção de observação, processos de raciocínio e reflexão, execução de ações e recuperação de memória.

Atualmente, o padrão de design do Agente de IA tem duas principais linhas de desenvolvimento: uma foca na capacidade de planejamento e a outra na capacidade de reflexão. Dentre elas, o padrão ReAct é o mais amplamente aplicado, e seu fluxo típico inclui três etapas: pensar, agir e observar, formando um processo de iteração cíclica.

De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O Single Agent foca principalmente na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Multi Agent colabora através de agentes com papéis diferentes para completar tarefas complexas.

Model Context Protocol (MCP) é um protocolo de código aberto lançado pela Anthropic, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. O MCP oferece três capacidades: extensão de conhecimento, execução de chamadas de função e modelos de prompts pré-escritos, utilizando uma arquitetura Client-Server e baseando-se no protocolo JSON-RPC.

Na indústria Web3, apesar da grande queda no valor de mercado dos projetos relacionados a AI Agent, ainda existem alguns projetos ativos. Esses projetos estão principalmente divididos em três categorias: o modelo de plataforma de lançamento representado pelo Virtuals Protocol, o modelo DAO representado pelo ElizaOS, e o modelo de empresa comercial representado pelo Swarms.

Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas o modelo de plataforma de lançamento pode alcançar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta o problema da falta de atratividade dos próprios ativos, muitos dos Agentes de IA lançados são essencialmente Memes que carecem de valor intrínseco.

A chegada do MCP trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3. Uma delas é implantar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura; a outra é conferir ao Servidor MCP a funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, há uma proposta de construir uma rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network com base no Ethereum.

Apesar de a combinação do MCP com a Web3 poder, em teoria, injetar um mecanismo de confiança descentralizado e incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, as tecnologias atuais ainda apresentam algumas limitações, como a dificuldade de verificar a autenticidade do comportamento do Agente com a tecnologia de prova de zero conhecimento, bem como questões de eficiência das redes descentralizadas.

A fusão da IA com o Web3 é uma tendência inevitável. Embora ainda enfrente muitos desafios no momento, precisamos manter a paciência e a confiança, explorando continuamente as possibilidades de desenvolvimento neste campo. Com o avanço da tecnologia e o surgimento de mais aplicações inovadoras, o potencial de aplicação do Agente de IA no ecossistema Web3 será ainda mais amplo.