AI Agent在Web3领域的探索：从Manus到MCP

近日，一款由中国创业公司开发的全球首个通用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任务完成能力，展现了前所未有的通用性和执行力。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技术的快速进步，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，正逐步从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力，Web3行业自然也不例外。

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系统。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。

ReAct模式是目前应用最广泛的AI Agent设计模式。它通过结合语言模型中的推理（Reasoning）和行动（Acting）来解决多样化的语言推理和决策任务。其典型流程可以用一个循环来描述：思考（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation），简称TAO循环。

AI Agent还可以根据智能体的数量分为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）是一项旨在解决LLM与外部数据源之间连接和交互问题的开源协议。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的关注度在今年年初达到高峰后有所下降，整体市值缩水明显。目前，仍有声量的项目主要围绕AI Agent框架进行Web3探索，包括发射平台模式、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。目前最大的发射平台上已有超过十万个Agent被创建。DAO模式则利用AI模型结合成员建议进行决策。而商业公司模式则提供企业级的Multi Agent框架，通过智能编排和高效协作解决复杂的业务操作需求。

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需要具有足够的"吸引力"才能形成正向飞轮。

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，解决单点问题同时具备抗审查能力；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，但当前技术还存在一些挑战，如零知识证明技术难以验证Agent行为真实性，去中心化网络的效率问题等。

AI无疑是一个宏大的历史叙事，对Web3而言，与AI的融合是不可避免的趋势。尽管目前还面临诸多挑战，但我们需要保持耐心和信心，持续探索AI Agent在Web3领域的应用和发展。