AI Agent在Web3領域的跨界探索：從Manus到MCP

近期，一款名爲Manus的全球首款通用AI Agent產品引發了業內廣泛關注。這款由國內創業公司Monica開發的產品，上線首日就出現了邀請碼一碼難求的盛況。Manus作爲通用AI Agent，展現了強大的獨立思考、規劃和執行復雜任務的能力，可以自主完成從規劃到執行的全流程任務，如撰寫報告和制作表格等。

Manus的爆紅不僅引起了行業內的關注，也爲各類AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。隨着AI技術的飛速發展，AI Agent作爲人工智能領域的重要分支，正逐漸從概念走向現實，並在各行各業展現出巨大的應用潛力，Web3行業自然也不例外。

AI Agent的核心組成與設計模式

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。其核心組成部分包括：

• 大語言模型（LLM）作爲其"大腦"
• 觀察和感知機制
• 推理思考過程
• 行動執行
• 記憶和檢索

AI Agent的設計模式主要有兩條發展路線：

1. 偏重規劃能力：包括REWOO、Plan & Execute、LLM Compiler
2. 偏重反思能力：包括Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATS

其中，ReAct模式是目前應用最廣泛的AI Agent設計模式。ReAct通過結合語言模型中的推理（Reasoning）和行動（Acting）來解決多樣化的語言推理和決策任務。其典型流程可以用"思考（Thought）→ 行動（Action）→ 觀察（Observation）"的循環來描述。

Web3中的AI Agent現狀

Web3行業中AI Agent的熱度在今年1月份達到高峯後大幅下降，整體市值縮水超過90%。目前聲浪和市值較大的項目主要圍繞AI Agent框架進行Web3探索，主要有三種模式：

1. 發射平台模式：以Virtuals Protocol爲代表
2. DAO模式：以ElizaOS爲代表
3. 商業公司模式：以Swarms爲代表

從經濟模型角度看，目前只有發射平台模式可以實現自給自足的經濟閉環。但這種模式也面臨挑戰，主要是發行的AI Agent資產需要有足夠的"吸引力"才能形成正向飛輪。目前大多數發射的AI Agent本質上都是Meme，缺乏內在價值支撐。

MCP的Web3探索

Model Context Protocol (MCP)是Anthropic公司推出的一項開源協議，旨在解決LLM與外部數據源之間的連接和交互問題。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向：

1. 將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力
2. 賦予MCP Server與區塊鏈交互的功能，降低技術門檻

此外，還有基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。這一網路旨在通過智能合約實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查，使用以太坊錢包、ZK等技術實現運行過程中的籤名、權限驗證和隱私保護。

總結與展望

Manus的發布標志着通用AI Agent產品的一個重要裏程碑。Web3世界也需要一個裏程碑產品，以打破外界對Web3缺乏實用性只有炒作的質疑。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向，包括部署到區塊鏈網路、與區塊鏈交互以及構建創作者激勵網路等。

盡管從理論上看，MCP與Web3的結合能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵層，但目前的零知識證明技術還難以驗證Agent行爲真實性，去中心化網路也存在效率問題。這並非短期內能成功的方案。

AI作爲歷史上最宏大的敘事之一，與Web3的融合是不可避免的。我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的無限可能。