AI Agent在Web3領域的探索與發展

3月6日，國內一款名爲Manus的全球首款通用AI Agent產品引發廣泛關注。該產品具備從規劃到執行的全流程自主完成任務能力，展現了前所未有的通用性和執行力。Manus的爆火不僅引起業內關注，也爲各類AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。

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。其核心組成包括大語言模型作爲"大腦"、觀察和感知機制、推理思考過程、行動執行以及記憶和檢索。

AI Agent的設計模式主要有兩條發展路線：一條偏重規劃能力，另一條偏重反思能力。其中，ReAct模式是應用最廣泛的設計模式，其典型流程可描述爲思考、行動、觀察的循環。

AI Agent又可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent注重LLM與工具的配合，Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色定位，通過協同合作完成復雜任務。

Model Context Protocol (MCP)是一項旨在解決LLM與外部數據源連接和交互問題的開源協議。MCP提供了知識擴展、執行函數調用和預編寫提示詞模板三種能力對LLM進行擴展。

在Web3行業中，AI Agent的發展主要集中在三種模式：發射平台模式、DAO模式和商業公司模式。其中，發射平台模式目前最有可能實現自給自足的經濟閉環。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向，包括將MCP Server部署到區塊鏈網路，以及賦予MCP Server與區塊鏈交互的能力。此外，還有基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。

盡管MCP與Web3的結合理論上能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵層，但當前技術還存在一些限制，如零知識證明技術難以驗證Agent行爲真實性，去中心化網路的效率問題等。

AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。盡管目前仍面臨諸多挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的可能性。未來，Web3世界也需要一個裏程碑式的產品，來打破外界對於Web3缺乏實用性的質疑。