AIエージェントのWeb3分野における応用探索: ManusからMCPへ

最近、Manusという名前の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。世界初の汎用AIエージェントとして、Manusは独立した思考能力と複雑なタスクを実行する能力を示し、AIエージェントの開発に新たな視点を提供しています。AI技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは人工知能の重要な分野として、さまざまな業界で巨大な潜在能力を示しており、Web3業界も例外ではありません。

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AIエージェントの概要

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、タスクを実行するコンピュータープログラムです。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)、観察と認識メカニズム、推論思考プロセス、行動実行、そして記憶と検索機能が含まれます。

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。その中で、ReActパターンは現在最も広く使用されている設計パターンであり、その典型的なプロセスは思考、行動、観察の3つのステップを含み、循環的な反復プロセスを形成します。

エージェントの数に応じて、AIエージェントはシングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。シングルエージェントはLLMとツールの組み合わせに重点を置き、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、協力して複雑なタスクを完遂します。

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モデルコンテキストプロトコル (MCP)

MCPは、LLMと外部データソース間の接続と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：知識の拡張、外部システムへの関数呼び出しの実行、および事前に書かれたプロンプトテンプレート。MCPはクライアント-サーバーアーキテクチャを採用しており、基盤となる伝送にはJSON-RPCプロトコルを使用しています。

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Web3におけるAIエージェントの現状

Web3業界におけるAIエージェントの注目度は今年の1月にピークに達した後、やや落ち着いたが、依然としていくつかのプロジェクトが高い関心を維持している。主に3つのモデルが含まれる：

1. 発射プラットフォームモード：Virtuals Protocolを代表とし、ユーザーがAIエージェントを作成、展開、収益化できることを許可します。
2. DAOモデル：ElizaOSを代表として、AIモデルとDAOメンバーの提案を組み合わせて意思決定を行います。
3. ビジネス企業モデル：Swarmsを代表として、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ます。

経済モデルの観点から見ると、現在、自給自足の経済サイクルを実現できるのは発射プラットフォームモデルだけです。しかし、このモデルも課題に直面しており、発行される資産自体が十分な魅力を持っている必要があります。

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Web3におけるMCPの探索の方向性

MCPの登場はWeb3のAIエージェントに新たな探索の方向性をもたらしました：

1. MCPサーバーをブロックチェーンネットワークに展開し、単一障害点の問題を解決し、検閲耐性を備えています。
2. MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を付与する。たとえば、DeFi取引や管理を行う。
3. イーサリアムに基づくOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークを構築し、スマートコントラクトを通じてインセンティブの自動化、透明性、信頼性を実現します。

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MCPとWeb3の結合は理論的には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を注入することができるが、現時点では技術レベルがエージェントの行動の真実性を完全に検証するには難しい。また、分散型ネットワークの効率の問題も解決する必要がある。

まとめ

Manusのリリースは、汎用AIエージェント製品の重要なマイルストーンを示しています。Web3分野でも、その実用性に対する外部の疑念を打破するためのマイルストーン製品が必要です。MCPの登場は、Web3のAIエージェントに新たな探索の方向性をもたらし、ブロックチェーンの展開、ブロックチェーンの相互作用機能、そしてクリエイターのインセンティブネットワークの構築が含まれます。

AIとWeb3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、私たちは忍耐と自信を持ち、この可能性に満ちた分野を継続的に探求する必要があります。

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