AI Agent在Web3領域的探索：從Manus到MCP

近日，一款由中國創業公司開發的全球首個通用AI Agent產品引發了廣泛關注。該產品具備從規劃到執行的全流程自主任務完成能力，展現了前所未有的通用性和執行力。這不僅吸引了行業內的目光，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技術的快速進步，AI Agent作爲人工智能領域的重要分支，正逐步從概念走向現實，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（LLM）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系統。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。

ReAct模式是目前應用最廣泛的AI Agent設計模式。它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。其典型流程可以用一個循環來描述：思考（Thought）→ 行動（Action）→ 觀察（Observation），簡稱TAO循環。

AI Agent還可以根據智能體的數量分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent的核心在於LLM與工具的配合，而Multi Agent則會爲不同的Agent賦予不同的角色定位，通過協同合作來完成復雜任務。

Model Context Protocol（MCP）是一項旨在解決LLM與外部數據源之間連接和交互問題的開源協議。它提供了三種能力對LLM進行擴展：Resources（知識擴展）、Tools（執行函數，調用外部系統）和Prompts（預編寫提示詞模板）。

在Web3行業中，AI Agent的關注度在今年年初達到高峯後有所下降，整體市值縮水明顯。目前，仍有聲量的項目主要圍繞AI Agent框架進行Web3探索，包括發射平台模式、DAO模式和商業公司模式。

發射平台允許用戶創建、部署和變現AI Agent。目前最大的發射平台上已有超過十萬個Agent被創建。DAO模式則利用AI模型結合成員建議進行決策。而商業公司模式則提供企業級的Multi Agent框架，通過智能編排和高效協作解決復雜的業務操作需求。

從經濟模型角度看，目前只有發射平台可以實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨着挑戰，主要是發行的AI Agent需要具有足夠的"吸引力"才能形成正向飛輪。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。一種是將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題同時具備抗審查能力；另一種是讓MCP Server具備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。

盡管理論上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，但當前技術還存在一些挑戰，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無疑是一個宏大的歷史敘事，對Web3而言，與AI的融合是不可避免的趨勢。盡管目前還面臨諸多挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索AI Agent在Web3領域的應用和發展。