Exploración de Web3 del Agente AI: de Manus a MC

Recientemente, un producto llamado Manus, el primer agente de IA universal del mundo, ha suscitado una amplia atención. Como un producto desarrollado por la startup china Monica, Manus experimentó una gran demanda de códigos de invitación desde su primer día de lanzamiento. Este producto tiene la capacidad de completar tareas de manera autónoma en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, demostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes.

El auge de Manus no solo ha atraído la atención de los profesionales de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de productos e inspiración de diseño para el desarrollo de diversos Agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los Agentes de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están avanzando gradualmente de un concepto a una realidad, y están mostrando un gran potencial de aplicación en diversas industrias, incluida la industria Web3.

El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones de manera autónoma y ejecutar tareas según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", mecanismos de observación y percepción, procesos de razonamiento, ejecución de acciones, así como sistemas de memoria y recuperación.

Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, que incluye REWOO, Plan & Execute y LLM Compiler; la otra se centra en la capacidad de reflexión, que incluye Basic Reflection, Reflexion, Self Discover y LATS. Entre ellos, el patrón ReAct es el que apareció primero y se utiliza más ampliamente, cuyo proceso típico se puede describir como un ciclo de "pensar → actuar → observar".

Según la cantidad de agentes, el Agente AI se puede dividir en Agente Único y Agente Múltiple. El Agente Único se centra principalmente en la combinación del LLM con herramientas, mientras que el Agente Múltiple asigna diferentes roles a distintos agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración.

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado recientemente por una empresa, diseñado para resolver problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP ofrece tres capacidades para expandir LLM: Recursos (expansión del conocimiento), Herramientas (ejecución de funciones, llamada a sistemas externos) y Prompts (plantillas de palabras clave preescritas).

En la industria de Web3, la atención hacia los Agentes de IA ha disminuido después de alcanzar un pico en enero de este año, y el valor de mercado general también ha experimentado una gran reducción. Actualmente, los proyectos que exploran Web3 en torno al marco de Agentes de IA se dividen principalmente en tres categorías: el modelo de plataforma de lanzamiento representado por cierto protocolo, el modelo DAO representado por cierto sistema operativo y el modelo de empresa comercial representado por cierto proyecto.

La plataforma de lanzamiento permite a los usuarios crear, desplegar y monetizar Agentes de IA, similar a algunas plataformas de memes. El modelo DAO utiliza modelos de IA para simular decisiones de inversión y combina sugerencias de los miembros para realizar inversiones. El modelo de empresa proporciona un marco de Multi Agente de nivel empresarial, resolviendo las complejas necesidades operativas comerciales a través de la orquestación inteligente y la colaboración eficiente.

Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo las plataformas de lanzamiento pueden lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta el problema de la falta de atractivo de los activos en sí, ya que la mayoría de los AI Agents lanzados son esencialmente memes que carecen de un soporte de valor intrínseco.

La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA en Web3. Una posibilidad es desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y teniendo capacidad de resistencia a la censura. Otra es dotar al Servidor MCP de la funcionalidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestión, reduciendo así la barrera técnica.

Además, hay expertos que han propuesto un plan para construir una red de incentivos para creadores llamada OpenMCP.Network basada en Ethereum. Esta red utilizará contratos inteligentes para lograr la automatización, transparencia, confiabilidad y resistencia a la censura de los incentivos, y empleará tecnologías como billeteras de Ethereum y ZK para realizar la firma, verificación de permisos y protección de la privacidad durante el proceso de operación.

A pesar de que, en teoría, la combinación de MCP con Web3 puede inyectar mecanismos de confianza descentralizada y capas de incentivos económicos en las aplicaciones de AI Agent, la tecnología de pruebas de cero conocimiento actual todavía tiene dificultades para verificar la veracidad del comportamiento del Agent, y las redes descentralizadas aún enfrentan problemas de eficiencia, lo que no es una solución que se pueda implementar con éxito a corto plazo.

El lanzamiento de Manus marca un hito importante en el producto de Agente de IA general. El mundo de Web3 también necesita un producto emblemático para romper las dudas externas sobre su falta de utilidad y su carácter meramente especulativo. La aparición de MCP trae nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3, incluyendo el despliegue del Servidor MCP en redes blockchain, así como dotar al Servidor MCP de la capacidad de interactuar con la blockchain o construir una red de incentivos para creadores del Servidor MCP.

La fusión de la IA, como una de las narrativas más grandiosas de la historia, con Web3 es inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las infinitas posibilidades en este campo.