Exploração do Web3 do Agente AI: de Manus a MC

Recentemente, um produto chamado Manus, o primeiro Agente de IA universal do mundo, chamou a atenção generalizada. Desenvolvido pela startup chinesa Monica, Manus teve uma grande demanda por códigos de convite no seu primeiro dia de lançamento. Este produto possui a capacidade de completar tarefas de forma autônoma, desde o planejamento até a execução, demonstrando uma universalidade e uma capacidade de execução sem precedentes.

O sucesso repentino do Manus não só atraiu a atenção dos profissionais da indústria, mas também proporcionou valiosas ideias de produto e inspirações de design para o desenvolvimento de vários Agentes de IA. Com o rápido avanço da tecnologia de IA, os Agentes de IA, como um importante ramo do campo da inteligência artificial, estão gradualmente passando de conceito para realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversas indústrias, incluindo a indústria Web3.

O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões e executar tarefas de forma autónoma com base no ambiente, entradas e objetivos predefinidos. Os seus componentes centrais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações, bem como sistemas de memória e recuperação.

Os padrões de design do Agente AI têm principalmente duas linhas de desenvolvimento: uma que se concentra na capacidade de planejamento, incluindo REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; e outra que se concentra na capacidade de reflexão, incluindo Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS. Dentre eles, o padrão ReAct é o que apareceu primeiro e é o mais amplamente utilizado, cujo fluxo típico pode ser descrito como o ciclo "pensar → agir → observar".

De acordo com o número de agentes, o AI Agent pode ser dividido em Single Agent e Multi Agent. O Single Agent foca principalmente na colaboração entre LLM e ferramentas, enquanto o Multi Agent atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas por meio da cooperação.

O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um protocolo de código aberto recentemente lançado por uma empresa, destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. O MCP oferece três capacidades para expandir o LLM: Recursos (expansão de conhecimento), Ferramentas (executar funções, chamar sistemas externos) e Prompts (modelos de palavras-chave pré-escritos).

No setor Web3, a atenção em torno dos Agentes de IA teve um pico em janeiro deste ano e depois diminuiu, com uma grande desvalorização do mercado em geral. Atualmente, os projetos que exploram o Web3 em torno da estrutura de Agentes de IA podem ser divididos em três categorias principais: o modelo de plataforma de lançamento representado por um determinado protocolo, o modelo DAO representado por um determinado sistema operativo e o modelo de empresa comercial representado por um determinado projeto.

A plataforma de lançamento permite que os usuários criem, implementem e monetizem Agentes de IA, semelhante a algumas plataformas de meme. O modelo DAO utiliza modelos de IA para simular decisões de investimento e combina sugestões dos membros para realizar investimentos. O modelo de empresa oferece uma estrutura Multi Agente de nível empresarial, resolvendo necessidades complexas de operações comerciais através de orquestração inteligente e colaboração eficiente.

Do ponto de vista do modelo econômico, atualmente apenas as plataformas de lançamento podem realizar um ciclo econômico autossustentável. No entanto, esse modelo também enfrenta o problema da falta de atratividade dos ativos em si, uma vez que a maioria dos AI Agents lançados é essencialmente memes sem suporte de valor intrínseco.

A aparecimento do MCP trouxe novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3. Uma possibilidade é implantar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura. Outra é conferir ao Servidor MCP a funcionalidade de interagir com a blockchain, como realizar transações DeFi e gestão, reduzindo assim a barreira técnica.

Além disso, especialistas propuseram uma solução para a construção da rede de incentivos para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum. Esta rede utilizará contratos inteligentes para realizar a automação, transparência, confiabilidade e resistência à censura dos incentivos, e utilizará carteiras Ethereum, ZK e outras tecnologias para implementar a assinatura, verificação de permissões e proteção de privacidade durante o processo de execução.

Apesar de, teoricamente, a combinação do MCP com o Web3 poder injetar um mecanismo de confiança descentralizado e uma camada de incentivos econômicos nas aplicações de Agentes de IA, a tecnologia atual de provas de zero conhecimento ainda tem dificuldade em validar a autenticidade do comportamento dos Agentes, e as redes descentralizadas ainda enfrentam problemas de eficiência, o que não é uma solução que possa ter sucesso a curto prazo.

O lançamento do Manus marca um importante marco no produto de Agente de IA Genérico. O mundo do Web3 também precisa de um produto marcante para quebrar as dúvidas externas sobre sua falta de praticidade e ser apenas uma bolha especulativa. O surgimento do MCP traz novas direções de exploração para o Agente de IA do Web3, incluindo a implementação do Servidor MCP na rede blockchain, bem como a atribuição de funcionalidades de interação do Servidor MCP com a blockchain, ou a construção de uma rede de incentivos para criadores do Servidor MCP.

A IA, como uma das maiores narrativas da história, irá inevitavelmente se fundir com o Web3. Precisamos manter a paciência e a confiança, explorando continuamente as infinitas possibilidades deste campo.