Исследование перекрестка AI-агента в Web3: от Manus до MC

В последнее время продукт под названием Manus, первый в мире универсальный AI агент, привлек широкое внимание. Разработанный китайской стартап-компанией Monica, Manus в день своего запуска столкнулся с огромным спросом на приглашения. Этот продукт обладает способностью самостоятельно выполнять задачи от планирования до исполнения, демонстрируя беспрецедентную универсальность и эффективность.

Популярность Manus привлекла внимание не только специалистов отрасли, но и предоставила ценную продуктовую концепцию и дизайнерское вдохновение для разработки различных AI Agent. С быстрым развитием технологий AI, AI Agent, как важная ветвь области искусственного интеллекта, постепенно переходит от концепции к реальности и демонстрирует огромный потенциал применения в различных отраслях, и Web3 не исключение.

AI Agent – это компьютерная программа, способная самостоятельно принимать решения и выполнять задачи в зависимости от окружающей среды, входных данных и предопределенных целей. Его核心 составные части включают большие языковые модели (LLM) в качестве "мозга", механизмы наблюдения и восприятия, процессы логического мышления, выполнение действий, а также системы памяти и извлечения.

Дизайнерские модели AI Agent имеют два основных направления развития: одно сосредоточено на планировочных возможностях, включая REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; другое сосредоточено на рефлексивных способностях, включая Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS. Среди них, модель ReAct является самой ранней и наиболее широко используемой дизайнерской моделью, ее типичный процесс можно описать как цикл "Мыслить → Действовать → Наблюдать".

В зависимости от количества агентов AI Agent можно разделить на Single Agent и Multi Agent. Single Agent в основном сосредоточен на взаимодействии LLM и инструментов, в то время как Multi Agent придает разным агентам различные роли, позволяя им выполнять сложные задачи через совместное сотрудничество.

Модельный Контекстный Протокол (MCP) — это недавний открытый протокол, выпущенный одной из компаний, который направлен на решение проблем соединения и взаимодействия между LLM и внешними источниками данных. MCP предоставляет три возможности для расширения LLM: Ресурсы (расширение знаний), Инструменты (выполнение функций, вызов внешних систем) и Подсказки (предварительно написанные шаблоны подсказок).

! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent

В индустрии Web3 интерес к AI Agent снизился после достижения пика в январе этого года, а общая рыночная капитализация также значительно сократилась. В настоящее время проекты, исследующие Web3 в рамках AI Agent, можно разделить на три основные категории: модель платформы запуска, представленная определённым протоколом, модель DAO, представленная определённой операционной системой, и модель коммерческой компании, представленная определённым проектом.

Платформа запуска позволяет пользователям создавать, развертывать и монетизировать AI Agent, аналогично некоторым мем-платформам. Модель DAO использует AI-модели для имитации инвестиционных решений и сочетает их с предложениями членов для инвестирования. Модель коммерческой компании предоставляет корпоративный уровень Multi Agent фреймворка, решая сложные бизнес-операционные требования через интеллектуальную оркестрацию и эффективное сотрудничество.

С точки зрения экономической модели, в настоящее время только платформы запуска могут достичь самодостаточного экономического замкнутого цикла. Однако эта модель также сталкивается с проблемой недостаточной привлекательности самих активов, так как большинство запущенных AI-агентов по сути являются мемами, не имеющими внутренней ценности.

Появление MCP открыло новые направления для AI Agent в Web3. Один из возможных вариантов заключается в развертывании MCP Server в блокчейн-сети, что решает проблему единой точки и обеспечивает защиту от цензуры. Другой вариант — наделить MCP Server функцией взаимодействия с блокчейном, такой как проведение DeFi-транзакций и управление, что снизит технический порог.

Кроме того, эксперты предложили схему создания сети поощрения создателей OpenMCP.Network на базе Ethereum. Эта сеть будет использовать смарт-контракты для автоматизации, прозрачности, доверия и устойчивости к цензуре, а также применять такие технологии, как кошельки Ethereum и ZK, для реализации подписей, проверки прав и защиты конфиденциальности в процессе работы.

! Чат с Манусом и MCP: исследование Web3-кроссовера AI Agent

Хотя теоретически сочетание MCP и Web3 может внедрить механизмы децентрализованного доверия и экономические стимулы в приложения AI Agent, текущие технологии нулевых знаний все еще затрудняют проверку подлинности действий агентства, и децентрализованные сети по-прежнему сталкиваются с проблемами эффективности, что не является решением, которое можно успешно реализовать в краткосрочной перспективе.

Запуск Manus знаменует собой важную веху в продукте общего AI-агента. Миру Web3 также нужен веховой продукт, чтобы развеять сомнения внешних наблюдателей о его недостатке практичности и только спекуляциях. Появление MCP открывает новые направления для AI-агентов Web3, включая развертывание сервера MCP в блокчейн-сети, а также наделение сервера MCP функцией взаимодействия с блокчейном или создание сети стимулов для авторов сервера MCP.

Искусственный интеллект, будучи одним из величайших нарративов в истории, неизбежно объединится с Web3. Нам нужно сохранять терпение и уверенность, продолжая исследовать бесконечные возможности этой области.