AI Agent的Web3跨界探索：從Manus到MCP

近期，一款名爲Manus的全球首個通用AI Agent產品引發了廣泛關注。作爲由中國創業公司Monica開發的產品，Manus在上線首日就出現了邀請碼供不應求的盛況。這款產品具備從規劃到執行的全流程自主完成任務能力，展現了前所未有的通用性和執行力。

Manus的爆紅不僅吸引了業內人士的目光，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技術的迅猛發展，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：一條側重規劃能力，包括REWOO、Plan & Execute、LLM Compiler；另一條側重反思能力，包括Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATS。其中，ReAct模式是最早出現且應用最廣泛的設計模式，其典型流程可用"思考→行動→觀察"循環來描述。

根據智能體的數量，AI Agent可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent主要關注LLM與工具的配合，而Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色定位，通過協同合作完成復雜任務。

Model Context Protocol (MCP)是近期由某公司推出的開源協議，旨在解決LLM與外部數據源之間的連接和交互問題。MCP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的關注度在今年一月份達到高峯後有所下降，整體市值也出現大幅縮水。目前，圍繞AI Agent框架做Web3探索的項目主要有三類：以某協議爲代表的發射平台模式、以某操作系統爲代表的DAO模式和以某項目爲代表的商業公司模式。

發射平台允許用戶創建、部署和變現AI Agent，類似於某些meme平台。DAO模式則利用AI模型模擬投資決策，並結合成員建議進行投資。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，這種模式也面臨着資產本身缺乏吸引力的問題，大多數發射的AI Agent本質上都是沒有內在價值支撐的meme。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。一種可能是將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力。另一種是賦予MCP Server與區塊鏈交互的功能，如進行DeFi交易和管理，從而降低技術門檻。

此外，還有專家提出基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。這一網路將利用智能合約實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查，並使用以太坊錢包、ZK等技術實現運行過程中的籤名、權限驗證和隱私保護。

盡管從理論上看，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，但目前的零知識證明技術還難以驗證Agent行爲的真實性，且去中心化網路仍存在效率問題，這並非短期內可以成功的方案。

Manus的發布標志着通用AI Agent產品的一個重要裏程碑。Web3世界同樣需要一個裏程碑產品，以打破外界對其缺乏實用性只有炒作的質疑。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向，包括將MCP Server部署到區塊鏈網路，以及賦予MCP Server與區塊鏈交互的功能，或構建MCP Server創作者激勵網路。

AI作爲歷史上最宏大的敘事之一，與Web3的融合是不可避免的。我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的無限可能。