AI Agent在Web3領域的新探索：從Manus到MCP

近日，一款名爲Manus的通用AI Agent產品引發了科技圈的廣泛關注。作爲首個通用AI Agent產品，Manus展現了強大的獨立思考、規劃和執行復雜任務的能力，爲AI Agent的開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。

AI Agent作爲人工智能的重要分支，正逐漸從概念走向現實應用。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，以及記憶和檢索功能。AI Agent的設計模式主要有兩條發展路線：一是偏重規劃能力，二是偏重反思能力。

目前，ReAct模式是應用最廣泛的AI Agent設計模式。它通過結合語言模型中的推理和行動來解決多樣化的語言推理和決策任務。ReAct的典型流程可以描述爲思考→行動→觀察的循環。

在Web3行業中，AI Agent的發展經歷了短暫的高峯後出現了回落。目前，主要的探索方向包括發射平台模式、DAO模式和商業公司模式。其中，發射平台模式如Virtuals Protocol允許用戶創建、部署和變現AI Agent，目前是唯一能實現自給自足經濟閉環的模式。

Model Context Protocol (MCP)的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。一種方向是將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，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。

然而，當前的技術還存在一些限制。零知識證明技術難以驗證Agent行爲的真實性，去中心化網路也面臨效率問題。這些挑戰意味着相關方案可能需要更長時間才能成功實施。

盡管如此，AI與Web3的融合仍是不可避免的趨勢。作爲歷史上最宏大的技術敘事之一，AI將繼續推動Web3的創新和發展。我們需要保持耐心和信心，持續探索這一充滿潛力的領域。