AI Agent在Web3领域的新探索：从Manus到MCP

近日，一款名为Manus的通用AI Agent产品引发了科技圈的广泛关注。作为首个通用AI Agent产品，Manus展现了强大的独立思考、规划和执行复杂任务的能力，为AI Agent的开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

AI Agent作为人工智能的重要分支，正逐渐从概念走向现实应用。其核心组成包括大语言模型（LLM）作为"大脑"，观察和感知机制，推理思考过程，行动执行，以及记忆和检索功能。AI Agent的设计模式主要有两条发展路线：一是偏重规划能力，二是偏重反思能力。

目前，ReAct模式是应用最广泛的AI Agent设计模式。它通过结合语言模型中的推理和行动来解决多样化的语言推理和决策任务。ReAct的典型流程可以描述为思考→行动→观察的循环。

在Web3行业中，AI Agent的发展经历了短暂的高峰后出现了回落。目前，主要的探索方向包括发射平台模式、DAO模式和商业公司模式。其中，发射平台模式如Virtuals Protocol允许用户创建、部署和变现AI Agent，目前是唯一能实现自给自足经济闭环的模式。

Model Context Protocol (MCP)的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向。一种方向是将MCP Server部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力。另一种是赋予MCP Server与区块链交互的功能，降低技术门槛。此外，还有基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。

然而，当前的技术还存在一些限制。零知识证明技术难以验证Agent行为的真实性，去中心化网络也面临效率问题。这些挑战意味着相关方案可能需要更长时间才能成功实施。

尽管如此，AI与Web3的融合仍是不可避免的趋势。作为历史上最宏大的技术叙事之一，AI将继续推动Web3的创新和发展。我们需要保持耐心和信心，持续探索这一充满潜力的领域。