AI Agent在Web3領域的探索：從Manus到MCP

近日，一款名爲Manus的全球首個通用AI Agent產品在國內科技圈引發熱議。該產品由一家中國創業公司開發，上線首日就出現邀請碼一碼難求的盛況。作爲通用AI Agent，Manus展現了強大的獨立思考、規劃和執行復雜任務的能力，能夠自主完成從構思到交付的全過程。

Manus的爆紅不僅引起了業內關注，還爲AI Agent開發提供了寶貴的產品思路。隨着AI技術的快速發展，AI Agent作爲人工智能的重要分支，正從概念逐步走向現實應用，在各行各業展現出巨大潛力，Web3領域也不例外。

AI Agent是一種能夠根據環境、輸入和預定目標自主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，行動執行能力，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，包括REWOO、Plan & Execute、LLM Compiler等；二是偏重反思能力，包括Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATS等。其中，ReAct模式是最早出現且應用最廣泛的設計模式。

ReAct模式通過結合語言模型中的推理（Reasoning）和行動（Acting）來解決多樣化的語言推理和決策任務。其典型流程可用"思考→行動→觀察"（TAO）循環來描述。

AI Agent還可根據智能體數量分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent側重LLM與工具的配合，而Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色，通過協作完成復雜任務。

Model Context Protocol (MCP)是Anthropic公司推出的開源協議，旨在解決LLM與外部數據源的連接和交互問題。MCP提供了知識擴展、執行函數調用和預編寫提示詞模板三種能力，採用Client-Server架構，底層使用JSON-RPC協議。

在Web3領域，AI Agent的發展經歷了高峯和回落。目前，主要有三種模式：以Virtuals Protocol爲代表的發射平台模式、以ElizaOS爲代表的DAO模式，以及以Swarms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。Virtuals Protocol是目前最大的發射平台，其上發行的Agent已超過十萬個。DAO模式如ElizaOS，旨在利用AI模型模擬投資決策並結合DAO成員建議進行投資。Swarms則是一個企業級的Multi Agent框架，通過智能編排和高效協作解決復雜業務需求。

從經濟模型角度看，目前只有發射平台能實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨挑戰，主要是發行的AI Agent大多缺乏內在價值支撐。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向：一是將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力；二是讓MCP Server具備與區塊鏈交互的功能，如進行DeFi交易和管理。

此外，還有基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。該方案旨在通過智能合約實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查，並利用以太坊錢包、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MCP與Web3的結合在理論上能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵層，但當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。這不是一個短期內能成功的方案。

Manus的發布標志着通用AI Agent產品的一個重要裏程碑。Web3世界也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，包括部署到區塊鏈網路、實現與區塊鏈的交互，以及構建創作者激勵網路。

AI作爲一個宏大的歷史敘事，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發展。