📢 Gate广场 #MBG任务挑战# 发帖赢大奖活动火热开启!
想要瓜分1,000枚MBG?现在就来参与,展示你的洞察与实操,成为MBG推广达人!
💰️ 本期将评选出20位优质发帖用户,每人可轻松获得50枚MBG!
如何参与:
1️⃣ 调研MBG项目
对MBG的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究,分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与MBG相关活动(包括CandyDrop、Launchpool或现货交易),并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门,也可以是现货行情点位分析,内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动,或者有好友评论“已参与/已交易”,将大幅提升你的获奖概率!
MBG热门活动(帖文需附下列活动链接):
Gate第287期Launchpool:MBG — 质押ETH、MBG即可免费瓜分112,500 MBG,每小时领取奖励!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements/article/46230
Gate CandyDrop第55期:CandyDrop x MBG — 通过首次交易、交易MBG、邀请好友注册交易即可分187,500 MBG!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements
Web3探索AI Agent新方向:从Manus到MCP的启示
AI Agent在Web3领域的探索:从Manus到MCP
近日,一款名为Manus的全球首个通用AI Agent产品在国内科技圈引发热议。该产品由一家中国创业公司开发,上线首日就出现邀请码一码难求的盛况。作为通用AI Agent,Manus展现了强大的独立思考、规划和执行复杂任务的能力,能够自主完成从构思到交付的全过程。
Manus的爆红不仅引起了业内关注,还为AI Agent开发提供了宝贵的产品思路。随着AI技术的快速发展,AI Agent作为人工智能的重要分支,正从概念逐步走向现实应用,在各行各业展现出巨大潜力,Web3领域也不例外。
AI Agent是一种能够根据环境、输入和预定目标自主决策并执行任务的计算机程序。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,行动执行能力,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,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模式是最早出现且应用最广泛的设计模式。
ReAct模式通过结合语言模型中的推理(Reasoning)和行动(Acting)来解决多样化的语言推理和决策任务。其典型流程可用"思考→行动→观察"(TAO)循环来描述。
AI Agent还可根据智能体数量分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent侧重LLM与工具的配合,而Multi Agent则为不同Agent赋予不同角色,通过协作完成复杂任务。
Model Context Protocol (MCP)是Anthropic公司推出的开源协议,旨在解决LLM与外部数据源的连接和交互问题。MCP提供了知识扩展、执行函数调用和预编写提示词模板三种能力,采用Client-Server架构,底层使用JSON-RPC协议。
在Web3领域,AI Agent的发展经历了高峰和回落。目前,主要有三种模式:以Virtuals Protocol为代表的发射平台模式、以ElizaOS为代表的DAO模式,以及以Swarms为代表的商业公司模式。
发射平台允许用户创建、部署和变现AI Agent。Virtuals Protocol是目前最大的发射平台,其上发行的Agent已超过十万个。DAO模式如ElizaOS,旨在利用AI模型模拟投资决策并结合DAO成员建议进行投资。Swarms则是一个企业级的Multi Agent框架,通过智能编排和高效协作解决复杂业务需求。
从经济模型角度看,目前只有发射平台能实现自给自足的经济闭环。然而,这种模式也面临挑战,主要是发行的AI Agent大多缺乏内在价值支撑。
MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向:一是将MCP Server部署到区块链网络,解决单点问题并具备抗审查能力;二是让MCP Server具备与区块链交互的功能,如进行DeFi交易和管理。
此外,还有基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。该方案旨在通过智能合约实现激励的自动化、透明、可信和抗审查,并利用以太坊钱包、ZK等技术实现运行过程中的签名、权限验证和隐私保护。
尽管MCP与Web3的结合在理论上能为AI Agent应用注入去中心化信任机制与经济激励层,但当前的零知识证明技术还难以验证Agent行为的真实性,且去中心化网络仍存在效率问题。这不是一个短期内能成功的方案。
Manus的发布标志着通用AI Agent产品的一个重要里程碑。Web3世界也需要一个里程碑产品,以打破外界对其缺乏实用性只有炒作的质疑。MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向,包括部署到区块链网络、实现与区块链的交互,以及构建创作者激励网络。
AI作为一个宏大的历史叙事,与Web3的融合是不可避免的。我们需要保持耐心和信心,持续探索这一领域的发展。