AI Agent：从Manus到Web3的跨界探索

近日，中国创业公司Monica发布的全球首款通用AI Agent产品Manus引发广泛关注。作为一款具备独立思考、规划和执行复杂任务能力的AI Agent，Manus展现了前所未有的通用性和执行能力，为AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

AI Agent作为人工智能领域的重要分支，正从概念走向现实应用。它是一种能够根据环境、输入和预定义目标自主做出决策并执行任务的计算机程序。AI Agent的核心组成包括大语言模型（LLM）、观察和感知机制、推理思考过程、行动执行以及记忆和检索等部分。

目前，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模式是应用最广泛的设计模式，其典型流程可描述为思考→行动→观察的循环。

在Web3行业，AI Agent的发展也受到关注。目前较为突出的探索方向包括：

1. 发射平台模式：允许用户创建、部署和变现AI Agent的平台，如Virtuals Protocol。

2. DAO模式：利用AI模型结合DAO成员建议进行决策，如ElizaOS。

3. 商业公司模式：提供企业级Multi Agent框架，如Swarms。

然而，这些模式也面临着各自的挑战。例如，发射平台需要发行的资产本身具有吸引力才能形成正向飞轮；而在当前市场环境下，吸引创建者和维持经济模型运转都面临困难。

Model Context Protocol (MCP)的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向：

1. 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。

2. 赋予MCP Server与区块链交互的功能，降低技术门槛。

3. 构建基于以太坊的OpenMCP.Network创作者激励网络，通过智能合约实现激励的自动化、透明和可信。

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，但当前技术仍存在局限性。例如，零知识证明技术难以验证Agent行为真实性，去中心化网络也存在效率问题。

AI与Web3的融合是不可避免的趋势。虽然目前仍面临诸多挑战，但持续探索和创新将推动这一领域的发展。未来，我们期待看到更多突破性的产品和应用，为Web3世界带来实质性的价值和改变。