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MCP協議:AI Agent與Web3融合的新探索方向
AI Agent在Web3領域的跨界探索:從Manus到MCP
近期,一家中國創業公司推出的全球首款通用AI Agent產品Manus引發了廣泛關注。作爲通用AI Agent,Manus具備獨立完成從規劃到執行的全流程任務能力,如撰寫報告、制作表格等。它不僅能生成想法,還能獨立思考並採取行動,展現了前所未有的通用性和執行能力。
Manus的爆紅不僅吸引了行業內的目光,也爲各類AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。隨着AI技術的迅猛發展,AI Agent作爲人工智能領域的重要分支,正逐步從概念走向現實,並在各行各業展現出巨大的應用潛力,Web3行業自然也不例外。
AI Agent概述
AI Agent是一種能夠根據環境、輸入和預定義目標自主做出決策並執行任務的計算機程序。其核心組成部分包括:
AI Agent的設計模式從ReAct出發,有兩條主要發展路線:一條側重Agent的規劃能力,另一條側重反思能力。ReAct模式是目前應用最廣泛的AI Agent設計模式,其典型流程可描述爲思考(Thought)→行動(Action)→觀察(Observation)的循環,簡稱TAO循環。
根據智能體的數量,AI Agent可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent核心在於LLM與工具的配合,Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色定位,通過協同合作完成復雜任務。
MCP協議簡介
Model Context Protocol (MCP)是某公司於2024年11月推出的開源協議,旨在解決LLM與外部數據源之間的連接和交互問題。MCP可類比爲LLM的"USB接口",支持靈活插入外部數據和工具。
MCP提供三種能力擴展LLM:
MCP採用Client-Server架構,底層傳輸使用JSON-RPC協議。任何人都可以開發和托管MCP Server,並可隨時停止服務。
Web3中的AI Agent現狀
Web3行業中AI Agent的熱度在今年一月達到高峯後大幅下降,整體市值縮水90%以上。目前較爲活躍的項目主要圍繞AI Agent框架進行Web3探索,主要有三種模式:
從經濟模型角度看,目前只有發射平台模式可以實現自給自足的經濟閉環。然而,這種模式也面臨着資產吸引力不足、市場環境冷清等挑戰。
MCP在Web3領域的探索方向
MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向:
此外,還有構建基於以太坊的OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。這一網路旨在通過智能合約實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查,使用以太坊錢包、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,但目前的零知識證明技術還難以驗證Agent行爲真實性,去中心化網路也存在效率問題,這並非短期內可以完全解決的方案。
結語
Manus的發布標志着通用AI Agent產品的重要裏程碑,Web3世界同樣需要一個裏程碑產品來打破外界對其實用性的質疑。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。AI與Web3的融合是不可避免的趨勢,我們需要保持耐心和信心,持續探索這一領域的可能性。