AI Agent在Web3领域的跨界探索：从Manus到MCP

近期，一家中国创业公司推出的全球首款通用AI Agent产品Manus引发了广泛关注。作为通用AI Agent，Manus具备独立完成从规划到执行的全流程任务能力，如撰写报告、制作表格等。它不仅能生成想法，还能独立思考并采取行动，展现了前所未有的通用性和执行能力。

Manus的爆红不仅吸引了行业内的目光，也为各类AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。随着AI技术的迅猛发展，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，正逐步从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力，Web3行业自然也不例外。

AI Agent概述

AI Agent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。其核心组成部分包括：

1. 大语言模型（LLM）：作为Agent的"大脑"，处理信息、学习、决策和执行行动。
2. 观察和感知机制：使Agent能够感知环境。
3. 推理思考过程：分析观察结果和记忆内容，考虑可能的行动。
4. 行动执行：对思考和观察做出具体响应。
5. 记忆和检索：存储过去经验以供学习使用。

AI Agent的设计模式从ReAct出发，有两条主要发展路线：一条侧重Agent的规划能力，另一条侧重反思能力。ReAct模式是目前应用最广泛的AI Agent设计模式，其典型流程可描述为思考（Thought）→行动（Action）→观察（Observation）的循环，简称TAO循环。

根据智能体的数量，AI Agent可分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent核心在于LLM与工具的配合，Multi Agent则为不同Agent赋予不同角色定位，通过协同合作完成复杂任务。

MCP协议简介

Model Context Protocol (MCP)是某公司于2024年11月推出的开源协议，旨在解决LLM与外部数据源之间的连接和交互问题。MCP可类比为LLM的"USB接口"，支持灵活插入外部数据和工具。

MCP提供三种能力扩展LLM：

1. Resources：知识扩展
2. Tools：执行函数，调用外部系统
3. Prompts：预编写提示词模板

MCP采用Client-Server架构，底层传输使用JSON-RPC协议。任何人都可以开发和托管MCP Server，并可随时停止服务。

Web3中的AI Agent现状

Web3行业中AI Agent的热度在今年一月达到高峰后大幅下降，整体市值缩水90%以上。目前较为活跃的项目主要围绕AI Agent框架进行Web3探索，主要有三种模式：

1. 发射平台模式：以Virtuals Protocol为代表，允许用户创建、部署和变现AI Agent。
2. DAO模式：以ElizaOS为代表，结合AI模型和DAO成员建议进行决策。
3. 商业公司模式：以Swarms为代表，提供企业级Multi Agent框架。

从经济模型角度看，目前只有发射平台模式可以实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临着资产吸引力不足、市场环境冷清等挑战。

MCP在Web3领域的探索方向

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，如进行DeFi交易和管理，降低技术门槛。

此外，还有构建基于以太坊的OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。这一网络旨在通过智能合约实现激励的自动化、透明、可信和抗审查，使用以太坊钱包、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，但目前的零知识证明技术还难以验证Agent行为真实性，去中心化网络也存在效率问题，这并非短期内可以完全解决的方案。

结语

Manus的发布标志着通用AI Agent产品的重要里程碑，Web3世界同样需要一个里程碑产品来打破外界对其实用性的质疑。MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向。AI与Web3的融合是不可避免的趋势，我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的可能性。