AI Agent在Web3领域的探索与发展

3月6日，国内一款名为Manus的全球首款通用AI Agent产品引发广泛关注。该产品具备从规划到执行的全流程自主完成任务能力，展现了前所未有的通用性和执行力。Manus的爆火不仅引起业内关注，也为各类AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

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。其核心组成包括大语言模型作为"大脑"、观察和感知机制、推理思考过程、行动执行以及记忆和检索。

AI Agent的设计模式主要有两条发展路线：一条偏重规划能力，另一条偏重反思能力。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。

AI Agent又可分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent注重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。

Model Context Protocol (MCP)是一项旨在解决LLM与外部数据源连接和交互问题的开源协议。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对LLM进行扩展。

在Web3行业中，AI Agent的发展主要集中在三种模式：发射平台模式、DAO模式和商业公司模式。其中，发射平台模式目前最有可能实现自给自足的经济闭环。

MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向，包括将MCP Server部署到区块链网络，以及赋予MCP Server与区块链交互的能力。此外，还有基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。

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，但当前技术还存在一些限制，如零知识证明技术难以验证Agent行为真实性，去中心化网络的效率问题等。

AI与Web3的融合是不可避免的趋势。尽管目前仍面临诸多挑战，但我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的可能性。未来，Web3世界也需要一个里程碑式的产品，来打破外界对于Web3缺乏实用性的质疑。