AI Ajanının Web3 Alanındaki Keşfi ve Gelişimi

6 Mart'ta, yurt içinde Manus adlı global ilk genel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, planlamadan uygulamaya kadar tam süreçte görevleri bağımsız olarak tamamlama yeteneğine sahip olup, eşi benzeri görülmemiş bir genellik ve icra gücü sergilemektedir. Manus'un büyük başarısı sadece sektördeki ilgiyi artırmakla kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamları sağladı.

AI Ajansı, çevreye, girdilere ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak özerk bir şekilde kararlar alabilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak büyük dil modeli, gözlem ve algılama mekanizması, çıkarım düşünme süreci, eylem gerçekleştirme ve bellek ile geri alma bulunmaktadır.

AI Agent'in tasarım modları esasen iki gelişim yoluna sahiptir: biri planlama yeteneğine, diğeri ise yansıma yeteneğine odaklanmaktadır. Bunlar arasında, ReAct modeli en yaygın uygulanan tasarım modeli olup, tipik süreci düşünme, hareket etme, gözlemleme döngüsü olarak tanımlanabilir.

AI Ajanı, Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak ikiye ayrılabilir. Tek Ajan, LLM ile araçların uyumuna odaklanırken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı rol tanımları vererek karmaşık görevleri işbirliği ile tamamlar.

Model Context Protocol (MCP), LLM ile dış veri kaynakları arasında bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlayan açık kaynaklı bir protokoldür. MCP, LLM'yi genişletmek için bilgi genişletme, fonksiyon çağrısı yürütme ve önceden yazılmış ipucu şablonları olmak üzere üç yetenek sunar.

Web3 sektöründe, AI Agent'in gelişimi esas olarak üç modelde yoğunlaşmaktadır: lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli. Bunlar arasında, lansman platformu modelinin şu anda kendine yeterli bir ekonomik döngüyü gerçekleştirme olasılığı en yüksek.

MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Ajanı için yeni keşif yönleri getirdi; bu, MCP Sunucusunu blok zincir ağına dağıtmayı ve MCP Sunucusu'na blok zincirle etkileşim yeteneği kazandırmayı içeriyor. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağına yönelik çözümler de mevcut.

MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvik katmanları aşılayabilse de, mevcut teknolojide bazı sınırlamalar bulunmaktadır. Örneğin, sıfır bilgi kanıtlama teknolojisi Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorluk çekmekte, merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları gibi.

AI ve Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir trenddir. Şu anda birçok zorlukla karşı karşıya olsak da, bu alandaki olasılıkları sürekli olarak keşfetmek için sabırlı ve kendimize güvenmeliyiz. Gelecekte, Web3 dünyası dışarıdaki Web3'ün pratiklikten yoksun olduğu yönündeki eleştirileri kıracak çığır açan bir ürüne ihtiyaç duyacaktır.