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一等獎(1名): 100枚 $ERA
二等獎(5名): 每人 60 枚 $ERA
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2.在貼文中添加標籤: #Gate广场征文活动第二期# ,貼文字數不低於300字
3.將你的文章或觀點同步到X,加上標籤:Gate Square 和 ERA
4.徵文內容涵蓋但不限於以下創作方向:
ERA 項目亮點:作爲區塊鏈基礎設施公司,ERA 擁有哪些核心優勢?
ERA 代幣經濟模型:如何保障代幣的長期價值及生態可持續發展?
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歡迎圍繞上述主題,或從其他獨特視角提出您的見解與建議。
⚠️ 活動要求:
原創內容,至少 300 字, 重復或抄襲內容將被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何標籤。
每篇文章必須獲得 至少3個互動,否則無法獲得獎勵
鼓勵圖文並茂、深度分析,觀點獨到。
⏰ 活動時間:2025年7月20日 17
AI Agent與Web3的融合:MCP協議開啓新探索
AI Agent 在 Web3 領域的新探索:從 Manus 到 MCP
近期,一款名爲 Manus 的全球首個通用 AI Agent 產品引發了廣泛關注。作爲一款具備獨立思考、規劃和執行復雜任務能力的 AI 工具,Manus 展現了前所未有的通用性和執行力,爲 AI Agent 的開發提供了新的思路與靈感。
AI Agent 作爲人工智能的重要分支,正逐步從理論走向實踐,並在各行各業展現出巨大潛力,Web3 行業也不例外。AI Agent 的核心組成包括大語言模型(LLM)、觀察感知機制、推理思考過程、行動執行以及記憶檢索等部分。
目前,AI Agent 的設計模式主要有兩條發展路線:一條側重於規劃能力,另一條側重於反思能力。其中,ReAct 模式是應用最廣泛的設計模式,其典型流程包括思考、行動和觀察三個步驟,形成一個循環迭代的過程。
根據智能體的數量,AI Agent 可分爲 Single Agent 和 Multi Agent。Single Agent 主要關注 LLM 與工具的配合,而 Multi Agent 則通過不同角色定位的 Agent 協作來完成復雜任務。
Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 公司推出的開源協議,旨在解決 LLM 與外部數據源的連接和交互問題。MCP 提供了知識擴展、執行函數調用和預編寫提示詞模板三種能力,採用 Client-Server 架構,底層使用 JSON-RPC 協議。
在 Web3 行業中,盡管 AI Agent 相關項目的市值出現大幅下跌,但仍有一些項目保持活躍。這些項目主要分爲三類:以 Virtuals Protocol 爲代表的發射平台模式、以 ElizaOS 爲代表的 DAO 模式,以及以 Swarms 爲代表的商業公司模式。
從經濟模型角度看,目前只有發射平台模式能實現自給自足的經濟閉環。然而,這種模式也面臨着資產本身缺乏吸引力的問題,許多發射的 AI Agent 本質上仍是缺乏內在價值的 Meme。
MCP 的出現爲 Web3 的 AI Agent 帶來了新的探索方向。一種是將 MCP Server 部署到區塊鏈網路,解決單點問題並具備抗審查能力;另一種是賦予 MCP Server 與區塊鏈交互的功能,降低技術門檻。此外,還有基於以太坊構建 OpenMCP.Network 創作者激勵網路的方案。
盡管 MCP 與 Web3 的結合在理論上能爲 AI Agent 應用注入去中心化信任機制與經濟激勵,但目前的技術仍存在一些局限性,如零知識證明技術難以驗證 Agent 行爲真實性,以及去中心化網路的效率問題等。
AI 與 Web3 的融合是不可避免的趨勢。雖然目前還面臨諸多挑戰,但我們需要保持耐心和信心,持續探索這一領域的發展可能性。隨着技術的進步和更多創新應用的出現,AI Agent 在 Web3 生態中的應用前景將更加廣闊。