Web3 Alanında AI Ajanın Keşfi: Manus'tan MCP'ye

Son zamanlarda, Manus adlı bir genel AI Ajansı ürünü teknoloji dünyasında büyük bir tartışma yaratmıştır. Bu türdeki dünya çapındaki ilk ürün olarak, Manus bağımsız düşünme, karmaşık görevleri planlama ve yürütme yeteneklerini sergilemektedir. Rapor yazma ve tablo oluşturma gibi planlamadan uygulamaya tam süreç görevlerini bağımsız bir şekilde tamamlayabilmektedir. Bu ürünün popülaritesi sadece sektörde dikkat çekmekle kalmamış, aynı zamanda çeşitli AI Ajansı geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağlamıştır.

AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir dalıdır ve konseptten gerçek uygulamalara doğru adım adım ilerlemektedir. Çevre, girdi ve önceden belirlenmiş hedeflere göre kendi başına karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. AI Agent'ın temel bileşenleri arasında büyük dil modelleri (LLM), gözlem algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem yürütme ve bellek ile geri alma işlevleri bulunmaktadır.

AI Agent'in tasarım modlarının iki ana gelişim yolu vardır: Birisi planlama yeteneğine odaklanır, bu REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler'ı içerir; diğeri ise düşünme yeteneğine odaklanır, bu da Basic Reflection, Reflexion, Self Discover ve LATS'yi içerir. Bunlar arasında, ReAct modu en önce ortaya çıkan ve en yaygın kullanılan tasarım modudur; tipik süreci düşünme, harekete geçme ve gözlemleme olmak üzere üç aşamadan oluşur ve döngüsel bir süreç oluşturur.

Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak ikiye ayrılabilir. Tek Ajan, LLM ile araçların uyumuna odaklanırken, Çoklu Ajan farklı Ajanlara farklı roller vererek karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlar. Şu anda, çoğu çerçeve Tek Ajan senaryosuna odaklanmaktadır.

Model Context Protocol (MCP), Anthropic şirketi tarafından piyasaya sürülen açık kaynaklı bir protokoldür ve LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. MCP, bilgi genişletme, işlev yürütme ve önceden yazılmış ipucu şablonları olmak üzere üç yetenek sunar, Client-Server mimarisini benimser ve alt yapıda JSON-RPC protokolünü kullanır.

Web3 sektöründe, AI Agent'in gelişimi zirveler ve düşüşler yaşadı. Şu anda, üç ana model bulunmaktadır: Virtuals Protocol'ü temsil eden lansman platformu modeli, ElizaOS'u temsil eden DAO modeli ve Swarms'ı temsil eden ticari şirket modeli. Bu modeller arasında, lansman platformu modelinin şu anda kendi kendine yeter bir ekonomik döngü sağlaması en olası olanıdır.

MCP'nin ortaya çıkması, Web3'teki AI Agent için yeni keşif yönleri getirdi. Birincisi, MCP Sunucusu'nu blokzincir ağına dağıtarak tek nokta sorununu çözmek ve sansüre karşı dayanıklılık sağlamak; ikincisi, MCP Sunucusu'na blokzincir ile etkileşim yetenekleri kazandırmak ve teknik bariyerleri düşürmektir. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı oluşturma planları da mevcuttur.

MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvikler katabilse de, mevcut teknoloji hâlâ zorluklarla karşı karşıya. Sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent davranışlarının gerçekliğini doğrulamakta zorlanıyor ve merkeziyetsiz ağların da verimlilik sorunları var.

AI ve Web3'ün birleşimi kaçınılmaz bir trenddir. Şu anda zorluklarla karşılaşsak da, bu alandaki olanakları sürekli keşfederek sabırlı ve güvenli kalmalıyız. Gelecekte, Web3 dünyasında dış dünyanın Web3'ün pratikliğinden yoksun olduğu konusundaki şüphelerini aşacak, AI Agent'ın merkeziyetsiz ortamlardaki uygulama ve gelişimini teşvik edecek bir dönüm noktası ürünü ortaya çıkabilir.