AI Agent在Web3領域的探索：從Manus到MCP

近期，一款名爲Manus的通用AI Agent產品在科技圈引發熱議。作爲全球首款此類產品，Manus展示了強大的獨立思考、規劃和執行復雜任務的能力，能夠自主完成從規劃到執行的全流程任務，如撰寫報告和制作表格等。這款產品的爆紅不僅吸引了業內關注，還爲各類AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。

AI Agent是人工智能領域的重要分支，正逐步從概念走向現實應用。它是一種能根據環境、輸入和預定目標自主決策並執行任務的計算機程序。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、行動執行以及記憶和檢索功能。

AI Agent的設計模式主要有兩條發展路線：一條側重規劃能力，包括REWOO、Plan & Execute、LLM Compiler；另一條側重反思能力，包括Basic Reflection、Reflexion、Self Discover和LATS。其中，ReAct模式是最早出現且應用最廣的設計模式，其典型流程包括思考、行動和觀察三個步驟，形成一個循環過程。

根據智能體數量，AI Agent可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent側重LLM與工具的配合，而Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色，通過協同合作完成復雜任務。目前，大多數框架集中於Single Agent場景。

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，AI Agent的發展經歷了高峯和回落。目前，主要有三種模式：以Virtuals Protocol爲代表的發射平台模式、以ElizaOS爲代表的DAO模式和以Swarms爲代表的商業公司模式。其中，發射平台模式目前最有可能實現自給自足的經濟閉環。

MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。一是將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力；二是賦予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，但目前的技術仍面臨挑戰。零知識證明技術還難以驗證Agent行爲的真實性，去中心化網路也存在效率問題。

AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。雖然當前面臨挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的可能性。未來，Web3世界可能會出現一個裏程碑式的產品，打破外界對Web3缺乏實用性的質疑，推動AI Agent在去中心化環境中的應用和發展。