AI Agent在Web3领域的跨界探索

近日，一家中国创业公司推出的全球首款通用AI Agent产品在科技圈引发轰动。该产品具备从规划到执行的全流程自主任务完成能力，展现了前所未有的通用性和执行力。这不仅引起了业内广泛关注，也为各类AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。随着AI技术的飞速发展，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，正逐渐从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力，Web3行业也不例外。

AI Agent概述

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(LLM)作为"大脑"，观察和感知机制，推理思考过程，行动执行，以及记忆和检索功能。

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模式是最早出现且应用最广泛的设计模式。ReAct通过结合语言模型中的推理(Reasoning)和行动(Acting)来解决多样化的语言推理和决策任务。其典型流程可描述为思考(Thought)→行动(Action)→观察(Observation)的循环。

根据智能体的数量，AI Agent可分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent核心在于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。

Web3中的AI Agent现状

Web3行业中AI Agent的关注度在今年初达到高峰后大幅下降，整体市值缩水超过90%。目前，声浪和市值较大的项目仍然围绕AI Agent框架进行Web3探索，主要包括三种模式：

1. 发射平台模式：以Virtuals Protocol为代表，允许用户创建、部署和变现AI Agent。

2. DAO模式：以ElizaOS为代表，利用AI模型模拟投资决策，结合DAO成员建议进行投资。

3. 商业公司模式：以Swarms为代表，提供企业级的Multi Agent框架。

从经济模型角度看，目前只有发射平台模式可以实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临挑战，需要发行的资产本身具有足够吸引力才能形成正向飞轮。

MCP的Web3探索

Model Context Protocol (MCP)的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向：

1. 将MCP Server部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力。

2. 赋予MCP Server与区块链交互的功能，如进行DeFi交易和管理，降低技术门槛。

3. 构建基于以太坊的OpenMCP.Network创作者激励网络，通过智能合约实现激励的自动化、透明、可信和抗审查。

尽管MCP与Web3的结合在理论上能为AI Agent应用注入去中心化信任机制与经济激励层，但目前的技术还存在一些局限性，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。

结语

AI Agent在Web3领域的应用仍处于探索阶段，需要一个里程碑式的产品来打破外界对Web3实用性的质疑。MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的机遇和挑战。AI与Web3的融合是不可避免的趋势，我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的潜力。