AIエージェントのWeb3分野における新たな探求：ManusからMCへ

最近、Manusという名称の世界初の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。独立した思考、計画、複雑なタスクを実行する能力を備えたAIツールとして、Manusはかつてない汎用性と実行力を示し、AIエージェントの開発に新たなアイデアとインスピレーションを提供しています。

AIエージェントは人工知能の重要な分野として、理論から実践へと徐々に移行しており、あらゆる業界で巨大な潜在能力を示しています。Web3業界も例外ではありません。AIエージェントの核心的な構成要素には、大規模言語モデル（LLM）、観察認知メカニズム、推論思考プロセス、行動実行、そして記憶検索などの部分が含まれます。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

現在、AIエージェントのデザインパターンは主に二つの発展ルートがあります：一つは計画能力に重点を置き、もう一つは反省能力に重点を置いています。その中で、ReActパターンは最も広く応用されているデザインパターンであり、その典型的なプロセスには思考、行動、観察の三つのステップが含まれ、循環的な反復プロセスを形成します。

! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

エージェントの数に応じて、AIエージェントはシングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。シングルエージェントは主にLLMとツールの連携に焦点を当てており、マルチエージェントは異なる役割を持つエージェントが協力して複雑なタスクを完遂します。

! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、Anthropic 社が提供するオープンソースプロトコルで、LLM と外部データソースとの接続および相互作用の問題を解決することを目的としています。MCP は、知識拡張、関数呼び出しの実行、および事前作成されたプロンプトテンプレートの三つの機能を提供し、クライアント-サーバーアーキテクチャを採用し、基盤には JSON-RPC プロトコルを使用しています。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

Web3 業界では、AI エージェント関連プロジェクトの時価総額が大幅に下落したにもかかわらず、いくつかのプロジェクトは活発に活動を続けています。これらのプロジェクトは主に三つのカテゴリーに分かれています：Virtuals Protocol を代表とするローンチプラットフォームモデル、ElizaOS を代表とする DAO モデル、そして Swarms を代表とするビジネス企業モデルです。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3越境探索

経済モデルの観点から見ると、現在は発射プラットフォームモデルのみが自給自足の経済的閉ループを実現できる。しかし、このモデルは資産自体が魅力に欠けるという問題にも直面しており、多くの発射されたAIエージェントは本質的に内在的な価値が欠けるミームである。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新しい探索の方向性をもたらしました。一つはMCPサーバーをブロックチェーンネットワークに展開し、単一障害点の問題を解決し、検閲耐性を備えることです；もう一つはMCPサーバーにブロックチェーンとのインタラクション機能を与え、技術的なハードルを下げることです。さらに、Ethereumに基づいてOpenMCP.Networkクリエイター報酬ネットワークを構築する案もあります。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

MCPとWeb3の統合は理論的にはAIエージェントアプリケーションに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブを注入できるが、現在の技術にはエージェントの行動の真実性を検証することが難しいゼロ知識証明技術や、分散型ネットワークの効率の問題など、いくつかの限界が存在する。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスボーダー探索

AIとWeb3の融合は避けられないトレンドです。現在、多くの課題に直面していますが、私たちは忍耐と信頼を保ち、この分野の発展可能性を探求し続ける必要があります。技術の進歩とより多くの革新的なアプリケーションの登場に伴い、Web3エコシステムにおけるAIエージェントの応用の展望はさらに広がるでしょう。