AI Agent 在 Web3 领域的新探索：从 Manus 到 MCP

近期，一款名为 Manus 的全球首个通用 AI Agent 产品引发了广泛关注。作为一款具备独立思考、规划和执行复杂任务能力的 AI 工具，Manus 展现了前所未有的通用性和执行力，为 AI Agent 的开发提供了新的思路与灵感。

AI Agent 作为人工智能的重要分支，正逐步从理论走向实践，并在各行各业展现出巨大潜力，Web3 行业也不例外。AI Agent 的核心组成包括大语言模型（LLM）、观察感知机制、推理思考过程、行动执行以及记忆检索等部分。

目前，AI Agent 的设计模式主要有两条发展路线：一条侧重于规划能力，另一条侧重于反思能力。其中，ReAct 模式是应用最广泛的设计模式，其典型流程包括思考、行动和观察三个步骤，形成一个循环迭代的过程。

根据智能体的数量，AI Agent 可分为 Single Agent 和 Multi Agent。Single Agent 主要关注 LLM 与工具的配合，而 Multi Agent 则通过不同角色定位的 Agent 协作来完成复杂任务。

Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 公司推出的开源协议，旨在解决 LLM 与外部数据源的连接和交互问题。MCP 提供了知识扩展、执行函数调用和预编写提示词模板三种能力，采用 Client-Server 架构，底层使用 JSON-RPC 协议。

在 Web3 行业中，尽管 AI Agent 相关项目的市值出现大幅下跌，但仍有一些项目保持活跃。这些项目主要分为三类：以 Virtuals Protocol 为代表的发射平台模式、以 ElizaOS 为代表的 DAO 模式，以及以 Swarms 为代表的商业公司模式。

从经济模型角度看，目前只有发射平台模式能实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临着资产本身缺乏吸引力的问题，许多发射的 AI Agent 本质上仍是缺乏内在价值的 Meme。

MCP 的出现为 Web3 的 AI Agent 带来了新的探索方向。一种是将 MCP Server 部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力；另一种是赋予 MCP Server 与区块链交互的功能，降低技术门槛。此外，还有基于以太坊构建 OpenMCP.Network 创作者激励网络的方案。

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，但目前的技术仍存在一些局限性，如零知识证明技术难以验证 Agent 行为真实性，以及去中心化网络的效率问题等。

AI 与 Web3 的融合是不可避免的趋势。虽然目前还面临诸多挑战，但我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的发展可能性。随着技术的进步和更多创新应用的出现，AI Agent 在 Web3 生态中的应用前景将更加广阔。