AI Agent'in Web3 alanındaki keşfi: Manus'tan MCP'ye
Son günlerde, Çinli bir girişimci tarafından geliştirilen dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, planlamadan yürütmeye kadar olan süreçleri kendi başına tamamlama yeteneğine sahip olup, eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve yürütme gücü sergiliyor. Bu durum, sadece sektördeki dikkatleri üzerine çekmekle kalmayıp, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı. AI teknolojisinin hızlı ilerlemesiyle birlikte, AI Agent, yapay zeka alanında önemli bir dal olarak, kavramdan gerçeğe doğru adım adım ilerliyor ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli gösteriyor; Web3 sektörü de elbette istisna değil.
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak büyük dil modeli (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem gerçekleştirme ve bellek ile geri çağırma sistemi bulunmaktadır. AI Agent'ın tasarım modeli, iki ana gelişim yoluna sahiptir: birisi planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanmaktadır.
ReAct modu, şu anda en yaygın kullanılan AI Agent tasarım modudur. Çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmek için dil modelindeki akıl yürütmeyi (Reasoning) ve eylemi (Acting) birleştirir. Tipik bir süreç, bir döngü ile tanımlanabilir: düşünme (Thought) → eylem (Action) → gözlem (Observation), kısaca TAO döngüsü.
AI Ajansı ayrıca, akıllı ajan sayısına göre Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak da sınıflandırılabilir. Tek Ajan'ın temeli LLM ve araçların uyumudur, Çoklu Ajan ise farklı Ajanlara farklı roller vererek, iş birliği yaparak karmaşık görevleri tamamlar.
Model Context Protocol (MCP), LLM ile dış veri kaynakları arasında bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlayan açık kaynak bir protokoldür. LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar: Resources (bilgi genişletme), Tools (fonksiyonları yürütme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).
Web3 sektöründe, AI Agent'a olan ilgi bu yılın başında zirveye ulaştıktan sonra azalmış, genel piyasa değeri belirgin şekilde düşmüştür. Şu anda hala ses getiren projeler, AI Agent çerçevesinde Web3 keşifleri yapmaya devam ediyor; bunlar arasında lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli bulunmaktadır.
Fırlatma platformu, kullanıcıların AI Agent'lar oluşturmasına, dağıtmasına ve bunlardan gelir elde etmesine olanak tanır. Şu anda en büyük fırlatma platformunda 100,000'den fazla Agent oluşturulmuştur. DAO modeli, AI modellerini üyelerin önerileriyle birleştirerek karar vermek için kullanır. Ticari şirket modeli ise kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunarak, akıllı düzenleme ve verimli iş birliği ile karmaşık iş operasyonu gereksinimlerini çözmektedir.
Ekonomik model açısından, şu anda yalnızca fırlatma platformları kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilir. Ancak, bu model de zorluklarla karşı karşıya; esasen, yayımlanan AI Agent'ın olumlu bir döngü oluşturmak için yeterli "çekiciliğe" sahip olması gerekiyor.
MCP'nin ortaya çıkması, Web3'teki AI Agent'lar için yeni keşif yönleri getirdi. Birincisi, MCP Sunucusunu blok zinciri ağında dağıtarak tek nokta sorununu çözerken sansüre karşı dayanıklılık sağlamaktır; diğeri ise MCP Sunucusunun blok zinciri ile etkileşim yeteneğine sahip olmasını sağlayarak teknik engelleri azaltmaktır. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network içerik üretici teşvik ağına yönelik çözümler de bulunmaktadır.
Teorik olarak MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı enjekte edebilir, ancak mevcut teknoloji bazı zorluklarla karşı karşıya, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının doğruluğunu doğrulamakta zorluk çekmesi, merkeziyetsiz ağın verimlilik sorunları gibi.
AI, şüphesiz büyük bir tarih anlatısıdır; Web3 için AI ile entegrasyon kaçınılmaz bir eğilimdir. Şu anda pek çok zorlukla karşılaşsak da, sabırlı ve güvenli kalmamız, Web3 alanında AI Agent'ın uygulama ve gelişimini sürekli keşfetmemiz gerekiyor.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
19 Likes
Reward
19
7
Share
Comment
0/400
wagmi_eventually
· 3h ago
Yine bir sıradan AI oyuncağı.
View OriginalReply0
MetaLord420
· 08-04 23:41
Bu kavun gerçek, kaçmayı düşünme, kaydet.
View OriginalReply0
Fren_Not_Food
· 08-03 19:28
Yine yerli boğa mı övülüyor?
View OriginalReply0
StopLossMaster
· 08-03 11:16
Yine enayileri tuzağa düşürmeye geldiler.
View OriginalReply0
GateUser-3824aa38
· 08-03 11:09
Yine de bir akıllı suç ortağı değil mi?
View OriginalReply0
0xSoulless
· 08-03 10:55
enayiler yeni düşünce kuruluşu geldi... enayiler Emiciler Tarafından Oyuna Getirilmek
View OriginalReply0
MetaverseLandlord
· 08-03 10:51
Yine yapay zeka yapıyorlar, hepsi para dolandırıcılığı değil mi?
AI Agent ve Web3'ün birleşimi: Manus'tan MCP'ye keşifler ve zorluklar
AI Agent'in Web3 alanındaki keşfi: Manus'tan MCP'ye
Son günlerde, Çinli bir girişimci tarafından geliştirilen dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü geniş bir ilgi uyandırdı. Bu ürün, planlamadan yürütmeye kadar olan süreçleri kendi başına tamamlama yeteneğine sahip olup, eşi benzeri görülmemiş bir evrensellik ve yürütme gücü sergiliyor. Bu durum, sadece sektördeki dikkatleri üzerine çekmekle kalmayıp, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı. AI teknolojisinin hızlı ilerlemesiyle birlikte, AI Agent, yapay zeka alanında önemli bir dal olarak, kavramdan gerçeğe doğru adım adım ilerliyor ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli gösteriyor; Web3 sektörü de elbette istisna değil.
AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak büyük dil modeli (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem gerçekleştirme ve bellek ile geri çağırma sistemi bulunmaktadır. AI Agent'ın tasarım modeli, iki ana gelişim yoluna sahiptir: birisi planlama yeteneğine, diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanmaktadır.
ReAct modu, şu anda en yaygın kullanılan AI Agent tasarım modudur. Çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmek için dil modelindeki akıl yürütmeyi (Reasoning) ve eylemi (Acting) birleştirir. Tipik bir süreç, bir döngü ile tanımlanabilir: düşünme (Thought) → eylem (Action) → gözlem (Observation), kısaca TAO döngüsü.
AI Ajansı ayrıca, akıllı ajan sayısına göre Tek Ajan ve Çoklu Ajan olarak da sınıflandırılabilir. Tek Ajan'ın temeli LLM ve araçların uyumudur, Çoklu Ajan ise farklı Ajanlara farklı roller vererek, iş birliği yaparak karmaşık görevleri tamamlar.
Model Context Protocol (MCP), LLM ile dış veri kaynakları arasında bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlayan açık kaynak bir protokoldür. LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunar: Resources (bilgi genişletme), Tools (fonksiyonları yürütme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).
Web3 sektöründe, AI Agent'a olan ilgi bu yılın başında zirveye ulaştıktan sonra azalmış, genel piyasa değeri belirgin şekilde düşmüştür. Şu anda hala ses getiren projeler, AI Agent çerçevesinde Web3 keşifleri yapmaya devam ediyor; bunlar arasında lansman platformu modeli, DAO modeli ve ticari şirket modeli bulunmaktadır.
Fırlatma platformu, kullanıcıların AI Agent'lar oluşturmasına, dağıtmasına ve bunlardan gelir elde etmesine olanak tanır. Şu anda en büyük fırlatma platformunda 100,000'den fazla Agent oluşturulmuştur. DAO modeli, AI modellerini üyelerin önerileriyle birleştirerek karar vermek için kullanır. Ticari şirket modeli ise kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunarak, akıllı düzenleme ve verimli iş birliği ile karmaşık iş operasyonu gereksinimlerini çözmektedir.
Ekonomik model açısından, şu anda yalnızca fırlatma platformları kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü oluşturabilir. Ancak, bu model de zorluklarla karşı karşıya; esasen, yayımlanan AI Agent'ın olumlu bir döngü oluşturmak için yeterli "çekiciliğe" sahip olması gerekiyor.
MCP'nin ortaya çıkması, Web3'teki AI Agent'lar için yeni keşif yönleri getirdi. Birincisi, MCP Sunucusunu blok zinciri ağında dağıtarak tek nokta sorununu çözerken sansüre karşı dayanıklılık sağlamaktır; diğeri ise MCP Sunucusunun blok zinciri ile etkileşim yeteneğine sahip olmasını sağlayarak teknik engelleri azaltmaktır. Ayrıca, Ethereum tabanlı OpenMCP.Network içerik üretici teşvik ağına yönelik çözümler de bulunmaktadır.
Teorik olarak MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı enjekte edebilir, ancak mevcut teknoloji bazı zorluklarla karşı karşıya, örneğin sıfır bilgi kanıtı teknolojisinin Agent davranışlarının doğruluğunu doğrulamakta zorluk çekmesi, merkeziyetsiz ağın verimlilik sorunları gibi.
AI, şüphesiz büyük bir tarih anlatısıdır; Web3 için AI ile entegrasyon kaçınılmaz bir eğilimdir. Şu anda pek çok zorlukla karşılaşsak da, sabırlı ve güvenli kalmamız, Web3 alanında AI Agent'ın uygulama ve gelişimini sürekli keşfetmemiz gerekiyor.