AI Agent 在 Web3 领域的探索与发展

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。这款由中国创业公司 Monica 开发的产品展现了强大的独立思考、规划和执行复杂任务的能力，为 AI Agent 的发展提供了新的思路和灵感。

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 模式是目前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，形成一个循环过程。

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

Web3 中的 AI Agent 现状

在 Web3 行业中，AI Agent 的发展经历了一段波动。目前，较为突出的探索方向包括：

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，结合去中心化自治组织的理念。
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，发射平台模式目前最有可能实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临着资产吸引力不足的挑战，特别是在当前市场环境下。

MCP 与 Web3 的结合

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，实现去中心化和抗审查能力。
2. 赋予 MCP Server 与区块链交互的功能，降低技术门槛。
3. 构建基于以太坊的 OpenMCP.Network 创作者激励网络。

这些方向虽然在理论上能为 AI Agent 应用注入去中心化信任机制与经济激励，但在技术实现和效率方面仍面临挑战。

展望

AI 与 Web3 的融合是一个不可避免的趋势。尽管目前还存在诸多挑战，但持续的探索和创新将推动这一领域的发展。我们需要保持耐心和信心，期待一个能够打破外界质疑、展现 Web3 实用性的里程碑产品的出现。