AI Agent 在 Web3 領域的探索與發展

近期，一款名爲 Manus 的全球首個通用 AI Agent 產品引發了廣泛關注。這款由中國創業公司 Monica 開發的產品展現了強大的獨立思考、規劃和執行復雜任務的能力，爲 AI Agent 的發展提供了新的思路和靈感。

AI Agent 概述

AI Agent 是一種能夠根據環境、輸入和預定義目標自主做出決策並執行任務的計算機程序。其核心組成包括大語言模型（LLM）作爲"大腦"，觀察和感知機制，推理思考過程，行動執行，以及記憶和檢索功能。

AI Agent 的設計模式主要有兩條發展路線：一條偏重規劃能力，另一條偏重反思能力。其中，ReAct 模式是目前應用最廣泛的設計模式，其典型流程包括思考、行動和觀察三個步驟，形成一個循環過程。

根據智能體的數量，AI Agent 可分爲 Single Agent 和 Multi Agent。Single Agent 主要依靠 LLM 與工具的配合，而 Multi Agent 則通過不同角色定位的 Agent 之間的協作來完成復雜任務。

Web3 中的 AI Agent 現狀

在 Web3 行業中，AI Agent 的發展經歷了一段波動。目前，較爲突出的探索方向包括：

1. 發射平台模式：以 Virtuals Protocol 爲代表，允許用戶創建、部署和變現 AI Agent。
2. DAO 模式：以 ElizaOS 爲代表，結合去中心化自治組織的理念。
3. 商業公司模式：以 Swarms 爲代表，提供企業級的 Multi Agent 框架。

從經濟模型角度看，發射平台模式目前最有可能實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨着資產吸引力不足的挑戰，特別是在當前市場環境下。

MCP 與 Web3 的結合

Model Context Protocol (MCP) 的出現爲 Web3 的 AI Agent 帶來了新的探索方向：

1. 將 MCP Server 部署到區塊鏈網路，實現去中心化和抗審查能力。
2. 賦予 MCP Server 與區塊鏈交互的功能，降低技術門檻。
3. 構建基於以太坊的 OpenMCP.Network 創作者激勵網路。

這些方向雖然在理論上能爲 AI Agent 應用注入去中心化信任機制與經濟激勵，但在技術實現和效率方面仍面臨挑戰。

展望

AI 與 Web3 的融合是一個不可避免的趨勢。盡管目前還存在諸多挑戰，但持續的探索和創新將推動這一領域的發展。我們需要保持耐心和信心，期待一個能夠打破外界質疑、展現 Web3 實用性的裏程碑產品的出現。