AI Agent在Web3领域的探索：从Manus到MCP

近期，一款名为Manus的通用AI Agent产品在科技圈引发热议。作为全球首款此类产品，Manus展示了强大的独立思考、规划和执行复杂任务的能力，能够自主完成从规划到执行的全流程任务，如撰写报告和制作表格等。这款产品的爆红不仅吸引了业内关注，还为各类AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

AI Agent是人工智能领域的重要分支，正逐步从概念走向现实应用。它是一种能根据环境、输入和预定目标自主决策并执行任务的计算机程序。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、行动执行以及记忆和检索功能。

AI Agent的设计模式主要有两条发展路线：一条侧重规划能力，包括REWOO、Plan & Execute、LLM Compiler；另一条侧重反思能力，包括Basic Reflection、Reflexion、Self Discover和LATS。其中，ReAct模式是最早出现且应用最广的设计模式，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。

根据智能体数量，AI Agent可分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent侧重LLM与工具的配合，而Multi Agent则为不同Agent赋予不同角色，通过协同合作完成复杂任务。目前，大多数框架集中于Single Agent场景。

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，AI Agent的发展经历了高峰和回落。目前，主要有三种模式：以Virtuals Protocol为代表的发射平台模式、以ElizaOS为代表的DAO模式和以Swarms为代表的商业公司模式。其中，发射平台模式目前最有可能实现自给自足的经济闭环。

MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向。一是将MCP Server部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力；二是赋予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，但目前的技术仍面临挑战。零知识证明技术还难以验证Agent行为的真实性，去中心化网络也存在效率问题。

AI与Web3的融合是不可避免的趋势。虽然当前面临挑战，但我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的可能性。未来，Web3世界可能会出现一个里程碑式的产品，打破外界对Web3缺乏实用性的质疑，推动AI Agent在去中心化环境中的应用和发展。