AI Agent在Web3领域的跨界探索：从Manus到MCP

近期，一款名为Manus的全球首款通用AI Agent产品引发了业内广泛关注。这款由国内创业公司Monica开发的产品，上线首日就出现了邀请码一码难求的盛况。Manus作为通用AI Agent，展现了强大的独立思考、规划和执行复杂任务的能力，可以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。

Manus的爆红不仅引起了行业内的关注，也为各类AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。随着AI技术的飞速发展，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，正逐渐从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力，Web3行业自然也不例外。

AI Agent的核心组成与设计模式

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。其核心组成部分包括：

• 大语言模型（LLM）作为其"大脑"
• 观察和感知机制
• 推理思考过程
• 行动执行
• 记忆和检索

AI Agent的设计模式主要有两条发展路线：

1. 偏重规划能力：包括REWOO、Plan & Execute、LLM Compiler
2. 偏重反思能力：包括Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATS

其中，ReAct模式是目前应用最广泛的AI Agent设计模式。ReAct通过结合语言模型中的推理（Reasoning）和行动（Acting）来解决多样化的语言推理和决策任务。其典型流程可以用"思考（Thought）→ 行动（Action）→ 观察（Observation）"的循环来描述。

Web3中的AI Agent现状

Web3行业中AI Agent的热度在今年1月份达到高峰后大幅下降，整体市值缩水超过90%。目前声浪和市值较大的项目主要围绕AI Agent框架进行Web3探索，主要有三种模式：

1. 发射平台模式：以Virtuals Protocol为代表
2. DAO模式：以ElizaOS为代表
3. 商业公司模式：以Swarms为代表

从经济模型角度看，目前只有发射平台模式可以实现自给自足的经济闭环。但这种模式也面临挑战，主要是发行的AI Agent资产需要有足够的"吸引力"才能形成正向飞轮。目前大多数发射的AI Agent本质上都是Meme，缺乏内在价值支撑。

MCP的Web3探索

Model Context Protocol (MCP)是Anthropic公司推出的一项开源协议，旨在解决LLM与外部数据源之间的连接和交互问题。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，解决单点问题并具备抗审查能力
2. 赋予MCP Server与区块链交互的功能，降低技术门槛

此外，还有基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。这一网络旨在通过智能合约实现激励的自动化、透明、可信和抗审查，使用以太坊钱包、ZK等技术实现运行过程中的签名、权限验证和隐私保护。

总结与展望

Manus的发布标志着通用AI Agent产品的一个重要里程碑。Web3世界也需要一个里程碑产品，以打破外界对Web3缺乏实用性只有炒作的质疑。MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向，包括部署到区块链网络、与区块链交互以及构建创作者激励网络等。

尽管从理论上看，MCP与Web3的结合能为AI Agent应用注入去中心化信任机制与经济激励层，但目前的零知识证明技术还难以验证Agent行为真实性，去中心化网络也存在效率问题。这并非短期内能成功的方案。

AI作为历史上最宏大的叙事之一，与Web3的融合是不可避免的。我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的无限可能。