AI Agent在Web3領域的跨界探索

近日，一家中國創業公司推出的全球首款通用AI Agent產品在科技圈引發轟動。該產品具備從規劃到執行的全流程自主任務完成能力，展現了前所未有的通用性和執行力。這不僅引起了業內廣泛關注，也爲各類AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。隨着AI技術的飛速發展，AI Agent作爲人工智能領域的重要分支，正逐漸從概念走向現實，並在各行各業展現出巨大的應用潛力，Web3行業也不例外。

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模式是最早出現且應用最廣泛的設計模式。ReAct通過結合語言模型中的推理(Reasoning)和行動(Acting)來解決多樣化的語言推理和決策任務。其典型流程可描述爲思考(Thought)→行動(Action)→觀察(Observation)的循環。

根據智能體的數量，AI Agent可分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent核心在於LLM與工具的配合，Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色定位，通過協同合作完成復雜任務。

Web3中的AI Agent現狀

Web3行業中AI Agent的關注度在今年初達到高峯後大幅下降，整體市值縮水超過90%。目前，聲浪和市值較大的項目仍然圍繞AI Agent框架進行Web3探索，主要包括三種模式：

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，利用AI模型模擬投資決策，結合DAO成員建議進行投資。

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，目前只有發射平台模式可以實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨挑戰，需要發行的資產本身具有足夠吸引力才能形成正向飛輪。

MCP的Web3探索

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，解決單點問題並具備抗審查能力。

2. 賦予MCP Server與區塊鏈交互的功能，如進行DeFi交易和管理，降低技術門檻。

3. 構建基於以太坊的OpenMCP.Network創作者激勵網路，通過智能合約實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查。

盡管MCP與Web3的結合在理論上能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵層，但目前的技術還存在一些局限性，如零知識證明技術難以驗證Agent行爲真實性，去中心化網路的效率問題等。

結語

AI Agent在Web3領域的應用仍處於探索階段，需要一個裏程碑式的產品來打破外界對Web3實用性的質疑。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的機遇和挑戰。AI與Web3的融合是不可避免的趨勢，我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的潛力。