AI Agent在Web3领域的探索：从Manus到MCP

近日，一款名为Manus的全球首个通用AI Agent产品在国内科技圈引发热议。该产品由一家中国创业公司开发，上线首日就出现邀请码一码难求的盛况。作为通用AI Agent，Manus展现了强大的独立思考、规划和执行复杂任务的能力，能够自主完成从构思到交付的全过程。

Manus的爆红不仅引起了业内关注，还为AI Agent开发提供了宝贵的产品思路。随着AI技术的快速发展，AI Agent作为人工智能的重要分支，正从概念逐步走向现实应用，在各行各业展现出巨大潜力，Web3领域也不例外。

AI Agent是一种能够根据环境、输入和预定目标自主决策并执行任务的计算机程序。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，行动执行能力，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：一是偏重规划能力，包括REWOO、Plan & Execute、LLM Compiler等；二是偏重反思能力，包括Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATS等。其中，ReAct模式是最早出现且应用最广泛的设计模式。

ReAct模式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。其典型流程可用"思考→行动→观察"（TAO）循环来描述。

AI Agent还可根据智能体数量分为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，通过协作完成复杂任务。

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、执行函数调用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领域，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，以及以Swarms为代表的商业公司模式。

发射平台允许用户创建、部署和变现AI Agent。Virtuals Protocol是目前最大的发射平台，其上发行的Agent已超过十万个。DAO模式如ElizaOS，旨在利用AI模型模拟投资决策并结合DAO成员建议进行投资。Swarms则是一个企业级的Multi Agent框架，通过智能编排和高效协作解决复杂业务需求。

从经济模型角度看，目前只有发射平台能实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临挑战，主要是发行的AI Agent大多缺乏内在价值支撑。

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；二是让MCP Server具备与区块链交互的功能，如进行DeFi交易和管理。

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

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层，但当前的零知识证明技术还难以验证Agent行为的真实性，且去中心化网络仍存在效率问题。这不是一个短期内能成功的方案。

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，以打破外界对其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、实现与区块链的交互，以及构建创作者激励网络。

AI作为一个宏大的历史叙事，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发展。