AI Agent在Web3领域的应用与未来探索

近期，一款全球首个通用AI Agent产品Manus在科技圈引发广泛关注。这款由中国创业公司开发的产品具备从规划到执行的全流程自主任务完成能力，展现了前所未有的通用性和执行力。Manus的爆红不仅吸引了业内目光，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，正逐渐从理论走向实践，并在各行各业展现出巨大的应用潜力，Web3行业也不例外。

AI Agent的基本概念

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:

1. 大语言模型(LLM)作为"大脑"
2. 观察和感知机制
3. 推理思考过程
4. 行动执行能力
5. 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，如REWOO、Plan & Execute等;二是偏重反思能力，如Basic Reflection、Reflexion等。

目前应用最广的是ReAct模式，其典型流程为:思考(Thought) → 行动(Action) → 观察(Observation)，简称TAO循环。

根据智能体数量，AI Agent可分为Single Agent和Multi Agent两类。Single Agent侧重LLM与工具的配合，Multi Agent则为不同Agent赋予不同角色，通过协作完成复杂任务。

Web3中的AI Agent现状

Web3行业中AI Agent的热度在今年1月达到高峰后大幅下降，整体市值缩水超90%。目前较为活跃的主要是围绕AI Agent框架进行Web3探索的项目，主要有三种模式:

1. 发射平台模式:以Virtuals Protocol为代表，允许用户创建、部署和变现AI Agent。

2. DAO模式:以ElizaOS为代表，利用AI模型模拟投资决策，结合DAO成员建议进行投资。

3. 商业公司模式:以Swarms为代表，提供企业级Multi Agent框架。

从经济模型角度看，目前只有发射平台模式能实现自给自足的经济闭环。但这种模式也面临挑战，需要发行的资产本身具有足够吸引力才能形成正向循环。

MCP协议的Web3探索

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，实现去中心化和抗审查。

2. 赋予MCP Server与区块链交互的能力，如进行DeFi交易和管理。

3. 构建基于以太坊的OpenMCP.Network创作者激励网络。

这些方向虽然理论上能为AI Agent注入去中心化信任机制与经济激励，但在技术实现和效率方面仍面临挑战。

结语

Manus的发布标志着通用AI Agent产品的重要里程碑。Web3世界同样需要一个里程碑产品来打破外界质疑。MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向。AI与Web3的融合是大势所趋，我们需要保持耐心和信心，持续探索这一领域的无限可能。