Desenvolvimento e Exploração do Agente de IA no Campo Web3

Recentemente, um produto de Agente de IA genérico chamado Manus chamou a atenção. Como o primeiro produto desse tipo no mundo, o Manus demonstra uma poderosa capacidade de pensamento independente, planejamento e execução de tarefas complexas, fornecendo valiosas ideias de produto e inspiração de design para o desenvolvimento de Agentes de IA. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os Agentes de IA, como um ramo importante da inteligência artificial, estão gradualmente passando do conceito para a realidade, mostrando um enorme potencial de aplicação em diversos setores, incluindo o setor Web3.

O Agente de IA é um programa de computador capaz de tomar decisões autonomamente e realizar tarefas com base em seu ambiente, entradas e objetivos predefinidos. Seus componentes principais incluem um modelo de linguagem grande (LLM) como "cérebro", mecanismos de observação e percepção, processos de raciocínio, execução de ações, bem como funcionalidades de memória e recuperação.

Os padrões de design do Agente de IA têm principalmente duas linhas de desenvolvimento: uma enfoca a capacidade de planejamento e a outra enfoca a capacidade de reflexão. Dentre eles, o padrão ReAct é o que surgiu primeiro e é o mais amplamente utilizado, cujo fluxo típico pode ser descrito como um ciclo de "pensar → agir → observar".

De acordo com o número de agentes, o Agente AI pode ser dividido em Agente Único e Agente Múltiplo. O núcleo do Agente Único reside na combinação do LLM com ferramentas, enquanto o Agente Múltiplo atribui diferentes papéis a diferentes agentes, completando tarefas complexas através da colaboração.

O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) é um protocolo de código aberto destinado a resolver problemas de conexão e interação entre LLM e fontes de dados externas. Ele oferece três capacidades para expandir o LLM: expansão de conhecimento, execução de chamadas de função e modelos de prompts pré-escritos.

No setor Web3, o desenvolvimento de Agentes de IA passou por altos e baixos. Atualmente, as principais direções de exploração incluem o modelo de plataforma de lançamento, o modelo DAO e o modelo de empresa comercial. O modelo de plataforma de lançamento, como o Virtuals Protocol, permite que os usuários criem, implantem e monetizem Agentes de IA; o modelo DAO, como o ElizaOS, se dedica à construção de uma comunidade de desenvolvedores de Agentes de IA; o modelo de empresa comercial, como o Swarms, oferece uma estrutura Multi Agent de nível empresarial.

A chegada do MCP trouxe novas direções de exploração para o Agente AI do Web3. Uma possível direção é implantar o Servidor MCP na rede blockchain, resolvendo problemas de ponto único e possuindo capacidade de resistência à censura. Outra direção é dotar o Servidor MCP da funcionalidade de interagir com a blockchain, reduzindo a barreira técnica. Além disso, existe a ideia de construir uma rede de incentivo para criadores OpenMCP.Network baseada em Ethereum.

Embora a fusão entre Web3 e IA enfrente vários desafios, como a tecnologia de prova de conhecimento zero ainda não estar madura e problemas de eficiência nas redes descentralizadas, essa fusão é uma tendência inevitável. Precisamos manter a paciência e a confiança, continuando a explorar a aplicação e o desenvolvimento de Agentes de IA no campo do Web3.