Web3 Alanında AI Ajanının Yeni Keşifleri: Manus'tan MCP'ye

Son zamanlarda, Manus adında dünyanın ilk genel AI Agent ürününün geniş bir ilgi uyandırdığı görüldü. Çinli bir girişimci tarafından geliştirilen bu ürün, teknoloji dünyasında büyük bir heyecan yarattı; güçlü bağımsız düşünme ve uygulama yetenekleri, AI Agent teknolojisinin büyük potansiyelini sergiliyor. Manus'un başarısı sadece sektörde dikkat çekmekle kalmadı, aynı zamanda AI Agent geliştirilmesi için değerli tasarım fikirleri sundu; Web3 endüstrisi de dahil olmak üzere çeşitli alanlar, uygulama perspektiflerini araştırıyor.

AI Agent, ortam, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak kararlar alabilen ve görevleri yerine getirebilen akıllı bir sistemdir. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak büyük dil modeli (LLM) ve gözlem, akıl yürütme, icra etme ve hafıza gibi kritik işlevler bulunmaktadır. Şu anda, AI Agent'ın tasarım modelleri esasen iki gelişim yolunu izlemektedir: biri planlama yeteneğine odaklanırken, diğeri yansıtma yeteneğine odaklanmaktadır. Bu bağlamda, ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın uygulanan tasarım modelidir; temel süreci düşünme, eyleme geçme ve gözlem yapma döngüsüdür.

Web3 alanında, AI Agent'ın popülaritesi biraz azalmış olsa da, hâlâ aktif olarak keşfeden birkaç proje bulunmaktadır. Bunlar esasen üç model içerir: Lansman platformu modeli (örneğin Virtuals Protocol), DAO modeli (örneğin ElizaOS) ve ticari şirket modeli (örneğin Swarms). Bu modeller arasında, lansman platformu modeli şu anda daha olgun bir hale gelmiştir ve ekonomik bir kapalı döngü sağlamaktadır. Ancak, bu modelin de içsel değer desteği yetersizliği gibi zorluklarla karşı karşıya olduğu söylenebilir.

Model Context Protocol (MCP) ortaya çıkışı, Web3'teki AI Agent'lar için yeni keşif yönleri getirdi. MCP, LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı sorununu çözmeyi amaçlayan açık kaynaklı bir protokoldür. Web3 alanında, MCP'nin uygulamaları esasen iki yöndedir: biri MCP Sunucusunu blockchain ağına dağıtarak merkeziyetsizlik ve sansür direnci sağlamak; diğeri ise MCP Sunucusuna blockchain ile etkileşim yeteneği kazandırarak teknik engelleri azaltmaktır. Ayrıca, bazı akademisyenler Ethereum tabanlı OpenMCP.Network içerik üreticileri teşvik ağı oluşturma önerisinde bulunmuştur.

MCP'nin Web3 ile birleşimi teorik olarak AI Agent'a merkeziyetsiz güven mekanizmaları ve ekonomik teşvikler enjekte edebilse de, şu anda teknik doğrulama ve verimlilik sorunlarıyla karşı karşıya. Web3 için AI ile entegrasyon kaçınılmaz bir trenddir ve sektörde sürekli keşif ve yenilik gerektirir.

AI, büyük bir teknolojik dönüşüm olarak, Web3 üzerinde derin bir etki yaratacaktır. Şu anda birçok zorluk mevcut olsa da, teknolojinin sürekli ilerlemesi ve yenilikçi fikirlerin ortaya çıkmasıyla, AI Agent'ın Web3 alanındaki uygulama potansiyeli hâlâ geniştir. Web3 ile AI'nın derin entegrasyonunu teşvik eden daha fazla çığır açan ürün ve çözüm görmeyi umuyoruz ve daha fazla değer yaratmayı bekliyoruz.