AI Agent在Web3領域的發展：從Manus到MCP的探索

近期，一款名爲Manus的全球首個通用AI Agent產品引發了廣泛關注。作爲一個具備獨立思考、規劃和執行復雜任務能力的AI工具，Manus展現了前所未有的通用性和執行力，爲AI Agent的開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。

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）、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。目前，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。

在Web3行業中，AI Agent的發展雖然經歷了一段低迷期，但仍有一些項目在積極探索。主要包括三種模式：以Virtuals Protocol爲代表的發射平台模式、以ElizaOS爲代表的DAO模式和以Swarms爲代表的商業公司模式。其中，發射平台模式目前最有可能實現自給自足的經濟閉環。

Model Context Protocol (MCP)的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向。一方面，可以將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力；另一方面，MCP Server可以具備與區塊鏈交互的功能，降低技術門檻。此外，還有研究者提出了基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。

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，但當前的技術還存在一些挑戰，如零知識證明技術難以驗證Agent行爲真實性，以及去中心化網路的效率問題。

AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。雖然目前還面臨諸多挑戰，但業界需要保持耐心和信心，持續探索AI Agent在Web3領域的應用和發展。未來，我們期待看到一個能夠打破外界質疑、展現Web3實用性的裏程碑產品的出現。