AI Agent在Web3领域的发展：从Manus到MCP的探索

近期，一款名为Manus的全球首个通用AI Agent产品引发了广泛关注。作为一个具备独立思考、规划和执行复杂任务能力的AI工具，Manus展现了前所未有的通用性和执行力，为AI Agent的开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

AI Agent是一种能够根据环境、输入和预定义目标自主做出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）、观察和感知机制、推理思考过程、行动执行以及记忆和检索功能。目前，AI Agent的设计模式主要有两条发展路线：一条偏重规划能力，另一条偏重反思能力。

在Web3行业中，AI Agent的发展虽然经历了一段低迷期，但仍有一些项目在积极探索。主要包括三种模式：以Virtuals Protocol为代表的发射平台模式、以ElizaOS为代表的DAO模式和以Swarms为代表的商业公司模式。其中，发射平台模式目前最有可能实现自给自足的经济闭环。

Model Context Protocol (MCP)的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向。一方面，可以将MCP Server部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力；另一方面，MCP Server可以具备与区块链交互的功能，降低技术门槛。此外，还有研究者提出了基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。

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，但当前的技术还存在一些挑战，如零知识证明技术难以验证Agent行为真实性，以及去中心化网络的效率问题。

AI与Web3的融合是不可避免的趋势。虽然目前还面临诸多挑战，但业界需要保持耐心和信心，持续探索AI Agent在Web3领域的应用和发展。未来，我们期待看到一个能够打破外界质疑、展现Web3实用性的里程碑产品的出现。