Нові дослідження AI Agent у сфері Web3: від Manus до MCP

Нещодавно продукт під назвою Manus, перший у світі універсальний AI Agent, привернув велику увагу. Цей продукт, розроблений китайською стартап-компанією, викликав бум у технологічному середовищі, його потужні здатності до самостійного мислення та виконання демонструють великий потенціал технології AI Agent. Успіх Manus не лише привернув увагу галузі, але й надав безцінні ідеї для розробки AI Agent, включаючи дослідження його застосування в різних сферах, зокрема в індустрії Web3.

! Чат з Manus і MCP: Web3 Crossover Exploration of AI Agent

AI Agent є розумною системою, яка може автономно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, вхідних даних і попередньо визначених цілей. Його основні компоненти включають велику мовну модель (LLM) в якості “мозку”, а також ключові функції, такі як спостереження, міркування, виконання та пам’ять. Наразі існують два основні напрями розвитку дизайну AI Agent: один зосереджений на плануванні, а інший - на рефлексії. Серед них, режим ReAct є найранішим і найширше використовуваним дизайнерським режимом, основний процес якого - це цикл мислення, дії та спостереження.

У сфері Web3, незважаючи на те, що популярність AI Agent знизилася, все ще є деякі проекти, які активно досліджують. Основні з них включають три моделі: модель запуску платформи (наприклад, Virtuals Protocol), модель DAO (наприклад, ElizaOS) та модель комерційної компанії (наприклад, Swarms). Серед них модель запуску платформи наразі є найбільш зрілою і здатна реалізувати економічний замкнутий цикл. Проте ця модель також стикається з викликами недостатньої внутрішньої вартості.

Поява Протоколу Контексту Моделі (MCP) відкрила нові напрямки для дослідження AI Agents у Web3. MCP — це відкритий протокол, який має на меті вирішення проблеми з’єднання LLM з зовнішніми джерелами даних. У сфері Web3 основні напрямки застосування MCP мають два вектори: по-перше, розгортання MCP Server у блокчейн-мережі для досягнення децентралізації та антицензури; по-друге, наділення MCP Server здатністю взаємодіяти з блокчейном для зниження технічного бар’єру. Крім того, деякі науковці запропонували рішення для створення мережі заохочення творців OpenMCP.Network на основі Ethereum.

Незважаючи на те, що поєднання MCP і Web3 теоретично може ввести в AI Agent механізм децентралізованої довіри та економічні стимули, наразі воно все ще стикається з викликами верифікації технологій та ефективності. Для Web3 інтеграція з AI є неминучим трендом, що потребує постійних досліджень та інновацій у галузі.

Штучний інтелект як масштабна технологічна революція обов’язково матиме глибокий вплив на Web3. Хоча наразі існує безліч викликів, з постійним розвитком технологій та виникненням інноваційних ідей, перспективи застосування AI Agent у сфері Web3 залишаються широкими. Ми очікуємо побачити більше проривних продуктів і рішень, які сприятимуть глибокій інтеграції Web3 та AI, створюючи більше цінності.