La nueva exploración del Agente AI en el ámbito de Web3: de Manus a MC

El 6 de marzo, un producto de Agente de IA universal innovador llamado Manus atrajo una amplia atención en la industria. Este producto, desarrollado por una empresa emergente china, fue muy solicitado desde su lanzamiento, y el código de invitación es difícil de conseguir. Manus, como Agente de IA universal, tiene la capacidad de completar de manera independiente tareas en todo el proceso, desde la planificación hasta la ejecución, como redactar informes, crear tablas, etc. No solo puede generar ideas, sino que también puede pensar de manera independiente y llevar a cabo acciones, mostrando una versatilidad y capacidad de ejecución sin precedentes.

El auge de Manus no solo ha atraído la atención de la industria, sino que también ha proporcionado valiosas ideas de diseño de productos para otros desarrolladores de Agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los Agentes de IA, como una rama importante de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de la concepción a la aplicación práctica, mostrando un enorme potencial en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.

Resumen del Agente de IA

Agente de IA, es un programa de computadora que puede tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas en función del entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen: un modelo de lenguaje grande (LLM) como "cerebro", responsable del procesamiento de información, aprendizaje, toma de decisiones y ejecución de acciones; mecanismos de observación y percepción; procesos de razonamiento y pensamiento; capacidad de ejecución de acciones; así como funciones de memoria y recuperación.

Los patrones de diseño de los Agentes de IA tienen principalmente dos rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación, que incluye REWOO, Plan & Execute y LLM Compiler; la otra se centra en la capacidad de reflexión, que incluye Basic Reflection, Reflexion, Self Discover y LATS. Entre ellos, el modelo ReAct es el más antiguo y también el más ampliamente utilizado, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de pensar (Thought)→ actuar (Action)→ observar (Observation).

Según la cantidad de agentes, el AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. Single Agent se centra en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a diferentes agentes, completando tareas complejas a través de la colaboración. Actualmente, la mayoría de los marcos se centran en el escenario de Single Agent.

Introducción al protocolo MC

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un protocolo de código abierto lanzado por una empresa de tecnología de datos en noviembre de 2024, destinado a resolver problemas de conexión e interacción entre LLM y fuentes de datos externas. MCP se puede comparar con el "puerto USB" de LLM, que admite la inserción flexible de datos y herramientas externas.

MCP ofrece tres capacidades para expandir LLM: Resources (expansión del conocimiento), Tools (ejecución de funciones, llamado a sistemas externos) y Prompts (plantillas de palabras clave preescritas). MCP utiliza una arquitectura Cliente-Servidor, y la transmisión subyacente utiliza el protocolo JSON-RPC. Cualquiera puede desarrollar y alojar un servidor MCP, y puede detener el servicio en cualquier momento.

Estado actual de los agentes de IA en Web3

La popularidad de los Agentes de IA en la industria Web3 ha disminuido drásticamente desde que alcanzó su pico en enero de este año, con una reducción del valor de mercado de más del 90%. Actualmente, los proyectos con más ruido y valor de mercado se centran en la exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA, y los principales modelos incluyen:

1. Modo de plataforma de lanzamiento: representado por Virtuals Protocol, permite a los usuarios crear, implementar y monetizar agentes de IA.
2. Modo DAO: representado por ElizaOS, utiliza modelos de IA para simular decisiones de inversión, combinando las sugerencias de los miembros del DAO para realizar inversiones.
3. Modelo de empresa: representado por Swarms, proporciona un marco Multi Agent de nivel empresarial.

Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modelo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modelo también enfrenta desafíos, como que la mayoría de los AI Agents lanzados son esencialmente Meme, careciendo de un soporte de valor intrínseco.

MCP en la exploración del campo Web3

La aparición de MCP ha traído nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3:

1. Desplegar el servidor MCP en la red blockchain, resolver el problema de punto único y tener capacidad de resistencia a la censura.
2. Dotar al MCP Server de la capacidad de interactuar con la blockchain, como realizar transacciones DeFi y gestión, reduciendo la barrera técnica.

Además, hay un plan para construir una red de incentivos para creadores llamada OpenMCP.Network basada en Ethereum. Este plan tiene como objetivo lograr la automatización, transparencia, confianza y resistencia a la censura de los incentivos a través de contratos inteligentes, utilizando tecnologías como billeteras de Ethereum, ZK, entre otras, para la firma, verificación de permisos y protección de la privacidad durante el proceso de funcionamiento.

Conclusión

El lanzamiento de Manus marca un hito importante en los productos de Agente de IA general, y el mundo de Web3 también necesita un producto emblemático para romper las dudas externas sobre su falta de utilidad. La aparición de MCP trae nuevas direcciones de exploración para el Agente de IA de Web3, incluyendo la implementación en redes de blockchain, la realización de interacciones con blockchain, y la construcción de una red de incentivos para creadores.

La fusión de la IA y Web3 es una tendencia inevitable. Necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las infinitas posibilidades de este campo.