L'exploration de l'Agent AI dans le domaine du Web3 : de Manus à MC

Récemment, un produit d'agent IA universel nommé Manus a suscité une large attention. En tant que système IA capable de penser de manière autonome, de planifier et d'exécuter des tâches complexes, Manus démontre une polyvalence et une capacité d'exécution sans précédent. Cela a non seulement suscité des discussions dans l'industrie, mais a également fourni des idées précieuses en matière de produits et d'inspiration pour la conception pour le développement de divers agents IA.

Avec le développement rapide de la technologie AI, l'Agent AI, en tant que branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, passe progressivement du concept à la réalité et montre un immense potentiel d'application dans divers secteurs, y compris l'industrie Web3.

Le concept de base de l'agent IA

Un Agent IA est un programme informatique capable de prendre des décisions et d'exécuter des tâches de manière autonome en fonction de l'environnement, des entrées et des objectifs prédéfinis. Ses composants principaux incluent :

1. Le modèle de langage de grande taille (LLM) en tant que "cerveau"
2. Mécanismes d'observation et de perception
3. Processus de réflexion logique
4. Capacité d'exécution des actions
5. Fonction de mémoire et de récupération

Les modèles de conception des agents IA ont principalement deux voies de développement : l'une met l'accent sur la capacité de planification, l'autre sur la capacité de réflexion. Parmi eux, le modèle ReAct est le premier à apparaître et le plus largement utilisé. ReAct résout des tâches variées de raisonnement et de décision linguistiques en combinant le raisonnement et l'action dans les modèles linguistiques. Son processus typique peut être décrit par le cycle "penser → agir → observer".

En fonction du nombre d'agents, l'AI Agent peut être divisé en Single Agent et Multi Agent. Le cœur du Single Agent réside dans la combinaison de LLM et d'outils, tandis que le Multi Agent attribue des rôles différents à différents agents, permettant de réaliser des tâches complexes par la coopération.

Introduction au protocole MC

Le Protocole de Contexte de Modèle (MCP) est un protocole open source lancé par la société Anthropic, visant à résoudre les problèmes de connexion et d'interaction entre les LLM et les sources de données externes. MCP offre trois capacités pour étendre les LLM : Resources (extension des connaissances), Tools (exécution de fonctions, appel de systèmes externes) et Prompts (modèles de mots d'invite pré-écrits).

Le protocole MCP utilise une architecture Client-Serveur, avec un transport sous-jacent utilisant le protocole JSON-RPC. Tout le monde peut développer et héberger un serveur MCP, et peut à tout moment se déconnecter et arrêter le service.

État des agents IA dans le Web3

Dans l'industrie du Web3, la popularité des agents IA a fortement chuté après avoir atteint un pic en janvier de cette année, avec une baisse de la capitalisation boursière de plus de 90 %. Les projets qui ont encore une certaine visibilité se concentrent principalement sur l'exploration du Web3 autour du cadre des agents IA, comprenant principalement trois modes :

1. Mode de plateforme de lancement : représenté par le Virtuals Protocol
2. Modèle DAO : représenté par ElizaOS
3. Modèle d'entreprise : représenté par Swarms

D'un point de vue du modèle économique, il n'existe actuellement que le modèle de plateforme de lancement qui peut réaliser un cercle économique autarcique. Cependant, ce modèle fait face à des défis, principalement le fait que les actifs AI Agent émis doivent avoir suffisamment d'"attractivité" pour former un volant d'inertie positif.

Exploration des directions de MCP dans le domaine du Web3

L'émergence de MCP a ouvert de nouvelles directions d'exploration pour l'agent AI de Web3, principalement :

1. Déployer le serveur MCP sur le réseau blockchain, résoudre le problème du point de défaillance unique et avoir la capacité de résister à la censure.
2. Donner au serveur MCP la capacité d'interagir avec la blockchain, comme effectuer des transactions DeFi et gérer, afin de réduire le seuil technique.

De plus, il existe un plan basé sur Ethereum pour construire un réseau d'incitation pour les créateurs sur OpenMCP.Network. Ce réseau vise à réaliser l'automatisation, la transparence, la confiance et la résistance à la censure des incitations grâce aux contrats intelligents, tout en utilisant des technologies telles que les portefeuilles Ethereum et ZK pour assurer la signature, la vérification des droits et la protection de la vie privée pendant le processus de fonctionnement.

Bien que la combinaison de MCP et de Web3 puisse théoriquement injecter un mécanisme de confiance décentralisé et une couche d'incitation économique dans les applications d'Agent IA, la technologie actuelle présente encore certaines limites, telles que la difficulté de la technologie de preuve à divulgation nulle de connaissance (ZKP) à vérifier la véracité des comportements des Agents, ainsi que les problèmes d'efficacité des réseaux décentralisés.

Conclusion

La publication de Manus marque une étape importante pour les produits d'Agent IA généraliste. Le monde Web3 a également besoin d'un produit phare pour briser les doutes extérieurs sur le manque de praticité de Web3. L'apparition de MCP ouvre de nouvelles directions d'exploration pour les Agents IA de Web3, bien qu'il fasse encore face à de nombreux défis, la fusion de l'IA et de Web3 est une tendance inévitable. Nous devons garder patience et confiance, et continuer à explorer les possibilités de ce domaine.