AIエージェントのWeb3分野における探求：ManusからMCPへ

最近、Manusと呼ばれる世界初の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。独立して思考し、計画し、複雑なタスクを実行できるAIシステムとして、Manusは前例のない汎用性と実行能力を示しています。これは業界内での熱い議論を引き起こすだけでなく、さまざまなAIエージェントの開発に貴重な製品アイデアとデザインのインスピレーションを提供しています。

AI技術の急速な発展に伴い、AIエージェントは人工知能分野の重要な分野として、概念から現実へと徐々に移行しており、あらゆる業界で巨大な応用の可能性を示しています。Web3業界も例外ではありません。

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AIエージェントの基本概念

AIエージェントは、環境、入力、および予定された目標に基づいて自律的に意思決定を行い、タスクを実行するコンピュータープログラムです。そのコアコンポーネントには以下が含まれます：

1. 大規模言語モデル（LLM）を"脳"として
2. 観察と知覚のメカニズム
3. 推論思考プロセス
4. アクションを実行する能力
5. メモリと検索機能

AIエージェントの設計パターンには主に二つの発展ルートがあります：一つは計画能力に重点を置き、もう一つは反省能力に重点を置いています。その中で、ReActパターンは最も早く登場し、最も広く応用されている設計パターンです。ReActは、言語モデルにおける推論（Reasoning）と行動（Acting）を組み合わせることで、多様な言語推論と意思決定タスクを解決します。その典型的なプロセスは、「考える→行動する→観察する」というサイクルで説明できます。

エージェントの数に応じて、AIエージェントはシングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。シングルエージェントの核心はLLMとツールの組み合わせにあり、マルチエージェントは異なるエージェントに異なる役割を与え、協力して複雑なタスクを完了します。

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MCPプロトコルの紹介

Model Context Protocol (MCP)は、Anthropic社によって提供されるオープンソースプロトコルであり、LLMと外部データソースとの接続および相互作用の問題を解決することを目的としています。MCPは、LLMを拡張するための3つの能力を提供します：Resources（知識の拡張）、Tools（関数の実行、外部システムの呼び出し）、およびPrompts（事前に作成されたプロンプトテンプレート）。

MCPプロトコルはクライアント-サーバーアーキテクチャを採用しており、底層の伝送にはJSON-RPCプロトコルを使用しています。誰でもMCPサーバーの開発とホスティングを行うことができ、いつでもサービスを停止してオフラインにすることができます。

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Web3におけるAIエージェントの現状

Web3業界において、AIエージェントの熱度は今年の1月にピークに達した後、大幅に下降し、全体の時価総額は90%以上縮小しました。現在も声のあるプロジェクトは主にAIエージェントフレームワークを中心にWeb3の探求を行っており、主に3つのモデルが含まれています：

1. 発射プラットフォームモード：Virtuals Protocolを代表として
2. DAOモデル：ElizaOSを代表として
3. ビジネス会社モデル：Swarmsを代表として

経済モデルの観点から見ると、現在自己完結型の経済クローズドループを実現できるのは、発射プラットフォームモデルだけです。しかし、このモデルも挑戦に直面しており、主に発行されるAIエージェント資産が十分な「魅力」を持つ必要があり、正のフィードバックループを形成することが求められます。

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Web3分野におけるMCPの探索の方向性

MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新しい探索の方向性をもたらしました。主な内容は次のとおりです：

1. MCPサーバーをブロックチェーンネットワークに展開し、シングルポイントの問題を解決し、検閲に対する耐性を持ちます。
2. MCP Serverにブロックチェーンとインタラクションする機能を付与し、DeFi取引や管理を行い、技術的なハードルを下げる。

さらに、Ethereumを基盤としたOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークの構築案があります。このネットワークは、スマートコントラクトを通じてインセンティブの自動化、透明性、信頼性、および検閲耐性を実現することを目的としており、Ethereumウォレット、ZKなどの技術を利用して、運用過程における署名、権限確認、およびプライバシー保護を行います。

理論的にはMCPとWeb3の統合はAIエージェントアプリケーションに分散型の信頼メカニズムと経済的インセンティブレイヤーを注入することができますが、現在の技術にはいくつかの制限があります。例えば、ゼロ知識証明（ZKP）技術はエージェントの行動の真実性を検証するのが難しく、分散型ネットワークの効率の問題もあります。

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まとめ

Manusのリリースは、汎用AIエージェント製品の重要なマイルストーンを示しています。Web3の世界にも、外部からのWeb3の実用性に対する疑念を打破するマイルストーン製品が必要です。MCPの登場はWeb3のAIエージェントに新しい探求の方向性をもたらしましたが、現在も多くの課題に直面しています。それでも、AIとWeb3の統合は避けられないトレンドです。この分野の可能性を引き続き探求し、忍耐と自信を持ち続ける必要があります。