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

6 березня новий універсальний AI Agent продукт Manus привернув увагу в галузі. Цей продукт, розроблений китайським стартапом, відразу ж став популярним, і отримати запрошення на нього неймовірно складно. Manus, як універсальний AI Agent, має здатність самостійно виконувати всі етапи завдань, від планування до виконання, такі як написання звітів, створення таблиць тощо. Він не лише може генерувати ідеї, але й самостійно мислити та діяти, демонструючи небачену універсальність та ефективність.

Вогненна популярність Manus не тільки привернула увагу галузі, але й надала цінне натхнення для інших розробників AI Agent у дизайні продуктів. Зі швидким розвитком технологій штучного інтелекту AI Agent, як важлива гілка штучного інтелекту, поступово переходить від концепції до практичного застосування, демонструючи величезний потенціал у різних галузях, і Web3-індустрія не є винятком.

Огляд AI Agent

AI агент, тобто агент штучного інтелекту, є комп'ютерною програмою, здатною самостійно приймати рішення та виконувати завдання на основі середовища, введених даних та запланованих цілей. Основні компоненти включають: великий мовний модель (LLM) як "мозок", відповідальний за обробку інформації, навчання, прийняття рішень і виконання дій; механізм спостереження та сприйняття; процес міркування; здатність до виконання дій; а також функції пам'яті та пошуку.

Основні напрямки розвитку моделі дизайну AI Agent мають два шляхи: один зосереджений на плануванні, включаючи REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; інший зосереджений на рефлексії, включаючи Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS. Серед них, режим ReAct є найдавнішим і найпоширенішим дизайном, а його типовий процес можна описати як цикл думання (Thought)→ дії (Action)→ спостереження (Observation).

Згідно з кількістю агентів, AI Agent можна поділити на Single Agent та Multi Agent. Single Agent зосереджується на поєднанні LLM та інструментів, тоді як Multi Agent надає різним агентам різні ролі, виконуючи складні завдання через співпрацю. Наразі більшість фреймворків зосереджені на сценах Single Agent.

Вступ до протоколу MCP

Модельний контекст-протокол (MCP) є відкритим протоколом, запущеним компанією даних у листопаді 2024 року, який має на меті вирішити проблеми з підключенням та інтеракцією LLM з зовнішніми джерелами даних. MCP можна порівняти з "USB-інтерфейсом" LLM, що підтримує гнучке підключення зовнішніх даних та інструментів.

MCP надає три можливості для розширення LLM: Resources (розширення знань), Tools (виконання функцій, виклик зовнішніх систем) та Prompts (попередньо написані шаблони підказок). MCP використовує архітектуру Client-Server, нижній рівень передачі даних використовує протокол JSON-RPC. Кожен може розробити та розмістити MCP Server і в будь-який час припинити його роботу.

Стан AI-агентів у Web3

Після досягнення піку популярності AI Agent у Web3-індустрії в січні цього року, його популярність різко знизилася, а загальна ринкова вартість зменшилася більш ніж на 90%. Наразі проєкти з великою популярністю та ринковою вартістю в основному зосереджуються на вивченні Web3 через рамки AI Agent, основні моделі включають:

1. Режим платформи запуску: представляючи Virtuals Protocol, дозволяє користувачам створювати, розгортати та монетизувати AI Agent.
2. DAO-модель: з ElizaOS як представником, використовуючи AI-модель для моделювання інвестиційних рішень, поєднуючи пропозиції членів DAO для здійснення інвестицій.
3. Бізнес-модель компанії: на прикладі Swarms, що пропонує корпоративну Multi Agent платформу.

З точки зору економічної моделі, наразі тільки модель платформ для запуску може забезпечити самостійне економічне замкнення. Однак ця модель також стикається з викликами, такими як те, що більшість запущених AI Agent за суттю є Мемами, які не мають внутрішньої цінності.

MCP в галузі Web3

Поява MCP відкрила нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3:

1. Розгорніть MCP Server в блокчейн-мережі, щоб вирішити проблему єдиного пункту відмови та забезпечити стійкість до цензури.
2. Надати функціонал взаємодії MCP Server з блокчейном, такий як проведення DeFi-транзакцій і управління, зменшуючи технічний бар'єр.

Крім того, існує план створення мережі стимулювання творців OpenMCP.Network на основі Ethereum. Цей план має на меті реалізацію автоматизації, прозорості, надійності та стійкості до цензури шляхом використання смарт-контрактів, а також реалізацію підписів, перевірки прав доступу та захисту конфіденційності під час роботи за допомогою технологій, таких як гаманці Ethereum, ZK тощо.

Висновок

Випуск Manus знаменує важливий етап у розвитку продуктів загального AI Agent, світ Web3 також потребує знакового продукту, щоб розвіяти сумніви зовнішніх спостерігачів щодо його практичності. Поява MCP відкриває нові напрямки дослідження для AI Agent у Web3, включаючи розгортання в блокчейн-мережах, реалізацію взаємодії з блокчейном і створення мережі стимулювання для творців.

Інтеграція штучного інтелекту та Web3 є невідворотним трендом, нам потрібно зберігати терпіння і впевненість, постійно досліджуючи безмежні можливості цієї сфери.