Exploración interdisciplinaria del Agente AI en el ámbito Web3: de Manus a MC

Recientemente, un startup chino ha lanzado el primer producto global de Agente de IA General llamado Manus, que ha generado una amplia atención. Como Agente de IA General, Manus tiene la capacidad de completar de forma independiente tareas de 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 forma independiente y tomar acción, 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 productos e inspiración de diseño para el desarrollo de varios Agentes de IA. Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, los Agentes de IA, como una rama importante del campo de la inteligencia artificial, están pasando gradualmente de ser un concepto a convertirse en una realidad, mostrando un gran potencial de aplicación en diversas industrias, y la industria Web3 no es una excepción.

Resumen del Agente de IA

El Agente de IA es un programa informático que puede tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma según el entorno, la entrada y los objetivos predefinidos. Sus componentes centrales incluyen:

1. Modelo de Lenguaje Grande (LLM): como el "cerebro" del Agente, procesa información, aprende, toma decisiones y ejecuta acciones.
2. Mecanismos de observación y percepción: permiten que el Agente perciba el entorno.
3. Proceso de pensamiento inferencial: analizar los resultados de la observación y el contenido de la memoria, considerar las posibles acciones.
4. Ejecución de acciones: Responder concretamente a la reflexión y la observación.
5. Memoria y recuperación: almacenar experiencias pasadas para su uso en el aprendizaje.

El patrón de diseño de los Agentes de IA parte de ReAct y tiene dos principales rutas de desarrollo: una se centra en la capacidad de planificación del Agente, y la otra en la capacidad de reflexión. El modelo ReAct es el patrón de diseño de Agente de IA más ampliamente utilizado en la actualidad, y su proceso típico se puede describir como un ciclo de pensar (Thought) → actuar (Action) → observar (Observation), abreviado como ciclo TAO.

Según la cantidad de agentes, el AI Agent se puede dividir en Single Agent y Multi Agent. El núcleo de Single Agent radica en la combinación de LLM y herramientas, mientras que Multi Agent asigna diferentes roles a distintos agentes, completando tareas complejas a través de la cooperación colaborativa.

Introducción al protocolo MCP

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

MCP ofrece tres capacidades de expansión LLM:

1. Recursos：知识扩展
2. Herramientas: ejecutar funciones, llamar a sistemas externos
3. Prompts: Plantillas de palabras clave preescritas

MCP utiliza una arquitectura Cliente-Servidor, y el transporte 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

El auge de los Agentes de IA en la industria Web3 alcanzó su punto máximo en enero de este año y luego disminuyó drásticamente, con un valor de mercado total que se redujo en más del 90%. Actualmente, los proyectos más activos se centran en la exploración de Web3 en torno al marco de Agentes de IA, y existen principalmente tres modelos:

1. Modo de plataforma de lanzamiento: representado por Virtuals Protocol, permite a los usuarios crear, implementar y monetizar AI Agent.
2. Modo DAO: Representado por ElizaOS, toma decisiones combinando modelos de IA y sugerencias de miembros de DAO.
3. Modelo de empresas comerciales: representado por Swarms, que ofrece un marco Multi Agent a nivel empresarial.

Desde la perspectiva del modelo económico, actualmente solo el modo de plataforma de lanzamiento puede lograr un ciclo económico autosuficiente. Sin embargo, este modo también enfrenta desafíos como la falta de atractivo de los activos y un entorno de mercado desolado.

La dirección de exploración de MCP en el campo de Web3

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

1. Desplegar el Servidor MCP en la red blockchain, resolviendo problemas de punto único y proporcionando 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 OpenMCP.Network basada en Ethereum. Esta red 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 realizar la firma, verificación de permisos y protección de la privacidad durante el proceso de funcionamiento.

A pesar de que la combinación de MCP con Web3 podría teóricamente inyectar un mecanismo de confianza descentralizada y una capa de incentivos económicos a las aplicaciones de AI Agent, la tecnología actual de pruebas de conocimiento cero aún tiene dificultades para verificar la autenticidad del comportamiento del Agent, y las redes descentralizadas también enfrentan problemas de eficiencia, lo que no es una solución que se pueda resolver completamente a corto plazo.

Conclusión

El lanzamiento de Manus marca un hito importante en los productos de Agentes de IA generales, y el mundo de Web3 también necesita un producto emblemático para romper las dudas externas sobre su utilidad. La aparición de MCP trae nuevas direcciones de exploración para los Agentes de IA en Web3. La fusión de IA y Web3 es una tendencia inevitable, necesitamos mantener la paciencia y la confianza, y seguir explorando las posibilidades en este campo.