AI Agent在Web3領域的跨界探索

近期，國內一家創業公司推出的全球首款通用AI Agent產品在科技圈引發熱議，上線首日邀請碼一碼難求。這款產品具備從規劃到執行的全流程自主完成任務能力，展現了前所未有的通用性和執行能力，爲AI Agent開發提供了寶貴的產品思路與設計靈感。

隨着AI技術的飛速發展，AI Agent作爲人工智能領域的重要分支，正逐漸從概念走向現實，並在各行各業展現出巨大的應用潛力，Web3行業也不例外。

AI Agent概述

AI Agent是一種能夠根據環境、輸入和預定義目標自主做出決策並執行任務的計算機程序。其核心組成部分包括:

1. 大語言模型(LLM)作爲"大腦"
2. 觀察和感知機制
3. 推理思考過程
4. 行動執行
5. 記憶和檢索

AI Agent的設計模式主要有兩條發展路線:一條偏重規劃能力，另一條偏重反思能力。其中，ReAct模式是目前應用最廣泛的設計模式，其典型流程是思考(Thought)→行動(Action)→觀察(Observation)的循環。

AI Agent還可以根據智能體的數量分爲Single Agent和Multi Agent。Single Agent核心在於LLM與工具的配合，Multi Agent則爲不同Agent賦予不同角色定位，通過協同合作完成復雜任務。

Web3中的AI Agent現狀

Web3行業中AI Agent的熱度在今年年初達到高峯後大幅下降，整體市值縮水90%以上。目前聲浪和市值較大的仍然是圍繞AI Agent框架做Web3探索的項目，主要有三種模式:

1. 發射平台模式:允許用戶創建、部署和變現AI Agent的平台。
2. DAO模式:利用AI模型結合DAO成員建議進行投資決策。
3. 商業公司模式:提供企業級的Multi Agent框架。

從經濟模型角度看，目前只有發射平台可以實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨挑戰，需要發行的資產本身具有"吸引力"才能形成正向飛輪。

MCP協議與Web3的融合

Model Context Protocol (MCP)是一項旨在解決LLM與外部數據源連接和交互問題的開源協議。MCP的出現爲Web3的AI Agent帶來了新的探索方向:

1. 將MCP Server部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力。
2. 賦予MCP Server與區塊鏈交互的功能，降低技術門檻。

此外，還有基於以太坊構建OpenMCP.Network創作者激勵網路的方案。這一網路將使用智能合約實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查。

展望

盡管MCP與Web3的結合在理論上能爲AI Agent應用注入去中心化信任機制與經濟激勵層，但目前的零知識證明技術還難以驗證Agent行爲真實性，去中心化網路也存在效率問題。這並非短期內能成功的方案。

AI與Web3的融合是不可避免的趨勢。我們需要保持耐心和信心，持續探索，期待能出現一個裏程碑式的產品，打破外界對Web3缺乏實用性的質疑。