AI Agent在Web3领域的跨界探索

近期，国内一家创业公司推出的全球首款通用AI Agent产品在科技圈引发热议，上线首日邀请码一码难求。这款产品具备从规划到执行的全流程自主完成任务能力，展现了前所未有的通用性和执行能力，为AI Agent开发提供了宝贵的产品思路与设计灵感。

随着AI技术的飞速发展，AI Agent作为人工智能领域的重要分支，正逐渐从概念走向现实，并在各行各业展现出巨大的应用潜力，Web3行业也不例外。

AI Agent概述

AI Agent是一种能够根据环境、输入和预定义目标自主做出决策并执行任务的计算机程序。其核心组成部分包括:

1. 大语言模型(LLM)作为"大脑"
2. 观察和感知机制
3. 推理思考过程
4. 行动执行
5. 记忆和检索

AI Agent的设计模式主要有两条发展路线:一条偏重规划能力，另一条偏重反思能力。其中，ReAct模式是目前应用最广泛的设计模式，其典型流程是思考(Thought)→行动(Action)→观察(Observation)的循环。

AI Agent还可以根据智能体的数量分为Single Agent和Multi Agent。Single Agent核心在于LLM与工具的配合，Multi Agent则为不同Agent赋予不同角色定位，通过协同合作完成复杂任务。

Web3中的AI Agent现状

Web3行业中AI Agent的热度在今年年初达到高峰后大幅下降，整体市值缩水90%以上。目前声浪和市值较大的仍然是围绕AI Agent框架做Web3探索的项目，主要有三种模式:

1. 发射平台模式:允许用户创建、部署和变现AI Agent的平台。
2. DAO模式:利用AI模型结合DAO成员建议进行投资决策。
3. 商业公司模式:提供企业级的Multi Agent框架。

从经济模型角度看，目前只有发射平台可以实现自给自足的经济闭环。然而，这种模式也面临挑战，需要发行的资产本身具有"吸引力"才能形成正向飞轮。

MCP协议与Web3的融合

Model Context Protocol (MCP)是一项旨在解决LLM与外部数据源连接和交互问题的开源协议。MCP的出现为Web3的AI Agent带来了新的探索方向:

1. 将MCP Server部署到区块链网络，解决单点问题并具备抗审查能力。
2. 赋予MCP Server与区块链交互的功能，降低技术门槛。

此外，还有基于以太坊构建OpenMCP.Network创作者激励网络的方案。这一网络将使用智能合约实现激励的自动化、透明、可信和抗审查。

展望

尽管MCP与Web3的结合在理论上能为AI Agent应用注入去中心化信任机制与经济激励层，但目前的零知识证明技术还难以验证Agent行为真实性，去中心化网络也存在效率问题。这并非短期内能成功的方案。

AI与Web3的融合是不可避免的趋势。我们需要保持耐心和信心，持续探索，期待能出现一个里程碑式的产品，打破外界对Web3缺乏实用性的质疑。