AIエージェントのWeb3分野におけるクロスボーダー探索: ManusからMCへ

最近、Manusという名の汎用AIエージェント製品が広く注目されています。世界初のこの種の製品として、Manusは強力な独立した思考、計画、複雑なタスクの実行能力を示し、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技術の急速な進展に伴い、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、さまざまな業界で大きな応用可能性を示しています。Web3業界も例外ではありません。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

AIエージェントは、環境、入力、そして事前に定義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プログラムです。そのコア構成には、大言語モデル(LLM)を「脳」として、観察と知覚メカニズム、推論思考プロセス、行動実行、さらに記憶と検索が含まれます。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きを置き、もう一つは反省能力に重きを置いています。

! マヌスとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

ReActモードは最も早く登場し、最も広く使われているAIエージェントの設計モードです。これは、言語モデルの推論(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、思考(Thought)→行動(Action)→観察(Observation)のループとして説明できます。

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AIエージェントは、エージェントの数に応じてシングルエージェントとマルチエージェントに分類されます。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、エージェント間の協力によって複雑なタスクを完了します。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、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たオープンソースプロトコルです。MCPは、LLMを拡張するための3つの機能を提供します:Resources(知識拡張)、Tools(関数を実行し、外部システム)を呼び出す、Prompts(プレワrittenプロンプトテンプレート)。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3越境探索

Web3業界におけるAIエージェントの開発は、主に3つのモデルに集中しています: 発射プラットフォームモデル、DAOモデル、商業会社モデルです。その中でも、発射プラットフォームモデルは現在、最も自給自足の経済的閉ループを実現する可能性が高いです。しかし、このモデルは資産の魅力不足という問題にも直面しています。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3国境を越えた探索

MCPの出現は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。一つはMCPサーバーをブロックチェーンネットワークにデプロイし、単一障害点の問題を解決し、検閲耐性を持つことです。二つ目は、MCPサーバーがブロックチェーンと相互作用する機能を持ち、技術的なハードルを下げることです。さらに、Ethereumに基づいた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もあります。

! ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスオーバー探索

理論的にはMCPとWeb3の結合がAIエージェントの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層を注入できるが、現在の技術レベルではこのビジョンを完全に実現することは難しい。ゼロ知識証明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には効率の問題もある。

AIとWeb3の融合は避けられないトレンドです。現在多くの課題に直面していますが、私たちは忍耐と信頼を保ち、この分野の潜在能力を継続的に探求する必要があります。将来的には、Web3の世界において、実用性の欠如に対する外部からの疑問を打破し、業界全体の発展を促進する画期的な製品が登場するかもしれません。

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