AIエージェントのWeb3クロスボーダー探求：ManusからMCへ

最近、Manusという名前の世界初の汎用AIエージェント製品が広く注目を集めています。中国のスタートアップ企業Monicaによって開発されたこの製品は、ローンチ初日から招待コードの供給が追いつかない盛況を呈しました。この製品は、計画から実行までの全プロセスを自律的に完了する能力を備えており、前例のない汎用性と実行力を示しています。

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Manusの大ヒットは業界関係者の注目を集めるだけでなく、さまざまな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ました。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枝として、概念から現実へと徐々に移行し、さまざまな業界で巨大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。

AIエージェントは、環境、入力、および事前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。そのコアコンポーネントには、「脳」としての大規模言語モデル（LLM）、観察および感知メカニズム、推論思考プロセス、行動実行、そして記憶と検索システムが含まれます。

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AIエージェントの設計パターンには主に2つの発展ルートがあります。1つは計画能力に重点を置いており、REWOO、Plan & Execute、LLM Compilerを含みます。もう1つは反省能力に重点を置いており、Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATSを含みます。その中で、ReActモードは最も早く登場し、最も広く使用されている設計パターンであり、その典型的なプロセスは「考える→行動する→観察する」の循環で表現できます。

エージェントの数に応じて、AIエージェントはシングルエージェントとマルチエージェントに分けられます。シングルエージェントは主にLLMとツールの組み合わせに焦点を当てており、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、協力して複雑なタスクを完遂します。

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Model Context Protocol (MCP)は、最近ある会社によって発表されたオープンソースプロトコルで、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ています。MCPは、LLMを拡張するための三つの機能を提供します：Resources（知識拡張）、Tools（関数の実行、外部システムの呼び出し）、およびPrompts（事前に用意されたプロンプトテンプレート）。

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Web3業界では、AIエージェントの関心が今年の1月にピークに達した後、やや減少し、全体の市場価値も大幅に縮小しました。現在、AIエージェントフレームワークを中心にWeb3を探求しているプロジェクトは主に3つのタイプがあります：あるプロトコルを代表とするローンチプラットフォームモデル、あるオペレーティングシステムを代表とするDAOモデル、およびあるプロジェクトを代表とする商業会社モデルです。

発射プラットフォームは、ユーザーがAIエージェントを作成、展開、収益化できることを許可し、いくつかのミームプラットフォームに似ています。DAOモデルはAIモデルを利用して投資決定をシミュレーションし、メンバーの提案と組み合わせて投資を行います。商業会社モデルは、企業向けのマルチエージェントフレームワークを提供し、スマートオーケストレーションと効率的な協力を通じて複雑なビジネス操作のニーズを解決します。

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経済モデルの観点から見ると、現在は発射プラットフォームのみが自給自足の経済サイクルを実現できます。しかし、このモデルは資産自体の魅力が欠けているという問題にも直面しており、発射されるAIエージェントのほとんどは本質的に内在的価値の支えがないミームです。

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。1つの可能性は、MCPサーバーをブロックチェーンネットワークに展開し、単一障害点の問題を解決し、検閲耐性を持たせることです。もう1つは、MCPサーバーにブロックチェーンとの相互作用の機能を与え、DeFi取引や管理を行うことで、技術的なハードルを下げることです。

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さらに、専門家はEthereumに基づいてOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークを構築する提案をしています。このネットワークはスマートコントラクトを利用してインセンティブの自動化、透明性、信頼性、検閲耐性を実現し、Ethereumウォレット、ZKなどの技術を使用して運用プロセス中の署名、権限確認、プライバシー保護を行います。

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理論的には、MCPとWeb3の統合はAIエージェント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、現在のゼロ知識証明技術ではエージェントの行動の真実性を検証することは難しく、分散型ネットワークには依然として効率性の問題が存在するため、これは短期的には成功するソリューションではない。

Manusのリリースは、汎用AIエージェント製品の重要なマイルストーンを示しています。Web3の世界にも、外部からの実用性がなく炒作だけだという疑念を打破するためのマイルストーン製品が必要です。MCPの登場は、Web3のAIエージェントに新しい探求の方向性をもたらし、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することや、MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を持たせたり、MCPサーバークリエイターインセンティブネットワークを構築したりすることを含みます。

AIは歴史上最も壮大な物語の一つとして、Web3との融合は避けられない。私たちはこの分野の無限の可能性を探索し続けるために、忍耐と信頼を持ち続ける必要がある。

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