Web3 Kapsamında AI Ajanının Keşfi: Manus'tan MCP'ye

Son günlerde, Manus adında dünyanın ilk genel AI Ajan ürününün geniş bir ilgi uyandırdığı görüldü. Çinli girişim şirketi Monica tarafından geliştirilen Manus, ilk gününde davetiyelerin talebinin karşılanmadığı bir durumla karşılaştı. Bu ürün, planlamadan uygulamaya kadar tüm süreci bağımsız bir şekilde tamamlama yeteneğine sahip olup, eşi benzeri görülmemiş bir genel yetenek ve icra gücü sergiliyor.

Manus'un patlaması sadece sektördeki profesyonellerin dikkatini çekmekle kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamı sağladı. AI teknolojisinin hızlı gelişimi ile birlikte, AI Agent, yapay zeka alanının önemli bir kolu olarak, kavramdan gerçeğe doğru ilerliyor ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli sergiliyor, Web3 sektörü de bu durumdan istisna değil.

AI Agent, çevre, giriş ve önceden tanımlanmış hedeflere göre kendi başına karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri arasında "beyin" olarak büyük dil modelleri (LLM), gözlem ve algılama mekanizması, akıl yürütme düşünce süreci, eylem gerçekleştirme ve bellek ile geri çağırma sistemi bulunmaktadır.

AI Agent'ın tasarım modeli esasen iki gelişim yolu vardır: biri planlama yeteneğine odaklanır, bu da REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler'ı içerir; diğeri ise yansıtma yeteneğine odaklanır, bu da Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS'yi içerir. Bunlar arasında, ReAct modeli en erken ortaya çıkan ve en yaygın uygulanan tasarım modelidir, tipik süreci "düşünme→hareket etme→gözlemleme" döngüsü ile tanımlanabilir.

Akıllı ajan sayısına göre, AI Agent tek ajan ve çoklu ajan olarak sınıflandırılabilir. Tek ajan, LLM ile araçların uyumuna odaklanırken, çoklu ajan farklı ajana farklı rol tanımları vererek karmaşık görevleri işbirliği içinde tamamlama amacı taşır.

Model Context Protocol (MCP), yakın zamanda bir şirket tarafından sunulan açık kaynaklı bir protokoldür ve LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. MCP, LLM'yi genişletmek için üç yetenek sunmaktadır: Resources (bilgi genişletme), Tools (işlevleri yürütme, dış sistemleri çağırma) ve Prompts (önceden yazılmış ipucu şablonları).

Web3 sektöründe, AI Agent'a olan ilgi bu yılın Ocak ayında zirveye ulaştıktan sonra azalmış ve toplam piyasa değeri de önemli ölçüde düşmüştür. Şu anda, AI Agent çerçevesinde Web3 keşfi yapan projeler esasen üç sınıfa ayrılmaktadır: bir protokolü temsil eden fırlatma platformu modeli, bir işletim sistemini temsil eden DAO modeli ve bir projeyi temsil eden ticari şirket modeli.

Fırlatma platformu, kullanıcıların AI Agent'ları oluşturmasına, dağıtmasına ve gelir elde etmesine izin verir, bazı meme platformlarına benzer. DAO modeli, AI modellerini yatırım kararlarını simüle etmek için kullanır ve üyelerin önerileri ile yatırım yapar. Ticari şirket modeli ise kurumsal düzeyde Multi Agent çerçevesi sunar ve akıllı düzenleme ile karmaşık iş operasyonu ihtiyaçlarını etkin bir şekilde çözer.

Ekonomik model açısından bakıldığında, şu anda yalnızca fırlatma platformları kendi kendine yeterli bir ekonomik döngü sağlayabilir. Ancak, bu model aynı zamanda varlıkların kendisinin çekicilik eksikliği gibi bir sorunla da karşı karşıya; fırlatılan AI Agent'ların çoğu esasen içsel değer desteği olmayan meme'lerdir.

MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yolları sunuyor. Bir olasılık, MCP Sunucusu'nu blockchain ağına dağıtmak, tek nokta sorununu çözmek ve sansüre karşı dayanıklılık kazandırmaktır. Diğer bir olasılık, MCP Sunucusu'na blockchain ile etkileşim yetenekleri kazandırmak, örneğin DeFi işlemleri yapmak ve yönetmek, böylece teknik engelleri azaltmaktır.

Ayrıca, uzmanlar Ethereum tabanlı OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağı oluşturma önerisi sundular. Bu ağ, teşviklerin otomatik, şeffaf, güvenilir ve sansüre dayanıklı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlamak için akıllı sözleşmelerden faydalanacak ve Ethereum cüzdanı, ZK gibi teknolojileri kullanarak çalışma sürecinde imza, yetkilendirme doğrulaması ve gizlilik korumasını sağlayacaktır.

Teorik olarak, MCP'nin Web3 ile birleşimi AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı katabilir, ancak mevcut sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent davranışlarının doğruluğunu doğrulamayı zorlaştırıyor ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları da var; bu, kısa vadede başarılı olabilecek bir çözüm değil.

Manus'un piyasaya sürülmesi, genel AI Agent ürününün önemli bir kilometre taşını işaret ediyor. Web3 dünyasının da, dışarıdan gelen, yalnızca spekülasyona dayalı pratiklik eksikliği eleştirilerini kıracak bir kilometre taşına ihtiyacı var. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri kazandırıyor; bunlar arasında MCP Server'ın blockchain ağına dağıtılması ve MCP Server'a blockchain ile etkileşim yeteneği kazandırılması veya MCP Server yaratıcı teşvik ağının inşa edilmesi yer alıyor.

AI, tarihin en büyük anlatımlarından biri olarak, Web3 ile birleşimi kaçınılmazdır. Bu alandaki sonsuz olasılıkları sürekli keşfetmeye sabırlı ve güvenli kalmamız gerekiyor.