Eksplorasi Baru AI Agent di Bidang Web3: Dari Manus ke MC

Pada 6 Maret, sebuah produk AI Agent universal yang inovatif bernama Manus menarik perhatian luas di industri. Produk yang dikembangkan oleh perusahaan rintisan asal Tiongkok ini langsung diminati setelah diluncurkan, dengan kode undangan yang sangat sulit didapat. Manus sebagai AI Agent universal memiliki kemampuan untuk menyelesaikan tugas dari perencanaan hingga eksekusi secara independen, seperti menulis laporan, membuat tabel, dan lain-lain. Ia tidak hanya dapat menghasilkan ide, tetapi juga dapat berpikir secara mandiri dan mengambil tindakan, menunjukkan universalitas dan kemampuan eksekusi yang belum pernah ada sebelumnya.

Kepopuleran Manus tidak hanya menarik perhatian industri, tetapi juga memberikan inspirasi desain produk yang berharga bagi pengembang AI Agent lainnya. Dengan perkembangan teknologi AI yang pesat, AI Agent sebagai cabang penting dari kecerdasan buatan, sedang beralih dari konsep ke aplikasi nyata, menunjukkan potensi besar di berbagai sektor, termasuk industri Web3.

Ringkasan AI Agent

AI Agent, atau agen kecerdasan buatan, adalah program komputer yang mampu membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti meliputi: model bahasa besar (LLM) sebagai "otak", yang bertanggung jawab untuk pemrosesan informasi, pembelajaran, pengambilan keputusan, dan pelaksanaan tindakan; mekanisme pengamatan dan persepsi; proses penalaran; kemampuan pelaksanaan tindakan; serta fungsi memori dan pengambilan kembali.

Polarisasi desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu fokus pada kemampuan perencanaan, termasuk REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; yang lain fokus pada kemampuan refleksi, termasuk Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS. Di antara ini, pola ReAct adalah pola desain yang paling awal dan paling banyak digunakan, dengan proses tipikal yang dapat digambarkan sebagai berpikir (Thought)→ tindakan (Action)→ pengamatan (Observation) dalam siklus.

Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Single Agent fokus pada kolaborasi LLM dengan alat, sementara Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada agen yang berbeda untuk menyelesaikan tugas kompleks melalui kolaborasi. Saat ini, sebagian besar kerangka kerja berfokus pada skenario Single Agent.

Pengenalan Protokol MCP

Model Context Protocol (MCP) adalah protokol sumber terbuka yang diluncurkan oleh perusahaan teknologi data pada November 2024, bertujuan untuk menyelesaikan masalah koneksi dan interaksi antara LLM dan sumber data eksternal. MCP dapat disamakan dengan "antarmuka USB" LLM, mendukung penyisipan fleksibel data dan alat eksternal.

MCP menyediakan tiga kemampuan untuk memperluas LLM: Resources (perluasan pengetahuan), Tools (mengeksekusi fungsi, memanggil sistem eksternal), dan Prompts (template kata kunci yang telah ditulis sebelumnya). MCP menggunakan arsitektur Client-Server, dengan transportasi dasar menggunakan protokol JSON-RPC. Siapa saja dapat mengembangkan dan menghosting MCP Server, dan dapat menghentikan layanan kapan saja.

Status AI Agent di Web3

Setelah mencapai puncaknya pada bulan Januari tahun ini, ketertarikan terhadap AI Agent di industri Web3 telah menurun secara signifikan, dengan nilai pasar secara keseluruhan menyusut lebih dari 90%. Saat ini, proyek-proyek dengan suara dan nilai pasar yang lebih besar sebagian besar berfokus pada eksplorasi Web3 di sekitar kerangka AI Agent, dengan model utama yang meliputi:

1. Mode platform peluncuran: diwakili oleh Virtuals Protocol, memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi AI Agent.
2. Mode DAO: Dengan ElizaOS sebagai perwakilan, memanfaatkan model AI untuk mensimulasikan keputusan investasi, menggabungkan saran anggota DAO untuk melakukan investasi.
3. Model Perusahaan: Diwakili oleh Swarms, menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.

Dari perspektif model ekonomi, saat ini hanya model platform peluncuran yang dapat mencapai siklus ekonomi yang mandiri. Namun, model ini juga menghadapi tantangan, seperti sebagian besar AI Agent yang diluncurkan pada dasarnya adalah Meme, yang tidak memiliki dukungan nilai intrinsik.

MCP dalam eksplorasi bidang Web3

Munculnya MCP membawa arah eksplorasi baru untuk AI Agent Web3:

1. Menyebarkan Server MCP ke jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor.
2. Memberikan fungsionalitas bagi MCP Server untuk berinteraksi dengan blockchain, seperti melakukan transaksi DeFi dan manajemen, serta mengurangi ambang teknis.

Selain itu, ada rencana untuk jaringan insentif pembuat OpenMCP.Network yang dibangun di atas Ethereum. Rencana ini bertujuan untuk mencapai otomatisasi, transparansi, kepercayaan, dan ketahanan terhadap sensor insentif melalui kontrak pintar, menggunakan teknologi dompet Ethereum, ZK, dan lainnya untuk melakukan tanda tangan, verifikasi izin, dan perlindungan privasi selama proses operasional.

Kesimpulan

Peluncuran Manus menandai tonggak penting dalam produk Agen AI umum, dan dunia Web3 juga membutuhkan produk tonggak untuk mematahkan keraguan luar tentang kurangnya kegunaannya. Kehadiran MCP membawa arah eksplorasi baru untuk Agen AI Web3, termasuk penerapan di jaringan blockchain, mewujudkan interaksi dengan blockchain, serta membangun jaringan insentif untuk pencipta.

Integrasi AI dan Web3 adalah tren yang tidak terhindarkan, kita perlu tetap sabar dan percaya, serta terus menjelajahi kemungkinan tak terbatas di bidang ini.