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

最近、Monicaという国内のスタートアップによって開発された、Manusという名の世界初の汎用AIエージェント製品が業界で広く注目を集めています。この製品は、発売初日に招待コードが入手困難な盛況を呈しました。Manusは汎用AIエージェントとして、独立した思考、計画、複雑なタスクを実行する能力を示し、報告書の作成や表の作成など、計画から実行までの全プロセスを自律的に完了することができます。

Manusの大ヒットは業界内での注目を集めるだけでなく、様々な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インスピレーションを提供しています。AI技術の急速な発展に伴い、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、あらゆる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。

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AIエージェントのコア構成とデザインパターン

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ープログラムです。そのコアコンポーネントには次のものが含まれます：

• 大規模言語モデル（LLM）がその"脳"として
• 観察と知覚のメカニズム
• 推論思考プロセス
• アクションの実行
• 記憶と検索

AIエージェントのデザインパターンには主に2つの発展ルートがあります：

1. プランニング機能への注力:REWOO、Plan & Execute、LLM Compilerなど 2.リフレクティブ能力の強調:基本的なリフレクション、リフレクション、自己発見、LATSを含む

その中で、ReActモードは現在最も広く使用されているAIエージェントの設計モードです。ReAct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）」のサイクルで説明できます。

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Web3におけるAIエージェントの現状

Web3業界におけるAIエージェントの人気は今年の1月にピークに達した後、大幅に低下し、全体の市場価値は90%以上縮小しました。現在の声の大きさと市場価値が大きいプロジェクトは主にAIエージェントフレームワークを中心にWeb3の探求を行っており、主に3つのモデルがあります：

1. 発射プラットフォームモード：Virtuals Protocolを代表として
2. DAOモデル：ElizaOSを代表として
3. ビジネス会社モデル：Swarmsを代表として

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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モデルのみが自給自足の経済的循環を実現できます。しかし、このモデルも課題に直面しています。主に発行されるAIエージェント資産は、十分な「魅力」を持って正のフライホイールを形成する必要があります。現在、発射されるほとんどのAIエージェントは本質的にミームであり、内在的な価値の支えが欠けています。

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MCPのWeb3探索

モデルコンテキストプロトコル (MCP)は、Anthropic社が発表し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の登場は、Web3のAIエージェントに新たな探求の方向性をもたらしました：

1. 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、シングルポイントの問題を解決し、検閲耐性を備える
2. MCPサーバーにブロックチェーンと相互作用する機能を付与し、技術的な敷居を下げる

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さらに、Ethereumに基づいて構築されたOpenMCP.Networkのクリエイターインセンティブネットワークのプランもあります。このネットワークは、スマートコントラクトを通じてインセンティブの自動化、透明性、信頼性、検閲耐性を実現することを目的としており、Ethereumウォレット、ZKなどの技術を使用して、運用過程での署名、権限検証、プライバシー保護を実現します。

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まとめと展望

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、実用性がなく単なるプロモーションだという外部の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エージェントに新たな探求の方向性をもたらしました。これには、ブロックチェーンネットワークへのデプロイ、ブロックチェーンとの相互作用、クリエイターインセンティブネットワークの構築などが含まれます。

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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することができますが、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が難しく、分散型ネットワークにも効率の問題があります。これは短期的に成功する方案ではありません。

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。私たちは忍耐と信頼を保ち、この分野の無限の可能性を探求し続ける必要がある。

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