# AIエージェントのWeb3分野における新たな探求:ManusからMCPへ3月6日、世界初の汎用AIエージェント製品Manusが業界の広範な関心を呼びました。この中国のスタートアップが開発した製品は、発売されるやいなや人気を博し、招待コードは手に入りにくい状況です。Manusは汎用AIエージェントとして、計画から実行までの全プロセスを独立して完了する能力を持ち、レポート作成や表作成などが可能です。アイデアを生成するだけでなく、自立して考え行動に移すことができ、かつてない汎用性と実行力を示しています。Manusの火爆は業界の注目を集めるだけでなく、他のAIエージェント開発者に貴重な製品設計のインスピレーションを提供しました。AI技術の急速な発展とともに、AIエージェントは人工知能の重要な分野として、概念から実際の応用へと徐々に移行しており、さまざまな業界で巨大な潜在能力を示しています。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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dcb173c96f8a9a931f5d0bff83ec45ea)## AIエージェントの概要AIエージェントとは、環境、入力、そして設定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。そのコア要素には、情報処理、学習、意思決定、および行動実行を担当する大言語モデル(LLM)を「脳」とし、観察・知覚メカニズム、推論・思考プロセス、行動実行能力、そして記憶と検索機能が含まれます。AIエージェントのデザインパターンには主に2つの発展経路があります:1つは計画能力に重点を置き、REWOO、Plan & Execute、LLM Compilerを含みます;もう1つは反省能力に重点を置き、Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATSを含みます。その中で、ReActパターンは最も古く、最も広く使用されているデザインパターンであり、その典型的なプロセスは思考(Thought)→行動(Action)→観察(Observation)の循環として説明できます。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LLMとツールの組み合わせに重点を置き、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了します。現在、ほとんどのフレームワークはシングルエージェントのシナリオに焦点を当てています。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-18dbfc3f20833eeff971d822410b0e30)## MCPプロトコルの紹介モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、データテクノロジー会社が2024年11月に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の接続と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の「USBインターフェース」に例えることができ、外部データやツールを柔軟に挿入することをサポートします。MCPはLLMを拡張するための3つの能力を提供します:Resources(知識の拡張)、Tools(関数の実行、外部システムの呼び出し)、およびPrompts(事前に書かれたプロンプトテンプレート)。MCPはClient-Serverアーキテクチャを採用しており、基盤となる通信にはJSON-RPCプロトコルを使用しています。誰でもMCP Serverを開発してホスティングでき、サービスをいつでも停止できます。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-51e24ac62c4e3586d7ad5be4ee8e355e)! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5316d067ff7ddfc9fceaf34cf12c82b9)## Web3におけるAIエージェントの現状Web3業界におけるAIエージェントの熱度は、今年1月にピークに達した後、大幅に低下し、全体の時価総額は90%以上縮小しました。現在、声援と時価総額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、主要なモデルには次のようなものがあります:1. 発射プラットフォームモード:Virtuals Protocolを代表として、ユーザーがAIエージェントを作成、展開、収益化することを許可します。2. DAOモデル:ElizaOSを代表とし、AIモデルを利用して投資判断をシミュレートし、DAOメンバーの提案と組み合わせて投資を行います。3. ビジネス会社モデル:Swarmsを代表とし、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ます。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だけが自給自足の経済的閉鎖を実現できる。しかし、このモデルも挑戦に直面しており、ほとんどの発射されたAIエージェントは本質的にMemeであり、内在的な価値の支えが欠けている。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3越境探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a3fbe4afc89833807ab175a6b59205c9)! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a2282fd30fa4a0d8df3f20a70c595db5)## Web3空間におけるMCPの探求MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新しい探索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、検閲に対する耐性を持たせます。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、DeFi取引や管理を行い、技術的なハードルを下げる。それに加えて、Ethereumに基づいて構築されたOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークのためのプランがあります。このプランは、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、そして検閲耐性を実現することを目的としており、EthereumウォレットやZKなどの技術を使用して、運用プロセスにおける署名、権限確認、プライバシー保護を実現します。! [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](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7fcd8463ee2e08fa3c221313a1416a0e)## まとめ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の世界でも、外部からの実用性不足に対する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索の方向性をもたらし、ブロックチェーンネットワークへのデプロイメント、ブロックチェーンとのインタラクションの実現、クリエイターインセンティブネットワークの構築を含んでいます。AIとWeb3の融合は避けられないトレンドであり、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、忍耐と信頼を保つ必要があります。! [ManusとMCPとのチャット:AIエージェントのWeb3クロスボーダー探索](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-e94e2ec6a0b22cb9e8a9a925cc21f9bd)
AIエージェントの新たな章:ManusからMCへのWeb3分野の革新探求
AIエージェントのWeb3分野における新たな探求:ManusからMCPへ
3月6日、世界初の汎用AIエージェント製品Manusが業界の広範な関心を呼びました。この中国のスタートアップが開発した製品は、発売されるやいなや人気を博し、招待コードは手に入りにくい状況です。Manusは汎用AIエージェントとして、計画から実行までの全プロセスを独立して完了する能力を持ち、レポート作成や表作成などが可能です。アイデアを生成するだけでなく、自立して考え行動に移すことができ、かつてない汎用性と実行力を示しています。
Manusの火爆は業界の注目を集めるだけでなく、他のAIエージェント開発者に貴重な製品設計のインスピレーションを提供しました。AI技術の急速な発展とともに、AIエージェントは人工知能の重要な分野として、概念から実際の応用へと徐々に移行しており、さまざまな業界で巨大な潜在能力を示しています。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エージェントの概要
AIエージェントとは、環境、入力、そして設定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。そのコア要素には、情報処理、学習、意思決定、および行動実行を担当する大言語モデル(LLM)を「脳」とし、観察・知覚メカニズム、推論・思考プロセス、行動実行能力、そして記憶と検索機能が含まれます。
AIエージェントのデザインパターンには主に2つの発展経路があります:1つは計画能力に重点を置き、REWOO、Plan & Execute、LLM Compilerを含みます;もう1つは反省能力に重点を置き、Basic Reflection、Reflexion、Self Discover、LATSを含みます。その中で、ReActパターンは最も古く、最も広く使用されているデザインパターンであり、その典型的なプロセスは思考(Thought)→行動(Action)→観察(Observation)の循環として説明できます。
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LLMとツールの組み合わせに重点を置き、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了します。現在、ほとんどのフレームワークはシングルエージェントのシナリオに焦点を当てています。
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MCPプロトコルの紹介
モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、データテクノロジー会社が2024年11月に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の接続と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の「USBインターフェース」に例えることができ、外部データやツールを柔軟に挿入することをサポートします。
MCPはLLMを拡張するための3つの能力を提供します:Resources(知識の拡張)、Tools(関数の実行、外部システムの呼び出し)、およびPrompts(事前に書かれたプロンプトテンプレート)。MCPはClient-Serverアーキテクチャを採用しており、基盤となる通信にはJSON-RPCプロトコルを使用しています。誰でもMCP Serverを開発してホスティングでき、サービスをいつでも停止できます。
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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エージェントの熱度は、今年1月にピークに達した後、大幅に低下し、全体の時価総額は90%以上縮小しました。現在、声援と時価総額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、主要なモデルには次のようなものがあります:
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だけが自給自足の経済的閉鎖を実現できる。しかし、このモデルも挑戦に直面しており、ほとんどの発射されたAIエージェントは本質的にMemeであり、内在的な価値の支えが欠けている。
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Web3空間におけるMCPの探求
MCPの出現はWeb3のAIエージェントに新しい探索の方向性をもたらしました:
それに加えて、Ethereumに基づいて構築されたOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークのためのプランがあります。このプランは、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、そして検閲耐性を実現することを目的としており、EthereumウォレットやZKなどの技術を使用して、運用プロセスにおける署名、権限確認、プライバシー保護を実現します。
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まとめ
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の世界でも、外部からの実用性不足に対する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索の方向性をもたらし、ブロックチェーンネットワークへのデプロイメント、ブロックチェーンとのインタラクションの実現、クリエイターインセンティブネットワークの構築を含んでいます。
AIとWeb3の融合は避けられないトレンドであり、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、忍耐と信頼を保つ必要があります。
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