Perkembangan dan Eksplorasi AI Agent di Bidang Web3

Baru-baru ini, sebuah produk AI Agent umum bernama Manus menarik perhatian luas. Sebagai produk pertama di dunia dari jenis ini, Manus menunjukkan kemampuan luar biasa dalam berpikir secara mandiri, merencanakan, dan melaksanakan tugas-tugas kompleks, memberikan ide produk dan inspirasi desain yang berharga untuk pengembangan AI Agent. Dengan perkembangan pesat teknologi AI, AI Agent sebagai cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, secara bertahap bergerak dari konsep menuju realitas, dan menunjukkan potensi aplikasi yang besar di berbagai industri, termasuk industri Web3.

AI Agent adalah program komputer yang dapat membuat keputusan dan melaksanakan tugas secara mandiri berdasarkan lingkungan, input, dan tujuan yang telah ditentukan. Komponen inti terdiri dari model bahasa besar (LLM) sebagai "otak", mekanisme pengamatan dan persepsi, proses pemikiran penalaran, pelaksanaan tindakan, serta fungsi memori dan pengambilan kembali.

Pola desain AI Agent memiliki dua jalur pengembangan utama: satu berfokus pada kemampuan perencanaan, dan yang lainnya berfokus pada kemampuan refleksi. Di antara keduanya, pola ReAct adalah yang pertama muncul dan paling luas digunakan, dan alur tipikalnya dapat digambarkan dengan siklus "berpikir → bertindak → mengamati."

Berdasarkan jumlah agen, AI Agent dapat dibagi menjadi Single Agent dan Multi Agent. Inti dari Single Agent terletak pada kolaborasi antara LLM dan alat, sedangkan Multi Agent memberikan peran yang berbeda kepada setiap agen, menyelesaikan tugas kompleks melalui kerja sama.

Model Context Protocol (MCP) adalah protokol sumber terbuka yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah koneksi dan interaksi antara LLM dengan sumber data eksternal. Ini menyediakan tiga kemampuan untuk memperluas LLM: perluasan pengetahuan, pemanggilan fungsi yang dieksekusi, dan template prompt yang sudah ditulis.

Dalam industri Web3, perkembangan AI Agent telah mengalami pasang surut. Saat ini, arah eksplorasi utama termasuk model platform peluncuran, model DAO, dan model perusahaan komersial. Di antara model platform peluncuran, Virtuals Protocol memungkinkan pengguna untuk membuat, menerapkan, dan memonetisasi AI Agent; model DAO seperti ElizaOS berfokus pada pembangunan komunitas pengembang AI Agent; sedangkan model perusahaan komersial seperti Swarms menyediakan kerangka Multi Agent tingkat perusahaan.

Munculnya MCP membawa arah eksplorasi baru bagi AI Agent Web3. Salah satu arah yang mungkin adalah menerapkan MCP Server ke jaringan blockchain, menyelesaikan masalah titik tunggal dan memiliki kemampuan anti-sensor. Arah lain adalah memberikan fungsi interaksi MCP Server dengan blockchain, mengurangi hambatan teknis. Selain itu, ada juga gagasan untuk membangun jaringan insentif kreator OpenMCP.Network berbasis Ethereum.

Meskipun penggabungan Web3 dan AI menghadapi berbagai tantangan, seperti teknologi bukti nol yang belum matang, masalah efisiensi jaringan terdesentralisasi, penggabungan ini adalah tren yang tak terhindarkan. Kita perlu tetap sabar dan percaya diri, terus menjelajahi aplikasi dan perkembangan AI Agent di bidang Web3.