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

最近、中国のスタートアップ企業が発表した世界初の汎用AIエージェント製品Manusが広く注目を集めています。汎用AIエージェントとして、Manusは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備えており、報告書の作成や表の作成などが可能です。アイデアを生成するだけでなく、独自に考え行動を起こすことができ、前例のない汎用性と実行能力を示しています。

Manusの爆発的な人気は業界内の注目を集めるだけでなく、さまざまなAIエージェントの開発に貴重な製品のアイデアとデザインのインスピレーションを提供しました。AI技術の急速な進展に伴い、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エージェントの概要

AIエージェントは、環境、入力、そして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。その核心的な構成要素には次のものが含まれます：

1. 大規模言語モデル（LLM）：エージェントの「脳」として、情報を処理し、学習し、意思決定を行い、行動を実行します。
2. 観察と知覚メカニズム：エージェントが環境を感知できるようにする。 3.推論思考プロセス:観察を分析し、内容を記憶し、可能な行動を検討します。
3. 行動の実行：思考や観察に具体的に応えること。
4. 記憶と検索：学習のために過去の経験を保存する。

AIエージェントのデザインパターンはReActから出発し、2つの主要な発展ルートがあります：1つはエージェントの計画能力に重点を置き、もう1つは反省能力に重点を置いています。ReActパターンは現在最も広く使用されているAIエージェントのデザインパターンであり、その典型的なプロセスは考える（Thought）→行動する（Action）→観察する（Observation）のサイクルとして説明できます。略してTAOサイクルと呼ばれます。

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の核心はLLMとツールの組み合わせにあり、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。

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MCPプロトコルの紹介

Model Context Protocol (MCP)は、ある会社が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と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」に例えられ、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を拡張する三つの能力を提供します：

1. リソース：知識の拡張
2. ツール：関数を実行し、外部システムを呼び出す
3. プロンプト：事前に作成さ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サーバーを開発・ホストすることができ、いつでもサービスを停止することができます。

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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月にピークを迎えた後、大幅に減少し、全体の市場価値は90%以上縮小しました。現在、比較的活発な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、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モデルとDAOメンバーの提案を組み合わせて意思決定を行う。
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のみが自給自足の経済的閉ループを実現できます。しかし、このモデルは資産の魅力が不足していることや、市場環境が冷え込んでいるなどの課題にも直面しています。

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Web3分野におけるMCPの探索の方向性

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展開し、単一障害点の問題を解決し、検閲耐性を備えます。
2. MCPサーバーにブロックチェーンとインタラクションする機能を与え、DeFi取引や管理を行い、技術的なハードルを下げる。

さらに、Ethereumに基づくOpenMCP.Networkクリエイターインセンティブネットワークを構築するためのプランがあります。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、運用プロセス中の署名、権限検証、プライバシー保護を実現します。

MCPとWeb3の結合は理論的には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るが、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、これは短期的に完全に解決できる問題ではない。

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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エージェントに新たな探求の方向性をもたらしました。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可能性を探求し続けるために、忍耐と信念を持ち続ける必要があります。

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