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- 🎉Gate 2025 上半年社區盛典：內容達人評選投票火熱進行中 🎉
🏆 誰將成爲前十位 #Gate广场# 內容達人？
投票現已開啓，選出你的心頭好
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📅投票截止：8 月 15 日 10:00（UTC+8）
立即投票: https://www.gate.com/activities/community-vote
活動詳情: https://www.gate.com/announcements/article/45974
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一等獎（1名）： 100枚 $ERA
二等獎（5名）： 每人 60 枚 $ERA
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👉 參與方式：
1.在 Gate廣場發布你對 ERA 項目的獨到見解貼文
2.在貼文中添加標籤： #Gate广场征文活动第二期# ，貼文字數不低於300字
3.將你的文章或觀點同步到X，加上標籤：Gate Square 和 ERA
4.徵文內容涵蓋但不限於以下創作方向：
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參與並推廣 Gate x Caldera (ERA) 生態周活動。點擊查看活動詳情：https://www.gate.com/announcements/article/46169。
歡迎圍繞上述主題，或從其他獨特視角提出您的見解與建議。
⚠️ 活動要求：
原創內容，至少 300 字， 重復或抄襲內容將被淘汰。
不得使用 #Gate广场征文活动第二期# 和 #ERA# 以外的任何標籤。
每篇文章必須獲得 至少3個互動，否則無法獲得獎勵
鼓勵圖文並茂、深度分析，觀點獨到。
⏰ 活動時間：2025年7月20日 17
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-配圖、行情截圖、分析看法加分，圖文並茂更易精選
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關注ETH風向，創造觀點價值，從廣場發帖開始！下一個牛市“預言家”，可能就是你！🦾🏆
⏰ 活動時間：2025年7月18日 16:00 - 2025年7月28日 23:59（UTC+8）
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Gate用戶突破3000萬！這不僅是數字，更是我們共同的故事。
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1️⃣ 帶話題 #我的Gate时刻# ，發布包含Gate元素的照片或視頻
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推特回鏈請填表單：https://www.gate.com/questionnaire/6872
🎁 獨家獎勵：
🏆 創意大獎（3名）：Gate × F1紅牛聯名賽車模型一輛
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🧠 創意提示：不限元素內容風格，曬圖帶有如Gate logo、Gate色彩、週邊產品、GT圖案、活動紀念品、活動現場圖等均可參與！
活動截止於7月25日 24:00 UTC+8
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AI Agent與Web3的融合：MCP協議開啓新探索
AI Agent 在 Web3 領域的新探索：從 Manus 到 MCP
近期，一款名爲 Manus 的全球首個通用 AI Agent 產品引發了廣泛關注。作爲一款具備獨立思考、規劃和執行復雜任務能力的 AI 工具，Manus 展現了前所未有的通用性和執行力，爲 AI Agent 的開發提供了新的思路與靈感。
AI Agent 作爲人工智能的重要分支，正逐步從理論走向實踐，並在各行各業展現出巨大潛力，Web3 行業也不例外。AI Agent 的核心組成包括大語言模型（LLM）、觀察感知機制、推理思考過程、行動執行以及記憶檢索等部分。
目前，AI Agent 的設計模式主要有兩條發展路線：一條側重於規劃能力，另一條側重於反思能力。其中，ReAct 模式是應用最廣泛的設計模式，其典型流程包括思考、行動和觀察三個步驟，形成一個循環迭代的過程。
根據智能體的數量，AI Agent 可分爲 Single Agent 和 Multi Agent。Single Agent 主要關注 LLM 與工具的配合，而 Multi Agent 則通過不同角色定位的 Agent 協作來完成復雜任務。
Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 公司推出的開源協議，旨在解決 LLM 與外部數據源的連接和交互問題。MCP 提供了知識擴展、執行函數調用和預編寫提示詞模板三種能力，採用 Client-Server 架構，底層使用 JSON-RPC 協議。
在 Web3 行業中，盡管 AI Agent 相關項目的市值出現大幅下跌，但仍有一些項目保持活躍。這些項目主要分爲三類：以 Virtuals Protocol 爲代表的發射平台模式、以 ElizaOS 爲代表的 DAO 模式，以及以 Swarms 爲代表的商業公司模式。
從經濟模型角度看，目前只有發射平台模式能實現自給自足的經濟閉環。然而，這種模式也面臨着資產本身缺乏吸引力的問題，許多發射的 AI Agent 本質上仍是缺乏內在價值的 Meme。
MCP 的出現爲 Web3 的 AI Agent 帶來了新的探索方向。一種是將 MCP Server 部署到區塊鏈網路，解決單點問題並具備抗審查能力；另一種是賦予 MCP Server 與區塊鏈交互的功能，降低技術門檻。此外，還有基於以太坊構建 OpenMCP.Network 創作者激勵網路的方案。
盡管 MCP 與 Web3 的結合在理論上能爲 AI Agent 應用注入去中心化信任機制與經濟激勵，但目前的技術仍存在一些局限性，如零知識證明技術難以驗證 Agent 行爲真實性，以及去中心化網路的效率問題等。
AI 與 Web3 的融合是不可避免的趨勢。雖然目前還面臨諸多挑戰，但我們需要保持耐心和信心，持續探索這一領域的發展可能性。隨着技術的進步和更多創新應用的出現，AI Agent 在 Web3 生態中的應用前景將更加廣闊。