Manus + MCP es la clave del impacto de Web3 AI Agent.
Escrito por: Haotian
Un amigo dijo que el continuo declive de los agentes de IA web3, como #ai16z y $arc, se debe a la reciente explosión del protocolo MCP. A primera vista, toda la persona está un poco confundida, ¿WTF tiene algo que ver con eso? Pero después de pensarlo, descubrí que realmente hay una cierta lógica: la lógica de valoración y fijación de precios del agente de IA web3 existente ha cambiado, ¡y la dirección narrativa y la ruta de aterrizaje del producto deben ajustarse urgentemente! A continuación, me gustaría compartir mis opiniones personales:
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo estandarizado de código abierto diseñado para permitir que varios LLM/agentes de IA se conecten sin problemas a varias fuentes de datos y herramientas, lo que equivale a una interfaz USB "universal" plug-and-play, que reemplaza el método de encapsulación "específico" de extremo a extremo en el pasado.
En pocas palabras, existen islas de datos obvias entre las aplicaciones de IA, y los agentes y los LLM deben desarrollar las API de llamada correspondientes para lograr la interoperabilidad, sin mencionar la complejidad del proceso de operación y la falta de funciones de interacción bidireccional, que generalmente tienen restricciones de permisos y acceso al modelo relativamente limitadas.
La aparición de MCP proporciona un marco unificado para que las aplicaciones de IA se deshagan de los silos de datos del pasado y se den cuenta de la posibilidad de un acceso "dinámico" a datos y herramientas externas, lo que puede reducir significativamente la complejidad del desarrollo y la eficiencia de la integración, especialmente en términos de ejecución automatizada de tareas, consulta de datos en tiempo real y colaboración entre plataformas.
Hablando de eso, muchas personas pensaron inmediatamente que si Manus para la colaboración e innovación de múltiples agentes se integrara con este marco de código abierto MCP que puede promover la colaboración de múltiples agentes, ¿no sería invencible?
Así es, Manus + MCP es la clave del impacto de web3 AI Agent.
Sin embargo, es increíble que tanto Manus como MCP sean frameworks y estándares de protocolo para web2 LLM/Agent, que resuelven el problema de la interacción de datos y la colaboración entre servidores centralizados, y sus permisos y control de acceso también se basan en la apertura "activa" de cada nodo del servidor, en otras palabras, es solo un atributo de herramienta de código abierto.
Es lógico que sea completamente contrario a las ideas centrales de "servidores distribuidos, colaboración distribuida e incentivos distribuidos" que persigue web3 AI Agent.
La razón es que la primera fase de web3 AI Agent está demasiado "orientada a la web2", por un lado, porque muchos equipos provienen de la web2 y carecen de una comprensión completa de los requisitos nativos de la web3 Native. Las "interfaces API", como DeepSeek, encapsulan adecuadamente algunos marcos generales de memoria y características para ayudar a los desarrolladores a desarrollar rápidamente aplicaciones de agentes de IA. Pero, ¿cuál es la diferencia entre este conjunto de marcos de servicios y las herramientas de código abierto web2? ¿Cuáles son los diferenciadores?
Uh, ¿la ventaja es que hay un conjunto de incentivos de Tokenomics? ¿Y luego usar un conjunto de marcos que web2 puede reemplazar por completo para incentivar a un grupo de agentes de IA más que existen con el propósito de emitir nuevas monedas? Terrible.. Teniendo en cuenta esta lógica, se puede entender a grandes rasgos por qué Manus +MCP puede tener un impacto en web3 AI Agent.
Dado que muchos marcos y servicios de agentes de IA web3 solo resuelven las necesidades de desarrollo rápido y aplicación similar a los agentes de IA web2, pero no pueden mantenerse al día con la velocidad de innovación de web2 en términos de servicios técnicos y estándares y ventajas de diferenciación, el mercado/capital ha revalorizado y fijado el precio del último lote de agentes de IA web3.
Hablando de eso, hay que encontrar el quid del problema general, pero ¿cómo romper la situación? Solo una forma: centrarse en las soluciones nativas de la web3, porque el funcionamiento y la arquitectura de incentivos de los sistemas distribuidos son las ventajas diferenciadoras absolutas de la web3.
Tomando como ejemplo la potencia de computación en la nube distribuida, los datos, los algoritmos y otras plataformas de servicios, a primera vista, parece que este tipo de potencia informática y datos agregados sobre la base de recursos ociosos no pueden satisfacer las necesidades de innovación en ingeniería a corto plazo, pero cuando un gran número de LLM de IA luchan por la potencia informática centralizada para abrirse paso en la carrera armamentista por el rendimiento, un modelo de servicio con el truco de "recursos ociosos y bajo coste" desdeñará naturalmente a los desarrolladores de web2 y a los grupos de capital riesgo.
Sin embargo, cuando el agente de IA web2 supere la etapa de innovación en el rendimiento, seguramente perseguirá la expansión de los escenarios de aplicación verticales y la optimización de los modelos de subdivisión y ajuste, y las ventajas de los servicios de recursos de IA web3 serán realmente evidentes en ese momento.
De hecho, cuando la IA web2 que sube a la posición del gigante en forma de monopolio de recursos alcanza una cierta etapa, es difícil retroceder a la idea de rodear la ciudad con el campo y subdividir la escena una por una, y en ese momento es el momento de que los desarrolladores de IA web2 + los recursos de IA web3 excedentes trabajen juntos.
De hecho, además del conjunto de web2 de despliegue rápido + marco de comunicación colaborativa multiagente + narrativa de emisión tokenómica, hay muchas direcciones innovadoras de web3 Native que vale la pena explorar:
Por ejemplo, equipado con un conjunto de marcos de colaboración de consenso distribuido, teniendo en cuenta las características de la computación fuera de la cadena + el almacenamiento de estado en la cadena de los modelos grandes de LLM, se requieren muchos componentes adaptables.
Un sistema de autenticación DID descentralizado permite al agente tener una identidad en cadena verificable, que es como la dirección única generada por la máquina virtual de ejecución para el contrato inteligente, principalmente para el seguimiento y registro continuo del estado posterior;
Un sistema de oráculo de Oracle descentralizado es el principal responsable de la adquisición y verificación confiables de datos fuera de la cadena, que es diferente del Oráculo anterior, y este oráculo adaptado al agente de IA también puede necesitar hacer una combinación de múltiples agentes, incluida una capa de recopilación de datos, una capa de consenso para la toma de decisiones y una capa de retroalimentación de ejecución, de modo que los datos en cadena requeridos por el agente y la computación y toma de decisiones fuera de la cadena se puedan alcanzar en tiempo real;
Un sistema DA de almacenamiento descentralizado, debido a la incertidumbre del estado de la base de conocimientos cuando se ejecuta el agente de IA, y el proceso de inferencia también es temporal, es necesario registrar las bibliotecas de estado clave y las rutas de inferencia detrás del LLM y almacenarlas en el sistema de almacenamiento distribuido, y proporcionar un mecanismo de prueba de datos controlable en costos para garantizar la disponibilidad de datos de la verificación de la cadena pública;
Un conjunto de capa de computación de privacidad ZKP a prueba de conocimiento cero se puede vincular con soluciones informáticas de privacidad que incluyen tiempo TEE, PHE, etc., para lograr computación de privacidad en tiempo real + verificación de prueba de datos, de modo que el agente pueda tener una gama más amplia de fuentes de datos verticales (médicas, financieras), y luego aparezcan agentes de servicio personalizados más profesionales en la parte superior;
Un conjunto de protocolos de interoperabilidad entre cadenas, algo similar al marco definido por el protocolo de código abierto MCP, la diferencia es que este conjunto de soluciones de interoperabilidad necesita tener un mecanismo de programación de retransmisión y comunicación que se adapte a la operación, entrega y verificación del agente, y pueda completar la transferencia de activos y la sincronización de estado del agente entre diferentes cadenas, especialmente los estados complejos como el contexto y el aviso del agente, la base de conocimientos, la memoria, etc.;
……
En mi opinión, el enfoque de un agente de IA web3 real debería estar en cómo hacer que el "flujo de trabajo complejo" del agente de IA y el "flujo de verificación de confianza" de la cadena de bloques se ajusten tanto como sea posible. En cuanto a estas soluciones incrementales, es posible actualizar e iterar a partir de proyectos narrativos antiguos existentes, o reformular a partir de proyectos en la pista narrativa de AI Agent recién formada.
Esta es la dirección que web3 AI Agent debe esforzarse por construir, y está en línea con los fundamentos del ecosistema de innovación bajo la macronarrativa de AI + Crypto. Sin el establecimiento de la innovación pertinente y las barreras de competencia diferenciadas, cada vez que la pista de la IA web2 se pone patas arriba, la IA web3 puede ponerse patas arriba.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
¿El continuo declive de AI Agent se debe a la reciente explosión del protocolo MCP?
Escrito por: Haotian
Un amigo dijo que el continuo declive de los agentes de IA web3, como #ai16z y $arc, se debe a la reciente explosión del protocolo MCP. A primera vista, toda la persona está un poco confundida, ¿WTF tiene algo que ver con eso? Pero después de pensarlo, descubrí que realmente hay una cierta lógica: la lógica de valoración y fijación de precios del agente de IA web3 existente ha cambiado, ¡y la dirección narrativa y la ruta de aterrizaje del producto deben ajustarse urgentemente! A continuación, me gustaría compartir mis opiniones personales:
En pocas palabras, existen islas de datos obvias entre las aplicaciones de IA, y los agentes y los LLM deben desarrollar las API de llamada correspondientes para lograr la interoperabilidad, sin mencionar la complejidad del proceso de operación y la falta de funciones de interacción bidireccional, que generalmente tienen restricciones de permisos y acceso al modelo relativamente limitadas.
La aparición de MCP proporciona un marco unificado para que las aplicaciones de IA se deshagan de los silos de datos del pasado y se den cuenta de la posibilidad de un acceso "dinámico" a datos y herramientas externas, lo que puede reducir significativamente la complejidad del desarrollo y la eficiencia de la integración, especialmente en términos de ejecución automatizada de tareas, consulta de datos en tiempo real y colaboración entre plataformas.
Hablando de eso, muchas personas pensaron inmediatamente que si Manus para la colaboración e innovación de múltiples agentes se integrara con este marco de código abierto MCP que puede promover la colaboración de múltiples agentes, ¿no sería invencible?
Así es, Manus + MCP es la clave del impacto de web3 AI Agent.
Es lógico que sea completamente contrario a las ideas centrales de "servidores distribuidos, colaboración distribuida e incentivos distribuidos" que persigue web3 AI Agent.
La razón es que la primera fase de web3 AI Agent está demasiado "orientada a la web2", por un lado, porque muchos equipos provienen de la web2 y carecen de una comprensión completa de los requisitos nativos de la web3 Native. Las "interfaces API", como DeepSeek, encapsulan adecuadamente algunos marcos generales de memoria y características para ayudar a los desarrolladores a desarrollar rápidamente aplicaciones de agentes de IA. Pero, ¿cuál es la diferencia entre este conjunto de marcos de servicios y las herramientas de código abierto web2? ¿Cuáles son los diferenciadores?
Uh, ¿la ventaja es que hay un conjunto de incentivos de Tokenomics? ¿Y luego usar un conjunto de marcos que web2 puede reemplazar por completo para incentivar a un grupo de agentes de IA más que existen con el propósito de emitir nuevas monedas? Terrible.. Teniendo en cuenta esta lógica, se puede entender a grandes rasgos por qué Manus +MCP puede tener un impacto en web3 AI Agent.
Dado que muchos marcos y servicios de agentes de IA web3 solo resuelven las necesidades de desarrollo rápido y aplicación similar a los agentes de IA web2, pero no pueden mantenerse al día con la velocidad de innovación de web2 en términos de servicios técnicos y estándares y ventajas de diferenciación, el mercado/capital ha revalorizado y fijado el precio del último lote de agentes de IA web3.
Tomando como ejemplo la potencia de computación en la nube distribuida, los datos, los algoritmos y otras plataformas de servicios, a primera vista, parece que este tipo de potencia informática y datos agregados sobre la base de recursos ociosos no pueden satisfacer las necesidades de innovación en ingeniería a corto plazo, pero cuando un gran número de LLM de IA luchan por la potencia informática centralizada para abrirse paso en la carrera armamentista por el rendimiento, un modelo de servicio con el truco de "recursos ociosos y bajo coste" desdeñará naturalmente a los desarrolladores de web2 y a los grupos de capital riesgo.
Sin embargo, cuando el agente de IA web2 supere la etapa de innovación en el rendimiento, seguramente perseguirá la expansión de los escenarios de aplicación verticales y la optimización de los modelos de subdivisión y ajuste, y las ventajas de los servicios de recursos de IA web3 serán realmente evidentes en ese momento.
De hecho, cuando la IA web2 que sube a la posición del gigante en forma de monopolio de recursos alcanza una cierta etapa, es difícil retroceder a la idea de rodear la ciudad con el campo y subdividir la escena una por una, y en ese momento es el momento de que los desarrolladores de IA web2 + los recursos de IA web3 excedentes trabajen juntos.
De hecho, además del conjunto de web2 de despliegue rápido + marco de comunicación colaborativa multiagente + narrativa de emisión tokenómica, hay muchas direcciones innovadoras de web3 Native que vale la pena explorar:
Por ejemplo, equipado con un conjunto de marcos de colaboración de consenso distribuido, teniendo en cuenta las características de la computación fuera de la cadena + el almacenamiento de estado en la cadena de los modelos grandes de LLM, se requieren muchos componentes adaptables.
Un sistema de autenticación DID descentralizado permite al agente tener una identidad en cadena verificable, que es como la dirección única generada por la máquina virtual de ejecución para el contrato inteligente, principalmente para el seguimiento y registro continuo del estado posterior;
Un sistema de oráculo de Oracle descentralizado es el principal responsable de la adquisición y verificación confiables de datos fuera de la cadena, que es diferente del Oráculo anterior, y este oráculo adaptado al agente de IA también puede necesitar hacer una combinación de múltiples agentes, incluida una capa de recopilación de datos, una capa de consenso para la toma de decisiones y una capa de retroalimentación de ejecución, de modo que los datos en cadena requeridos por el agente y la computación y toma de decisiones fuera de la cadena se puedan alcanzar en tiempo real;
Un sistema DA de almacenamiento descentralizado, debido a la incertidumbre del estado de la base de conocimientos cuando se ejecuta el agente de IA, y el proceso de inferencia también es temporal, es necesario registrar las bibliotecas de estado clave y las rutas de inferencia detrás del LLM y almacenarlas en el sistema de almacenamiento distribuido, y proporcionar un mecanismo de prueba de datos controlable en costos para garantizar la disponibilidad de datos de la verificación de la cadena pública;
Un conjunto de capa de computación de privacidad ZKP a prueba de conocimiento cero se puede vincular con soluciones informáticas de privacidad que incluyen tiempo TEE, PHE, etc., para lograr computación de privacidad en tiempo real + verificación de prueba de datos, de modo que el agente pueda tener una gama más amplia de fuentes de datos verticales (médicas, financieras), y luego aparezcan agentes de servicio personalizados más profesionales en la parte superior;
Un conjunto de protocolos de interoperabilidad entre cadenas, algo similar al marco definido por el protocolo de código abierto MCP, la diferencia es que este conjunto de soluciones de interoperabilidad necesita tener un mecanismo de programación de retransmisión y comunicación que se adapte a la operación, entrega y verificación del agente, y pueda completar la transferencia de activos y la sincronización de estado del agente entre diferentes cadenas, especialmente los estados complejos como el contexto y el aviso del agente, la base de conocimientos, la memoria, etc.;
……
En mi opinión, el enfoque de un agente de IA web3 real debería estar en cómo hacer que el "flujo de trabajo complejo" del agente de IA y el "flujo de verificación de confianza" de la cadena de bloques se ajusten tanto como sea posible. En cuanto a estas soluciones incrementales, es posible actualizar e iterar a partir de proyectos narrativos antiguos existentes, o reformular a partir de proyectos en la pista narrativa de AI Agent recién formada.
Esta es la dirección que web3 AI Agent debe esforzarse por construir, y está en línea con los fundamentos del ecosistema de innovación bajo la macronarrativa de AI + Crypto. Sin el establecimiento de la innovación pertinente y las barreras de competencia diferenciadas, cada vez que la pista de la IA web2 se pone patas arriba, la IA web3 puede ponerse patas arriba.