Manus + MCP est la clé de l’impact de Web3 AI Agent.
Écrit par : Haotian
Un ami a dit que le déclin continu des agents d’IA web3 tels que #ai16z et $arc est causé par l’explosion récente du protocole MCP ? À première vue, toute la personne est un peu confuse, est-ce que WTF a quelque chose à voir là-dedans ? Mais après réflexion, j’ai découvert qu’il y avait vraiment une certaine logique : la logique d’évaluation et de tarification de l’agent d’IA web3 existant a changé, et la direction narrative et la voie d’atterrissage du produit doivent être ajustées de toute urgence ! Ci-dessous, j’aimerais partager mes opinions personnelles :
MCP (Model Context Protocol) est un protocole standardisé open source conçu pour permettre à divers LLM/Agents d’IA de se connecter de manière transparente à diverses sources de données et outils, ce qui équivaut à une interface USB « universelle » plug-and-play, remplaçant la méthode d’encapsulation « spécifique » de bout en bout dans le passé.
Pour le dire simplement, il existe des îlots de données évidents entre les applications d’IA, et les agents et les LLM doivent développer des API d’appel correspondantes pour assurer l’interopérabilité, sans parler de la complexité du processus d’exploitation et de l’absence de fonctions d’interaction bidirectionnelle, qui ont généralement des restrictions d’accès et d’autorisation relativement limitées aux modèles.
L’émergence de MCP fournit un cadre unifié pour les applications d’IA afin de se débarrasser des silos de données du passé et de réaliser la possibilité d’un accès « dynamique » aux données et aux outils externes, ce qui peut réduire considérablement la complexité du développement et l’efficacité de l’intégration, en particulier en termes d’exécution automatisée des tâches, de requête de données en temps réel et de collaboration multiplateforme.
En parlant de cela, beaucoup de gens ont immédiatement pensé que si Manus pour la collaboration et l’innovation multi-agents était intégré à ce framework open-source MCP qui peut promouvoir la collaboration multi-agents, ne serait-il pas invincible ?
C’est vrai, Manus + MCP est la clé de l’impact de web3 AI Agent.
Cependant, il est incroyable que Manus et MCP soient tous deux des frameworks et des standards de protocole pour web2 LLM/Agent, qui résolvent le problème de l’interaction des données et de la collaboration entre les serveurs centralisés, et que leurs autorisations et leur contrôle d’accès reposent également sur l’ouverture « active » de chaque nœud de serveur, en d’autres termes, il ne s’agit que d’un attribut d’outil open-source.
Il va de soi que c’est complètement contraire aux idées centrales de « serveurs distribués, collaboration distribuée et incitations distribuées » poursuivies par web3 AI Agent.
La raison en est que la première phase de web3 AI Agent est trop « orientée web2 », d’une part, parce que de nombreuses équipes sont issues du web2 et n’ont pas une compréhension complète des exigences natives du web3 Native. Les « interfaces API » telles que DeepSeek encapsulent de manière appropriée certains frameworks généraux de Memory et de Charater pour aider les développeurs à développer rapidement des applications d’agent d’IA. Mais quelle est la différence entre cet ensemble de frameworks de services et les outils open source web2 ? Quels sont les facteurs de différenciation ?
Euh, est-ce que l’avantage est qu’il y a un ensemble d’incitations Tokenomics ? Et ensuite utiliser un ensemble de frameworks que le web2 peut complètement remplacer pour inciter un groupe d’agents d’IA plus nombreux qui existent dans le but d’émettre de nouvelles pièces ? Terrible.. En regardant cette logique, vous pouvez à peu près comprendre pourquoi Manus +MCP peut avoir un impact sur web3 AI Agent ?
Étant donné que de nombreux frameworks et services d’agents d’IA web3 ne répondent qu’aux besoins de développement rapide et d’application similaires aux agents d’IA web2, mais qu’ils ne peuvent pas suivre la vitesse d’innovation du web2 en termes de services techniques, de normes et d’avantages de différenciation, le marché/capital a réévalué et fixé le prix du dernier lot d’agents d’IA web3.
En parlant de cela, il faut trouver le nœud du problème général, mais comment sortir de la situation ? Une seule façon : se concentrer sur les solutions natives du web3, car l’exploitation et l’architecture d’incitation des systèmes distribués sont les avantages différenciants absolus du web3.
Si l’on prend l’exemple de la puissance de cloud computing distribuée, des données, des algorithmes et d’autres plates-formes de services, il semble à première vue que ce type de puissance de calcul et de données agrégées sur la base de ressources inutilisées ne puisse pas répondre aux besoins de l’innovation technique à court terme, mais lorsqu’un grand nombre de LLM d’IA se battent pour une puissance de calcul centralisée afin de briser la course aux armements pour la performance, un modèle de service avec le gimmick des « ressources inactives et du faible coût » dédaignera naturellement les développeurs web2 et les groupes de capital-risque.
Cependant, lorsque l’agent d’IA web2 passera le stade de l’innovation en matière de performances, il est tenu de poursuivre l’expansion des scénarios d’application verticale et l’optimisation des modèles de subdivision et de mise au point, et les avantages des services de ressources d’IA web3 seront vraiment apparents à ce moment-là.
En fait, lorsque l’IA web2 qui se hisse à la position du géant sous la forme d’un monopole des ressources atteint un certain stade, il est difficile de se retirer à l’idée d’entourer la ville avec la campagne et de subdiviser la scène une par une, et à ce moment-là, c’est le moment pour les développeurs d’IA web2 excédentaires + les ressources d’IA web3 de travailler ensemble.
En fait, en plus de l’ensemble de déploiement rapide + cadre de communication collaborative multi-agents + récit d’émission Tokenomic du web2, il existe de nombreuses directions innovantes du web3 Native qui méritent d’être explorées :
Par exemple, équipé d’un ensemble de cadre de collaboration de consensus distribué, compte tenu des caractéristiques de l’informatique hors chaîne + du stockage d’état on-chain des grands modèles LLM, de nombreux composants adaptables sont nécessaires.
Un système d’authentification DID décentralisé permet à l’agent d’avoir une identité on-chain vérifiable, qui est comme l’adresse unique générée par la machine virtuelle d’exécution pour le contrat intelligent, principalement pour le suivi et l’enregistrement continus de l’état ultérieur ;
Un système oracle Oracle décentralisé est principalement responsable de l’acquisition et de la vérification fiables des données hors chaîne, ce qui est différent de l’Oracle précédent, et cet oracle adapté à l’agent d’IA peut également avoir besoin de faire une combinaison de plusieurs agents, y compris une couche de collecte de données, une couche de consensus décisionnel et une couche de rétroaction d’exécution, afin que les données on-chain requises par l’agent et le calcul et la prise de décision hors chaîne puissent être atteints en temps réel ;
Un système DA de stockage décentralisé, en raison de l’incertitude de l’état de la base de connaissances lorsque l’agent AI est en cours d’exécution, et le processus d’inférence est également temporaire, il est nécessaire d’enregistrer les bibliothèques d’états clés et les chemins d’inférence derrière le LLM et de les stocker dans le système de stockage distribué, et de fournir un mécanisme de preuve des données contrôlable à moindre coût pour assurer la disponibilité des données de la vérification de la chaîne publique ;
Un ensemble de couche de calcul de la confidentialité ZKP à divulgation nulle de connaissance peut être lié à des solutions informatiques de confidentialité, y compris le temps TEE, le PHE, etc., pour réaliser le calcul de la confidentialité en temps réel + la vérification de la preuve des données, de sorte que l’agent puisse disposer d’un plus large éventail de sources de données verticales (médicales, financières), puis des agents de service personnalisés plus professionnels apparaissent au-dessus du haut ;
Un ensemble de protocoles d’interopérabilité inter-chaînes, quelque peu similaire au cadre défini par le protocole open source MCP, la différence est que cet ensemble de solutions d’interopérabilité doit disposer d’un mécanisme de relais et d’ordonnancement des communications qui s’adapte au fonctionnement, à la livraison et à la vérification de l’agent, et peut compléter le transfert d’actifs et la synchronisation de l’état de l’agent entre différentes chaînes, en particulier les états complexes tels que le contexte et l’invite de l’agent, la base de connaissances, la mémoire, etc.
……
À mon avis, l’objectif d’un véritable agent d’IA web3 devrait être de savoir comment adapter autant que possible le « flux de travail complexe » de l’agent d’IA et le « flux de vérification de confiance » de la blockchain. En ce qui concerne ces solutions incrémentielles, il est possible de mettre à niveau et d’itérer à partir d’anciens projets narratifs existants, ou de refondre des projets sur la nouvelle piste narrative AI Agent.
C’est la direction que web3 AI Agent devrait s’efforcer de construire, et elle est conforme aux principes fondamentaux de l’écosystème de l’innovation dans le cadre du macro-récit de l’IA + Crypto. Sans la mise en place d’une innovation pertinente et de barrières de concurrence différenciées, chaque fois que la piste de l’IA web2 est bouleversée, l’IA web3 peut être bouleversée.
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Le déclin continu d’AI Agent est-il causé par l’explosion récente du protocole MCP ?
Écrit par : Haotian
Un ami a dit que le déclin continu des agents d’IA web3 tels que #ai16z et $arc est causé par l’explosion récente du protocole MCP ? À première vue, toute la personne est un peu confuse, est-ce que WTF a quelque chose à voir là-dedans ? Mais après réflexion, j’ai découvert qu’il y avait vraiment une certaine logique : la logique d’évaluation et de tarification de l’agent d’IA web3 existant a changé, et la direction narrative et la voie d’atterrissage du produit doivent être ajustées de toute urgence ! Ci-dessous, j’aimerais partager mes opinions personnelles :
Pour le dire simplement, il existe des îlots de données évidents entre les applications d’IA, et les agents et les LLM doivent développer des API d’appel correspondantes pour assurer l’interopérabilité, sans parler de la complexité du processus d’exploitation et de l’absence de fonctions d’interaction bidirectionnelle, qui ont généralement des restrictions d’accès et d’autorisation relativement limitées aux modèles.
L’émergence de MCP fournit un cadre unifié pour les applications d’IA afin de se débarrasser des silos de données du passé et de réaliser la possibilité d’un accès « dynamique » aux données et aux outils externes, ce qui peut réduire considérablement la complexité du développement et l’efficacité de l’intégration, en particulier en termes d’exécution automatisée des tâches, de requête de données en temps réel et de collaboration multiplateforme.
En parlant de cela, beaucoup de gens ont immédiatement pensé que si Manus pour la collaboration et l’innovation multi-agents était intégré à ce framework open-source MCP qui peut promouvoir la collaboration multi-agents, ne serait-il pas invincible ?
C’est vrai, Manus + MCP est la clé de l’impact de web3 AI Agent.
Il va de soi que c’est complètement contraire aux idées centrales de « serveurs distribués, collaboration distribuée et incitations distribuées » poursuivies par web3 AI Agent.
La raison en est que la première phase de web3 AI Agent est trop « orientée web2 », d’une part, parce que de nombreuses équipes sont issues du web2 et n’ont pas une compréhension complète des exigences natives du web3 Native. Les « interfaces API » telles que DeepSeek encapsulent de manière appropriée certains frameworks généraux de Memory et de Charater pour aider les développeurs à développer rapidement des applications d’agent d’IA. Mais quelle est la différence entre cet ensemble de frameworks de services et les outils open source web2 ? Quels sont les facteurs de différenciation ?
Euh, est-ce que l’avantage est qu’il y a un ensemble d’incitations Tokenomics ? Et ensuite utiliser un ensemble de frameworks que le web2 peut complètement remplacer pour inciter un groupe d’agents d’IA plus nombreux qui existent dans le but d’émettre de nouvelles pièces ? Terrible.. En regardant cette logique, vous pouvez à peu près comprendre pourquoi Manus +MCP peut avoir un impact sur web3 AI Agent ?
Étant donné que de nombreux frameworks et services d’agents d’IA web3 ne répondent qu’aux besoins de développement rapide et d’application similaires aux agents d’IA web2, mais qu’ils ne peuvent pas suivre la vitesse d’innovation du web2 en termes de services techniques, de normes et d’avantages de différenciation, le marché/capital a réévalué et fixé le prix du dernier lot d’agents d’IA web3.
Si l’on prend l’exemple de la puissance de cloud computing distribuée, des données, des algorithmes et d’autres plates-formes de services, il semble à première vue que ce type de puissance de calcul et de données agrégées sur la base de ressources inutilisées ne puisse pas répondre aux besoins de l’innovation technique à court terme, mais lorsqu’un grand nombre de LLM d’IA se battent pour une puissance de calcul centralisée afin de briser la course aux armements pour la performance, un modèle de service avec le gimmick des « ressources inactives et du faible coût » dédaignera naturellement les développeurs web2 et les groupes de capital-risque.
Cependant, lorsque l’agent d’IA web2 passera le stade de l’innovation en matière de performances, il est tenu de poursuivre l’expansion des scénarios d’application verticale et l’optimisation des modèles de subdivision et de mise au point, et les avantages des services de ressources d’IA web3 seront vraiment apparents à ce moment-là.
En fait, lorsque l’IA web2 qui se hisse à la position du géant sous la forme d’un monopole des ressources atteint un certain stade, il est difficile de se retirer à l’idée d’entourer la ville avec la campagne et de subdiviser la scène une par une, et à ce moment-là, c’est le moment pour les développeurs d’IA web2 excédentaires + les ressources d’IA web3 de travailler ensemble.
En fait, en plus de l’ensemble de déploiement rapide + cadre de communication collaborative multi-agents + récit d’émission Tokenomic du web2, il existe de nombreuses directions innovantes du web3 Native qui méritent d’être explorées :
Par exemple, équipé d’un ensemble de cadre de collaboration de consensus distribué, compte tenu des caractéristiques de l’informatique hors chaîne + du stockage d’état on-chain des grands modèles LLM, de nombreux composants adaptables sont nécessaires.
Un système d’authentification DID décentralisé permet à l’agent d’avoir une identité on-chain vérifiable, qui est comme l’adresse unique générée par la machine virtuelle d’exécution pour le contrat intelligent, principalement pour le suivi et l’enregistrement continus de l’état ultérieur ;
Un système oracle Oracle décentralisé est principalement responsable de l’acquisition et de la vérification fiables des données hors chaîne, ce qui est différent de l’Oracle précédent, et cet oracle adapté à l’agent d’IA peut également avoir besoin de faire une combinaison de plusieurs agents, y compris une couche de collecte de données, une couche de consensus décisionnel et une couche de rétroaction d’exécution, afin que les données on-chain requises par l’agent et le calcul et la prise de décision hors chaîne puissent être atteints en temps réel ;
Un système DA de stockage décentralisé, en raison de l’incertitude de l’état de la base de connaissances lorsque l’agent AI est en cours d’exécution, et le processus d’inférence est également temporaire, il est nécessaire d’enregistrer les bibliothèques d’états clés et les chemins d’inférence derrière le LLM et de les stocker dans le système de stockage distribué, et de fournir un mécanisme de preuve des données contrôlable à moindre coût pour assurer la disponibilité des données de la vérification de la chaîne publique ;
Un ensemble de couche de calcul de la confidentialité ZKP à divulgation nulle de connaissance peut être lié à des solutions informatiques de confidentialité, y compris le temps TEE, le PHE, etc., pour réaliser le calcul de la confidentialité en temps réel + la vérification de la preuve des données, de sorte que l’agent puisse disposer d’un plus large éventail de sources de données verticales (médicales, financières), puis des agents de service personnalisés plus professionnels apparaissent au-dessus du haut ;
Un ensemble de protocoles d’interopérabilité inter-chaînes, quelque peu similaire au cadre défini par le protocole open source MCP, la différence est que cet ensemble de solutions d’interopérabilité doit disposer d’un mécanisme de relais et d’ordonnancement des communications qui s’adapte au fonctionnement, à la livraison et à la vérification de l’agent, et peut compléter le transfert d’actifs et la synchronisation de l’état de l’agent entre différentes chaînes, en particulier les états complexes tels que le contexte et l’invite de l’agent, la base de connaissances, la mémoire, etc.
……
À mon avis, l’objectif d’un véritable agent d’IA web3 devrait être de savoir comment adapter autant que possible le « flux de travail complexe » de l’agent d’IA et le « flux de vérification de confiance » de la blockchain. En ce qui concerne ces solutions incrémentielles, il est possible de mettre à niveau et d’itérer à partir d’anciens projets narratifs existants, ou de refondre des projets sur la nouvelle piste narrative AI Agent.
C’est la direction que web3 AI Agent devrait s’efforcer de construire, et elle est conforme aux principes fondamentaux de l’écosystème de l’innovation dans le cadre du macro-récit de l’IA + Crypto. Sans la mise en place d’une innovation pertinente et de barrières de concurrence différenciées, chaque fois que la piste de l’IA web2 est bouleversée, l’IA web3 peut être bouleversée.