Web3 Alanında AI Ajanının Sınırları Aşan Keşfi: Manus'tan MC'ye

Son zamanlarda, Manus adında dünyanın ilk evrensel AI Agent ürünü sektörde geniş bir ilgi uyandırdı. Yerli girişimci Monica tarafından geliştirilen bu ürün, piyasaya sürüldüğü ilk günde davetiyelerin birer birer zor bulunur hale geldiği bir durum sergiledi. Manus, evrensel AI Agent olarak, bağımsız düşünme, planlama ve karmaşık görevleri yerine getirme konusunda güçlü yetenekler sergiliyor ve rapor yazma, tablo hazırlama gibi tüm süreç görevlerini bağımsız bir şekilde tamamlayabiliyor.

Manus'un patlaması sadece sektör içinde dikkat çekmekle kalmadı, aynı zamanda çeşitli AI Agent geliştirmeleri için değerli ürün fikirleri ve tasarım ilhamları sağladı. AI teknolojisinin hızlı gelişimiyle birlikte, AI Agent yapay zeka alanının önemli bir dalı olarak, giderek kavramdan gerçeğe dönüşüyor ve her sektörde büyük uygulama potansiyeli gösteriyor, Web3 sektörü de elbette bunun istisnası değil.

AI Agent'in Temel Bileşenleri ve Tasarım Modelleri

AI Agent, çevre, girdi ve önceden tanımlanmış hedeflere göre bağımsız olarak karar verebilen ve görevleri yerine getirebilen bir bilgisayar programıdır. Temel bileşenleri şunlardır:

• Büyük dil modelleri (LLM) onun "beyni" olarak
• Gözlem ve algılama mekanizması
• Akıl yürütme süreci
• Eylem gerçekleştirme
• Hafıza ve geri alma

AI Agent'in tasarım modeli temel olarak iki gelişim yolu vardır:

1. Planlama yeteneğine odaklanma: REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler dahil
2. Yansıtma yeteneğine ağırlık verme: Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS

Bunlar arasında, ReAct modeli şu anda en yaygın kullanılan AI Agent tasarım modelidir. ReAct, dil modellerindeki akıl yürütme (Reasoning) ve eylem (Acting) bileşenlerini bir araya getirerek çeşitli dil akıl yürütme ve karar verme görevlerini çözmektedir. Tipik bir süreç, "Düşünme (Thought) → Eylem (Action) → Gözlem (Observation)" döngüsü ile tanımlanabilir.

Web3'teki AI Ajanlarının Durumu

Web3 endüstrisinde AI Agent'ın popülaritesi bu yılın Ocak ayında zirveye ulaştıktan sonra büyük ölçüde düştü ve genel piyasa değeri %90'dan fazla azaldı. Şu anda, ses getiren ve piyasa değeri yüksek projeler, AI Agent çerçevesi etrafında Web3 keşfine odaklanıyor ve üç ana model bulunmaktadır:

1. Fırlatma platformu modu: Virtuals Protocol'ü temsil eder.
2. DAO modeli: ElizaOS'un temsil ettiği gibi
3. Ticari Şirket Modeli: Swarms'ı temsil eder

Ekonomik model açısından, şu anda yalnızca fırlatma platformu modeli kendi kendine yeten bir ekonomik kapalı döngü oluşturabilir. Ancak bu model de zorluklarla karşı karşıya, esas olarak ihraç edilen AI Agent varlıklarının yeterli "çekiciliğe" sahip olması gerekiyor ki pozitif bir döngü oluşsun. Şu anda piyasaya sürülen çoğu AI Agent esasen Meme olup, içsel değer desteğinden yoksundur.

MCP'nin Web3 Keşfi

Model Context Protocol (MCP), Anthropic şirketi tarafından sunulan bir açık kaynak protokolüdür ve LLM ile dış veri kaynakları arasındaki bağlantı ve etkileşim sorunlarını çözmeyi amaçlamaktadır. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'teki AI Agent için yeni keşif yönleri getirmiştir:

1. MCP Sunucusunu blok zinciri ağına dağıtın, tek nokta sorununu çözün ve sansüre karşı dayanıklılık kazandırın.
2. MCP Server'a blockchain ile etkileşim yeteneği kazandırmak, teknik engelleri azaltmak

Ayrıca, Ethereum üzerinde inşa edilen OpenMCP.Network yaratıcı teşvik ağına dayanan bir plan da var. Bu ağ, akıllı sözleşmeler aracılığıyla teşviklerin otomatikleştirilmesini, şeffaflığını, güvenilirliğini ve sansüre karşı dayanıklılığını sağlamayı amaçlamaktadır ve Ethereum cüzdanı, ZK gibi teknolojileri kullanarak çalışma sürecinde imza, yetki doğrulama ve gizlilik korumasını gerçekleştirmektedir.

Özet ve Gelecek

Manus'un yayımlanması, genel AI Agent ürünleri için önemli bir dönüm noktasını simgeliyor. Web3 dünyasının da, dışarıdan gelen Web3'ün yalnızca spekülasyon olduğuna dair eleştirileri kırmak için bir dönüm noktası ürününe ihtiyacı var. MCP'nin ortaya çıkışı, Web3'ün AI Agent'ına yeni keşif yönleri getiriyor; bunlar arasında blok zincir ağına dağıtım, blok zinciri ile etkileşim ve yaratıcı teşvik ağı inşası gibi konular yer alıyor.

Teorik olarak, MCP'nin Web3 ile birleşimi, AI Agent uygulamalarına merkeziyetsiz bir güven mekanizması ve ekonomik teşvik katmanı sağlayabilir, ancak mevcut sıfır bilgi kanıtı teknolojisi, Agent davranışlarının doğruluğunu doğrulamakta hala zorluk çekmektedir ve merkeziyetsiz ağların verimlilik sorunları vardır. Bu, kısa vadede başarılı olabilecek bir çözüm değildir.

AI, tarihin en büyük anlatımlarından biri olarak, Web3 ile entegrasyonu kaçınılmazdır. Bu alandaki sonsuz olasılıkları sürekli keşfetmek için sabırlı ve güvenli kalmalıyız.