Chainfeeds 导读：
在我看来，真正的 Web3 AI Agent 的攻克重点应该在于如何让 AI Agent 的复杂工作流和区块链的信任验证流如何尽可能契合。
文章来源：
https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922
文章作者：
Haotian
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Chainfeeds 导读：在我看来，真正的 Web3 AI Agent 的攻克重点应该在于如何让 AI Agent 的复杂工作流和区块链的信任验证流如何尽可能契合。文章来源：<a href="https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922" rel="nofollow">https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922</a>文章作者：Haotian<hr><h3>观点：</h3>Haotian：MCP（Model Context Protocol）是一个旨在让各类 AI LLM/Agent 无缝连接到各种数据源和工具的开源标准化协议，相当于一个即插即拔 USB「通用」接口，取代了过去要端到端「特定」封装方式。简单而言，原本 AI 应用之间都有明显的数据孤岛，Agent/LLM 之间要实现互通有无则需要各自开发相应的调用 API 接口，操作流程复杂不说，还缺乏双向交互功能，通常都有相对有限的模型访问和权限限制。MCP 的出现等于提供了一个统一的框架，让 AI 应用可以摆脱过去的数据孤岛状态，实现动态访问外部的数据与工具的可能性，可以显著降低开发复杂性和集成效率，尤其在在自动化任务执行、实时数据查询以及跨平台协作等方面有明显助推作用。说到此，很多人立马想到了，如果用多 Agent 协作创新的 Manus 集成此能促进多 Agent 协作的 MCP 开源框架，是不是就无敌了？没错，Manus + MCP 才是 web3 AI Agent 此番遭受冲击的关键。但匪夷所思的是，无论 Manus 还是 MCP 都是面向 web2 LLM/Agent 的框架和协议标准，其解决的都是中心化服务器之间的数据交互和协作的问题，其权限和访问控制还依赖各个服务器节点的主动开放，换句话来说，它只是一种开源工具属性。按理说，它和 Web3 AI Agent 追求的分布式服务器、分布式协作、分布式激励等等中心思想完全背离，中心化的意大利炮怎么能炸掉去中心化的碉堡呢？究其原因在于，第一阶段的 web3 AI Agent 太过于 Web2 化了，一方面源于不少团队都来自 Web2 背景，对 Web3 Native 的原生需求缺乏充分的理解，比如，ElizaOS 框架最初就是一个，帮助开发者快捷部署 AI Agent 应用的封装框架，恰恰就是集成了 Twitter、Discord 等平台和一些 OpenAI、Claude、DeepSeek 等 API 接口，适当封装了一些 Memory、Charater 通用框架，帮助开发者快速开发落定 AI Agent 应用。但较真的话，这套服务框架和 web2 的开源工具有何区别呢？又有什么差异化优势呢？该如何破局呢？就一条路：专注于做 Web3 原生的解决方案，因为分布式系统的运转和激励架构才是属于 Web3 绝对差异化的优势。以分布式云算力、数据、算法等服务平台为例，表面上看似这种以闲置资源为由头聚合起来的算力和数据，短期根本无法满足工程化实现创新的需要，但在大量 AI LLM 正在拼集中化算力搞性能突破军备竞赛的时候，一个以闲置资源、低成本为噱头的服务模式自然会让 Web2 的开发者和 VC 天团不屑一顾。但等 Web2 AI Agent 过了拼性能创新的阶段，就势必会追求垂直应用场景拓展和细分微调模型优化等方向，那个时候才会真正显现 Web3 AI 资源服务的优势。<a href="https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922" rel="nofollow">内容来源</a><a href="https://chainfeeds.substack.com/" rel="nofollow"><img src="https://static.fwimg.io/img/feed/b2eaa29be3ce3765a63fefff08e60a8a.jpg" alt="https://chainfeeds.substack.com"></a>

【长推】加密 AI Agent 估值定价逻辑已变？该如何调整叙事方向及落地路线？

체인피드 요약:
제 생각에 진정한 Web3 AI 에이전트의 핵심은 AI 에이전트의 복잡한 워크플로와 블록체인의 신뢰 검증 프로세스를 최대한 조화시키는 것입니다.
<출처: https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922>
<작성자: Haotian>

체인피드 요약:내 생각에 진정한 Web3 AI 에이전트의 핵심은 AI 에이전트의 복잡한 워크플로우와 블록체인의 신뢰 검증 프로세스를 최대한 잘 결합하는 것입니다.출처:<a href="https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922" rel="nofollow">https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922</a>저자:Haotian<hr><h3>관점:</h3>Haotian: MCP(Model Context Protocol)는 다양한 AI LLM/에이전트가 seamless하게 다양한 데이터 소스와 도구에 연결될 수 있도록 하는 오픈소스 표준화 프로토콜입니다. 마치 플러그 앤 플레이 방식의 'USB 범용 인터페이스'와 같은 역할을 하여, 과거 AI 애플리케이션 간 데이터 사일로 문제와 에이전트/LLM 간 상호운용성 확보를 위한 복잡한 API 개발 필요성을 해결합니다. MCP는 AI 애플리케이션이 데이터 사일로에서 벗어나 외부 데이터와 도구에 동적으로 접근할 수 있게 하여, 개발 복잡성과 통합 효율성을 크게 개선할 수 있습니다. 특히 자동화 작업 실행, 실시간 데이터 쿼리, 크로스 플랫폼 협업 등에 큰 도움이 될 것입니다. 이에 따라 Manus와 같은 멀티 에이전트 협업 프레임워크에 MCP를 접목하면 Web3 AI 에이전트의 혁신을 가속화할 수 있을 것입니다. 그러나 아쉽게도 Manus와 MCP는 모두 Web2 LLM/에이전트 중심의 프레임워크와 프로토콜이며, 중앙화된 서버 간 데이터 교환과 협업 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이는 분산 서버, 분산 협업, 분산 인센티브 등 Web3 AI 에이전트의 핵심 이념과 거리가 멉니다. 따라서 Web3 AI 에이전트는 Web2 기반 솔루션에서 벗어나 Web3 네이티브 해결책에 집중해야 합니다.<a href="https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922" rel="nofollow">출처</a><a href="https://chainfeeds.substack.com/" rel="nofollow"><img src="https://static.fwimg.io/img/feed/b2eaa29be3ce3765a63fefff08e60a8a.jpg" alt="https://chainfeeds.substack.com"></a>

[긴 트윗 (Long tweet)] 암호화된 AI Agent의 가치평가 가격 로직이 변경됐나요? 스토리 방향과 착륙 경로를 어떻게 조정하나요?

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