近期，许多Web3 AI Agent项目，如ai16z、$arc等，股价持续走低，有人将此归因于MCP协议的火爆。起初听到这个说法时，可能会感到疑惑：这两者有什么关系？但深入分析后，会发现Web3 AI Agent的估值逻辑确实发生了变化，其叙事方向和产品落地模式正面临调整。
MCP的影响：AI互联方式的变革
MCP（Model Context Protocol）是一个开放标准协议，旨在让各类AI LLM/Agent能够无缝连接各种数据源和工具。它相当于一个AI应用的“通用USB接口”，取代了过去的端到端封装模式。
在传统模式下，各AI应用之间往往存在“数据孤岛”，Agent或LLM需要自行开发API进行调用，流程复杂且受限于特定权限。而MCP的出现提供了一个统一的框架，使AI应用能够动态访问外部数据和工具，提升集成效率，并加强自动化任务执行、实时数据查询和跨平台协作。
这也引出了一个关键问题：如果Manus这样的多Agent协作框架与MCP结合，是否会彻底颠覆现有的Web3 AI Agent生态？
Manus + MCP如何冲击Web3 AI Agent
从技术角度来看，Manus和MCP本质上是Web2 LLM/Agent的框架与协议标准，它们解决的是中心化服务器之间的数据交互和协作问题，依赖服务器节点主动开放权限。因此，它们更像是一种开源工具，而非去中心化基础设施。
按理说，Web3 AI Agent强调的是“去中心化服务器、去中心化协作、去中心化激励”，这种中心化架构为何能影响Web3 AI Agent？核心原因在于，当前许多Web3 AI Agent仍然过于“Web2化”。
例如，ElizaOS框架最初的目标是帮助开发者快速部署AI Agent应用，其主要方式是集成Twitter、Discord等平台，以及OpenAI、Claude、DeepSeek等API，并封装Memory、Character等通用框架。这样来看，这套服务与Web2的AI工具有何本质区别？
如果唯一的差异是Tokenomics激励机制，那Web3 AI Agent是否只是换了个方式“发币”？市场很快意识到，这类项目缺乏真正的Web3原生竞争力，而Web2的创新速度更快，因此资本开始重新估值。
破局之路：打造真正的Web3 AI Agent
既然问题的症结已找到，那么Web3 AI Agent如何突围？答案只有一个——构建真正的Web3原生解决方案。Web3的核心优势在于分布式系统的运作模式及激励架构，而非简单地“加个Token”。
短期来看，分布式云算力、数据、算法等资源平台可能难以匹敌集中化算力的AI平台，但当Web2 AI Agent的发展进入拼应用落地和优化阶段，Web3 AI的资源协调模式将展现出独特的优势。届时，Web3 AI Agent可以围绕以下创新方向进行突破：
1. 去中心化身份验证（DID）：让AI Agent拥有链上可验证身份，类似于智能合约地址，用于追踪状态变化。
2. 去中心化预言机系统：提供可信数据输入，并支持多层级的数据采集、决策共识与执行反馈，以增强AI Agent的链上计算能力。
3. 分布式存储（DA）：确保AI Agent的知识库和推理路径能够在区块链上存储，并提供可验证的数据可用性证明。
4. 隐私计算（ZKP）：结合TEE、FHE等隐私技术，支持医疗、金融等敏感数据计算，同时确保数据安全。
5. 跨链互操作性协议：构建类似MCP的开源框架，但专注于Web3 AI Agent的状态同步、资产传输和上下文共享。
真正的Web3 AI Agent必须让“AI复杂工作流”与“区块链信任机制”紧密结合。未来，这一创新方向可能由现有项目升级，也可能由新兴赛道推动。但可以确定的是，如果Web3 AI Agent无法建立技术壁垒，每一次Web2 AI的技术突破，都会对其产生巨大冲击。