فهم بروتوكول MCP (بروتوكول سياق النموذج)
يمثل بروتوكول سياق النموذج، الذي طورته شركة أنثروبيك، اتفاقية قياسية مفتوحة مصممة لإنشاء ‘نظام عصبي’ يربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالأدوات الخارجية. يعالج هذا البروتوكول ويحل تحديات التشغيل البيني الحرجة بين الوكلاء والأدوات الخارجية. إن تأييد عمالقة الصناعة مثل Google DeepMind قد وضع MCP بسرعة كمعيار معترف به داخل الصناعة.
تكمن الأهمية التقنية لـ MCP في توحيد المكالمات الوظيفية، مما يتيح لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) المختلفة التفاعل مع الأدوات الخارجية باستخدام لغة موحدة. هذا التوحيد القياسي يشبه ‘بروتوكول HTTP’ في النظام البيئي Web3 AI. ومع ذلك، فإن MCP لديه قيود معينة، لا سيما في الاتصال الآمن عن بعد، والذي يصبح أكثر وضوحًا مع التفاعلات المتكررة التي تتضمن الأصول. يتطلب تنفيذ MCP الفعال فهمًا عميقًا لبنية LLMs وكيفية تفاعلها مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخارجية. كما يتطلب دراسة متأنية لاعتبارات الأمان لضمان عدم إساءة استخدام البروتوكول أو استغلاله.
فك شفرة A2A (بروتوكول الوكيل إلى الوكيل)
بروتوكول الوكيل إلى الوكيل، الذي تقوده Google، هو إطار عمل اتصال للتفاعلات بين الوكلاء، ويشبه ‘شبكة اجتماعية للوكلاء’. على عكس MCP، الذي يركز على ربط أدوات الذكاء الاصطناعي، يؤكد A2A على الاتصال والتفاعل بين الوكلاء. يستخدم آلية بطاقة الوكيل لمعالجة اكتشاف القدرات، مما يتيح التعاون بين الوكلاء عبر الأنظمة الأساسية ومتعدد الوسائط، بدعم من أكثر من 50 شركة، بما في ذلك Atlassian و Salesforce.
من الناحية الوظيفية، يعمل A2A كـ ‘بروتوكول اجتماعي’ داخل عالم الذكاء الاصطناعي، مما يسهل التعاون بين كيانات الذكاء الاصطناعي الصغيرة المختلفة من خلال نهج موحد. بالإضافة إلى البروتوكول نفسه، فإن دور Google في تأييد وكلاء الذكاء الاصطناعي مهم. يوفر A2A إمكانات مهمة لإنشاء شبكات معقدة من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم العمل معًا لحل المشكلات التي تتجاوز قدرات الوكيل الفردي. ومع ذلك، يتطلب التنفيذ الناجح لـ A2A دراسة متأنية للتحديات المتعلقة بخصوصية البيانات والأمان والتحكم في الوصول.
تحليل UnifAI
يهدف UnifAI، الذي يتم وضعه كشبكة تعاون للوكلاء، إلى دمج نقاط القوة في كل من MCP و A2A، وتزويد المؤسسات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) بحلول تعاون للوكلاء عبر الأنظمة الأساسية. تشبه هندسته ‘طبقة وسيطة’، وتسعى جاهدة لتعزيز كفاءة النظام البيئي للوكلاء من خلال آلية موحدة لاكتشاف الخدمة. ومع ذلك، بالمقارنة مع البروتوكولات الأخرى، فإن تأثير UnifAI في السوق وتطوير النظام البيئي لا يزالان محدودين نسبيًا، مما يشير إلى تركيز مستقبلي محتمل على سيناريوهات متخصصة محددة. يمثل UnifAI نهجًا واعدًا لتبسيط تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ولكنه يتطلب مزيدًا من التطوير لإدراك إمكاناته الكاملة.
DARK: تطبيق خادم MCP على Solana
يمثل DARK تطبيقًا لخادم MCP مبنيًا على بلوك تشين Solana. من خلال الاستفادة من بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، فإنه يوفر الأمان، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع بلوك تشين Solana لعمليات مثل الاستعلام عن أرصدة الحسابات وإصدار الرموز.
أبرز ما في هذا البروتوكول هو قدرته على تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي داخل مجال DeFi، ومعالجة قضية التنفيذ الموثوق به للعمليات على السلسلة. يفتح تطبيق طبقة التطبيق الخاص بـ DARK استنادًا إلى MCP طرقًا جديدة للاستكشاف. يعالج DARK الحاجة الملحة إلى تنفيذ آمن وموثوق به للعمليات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على البلوك تشين، ولكنه يتطلب تقييمًا دقيقًا للمفاضلات بين الأمان والأداء.
اتجاهات التوسع المحتملة وفرص وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة
بمساعدة هذه البروتوكولات الموحدة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة استكشاف اتجاهات وفرص توسع مختلفة:
قدرات تطبيق التنفيذ اللامركزي: يعالج تصميم DARK المستند إلى TEE تحديًا أساسيًا - تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي من تنفيذ العمليات على السلسلة بشكل موثوق. يوفر هذا دعمًا فنيًا لتنفيذ وكيل الذكاء الاصطناعي في قطاع DeFi، مما قد يؤدي إلى قيام المزيد من وكلاء الذكاء الاصطناعي بتنفيذ المعاملات وإصدار الرموز وإدارة مجموعات السيولة بشكل مستقل.
بالمقارنة مع نماذج الوكلاء المفاهيمية البحتة، يحمل هذا النظام البيئي للوكلاء العملي قيمة حقيقية. (ومع ذلك، مع وجود 12 إجراءً فقط حاليًا على GitHub، لا يزال DARK في مراحله الأولى، وبعيدًا عن التطبيق واسع النطاق.) يمثل تطبيق DARK نهجًا واعدًا لأتمتة عمليات DeFi المعقدة، ولكنه يتطلب مزيدًا من التطوير لإدراك إمكاناته الكاملة.
شبكات بلوك تشين تعاونية متعددة الوكلاء: يقدم استكشاف A2A و UnifAI لسيناريوهات التعاون متعدد الوكلاء إمكانيات تأثير شبكة جديدة على النظام البيئي للوكلاء على السلسلة. تخيل شبكة لامركزية تتكون من وكلاء متخصصين مختلفين، قد تتجاوز قدرات LLM واحد وتشكل سوقًا لامركزيًا تعاونيًا مستقلاً. يتماشى هذا تمامًا مع الطبيعة الموزعة لشبكات البلوك تشين. يمكن للشبكات التعاونية متعددة الوكلاء أن تفتح إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ولكنها تتطلب دراسة متأنية للتحديات المتعلقة بالتنسيق والاتصال والأمن.
تطور مشهد وكيل الذكاء الاصطناعي
يبتعد قطاع وكيل الذكاء الاصطناعي عن كونه مدفوعًا بالضجيج وحده. قد يتضمن مسار تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة معالجة مشكلات المعايير عبر الأنظمة الأساسية أولاً (MCP و A2A) ثم التفرع إلى ابتكارات طبقة التطبيق (مثل جهود DeFi الخاصة بـ DARK).
سيشكل نظام بيئي للوكلاء لامركزي بنية توسع ذات طبقات جديدة: تتكون الطبقة الأساسية من ضمانات أمنية أساسية مثل TEE، وتتكون الطبقة الوسطى من معايير البروتوكول مثل MCP / A2A، وتتميز الطبقة العليا بسيناريوهات تطبيق رأسية محددة. (قد يكون هذا سلبيًا بالنسبة لبروتوكولات معايير Web3 AI الحالية على السلسلة.)
بالنسبة للمستخدمين العاديين، بعد تجربة الازدهار والانهيار الأوليين لوكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة، يجب أن يتحول التركيز من تحديد المشاريع التي يمكن أن تخلق أكبر فقاعة قيمة سوقية إلى تلك التي تعالج حقًا نقاط الضعف الأساسية في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، مثل الأمان والثقة والتعاون. لتجنب الوقوع في فخ فقاعة آخر، يُنصح بمراقبة ما إذا كان تقدم المشروع يتماشى مع ابتكارات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في Web2. يجب على المستخدمين أيضًا أن يكونوا على دراية بالمخاطر المحتملة المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل الثغرات الأمنية والتحيزات المحتملة في الخوارزميات.
النقاط الرئيسية
- قد يكون لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي موجة جديدة من فرص التوسع في طبقة التطبيق والضجيج بناءً على بروتوكولات معايير Web2 AI (MCP، A2A، إلخ).
- لم يعد وكلاء الذكاء الاصطناعي يقتصرون على خدمات دفع المعلومات ذات الكيان الواحد. ستكون خدمات أدوات التنفيذ التفاعلية والتعاونية متعددة وكلاء الذكاء الاصطناعي (DeFAI، GameFAI، إلخ) محورًا رئيسيًا. يجب على المطورين والمستثمرين التركيز على المشاريع التي تعالج نقاط الضعف الأساسية في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، مثل الأمان والثقة والتعاون.
التعمق أكثر في دور MCP في توحيد تفاعلات الذكاء الاصطناعي
يدور MCP، في جوهره، حول إنشاء لغة مشتركة لنماذج الذكاء الاصطناعي للتواصل مع العالم الخارجي. فكر في الأمر على أنه يوفر مترجمًا عالميًا يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الأدوات والخدمات المختلفة دون الحاجة إلى عمليات تكامل مخصصة لكل منها. هذه قفزة كبيرة إلى الأمام، لأنها تقلل بشكل كبير من التعقيد والوقت المطلوبين لإنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لـ MCP في قدرته على تجريد التعقيدات الكامنة في الأدوات والخدمات المختلفة. هذا يعني أن مطوري الذكاء الاصطناعي يمكنهم التركيز على منطق تطبيقاتهم بدلاً من الانشغال بتفاصيل كيفية التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو تنسيقات البيانات المحددة. هذا التجريد يجعل من السهل أيضًا استبدال أداة بأخرى، طالما أن كلاهما يدعم معيار MCP.
علاوة على ذلك، يعزز MCP نهجًا أكثر نموذجية وقابلة للتركيب لتطوير الذكاء الاصطناعي. من خلال تحديد واجهة واضحة لكيفية تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، يصبح من السهل إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة من خلال الجمع بين مكونات أصغر وأكثر تخصصًا. هذه النموذجية تجعل من السهل أيضًا إعادة استخدام ومشاركة مكونات الذكاء الاصطناعي عبر المشاريع المختلفة.
ومع ذلك، فإن التوحيد القياسي الذي يجلبه MCP يمثل أيضًا بعض التحديات. يتطلب تحديد واجهة مشتركة تعمل مع مجموعة واسعة من الأدوات والخدمات دراسة متأنية وتسوية. هناك خطر من أن يصبح المعيار عامًا جدًا ولا يلتقط تمامًا الفروق الدقيقة في أدوات معينة. بالإضافة إلى ذلك، يعد ضمان أن يكون المعيار آمنًا ويحمي من الهجمات الخبيثة أمرًا بالغ الأهمية. يجب على المطورين والمؤسسات المشاركة في تنفيذ MCP إعطاء الأولوية للأمان والخصوصية لضمان عدم إساءة استخدام البروتوكول أو استغلاله.
رؤية A2A لنظام بيئي تعاوني للذكاء الاصطناعي
بينما يركز MCP على التفاعل بين نماذج الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، يتخذ A2A نظرة أوسع ويتصور نظامًا بيئيًا تعاونيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي. سيسمح هذا النظام البيئي لوكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين بالتواصل والتنسيق والعمل معًا لحل المشكلات المعقدة.
آلية بطاقة الوكيل هي عنصر أساسي في A2A، مما يتيح للوكلاء اكتشاف قدرات بعضهم البعض وتبادل المعلومات. تتيح هذه الآلية للوكلاء الإعلان عن مهاراتهم وخدماتهم، مما يسهل على الوكلاء الآخرين العثور عليها واستخدامها. توفر بطاقة الوكيل أيضًا طريقة موحدة للوكلاء لوصف قدراتهم، مما يضمن إمكانية فهمها من قبل الوكلاء الآخرين بغض النظر عن تنفيذهم الأساسي.
يفتح تركيز A2A على الاتصال والتعاون مجموعة واسعة من الاحتمالات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. تخيل فريقًا من وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون معًا لإدارة سلسلة توريد، مع تولي كل وكيل مسؤولية مهمة محددة مثل التنبؤ بالطلب أو تحسين الخدمات اللوجستية أو التفاوض على العقود. من خلال التعاون وتبادل المعلومات، يمكن لهؤلاء الوكلاء جعل سلسلة التوريد أكثر كفاءة ومرونة.
ومع ذلك، فإن بناء نظام بيئي تعاوني للذكاء الاصطناعي يمثل أيضًا تحديات كبيرة. يعد ضمان قدرة الوكلاء على الوثوق ببعضهم البعض وتبادل المعلومات بشكل آمن أمرًا بالغ الأهمية. بالإضافة إلى ذلك، يعد تطوير بروتوكولات لحل النزاعات وتنسيق الإجراءات بين وكلاء متعددين أمرًا ضروريًا. يجب على المؤسسات المشاركة في تطوير A2A إعطاء الأولوية للثقة والأمن والتعاون لإنشاء نظام بيئي تعاوني للذكاء الاصطناعي مستدام وفعال.
طموح UnifAI لسد الفجوة
يهدف UnifAI إلى سد الفجوة بين MCP و A2A من خلال توفير منصة موحدة لبناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يسعى إلى الجمع بين نقاط القوة في كلا البروتوكولين، وتقديم للمطورين مجموعة شاملة من الأدوات للتفاعل مع الخدمات الخارجية والتعاون مع وكلاء الذكاء الاصطناعي الآخرين.
تركيز UnifAI على المؤسسات الصغيرة والمتوسطة جدير بالملاحظة بشكل خاص. غالبًا ما تفتقر المؤسسات الصغيرة والمتوسطة إلى الموارد والخبرة اللازمة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي معقدة من الصفر. من خلال توفير منصة جاهزة للاستخدام، يمكن لـ UnifAI مساعدة المؤسسات الصغيرة والمتوسطة على تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي وتحسين عمليات أعمالهم.
ومع ذلك، يواجه UnifAI تحدي المنافسة مع اللاعبين الراسخين في سوق الذكاء الاصطناعي. لتحقيق النجاح، ستحتاج إلى تقديم عرض قيمة مقنع يميزها عن الحلول الحالية. يمكن أن يتضمن ذلك التركيز على أسواق متخصصة محددة أو توفير ميزات فريدة غير متوفرة في أي مكان آخر. يجب على UnifAI إعطاء الأولوية للابتكار والتمايز والتسويق الاستراتيجي لتأسيس نفسها كرائدة في سوق الذكاء الاصطناعي.
خطوة DARK الجريئة إلى DeFi
يمثل تطبيق DARK لخادم MCP على Solana خطوة جريئة نحو دمج الذكاء الاصطناعي مع التمويل اللامركزي (DeFi). من خلال الاستفادة من بيئة تنفيذ موثوقة (TEE)، يمكّن DARK وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل بشكل آمن مع بلوك تشين Solana، مما يفتح مجموعة من الاحتمالات لتطبيقات DeFi المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لـ DARK في قدرته على أتمتة استراتيجيات DeFi المعقدة. يمكن برمجة وكلاء الذكاء الاصطناعي لمراقبة ظروف السوق وتنفيذ الصفقات وإدارة مجموعات السيولة، كل ذلك دون تدخل بشري. يمكن أن تحسن هذه الأتمتة الكفاءة وتقلل من مخاطر الخطأ البشري.
ومع ذلك، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع DeFi يمثل أيضًا مخاطر كبيرة. يمكن أن يكون وكلاء الذكاء الاصطناعي عرضة للهجمات التي تستغل الثغرات الأمنية في التعليمات البرمجية الخاصة بهم أو بروتوكولات DeFi الأساسية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يثير استخدام الذكاء الاصطناعي في DeFi مخاوف بشأن الشفافية والمساءلة. يجب على DARK والمشاريع الأخرى التي تدمج الذكاء الاصطناعي مع DeFi إعطاء الأولوية للأمان والشفافية والمساءلة لضمان أن تكون التطبيقات مفيدة ومسؤولة.
مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي: نهج متعدد الطبقات
من المرجح أن يتبع تطور وكلاء الذكاء الاصطناعي نهجًا متعدد الطبقات، مع وجود طبقات مختلفة مسؤولة عن جوانب مختلفة من النظام. ستركز الطبقة الأساسية على توفير الأمان والثقة الأساسيين، باستخدام تقنيات مثل TEEs. ستتكون الطبقة الوسطى من معايير البروتوكول مثل MCP و A2A، والتي تتيح التشغيل البيني والتعاون. ستتميز الطبقة العليا بتطبيقات رأسية محددة، مصممة لتناسب الصناعات وحالات الاستخدام المختلفة.
سيسمح هذا النهج متعدد الطبقات ببناء وكلاء الذكاء الاصطناعي بطريقة معيارية وقابلة للتطوير. يمكن تطوير الطبقات المختلفة وتحسينها بشكل مستقل، دون التأثير على وظائف الطبقات الأخرى. هذه النموذجية ستجعل من السهل أيضًا تكييف وكلاء الذكاء الاصطناعي مع التقنيات وحالات الاستخدام الجديدة.
ومع ذلك، فإن ضمان عمل الطبقات المختلفة معًا بسلاسة سيكون تحديًا رئيسيًا. يجب تصميم الطبقات المختلفة لتكون متوافقة مع بعضها البعض، ويجب أن تكون هناك واجهات واضحة بينها. بالإضافة إلى ذلك، يعد ضمان أن تكون الطبقات المختلفة آمنة وتحمي من الهجمات الخبيثة أمرًا بالغ الأهمية. يجب على المؤسسات المشاركة في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي إعطاء الأولوية للتوافق والأمان والتعاون لإنشاء نظام بيئي وكيل ذكاء اصطناعي فعال ومستدام.