MCP و A2A: مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي

معضلة وكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3

نقطة ضعف وكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3: الإفراط في التصور

يكمن التحدي الذي يواجهه وكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3 في الإفراط في التصور، حيث تطغى الرواية على المنفعة العملية. في حين أن هناك الكثير من النقاش حول الرؤية الكبرى للمنصات اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، إلا أن تجربة المستخدم لتطبيقات المنتجات الفعلية غالبًا ما تكون غير كافية بشكل مؤسف. خاصة بعد جولة من تطهير الفقاعة المفاهيمية، فإن قلة من مستثمري التجزئة على استعداد للدفع مقابل التوقعات الكبيرة وغير المحققة.

لقد ابتليت مساحة وكيل الذكاء الاصطناعي Web3 بتركيز مفرط على الاحتمالات النظرية على حساب النتائج الملموسة. لقد استحوذ إغراء اللامركزية وملكية البيانات ونماذج الإدارة الجديدة على خيال الكثيرين، لكن الواقع غالبًا ما يكون أقل من الضجيج. يترك المستخدمون واجهات مرهقة ووظائف محدودة وشعورًا عامًا بأن التكنولوجيا ليست جاهزة بعد لوقت الذروة.

الحاجة إلى تطبيقات عملية

يحتاج مجتمع Web3 إلى تحويل تركيزه من المُثل المجردة إلى التطبيقات الملموسة. إن الوعد بالذكاء الاصطناعي اللامركزي أمر مقنع، ولكنه سيتحقق فقط إذا ترجم إلى فوائد حقيقية للمستخدمين. يتطلب هذا التركيز على تجربة المستخدم وسهولة الاستخدام وخلق قيمة ملموسة.

يشعر المستثمرون بتعب متزايد من المشاريع التي تعد القمر ولكنها تفشل في الوفاء به. إنهم يبحثون عن مشاريع يمكنها إثبات مسار واضح نحو التبني وتوليد الإيرادات. وهذا يعني بناء منتجات تحل مشاكل حقيقية وتقدم عرض قيمة مقنع.

واقعية الذكاء الاصطناعي في Web2: MCP و A2A

صعود MCP و A2A في الذكاء الاصطناعي Web2

ينبع الصعود السريع لـ MCP و A2A ومعايير البروتوكولات الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي web2، وزخمها الناتج في مجال الذكاء الاصطناعي، من واقعيتها ‘المرئية والملموسة’. يشبه MCP واجهة USB-C لعالم الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالاتصال بسلاسة بمصادر وأدوات بيانات مختلفة. هناك بالفعل العديد من حالات استخدام MCP العملية.

على عكس التركيز المفاهيمي للذكاء الاصطناعي Web3، أعطى الذكاء الاصطناعي Web2 الأولوية للتطبيق العملي والتأثير في العالم الحقيقي. لقد تم دفع ظهور بروتوكولات مثل MCP (نموذج - وحدة تحكم - خط أنابيب) و A2A (تطبيق إلى تطبيق) بالرغبة في حل المشكلات الملموسة وإنشاء قيمة ملموسة.

MCP: الموصل العالمي للذكاء الاصطناعي

يمكّن MCP، الذي غالبًا ما يُشبه بواجهة USB-C للذكاء الاصطناعي، نماذج الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة بمصادر وأدوات بيانات متنوعة. يبسّط هذا النهج الموحد تكامل الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية، مما يسمح للمطورين ببناء تطبيقات أكثر تعقيدًا وقوة.

يكمن جمال MCP في بساطته وتعدد استخداماته. يوفر إطارًا مشتركًا لتوصيل نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات والأدوات والتطبيقات الأخرى. هذا يلغي الحاجة إلى عمليات تكامل مخصصة، مما يوفر للمطورين الوقت والجهد.

أمثلة واقعية لـ MCP قيد التنفيذ

على سبيل المثال، يمكن لبعض المستخدمين استخدام Claude مباشرة للتحكم في Blender لعمل نماذج ثلاثية الأبعاد، ويمكن لبعض ممارسي UI/UX استخدام اللغة الطبيعية لإنشاء ملفات تصميم Figma كاملة. يمكن لبعض المبرمجين أيضًا استخدام Cursor مباشرة لإكمال كتابة التعليمات البرمجية والتكميل وإرسال Git في محطة واحدة.

• النمذجة ثلاثية الأبعاد المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تخيل استخدام اللغة الطبيعية لإرشاد نموذج الذكاء الاصطناعي لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد. مع MCP، أصبح هذا حقيقة واقعة. يمكن للمستخدمين ببساطة وصف النموذج المطلوب، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشائه تلقائيًا، وتبسيط عملية التصميم وفتح إمكانيات إبداعية جديدة.
• تصميم واجهة المستخدم/تجربة المستخدم الآلي: يمكن الآن أتمتة المهمة الشاقة المتمثلة في تصميم واجهات المستخدم بالذكاء الاصطناعي. يمكن لممارسي UI/UX استخدام اللغة الطبيعية لوصف الواجهة المطلوبة، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء ملف تصميم Figma كامل، مما يوفر لهم ساعات لا تحصى من العمل.
• البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي: يمكن للمبرمجين الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام الروتينية وتحسين جودة التعليمات البرمجية. باستخدام أدوات مثل Cursor، يمكن للمطورين استخدام اللغة الطبيعية لكتابة التعليمات البرمجية وإنشاء الوثائق وإرسال التغييرات إلى Git، كل ذلك من واجهة واحدة.

تسلط هذه الأمثلة الضوء على الإمكانات التحويلية لـ MCP. من خلال توفير إطار عمل موحد لتوصيل نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات والأدوات، يمكّن MCP المطورين من بناء تطبيقات أكثر قوة وتنوعًا.

سد الفجوة: MCP و A2A لـ Web3

قيود الذكاء الاصطناعي Web3 في السيناريوهات العمودية

في السابق، كان الجميع يتوقع أن يكون لدى وكيل الذكاء الاصطناعي web3 تطبيقات هبوط مبتكرة في السيناريوهين الرئيسيين العموديين لـ DeFai و GameFai، ولكن في الواقع، لا تزال العديد من التطبيقات المماثلة عالقة في مستوى ‘إظهار المهارات’ في واجهة معالجة اللغة الطبيعية، وهو ما لا يكفي لتلبية عتبة التطبيق العملي.

على الرغم من الإثارة الأولية، فقد كافح وكلاء الذكاء الاصطناعي Web3 للعثور على تطبيقات عملية في القطاعات الرأسية الرئيسية مثل DeFi (التمويل اللامركزي) و GameFi (الألعاب اللامركزية). لا يزال العديد من المشاريع عالقًا في مرحلة ‘إظهار المهارات’، مما يدل على قدرات معالجة اللغة الطبيعية الرائعة ولكنها تفشل في تقديم قيمة ملموسة للمستخدمين.

تجاوز ‘إظهار المهارات’

جاء التركيز على عرض القدرات التقنية على حساب سهولة الاستخدام والتأثير في العالم الحقيقي. يهتم المستخدمون بشكل أقل بالعروض التقديمية البراقة وأكثر بكيفية حل الذكاء الاصطناعي لمشاكلهم وتحسين حياتهم.

لتحقيق النجاح، يجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي Web3 تجاوز مرحلة ‘إظهار المهارات’ والتركيز على بناء تطبيقات عملية تلبي احتياجات محددة. يتطلب هذا فهمًا عميقًا للسوق المستهدف والالتزام بالتصميم الذي يركز على المستخدم.

قوة التعاون بين الوكلاء المتعددين

من خلال الجمع بين MCP و A2A، يمكن بناء نظام تعاون متعدد الوكلاء أكثر قوة، ويمكن تقسيم المهام المعقدة ليتعامل معها وكلاء متخصصون. على سبيل المثال، دع وكيل التحليل يقرأ البيانات الموجودة على السلسلة ويحلل اتجاهات السوق ويربط وكلاء التنبؤ الآخرين ووكلاء التحكم في المخاطر لتحويل تفكير التنفيذ المتكامل للوكيل الفردي السابق إلى نموذج تقسيم العمل التعاوني متعدد الوكلاء.

من خلال الجمع بين نقاط القوة في MCP و A2A، يمكن للمطورين إنشاء أنظمة متعددة الوكلاء متطورة يمكنها معالجة المهام المعقدة. يتضمن هذا النهج تقسيم المهام إلى مكونات أصغر وأكثر قابلية للإدارة وتعيينها لوكلاء متخصصين.

نظام بيئي تعاوني لوكلاء الذكاء الاصطناعي

على سبيل المثال، يمكن تكليف وكيل تحليل بقراءة البيانات الموجودة على السلسلة وتحليل اتجاهات السوق، بينما يمكن لوكلاء آخرين التركيز على التنبؤ والتحكم في المخاطر. يسمح هذا النهج التعاوني بتنفيذ المهام المعقدة بشكل أكثر كفاءة وفعالية، والابتعاد عن نموذج الوكيل المتجانس التقليدي.

يكمن مفتاح النجاح في التكامل السلس لهؤلاء الوكلاء، مما يسمح لهم بالتواصل والتعاون بفعالية. يتطلب هذا إطار اتصال قوي وفهمًا مشتركًا للمهمة المطروحة.

قصص نجاح MCP كمخططات لـ Web3

توفر جميع حالات التطبيق الناجحة لـ MCP أمثلة ناجحة لولادة جيل جديد من وكلاء التداول والألعاب في web3.

توفر قصص نجاح MCP في عالم Web2 مخططات قيمة لتطوير وكلاء التداول والألعاب Web3. من خلال التعلم من تجارب رواد Web2، يمكن لمطوري Web3 تسريع اعتماد الذكاء الاصطناعي في هذه القطاعات الحيوية.

النهج الهجين: الجمع بين واقعية Web2 وقيم Web3

مزايا الإطار الهجين

بالإضافة إلى ذلك، يتمتع معيار الإطار الهجين المستند إلى MCP و A2A أيضًا بمزايا مثل سهولة الاستخدام لمستخدمي web2 وسرعة هبوط التطبيق. في الوقت الحاضر، من الضروري فقط التفكير في كيفية الجمع بين التقاط قيمة web3 وآلية الحوافز مع سيناريوهات التطبيق مثل DeFai و GameFai. إذا كانت المشاريع لا تزال تلتزم بالنزعة المفاهيمية النقية لـ web3 وترفض تبني واقعية web2، فقد تفوتهم الاتجاه الجديد التالي لوكيل الذكاء الاصطناعي.

يوفر الإطار الهجين، الذي يجمع بين نقاط القوة في MCP و A2A مع قيم Web3، العديد من المزايا الرئيسية، بما في ذلك:

• سهولة استخدام المستخدم: من خلال الاستفادة من البنية التحتية والأدوات الحالية لـ Web2، يمكن للإطار الهجين توفير تجربة أكثر ألفة وبديهية للمستخدمين، مما يقلل من حاجز الدخول لتطبيقات Web3.
• النشر السريع: يسمح الإطار الهجين للمطورين بنشر تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة من خلال الاستفادة من تقنيات وبنية تحتية Web2 الحالية.
• آليات التقاط القيمة والحوافز: من خلال دمج آليات التقاط القيمة والحوافز في Web3، يمكن للإطار الهجين مواءمة مصالح المستخدمين والمطورين وأصحاب المصلحة الآخرين، وتعزيز نظام بيئي أكثر استدامة وإنصافًا.

دمج قيم Web3 في أطر Web2

يكمن التحدي في دمج قيم Web3 بسلاسة في أطر Web2. يتطلب هذا دراسة متأنية لكيفية دمج الإدارة اللامركزية وملكية البيانات وعلم الرموز في الأنظمة الحالية.

خطر النزعة المفاهيمية النقية

تخاطر المشاريع التي تتمسك بالنزعة المفاهيمية النقية لـ Web3 دون تبني واقعية Web2 بتفويت الموجة التالية من ابتكار وكلاء الذكاء الاصطناعي. يكمن مستقبل الذكاء الاصطناعي في تقاطع هذين العالمين، حيث تخفف مُثل Web3 من واقعية Web2.

مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي: توليفة من المُثل والواقعية

باختصار، يختمر الزخم الجديد للموجة التالية من وكلاء الذكاء الاصطناعي، لكنه لم يعد الموقف النقي للسرد والترويج للمفهوم في الماضي، ولكن يجب أن يكون مدعومًا بالواقعية وهبوط التطبيق.

يكمن مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي في توليفة من المُثل والواقعية. من خلال الجمع بين الأهداف الطموحة لـ Web3 والنهج العملي لـ Web2، يمكننا إنشاء جيل جديد من التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تكون مبتكرة ومؤثرة. سيتم دفع الموجة التالية من تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال التطبيقات العملية والقيمة الحقيقية، وليس فقط الضجيج والوعود الفارغة.