Разбиране на MCP (Model Context Protocol)
Разработен от Anthropic, Model Context Protocol представлява отворен стандарт, предназначен да установи „нервна система“, свързваща AI моделите с външни инструменти. Този протокол адресира и разрешава критичните предизвикателства за оперативна съвместимост между агенти и външни инструменти. Одобрението от индустриални гиганти като Google DeepMind бързо позиционира MCP като признат стандарт в индустрията.
Техническото значение на MCP се крие в стандартизацията на функционалните повиквания, позволяваща на различни големи езикови модели (LLM) да взаимодействат с външни инструменти, използвайки унифициран език. Тази стандартизация е подобна на “HTTP протокола” в Web3 AI екосистемата. Въпреки това, MCP има определени ограничения, особено в отдалечената сигурна комуникация, които стават по-изразени с честите взаимодействия, включващи активи. MCP предоставя рамка, чрез която AI моделите могат да разберат как да използват външни инструменти. Това включва дефиниране на входните и изходните формати за всяка функция, както и предоставяне на описания на функциите, които помагат на AI моделите да разберат какво правят.
MCP е важен градивен елемент за създаването на по-мощни и гъвкави AI системи. Като позволява на AI моделите да взаимодействат с външни инструменти, MCP отваря нови възможности за AI приложения. Например, MCP може да се използва за създаване на AI агенти, които могат да автоматизират задачи, да отговарят на въпроси и да предоставят препоръки.
Въпреки че MCP е обещаващ, той все още е в ранен стадий на развитие. Все още има редица предизвикателства, които трябва да бъдат решени, преди MCP да може да бъде широко приет. Тези предизвикателства включват осигуряване на сигурност, поддържане на съвместимост и мащабиране на протокола. Въпреки тези предизвикателства, MCP има потенциала да революционизира начина, по който изграждаме AI системи.
Декодиране на A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Воден от Google, протоколът Agent-to-Agent е комуникационна рамка за взаимодействия между агенти, наподобяваща “социална мрежа на агенти”. За разлика от MCP, който се фокусира върху свързването на AI инструменти, A2A набляга на комуникацията и взаимодействието между агенти. Той използва механизъм Agent Card за адресиране на откриването на възможности, позволявайки междуплатформено и мултимодално сътрудничество на агенти, подкрепено от над 50 компании, включително Atlassian и Salesforce.
Функционално, A2A оперира като “социален протокол” в AI света, улесняващ сътрудничеството между различни малки AI единици чрез стандартизиран подход. Освен самия протокол, ролята на Google в одобряването на AI агенти е значителна. A2A позволява на AI агенти да комуникират, да си сътрудничат и да работят заедно. A2A се фокусира върху стандартизирането на начина, по който агентите откриват възможности, комуникират и споделят информация. Протоколът използва рамка Agent Card за да позволи на AI агентите да имат информация за други AI агенти. Протоколът е подкрепен от множество компании, което говори за неговата важност за бъдещето на AI агентите.
A2A е важна стъпка напред за създаването на по-интелигентни и гъвкави AI системи. Като позволява на AI агенти да работят заедно, A2A отваря нови възможности за AI приложения. Например, A2A може да се използва за създаване на AI агенти, които могат да решават сложни проблеми, да автоматизират задачи и да предоставят персонализирани препоръки.
Анализиране на UnifAI
Позициониран като мрежа за сътрудничество на агенти, UnifAI има за цел да интегрира силните страни както на MCP, така и на A2A, предоставяйки на малки и средни предприятия (МСП) решения за междуплатформено сътрудничество на агенти. Неговата архитектура наподобява “среден слой”, стремейки се да подобри ефективността на екосистемата на агентите чрез унифициран механизъм за откриване на услуги. Въпреки това, в сравнение с други протоколи, пазарното влияние и развитието на екосистемата на UnifAI все още са относително ограничени, което предполага потенциален бъдещ фокус върху конкретни нишови сценарии.
UnifAI предлага платформа, чрез която разработчиците могат да създават, да разгръщат и да управляват AI агенти. UnifAI се фокусира върху предоставянето на инструменти и услуги, които правят разработването на AI агенти по-лесно и по-достъпно. Целта на UnifAI е да се намали бариерата за влизане в света на AI агентите и да се даде възможност на повече организации да се възползват от тази технология.
DARK: Приложение на MCP Server на Solana
DARK представлява реализация на MCP сървърно приложение, изградено върху блокчейна Solana. Използвайки Trusted Execution Environment (TEE), то осигурява сигурност, позволявайки на AI агентите да взаимодействат директно с блокчейна Solana за операции като заявки за баланси на сметки и издаване на токени.
Ключовият акцент на този протокол е способността му да овластява AI агентите в рамките на DeFi пространството, адресирайки въпроса за доверено изпълнение за on-chain операции. Реализацията на приложния слой на DARK, базирана на MCP, отваря нови пътища за изследване. DARK предоставя сигурна и надеждна платформа, чрез която AI агентите могат да взаимодействат с блокчейна Solana.
TEE е сигурна област на процесора, която може да се използва за изпълнение на код и съхранение на данни по начин, който е защитен от злонамерен софтуер. Използвайки TEE, DARK може да гарантира, че AI агентите могат да взаимодействат с блокчейна Solana по сигурен и надежден начин.
Това е от съществено значение за DeFi приложенията, които са често мишена на кибер атаки. DARK може да помогне за защита на DeFi приложенията от тези атаки, като гарантира, че само оторизирани AI агенти могат да взаимодействат с блокчейна Solana.
Потенциални посоки за разширяване и възможности за On-Chain AI Agents
С помощта на тези стандартизирани протоколи, on-chain AI агентите могат да изследват различни посоки за разширяване и възможности:
Децентрализирани възможности за изпълнение на приложения: TEE-базираният дизайн на DARK адресира основно предизвикателство – даване възможност на AI моделите да изпълняват on-chain операции надеждно. Това предоставя техническа поддръжка за внедряване на AI агенти в DeFi сектора, което потенциално води до повече AI агенти, които автономно изпълняват транзакции, издават токени и управляват пулове за ликвидност.
В сравнение с чисто концептуалните модели на агенти, тази практична екосистема на агенти има истинска стойност. (Въпреки това, само с 12 Actions в момента в GitHub, DARK е все още в ранен стадий, далеч от мащабно приложение.) Това е една от най-големите възможности за AI агентите, тъй като ще позволи на AI агентите да взаимодействат с DeFi протоколите по сигурен и надежден начин.
Мулти-агентни колаборативни блокчейн мрежи: Изследването на A2A и UnifAI на сценарии за мулти-агентно сътрудничество въвежда нови възможности за мрежов ефект в on-chain екосистемата на агентите. Представете си децентрализирана мрежа, съставена от различни специализирани агенти, потенциално надминаваща възможностите на един LLM и формираща автономен, колаборативен, децентрализиран пазар. Това се привежда в перфектно съответствие с разпределената природа на блокчейн мрежите. Това е друга голяма възможност за AI агентите, тъй като ще позволи на AI агентите да работят заедно за решаване на сложни проблеми.
Еволюцията на AI Agent пейзажа
AI Agent секторът се отдалечава от това да бъде движен единствено от хайп. Пътят на развитие за on-chain AI може да включва първо адресиране на проблеми с междуплатформени стандарти (MCP, A2A) и след това разклоняване в иновации на приложния слой (като DeFi усилията на DARK).
Децентрализирана екосистема на агенти ще формира нова многослойна архитектура за разширяване: основният слой се състои от основни гаранции за сигурност като TEE, средният слой се състои от протоколни стандарти като MCP/A2A, а горният слой включва специфични вертикални сценарии на приложение. (Това може да бъде негативно за съществуващите Web3 AI on-chain стандартни протоколи.)
За общите потребители, след като са преживели първоначалния бум и спад на on-chain AI агентите, фокусът трябва да се измести от идентифициране на проектите, които могат да създадат най-големия балон на пазарната стойност, към тези, които наистина адресират основните болезнени точки на интегрирането на Web3 с AI, като сигурност, доверие и сътрудничество. За да се избегне попадането в друг капан на балона, препоръчително е да се следи дали напредъкът на проекта съответства на иновациите в AI технологиите в Web2.
Ключови изводи
- AI агентите може да имат нова вълна от възможности за разширяване на приложния слой и хайп, базирани на Web2 AI стандартни протоколи (MCP, A2A и т.н.).
- AI агентите вече не са ограничени до услуги за push на информация от един обект. Интерактивни и колаборативни инструменти за изпълнение с много AI агенти (DeFAI, GameFAI и т.н.) ще бъдат ключов фокус.
По-задълбочено разглеждане на ролята на MCP в стандартизирането на AI взаимодействията
MCP, в основата си, е за създаване на общ език за AI моделите да комуникират с външния свят. Мислете за него като за предоставяне на универсален преводач, който позволява на AI системите да взаимодействат с различни инструменти и услуги, без да се нуждаят от персонализирани интеграции за всеки един. Това е значителен скок напред, тъй като драстично намалява сложността и времето, необходимо за изграждане на приложения, задвижвани от AI.
Едно от ключовите предимства на MCP е способността му да абстрахира основните сложности на различните инструменти и услуги. Това означава, че AI разработчиците могат да се фокусират върху логиката на своите приложения, вместо да затъват в детайлите на това как да взаимодействат с конкретни API или формати на данни. Тази абстракция също така улеснява замяната на един инструмент с друг, стига и двата да поддържат стандарта MCP.
Освен това, MCP насърчава по-модулен и композитен подход към разработването на AI. Като дефинира ясен интерфейс за това как AI моделите взаимодействат с външни инструменти, става по-лесно да се изграждат сложни AI системи чрез комбиниране на по-малки, по-специализирани компоненти. Тази модулност също така улеснява повторното използване и споделянето на AI компоненти между различни проекти.
Въпреки това, стандартизацията, която MCP носи, също поставя някои предизвикателства. Дефинирането на общ интерфейс, който работи за широк спектър от инструменти и услуги, изисква внимателно обмисляне и компромис. Има риск стандартът да стане твърде общ и да не улавя напълно нюансите на конкретни инструменти. Освен това, гарантирането, че стандартът е сигурен и предпазва от злонамерени атаки, е от решаващо значение.
Визията на A2A за колаборативна AI екосистема
Докато MCP се фокусира върху взаимодействието между AI модели и външни инструменти, A2A приема по-широк поглед и предвижда колаборативна екосистема от AI агенти. Тази екосистема ще позволи на различни AI агенти да комуникират, да координират и да работят заедно за решаване на сложни проблеми.
Механизмът Agent Card е ключов компонент на A2A, позволяващ на агентите да откриват възможностите си и да обменят информация. Този механизъм позволява на агентите да рекламират своите умения и услуги, което улеснява другите агенти да ги намират и използват. Agent Card също така предоставя стандартизиран начин за агентите да описват своите възможности, гарантирайки, че те могат да бъдат разбрани от други агенти, независимо от тяхната основна реализация.
Фокусът на A2A върху комуникацията и сътрудничеството отваря широк спектър от възможности за AI приложения. Представете си екип от AI агенти, работещи заедно за управление на верига за доставки, като всеки агент е отговорен за конкретна задача, като прогнозиране на търсенето, оптимизиране на логистиката или договаряне на договори. Чрез сътрудничество и споделяне на информация, тези агенти могат да направят веригата за доставки по-ефективна и устойчива.
Въпреки това, изграждането на колаборативна AI екосистема също поставя значителни предизвикателства. Гарантирането, че агентите могат да се доверят един на друг и да обменят сигурно информация, е от решаващо значение. Освен това, разработването на протоколи за разрешаване на конфликти и координиране на действия между множество агенти е от съществено значение.
Амбицията на UnifAI да преодолее пропастта
UnifAI има за цел да преодолее пропастта между MCP и A2A, като предоставя унифицирана платформа за изграждане и разгръщане на AI приложения. Тя се стреми да комбинира силните страни на двата протокола, предлагайки на разработчиците цялостен набор от инструменти за взаимодействие с външни услуги и сътрудничество с други AI агенти.
Фокусът на UnifAI върху МСП е особено забележителен. МСП често нямат ресурсите и експертизата да изграждат сложни AI системи от нулата. Като предоставя готова за използване платформа, UnifAI може да помогне на МСП да приемат AI технологии и да подобрят своите бизнес процеси.
Въпреки това, UnifAI е изправена пред предизвикателството да се конкурира с утвърдени играчи на AI пазара. За да успее, тя ще трябва да предложи убедителна стойностна оферта, която да я отличава от съществуващите решения. Това може да включва фокусиране върху конкретни нишови пазари или предоставяне на уникални функции, които не са налични другаде.
Смелата стъпка на DARK в DeFi
Реализацията на DARK на MCP сървър на Solana представлява смела стъпка към интегриране на AI с децентрализирано финансиране (DeFi). Използвайки Trusted Execution Environment (TEE), DARK позволява на AI агентите да взаимодействат сигурно с блокчейна Solana, отваряйки редица възможности за AI-задвижвани DeFi приложения.
Едно от ключовите предимства на DARK е способността му да автоматизира сложни DeFi стратегии. AI агентите могат да бъдат програмирани да следят пазарните условия, да изпълняват сделки и да управляват пулове за ликвидност, всичко това без човешка намеса. Тази автоматизация може да подобри ефективността и да намали риска от човешка грешка.
Въпреки това, интегрирането на AI с DeFi също поставя значителни рискове. AI агентите могат да бъдат уязвими на атаки, които експлоатират уязвимости в техния код или основните DeFi протоколи. Освен това, използването на AI в DeFi може да повдигне опасения относно прозрачността и отчетността.
Бъдещето на AI Agents: Многослоен подход
Еволюцията на AI агентите вероятно ще следва многослоен подход, като различните слоеве са отговорни за различни аспекти на системата. Основният слой ще се фокусира върху предоставянето на основна сигурност и доверие, използвайки технологии като TEE. Средният слой ще се състои от протоколни стандарти като MCP и A2A, които позволяват оперативна съвместимост и сътрудничество. Горният слой ще включва специфични вертикални приложения, пригодени за различни индустрии и случаи на употреба.
Този многослоен подход ще позволи на AI агентите да бъдат изградени по модулен и мащабируем начин. Различните слоеве могат да бъдат разработени и подобрени независимо, без да се засяга функционалността на другите слоеве. Тази модулност също така ще улесни адаптирането на AI агентите към нови технологии и случаи на употреба.
Въпреки това, гарантирането, че различните слоеве работят заедно безпроблемно, ще бъде ключово предизвикателство. Различните слоеве трябва да бъдат проектирани да бъдат съвместими един с друг и трябва да има ясни интерфейси между тях. Освен това, гарантирането, че различните слоеве са сигурни и предпазват от злонамерени атаки, е от решаващо значение.