Предизвикателства пред Web3 AI агенти

Разлика в зрелостта на приложенията

A2A и MCP бързо набират популярност в web2, защото подобряват установени сценарии на приложение. Web3 AI агентите обаче са в ранен етап на разработка, липсват задълбочени сценарии като DeFAI и GameFAI. Тази разлика в зрелостта затруднява прякото прилагане на тези протоколи към web3 и ефективното им използване.

Например, в web2 потребителите могат да използват MCP протокола, за да актуализират безпроблемно код в платформи като GitHub, без да напускат текущата си работна среда. Но в web3, при анализ на данни във веригата, използването на локално обучена стратегия за извършване на транзакции във веригата може да бъде объркващо. Тази разлика подчертава разликата в зрелостта на приложенията между двете екосистеми, което затруднява прякото пренасяне на web2 протоколи в web3.

Web2 приложенията често имат добре установени инструменти за разработка, зрели библиотеки и рамки и голяма общност от разработчици, които ги поддържат. Тази установена екосистема опростява процеса на разработване и разгръщане на приложения, позволявайки на разработчиците бързо да итерират и да правят иновации. Обратно, инструментите за разработка и инфраструктурата за web3 AI агентите са в ранен етап, като разработчиците са изправени пред повече технически предизвикателства и несигурност.

Освен това, web2 приложенията често разчитат на централизирани сървъри и бази данни, които осигуряват надеждна производителност и мащабируемост. Но web3 AI агентите трябва да работят в децентрализирана мрежа, което може да доведе до затруднения в производителността и проблеми с мащабируемостта. Присъщите закъснения и ограничения на пропускателната способност на децентрализираните мрежи затрудняват изграждането на високопроизводителни AI агенти.

За да се преодолее разликата в зрелостта на приложенията, web3 разработчиците трябва да се съсредоточат върху изграждането на инструменти, библиотеки и рамки, специално пригодени за децентрализирана среда. Тези инструменти трябва да опростят процеса на разработка и разгръщане на AI агенти и да се справят с уникалните предизвикателства на децентрализираните мрежи. Освен това, изграждането на процъфтяваща web3 общност от разработчици е от решаващо значение за споделянето на знания, насърчаването на сътрудничеството и стимулирането на иновациите.

Недостатъчна инфраструктура

Липсата на инфраструктура в web3 е друга основна пречка. За да се изгради цялостна екосистема, web3 AI агентите трябва да разрешат липсата на основни компоненти, като унифициран слой за данни, оракулски слой, слой за изпълнение на намерения и децентрализиран слой за консенсус.

В web2 A2A протоколите позволяват на агентите лесно да си сътрудничат, използвайки стандартизирани API. За разлика от това, дори за прости арбитражни операции между DEX-ове, web3 средата създава огромни предизвикателства. Web2 екосистемата има добре установена инфраструктура, която поддържа безпроблемна комуникация и обмен на данни между агентите. Но web3 екосистемата все още е разпокъсана и не е оперативно съвместима, което затруднява сътрудничеството между агентите.

Например, web2 приложенията могат да използват централизирани API шлюзове, за да управляват комуникацията между агентите и да прилагат политики за сигурност. Тези API шлюзове осигуряват стандартизиран начин за достъп до различни услуги и източници на данни, което опростява процеса на разработване на приложения. Но web3 приложенията трябва да работят в децентрализирана мрежа, което затруднява изграждането и поддържането на централизирани API шлюзове.

Освен това, web3 приложенията често разчитат на данни във веригата, до които може да бъде трудно да се получи достъп и да се обработят. Данните във веригата често се съхраняват в неструктуриран формат и могат да бъдат разпръснати в няколко блокчейна. За да използват ефективно данните във веригата, web3 AI агентите трябва да могат да извличат, трансформират и зареждат данни от различни блокчейни.

За да се справи с недостатъчната инфраструктура, web3 разработчиците трябва да се съсредоточат върху изграждането на основни компоненти, които поддържат разработването и разгръщането на AI агенти. Тези компоненти трябва да включват:

• Унифициран слой за данни: Осигурява стандартизиран достъп до данни във и извън веригата.
• Оракулски слой: Пренася данни извън веригата безопасно и надеждно във веригата.
• Слой за изпълнение на намерения: Позволява на потребителите да изразяват своите намерения и да позволяват на агентите да извършват транзакции от тяхно име.
• Децентрализиран слой за консенсус: Гарантира, че транзакциите между агентите са валидни и не могат да бъдат манипулирани.

Чрез изграждането на тези основни компоненти, web3 разработчиците могат да създадат по-стабилна и оперативно съвместима екосистема, която поддържа разработването и разгръщането на AI агенти.

Web3 специфични нужди

Web3 AI агентите трябва да разрешат уникални нужди, които се различават от web2 протоколите и функции. Например, в web2 потребителите могат лесно да резервират най-евтиния полет, използвайки A2A протокол. Но в web3, когато потребителят иска да прехвърли USDC между вериги към Solana за добив на ликвидност, агентът трябва да разбере намеренията на потребителя, да балансира сигурността, атомарността и рентабилността и да извърши сложни операции във веригата.

Ако тези операции увеличат рисковете за сигурността, възприеманото удобство ще стане безсмислено, което ще направи нуждата фиктивна. Web3 AI агентите трябва да могат да обработват сложни транзакции с много стъпки, които изискват взаимодействие между множество блокчейни и протоколи. Тези транзакции може да изискват внимателно планиране и изпълнение, за да се гарантира, че са безопасни, ефективни и в съответствие с намеренията на потребителя.

Освен това, web3 AI агентите трябва да могат да се адаптират към постоянно променящите се пазарни условия и протоколи. Например, непрекъснато възникват нови DeFi протоколи, всеки със свои собствени правила и механизми. Web3 AI агентите трябва да могат бързо да учат и да се адаптират към тези нови протоколи, за да предоставят на потребителите най-добрите стратегии за транзакции.

За да отговорят на уникалните нужди на web3, AI агентите трябва да бъдат оборудвани с разширени функции, като:

• Разпознаване на намерения: Разбиране на намеренията на потребителя и превръщането им в изпълними действия.
• Оценка на риска: Оценка на рисковете, свързани с различни стратегии за транзакции.
• Атомарно изпълнение: Гарантира, че транзакциите се изпълняват по атомарен начин, което означава, че всички стъпки успяват или се провалят.
• Адаптивно обучение: Адаптиране на стратегиите за транзакции в зависимост от постоянно променящите се пазарни условия и протоколи.

Чрез интегрирането на тези разширени функции, web3 AI агентите могат да предоставят на потребителите по-безопасно, по-ефективно и по-персонализирано изживяване при транзакции.

Сложността на междуверижната оперативна съвместимост

Междуверижната оперативна съвместимост е основно предизвикателство пред web3 AI агентите. В web2 агентите могат лесно да комуникират между различни платформи и услуги, използвайки стандартизирани API. Но в web3 различните блокчейни имат различни протоколи и формати на данни, което затруднява оперативната съвместимост между агентите.

Например, един агент може да се нуждае от достъп до данни в блокчейна на Ethereum и след това да извърши транзакция в блокчейна на Solana. За да постигне това, агентът трябва да може да преминава през различни блокчейни и да обработва различни такси за газ и времена за потвърждение на транзакции. Сложността на междуверижната оперативна съвместимост увеличава разходите за разработване и разгръщане на web3 AI агенти.

За да се реши този проблем, разработчиците проучват различни междуверижни решения, като:

• Атомарни суапове: Позволяват на потребителите да обменят директно токени между различни блокчейни, без да се доверяват на трета страна.
• Мостове: Позволяват на потребителите да прехвърлят токени от един блокчейн към друг.
• Междуверижно предаване на съобщения: Позволява на агентите да изпращат и получават съобщения между различни блокчейни.

Тези решения предлагат обещаващ подход към междуверижната оперативна съвместимост, но също така имат някои недостатъци. Например, атомарните суапове може да изискват сложни криптографски техники, докато мостовете може да представляват рискове за сигурността. Междуверижното предаване на съобщения може да бъде обект на закъснения и ограничения на пропускателната способност.

Необходимо е допълнително проучване и развитие, за да се постигне истинска междуверижна оперативна съвместимост. Бъдещите решения може да се наложи да комбинират различни технологии и да се справят с проблемите, свързани със сигурността, ефективността и мащабируемостта.

Съображения за сигурност

Сигурността е едно от най-важните съображения за web3 AI агентите. Тъй като на AI агентите е предоставено разрешение да извършват транзакции от името на потребителите, те са потенциални цели за хакери и злонамерени участници. Ако AI агент бъде компрометиран, атакуващите могат да откраднат средства, да манипулират пазари или да предприемат други атаки.

За да се намалят рисковете за сигурността, web3 AI агентите трябва да прилагат строги мерки за сигурност, като:

• Многофакторно удостоверяване: Изисква от потребителите да предоставят множество фактори за удостоверяване, за да получат достъп до акаунтите си.
• Криптиране: Криптиране на чувствителни данни, като лични ключове и записи на транзакции.
• Проверки на сигурен код: Редовно преглеждане на кода за търсене на уязвимости.
• Програми за награди за откриване на грешки: Награждаване на изследователи по сигурността, които откриват уязвимости.
• Наблюдение и предупреждения: Наблюдение на системите за търсене на подозрителна дейност и издаване на предупреждения своевременно.

В допълнение към тези технически мерки, потребителите също трябва да са наясно с рисковете, свързани с използването на web3 AI агенти, и да предприемат стъпки, за да защитят акаунтите си. Например, потребителите трябва да използват силни пароли, да активират двуфакторно удостоверяване и да бъдат бдителни срещу фишинг измами.

Проблеми с поверителността

Поверителността е друг важен фактор при web3 AI агентите. Тъй като на AI агентите е предоставено разрешение да имат достъп до потребителски данни, те трябва да обработват тези данни по начин, който зачита поверителността на потребителите. Потребителите трябва да могат да контролират как се използват техните данни и трябва да могат да се откажат от събирането на данни.

За да се разрешат проблемите с поверителността, web3 AI агентите трябва да прилагат технологии за защита на поверителността, като:

• Диференциална поверителност: Добавяне на шум към данните, за да се предотврати идентифицирането на отделни лица.
• Хомоморфно криптиране: Позволява извършването на изчисления върху криптирани данни, без първо да се декриптират данните.
• Доказателства с нулев доклад: Позволява на една страна да докаже истинността на твърдение, без да разкрива никаква информация за самото твърдение.
• Федеративно обучение: Позволява на AI моделите да бъдат обучени, без да се споделят сурови данни.

Чрез прилагането на тези технологии за защита на поверителността, web3 AI агентите могат да предоставят на потребителите по-безопасно и по-поверително изживяване.

Децентрализирано управление

Децентрализираното управление е ключов аспект на екосистемата на web3 AI агентите. За да се гарантира, че AI агентите са справедливи, прозрачни и в съответствие с интересите на потребителите, трябва да се създадат децентрализирани механизми за управление. Тези механизми трябва да позволяват на потребителите да участват в разработването и разгръщането на AI агентите и да гласуват по ключови решения.

Децентрализираните механизми за управление могат да приемат много форми, като:

• Децентрализирани автономни организации (DAO): Позволяват на потребителите да гласуват по предложения, използвайки токени.
• Управление във веригата: Позволява на потребителите да гласуват директно по параметрите на протокола в блокчейна.
• Системи за репутация: Награждават потребителите, които допринасят за екосистемата.

Чрез прилагането на децентрализирани механизми за управление, web3 AI агентите могат да създадат по-демократична, по-прозрачна и по-отговорна екосистема.

Регулаторна несигурност

Регулаторната несигурност е основно предизвикателство пред web3 AI агентите. Поради новия характер на web3 технологиите, много юрисдикции все още не са разработили ясни регулаторни рамки. Тази несигурност затруднява предприятията да спазват законите и разпоредбите и може да възпрепятства иновациите.

За да се справи с регулаторната несигурност, правителствата трябва да си сътрудничат с експерти от индустрията, за да разработят ясни и всеобхватни регулаторни рамки. Тези рамки трябва да се справят с проблемите, свързани със сигурността, поверителността и защитата на потребителите, като същевременно насърчават иновациите.

Заключение

Въпреки че стойността на A2A и MCP протоколите е безспорна, не е реалистично да се очаква, че те могат безпроблемно да се адаптират към областта на web3 AI агентите без модификации. Разликите в внедряването на инфраструктурата предоставят на строителите възможности за иновации и запълване на тези пропуски. Чрез справяне с разликата в зрелостта на приложенията, недостатъчната инфраструктура, специфичните за web3 нужди, сложността на междуверижната оперативна съвместимост, сигурността и поверителността, децентрализираното управление и регулаторната несигурност, web3 разработчиците могат да създадат стабилна, безопасна и по-персонализирана екосистема, която поддържа разработването и разгръщането на AI агенти.