Защо твърдя, че следващата вълна на ентусиазъм около AI агентите ще се основава на стандартни протоколи за web2 AI рамки като MCP+A2A? Логиката зад това е проста:
Затруднението на Web3 AI агентите
Ахилесовата пета на Web3 AI агентите: Прекалена концептуализация
Предизвикателството пред Web3 AI агентите се крие в тяхната прекомерна концептуализация, където разказът надделява над практическата полезност. Докато има много дискусии за голямата визия за децентрализирани платформи и суверенитет на потребителските данни, потребителското изживяване на действителните продуктови приложения често е плачевно неадекватно. Особено след кръг от концептуално прочистване на балони, малко инвеститори на дребно са готови да плащат за големи и неизпълнени очаквания.
Пространството на Web3 AI агентите е било измъчвано от прекалено акцентиране върху теоретичните възможности за сметка на осезаеми резултати. Привлекателността на децентрализацията, собствеността върху данните и новите модели на управление плени въображението на мнозина, но реалността често не отговаря на очакванията. Потребителите остават с тромави интерфейси, ограничена функционалност и общо усещане, че технологията все още не е готова за най-доброто време.
Нуждата от практически приложения
Общността на Web3 трябва да премести фокуса си от абстрактни идеали към конкретни приложения. Обещанието за децентрализиран AI е завладяващо, но ще бъде реализирано само ако се превърне в реални ползи за потребителите. Това изисква акцент върху потребителското изживяване, лекотата на използване и осезаемото създаване на стойност.
Инвеститорите стават уморени от проекти, които обещават луната, но не успяват да доставят. Те търсят проекти, които могат да демонстрират ясен път към приемане и генериране на приходи. Това означава изграждане на продукти, които решават реални проблеми и предлагат завладяващо предложение за стойност.
Прагматизмът на Web2 AI: MCP и A2A
Възходът на MCP и A2A в Web2 AI
Бързият възход на MCP, A2A и други протоколни стандарти в областта на web2 AI, и произтичащият от тях импулс в AI пространството, произтичат от техния ‘видим и осезаем’ прагматизъм. MCP е като USB-C интерфейса на AI света, позволявайки на AI моделите безпроблемно да се свързват към различни източници на данни и инструменти. Вече има много практически случаи на използване на MCP.
В ярък контраст с концептуалния фокус на Web3 AI, Web2 AI е приоритизирал практичността и реалното въздействие. Появата на протоколи като MCP (Model-Controller-Pipeline) и A2A (Application-to-Application) е движена от желанието да се решават конкретни проблеми и да се създаде осезаема стойност.
MCP: Универсалният конектор за AI
MCP, често сравняван с USB-C интерфейс за AI, позволява на AI моделите да се свързват безпроблемно към различни източници на данни и инструменти. Този стандартизиран подход опростява интегрирането на AI в съществуващи системи, позволявайки на разработчиците да изграждат по-сложни и мощни приложения.
Красотата на MCP се крие в неговата простота и гъвкавост. Той предоставя обща рамка за свързване на AI модели към източници на данни, инструменти и други приложения. Това елиминира необходимостта от персонализирани интеграции, спестявайки време и усилия на разработчиците.
Реални примери за MCP в действие
Например, някои потребители могат директно да използват Claude, за да контролират Blender, за да правят 3D модели, а някои UI/UX практикуващи могат да използват естествен език, за да генерират пълни дизайнерски файлове на Figma. Някои програмисти също могат директно да използват Cursor, за да завършат писането на код, допълването и представянето на Git на едно място.
- 3D моделиране, задвижвано от AI: Представете си, че използвате естествен език, за да инструктирате AI модел да създаде 3D модел. С MCP това става реалност. Потребителите могат просто да опишат желания модел, а AI ще го генерира автоматично, рационализирайки процеса на проектиране и отваряйки нови творчески възможности.
- Автоматизиран UI/UX дизайн: Досадната задача за проектиране на потребителски интерфейси вече може да бъде автоматизирана с AI. UI/UX практикуващите могат да използват естествен език, за да опишат желания интерфейс, а AI ще генерира пълен дизайнерски файл на Figma, спестявайки им безброй часове работа.
- Програмиране с помощта на AI: Програмистите могат да използват AI, за да автоматизират рутинни задачи и да подобрят качеството на кода. С инструменти като Cursor, разработчиците могат да използват естествен език, за да пишат код, да генерират документация и да изпращат промени в Git, всичко това от един интерфейс.
Тези примери подчертават трансформационния потенциал на MCP. Чрез предоставяне на стандартизирана рамка за свързване на AI модели към източници на данни и инструменти, MCP позволява на разработчиците да изграждат по-мощни и гъвкави приложения.
Преодоляване на пропастта: MCP и A2A за Web3
Ограниченията на Web3 AI във вертикални сценарии
Преди това всички очакваха web3 AI Agent да има иновативни приложения в двете основни вертикални сценарии на DeFai и GameFai, но в действителност много подобни приложения все още са заседнали на нивото на интерфейса за обработка на естествен език ‘показване на умения’, което не е достатъчно, за да отговори на прага на практичност.
Въпреки първоначалното вълнение, Web3 AI агентите се борят да намерят практически приложения в ключови вертикални сектори като DeFi (Децентрализирано финансиране) и GameFi (Децентрализирани игри). Много проекти остават заседнали във фазата на ‘показване на умения’, демонстрирайки впечатляващи възможности за обработка на естествен език, но не успяват да предоставят осезаема стойност на потребителите.
Преминаване отвъд ‘Показване на умения’
Фокусът върху демонстриране на технически възможности е за сметка на използваемостта и реалното въздействие. Потребителите са по-малко заинтересовани от показните демонстрации и повече загрижени за това как AI може да реши проблемите им и да подобри живота им.
За да успеят, Web3 AI агентите трябва да преминат отвъд фазата ‘показване на умения’ и да се съсредоточат върху изграждането на практически приложения, които отговарят на специфични нужди. Това изисква задълбочено разбиране на целевия пазар и ангажимент към ориентиран към потребителя дизайн.
Силата на съвместната работа на няколко агента
Чрез комбинацията от MCP и A2A може да се изгради по-мощна система за съвместна работа на няколко агента и сложните задачи могат да бъдат разбити, за да бъдат обработвани от специализирани агенти. Например, нека агентът за анализ прочете данните във веригата, анализира пазарните тенденции и свърже други агенти за прогнозиране и агенти за контрол на риска, за да превърне миналото интегрирано изпълнение на един агент в парадигма за съвместно разделение на труда на няколко агента.
Чрез комбиниране на силните страни на MCP и A2A, разработчиците могат да създават сложни системи с много агенти, които могат да се справят със сложни задачи. Този подход включва разбиване на задачите на по-малки, по-управляеми компоненти и възлагането им на специализирани агенти.
Съвместна екосистема от AI агенти
Например, на агент за анализ може да бъде възложена задачата да чете данни във веригата и да анализира пазарните тенденции, докато други агенти могат да се съсредоточат върху прогнозирането и контрола на риска. Този съвместен подход позволява по-ефективно и резултатно изпълнение на сложни задачи, като се отдалечава от традиционната монолитна парадигма на агентите.
Ключът към успеха се крие в безпроблемната интеграция на тези агенти, позволявайки им да комуникират и да си сътрудничат ефективно. Това изисква стабилна комуникационна рамка и общо разбиране на задачата.
MCP истории за успех като планове за Web3
Всички успешни примери за приложения на MCP предоставят успешни примери за раждането на ново поколение агенти за търговия и игри в web3.
Историите за успех на MCP в света на Web2 предоставят ценни планове за развитието на Web3 агенти за търговия и игри. Като се учат от опита на пионерите на Web2, Web3 разработчиците могат да ускорят приемането на AI в тези критични сектори.
Хибридният подход: Комбиниране на прагматизма на Web2 с ценностите на Web3
Предимствата на хибридна рамка
В допълнение към това, хибридният стандарт на рамка, базиран на MCP и A2A, също има предимства като приветливост към потребителите на web2 и скорост на внедряване на приложения. В момента е необходимо само да се обмисли как да се комбинира улавянето на стойност и механизма за стимулиране на web3 със сценарии на приложения като DeFai и GameFai. Ако проектите все още се придържат към web3 чист концептуализъм и отказват да възприемат web2 прагматизъм, те може да пропуснат следващата нова тенденция на AI Agent.
Хибридната рамка, комбинираща силните страни на MCP и A2A с ценностите на Web3, предлага няколко ключови предимства, включително:
- Удобство за потребителя: Чрез използване на съществуващата инфраструктура и инструменти на Web2, хибридната рамка може да осигури по-познато и интуитивно изживяване за потребителите, понижавайки бариерата за навлизане за Web3 приложения.
- Бързо внедряване: Хибридната рамка позволява на разработчиците бързо да внедряват приложения, задвижвани от AI, като използват съществуващи Web2 технологии и инфраструктура.
- Улавяне на стойност и механизми за стимулиране: Чрез интегриране на улавянето на стойност и механизмите за стимулиране на Web3, хибридната рамка може да приведе в съответствие интересите на потребителите, разработчиците и други заинтересовани страни, насърчавайки по-устойчива и справедлива екосистема.
Интегриране на ценностите на Web3 в рамките на Web2
Предизвикателството се крие в безпроблемното интегриране на ценностите на Web3 в рамките на Web2. Това изисква внимателно обмисляне на това как да се включат децентрализирано управление, собственост върху данните и токеномика в съществуващи системи.
Рискът от чист концептуализъм
Проектите, които се придържат към чист Web3 концептуализъм, без да възприемат прагматизма на Web2, рискуват да пропуснат следващата вълна на AI Agent иновации. Бъдещето на AI се крие в пресечната точка на тези два свята, където идеалите на Web3 са смекчени от практичността на Web2.
Бъдещето на AI агентите: Синтез на идеали и прагматизъм
Накратко, новият импулс на следващата вълна на AI Agent се заражда, но вече не е чистото повествование и позата на раздуване на концепции от миналото, а трябва да бъде подкрепено от прагматизъм и приземяване на приложения.
Бъдещето на AI агентите се крие в синтез на идеали и прагматизъм. Чрез комбиниране на визионерските цели на Web3 с практичния подход на Web2, можем да създадем ново поколение приложения, задвижвани от AI, които са едновременно иновативни и въздействащи. Следващата вълна на развитие на AI Agent ще бъде водена от практически приложения и реална стойност, а не само от шум и празни обещания.