Разбиране на основните протоколи
Model Context Protocol (MCP)
Воден от Anthropic, Model Context Protocol (MCP) е отворен стандарт, предназначен да преодолее пропастта между AI моделите и външните инструменти. В основата си, MCP действа като ‘нервна система’, която улеснява оперативната съвместимост между агенти и външния свят. С подкрепата на индустриални гиганти като Google DeepMind, MCP бързо набира скорост като признат протокол.
Техническата значимост на MCP се крие в стандартизацията на функционалните извиквания, което позволява на разнообразни големи езикови модели (LLM) да взаимодействат с външни инструменти, използвайки унифициран език. Тази стандартизация е подобна на ‘HTTP протокола’ на Web3 AI екосистемата. Въпреки това, MCP има ограничения в отдалечената сигурна комуникация, особено когато става въпрос за взаимодействия с високи залози, включващи активи.
Agent-to-Agent Protocol (A2A)
Пропагандиран от Google, Agent-to-Agent Protocol (A2A) е комуникационен протокол, който предвижда ‘социална мрежа’ за агенти. За разлика от фокуса на MCP върху свързването на AI инструменти, A2A акцентира върху комуникацията и взаимодействието между агенти. Чрез механизма Agent Card, A2A се справя с предизвикателството за откриване на възможности, насърчавайки кръстосана платформа, мултимодална колаборация между агенти. Протоколът е събрал подкрепа от над 50 предприятия, включително Atlassian и Salesforce.
Функционално, A2A служи като ‘социален протокол’ в AI сферата, позволявайки на различни малки AI да си сътрудничат безпроблемно. Отвъд самия протокол, одобрението на Google дава значителен кредит на пространството на AI агентите.
UnifAI
Позициониран като мрежа за сътрудничество между агенти, UnifAI цели да интегрира силните страни на MCP и A2A, предоставяйки на малки и средни предприятия (МСП) решения за колаборация между агенти на различни платформи. UnifAI работи като ‘междинен слой’, рационализирайки екосистемите на агенти чрез унифициран механизъм за откриване на услуги. Въпреки това, в сравнение с MCP и A2A, пазарното влияние и развитието на екосистемата на UnifAI остават сравнително скромни, което предполага потенциален фокус върху нишови сценарии в бъдеще.
Solana-базиран MCP сървър и $DARK
Приложение на MCP върху Solana блокчейна използва Trusted Execution Environment (TEE), за да осигури сигурност, позволявайки на AI агентите да взаимодействат директно с Solana блокчейна. Това взаимодействие включва операции като запитвания за балансите на сметки и издаване на токени.
Отличителната черта на този протокол е неговото даване на възможност на AI агенти в децентрализираното финансиране (DeFi), справяйки се с критичния въпрос за довереното изпълнение на on-chain операции. Съответният тикер, $DARK, наскоро показа устойчивост на пазара. Въпреки че е оправдана предпазливост, разширяването на приложния слой на DARK, базирано на MCP, представлява нова посока.
Посоки за разширяване и възможности
С тези стандартизирани протоколи, какви посоки за разширяване и възможности могат да отключат AI агентите on-chain?
Децентрализирани възможности за изпълнение на приложения
Дизайнът на Dark, базиран на TEE, се справя с основно предизвикателство: даването на възможност на AI моделите да изпълняват on-chain операции надеждно. Това осигурява техническа подкрепа за разгръщане на AI агенти в DeFi, потенциално водещо до AI агенти, които автономно изпълняват транзакции, издават токени и управляват позиции на доставчик на ликвидност (LP).
За разлика от чисто концептуалните модели на агенти, тази практическа екосистема на агенти притежава реална стойност. Въпреки това, с ограничен брой действия, достъпни в Github, Dark е все още в ранните си етапи и има да измине разстояние, преди да постигне широко приложение.
Мрежа от блокчейни за съвместна работа на много агенти
Проучването на A2A и UnifAI за сценарии за съвместна работа на много агенти въвежда нови мрежови ефекти в екосистемата на агенти on-chain. Представете си децентрализирана мрежа, съставена от специализирани агенти, които надхвърлят ограниченията на един LLM, формирайки автономен, съвместен децентрализиран пазар. Това се привежда в перфектно съответствие с разпределената природа на блокчейн мрежите.
Пътят напред за AI агентите
AI секторът на агенти се развива отвъд началната си ‘меме-ориентирана’ фаза. Пътят на развитие за AI on-chain може да включва първо справяне с кръстосани платформени стандарти (MCP, A2A) и след това създаване на иновации в приложния слой (като DeFi инициативите на Dark).
Децентрализираната екосистема на агенти ще формира нова слоеста архитектура: основният слой се състои от основни гаранции за сигурност като TEE, средният слой се състои от стандарти на протоколи като MCP/A2A, а горният слой се състои от специфични вертикални сценарии на приложение.
За обикновените потребители, след като преживяха първата вълна от възходи и падения на AI агенти на веригата, фокусът вече не е върху това кой може да спекулира с най-големия балон на пазарната стойност, а върху това кой наистина може да реши основните болезнени точки на сигурността, доверието и сътрудничеството в процеса на комбиниране на Web3 и AI. Що се отнася до това как да избегнем попадането в друг балонен капан, аз лично смятам, че трябва да наблюдаваме дали напредъкът на проекта може отблизо да следва технологичните иновации на AI на web2.
По-дълбоко гмуркане в протоколите на AI агенти: MCP, A2A и UnifAI
Възраждането на AI агентите на блокчейна предизвика значителен интерес, особено с появата на протоколи като MCP, A2A и UnifAI. Това не са просто модни думи; те представляват фундаментална промяна в начина, по който AI взаимодейства с и в рамките на децентрализирания свят. Нека разчленим всеки от тези протоколи, за да разберем техния индивидуален принос и как те колективно оформят бъдещето на AI агентите.
MCP: Стандартизиране на езика на AI
Представете си свят, в който всеки AI модел говори различен език, неспособен да комуникира с външни инструменти или дори помежду си. Това беше реалността преди Model Context Protocol (MCP). Разработен от Anthropic, MCP е протокол с отворен код, който действа като универсален преводач, позволявайки безпроблемна комуникация между AI модели и огромна екосистема от външни ресурси.
В основата си, MCP стандартизира функционалните извиквания, позволявайки на различни големи езикови модели (LLM) да взаимодействат с външни инструменти, използвайки унифициран език. Това е промяна в играта, защото премахва необходимостта разработчиците да изграждат персонализирани интеграции за всеки AI модел, значително намалявайки времето и сложността на разработката. Въздействието на тази стандартизация е подобно на въвеждането на HTTP протокола за мрежата, позволявайки на различни уеб сървъри и браузъри да комуникират безпроблемно.
Въпреки това, MCP не е без своите ограничения. Въпреки че се отличава със стандартизиране на комуникацията, той не се справя по своята същност със опасенията за сигурност, свързани с отдалечените взаимодействия, особено когато става въпрос за чувствителни данни или финансови транзакции. Тук идват на помощ други протоколи и технологии.
A2A: Изграждане на социална мрежа за AI агенти
Докато MCP се фокусира върху комуникацията между AI модели и външни инструменти, Agent-to-Agent Protocol (A2A) се занимава с комуникацията между самите AI агенти. Мислете за това като за ‘социална мрежа’ за AI, където агентите могат да се откриват един друг, да обменят информация и да си сътрудничат по сложни задачи.
Воден от Google, A2A предоставя рамка за агентите да взаимодействат един с друг по стандартизиран начин. Той използва концепцията за ‘Agent Cards’, които са като цифрови профили, които описват възможностите на даден агент и как да взаимодействат с него. Това позволява на агентите да откриват възможностите на другия и да формират сътрудничества, без да изискват предварителни знания или сложни интеграции.
Потенциалните приложения на A2A са огромни. Представете си сценарий, в който AI агент, специализиран във финансов анализ, трябва да си сътрудничи с агент, специализиран в пазарни проучвания. С A2A тези агенти могат безпроблемно да се свържат, да обменят данни и да комбинират своя опит, за да генерират по-точни и проницателни отчети.
Въпреки това, A2A все още е в ранните си етапи на разработка и успехът му ще зависи от широкото приемане от AI общността. Участието на Google придава значителен кредит на проекта, но остава да видим дали A2A ще се превърне в доминиращ стандарт за комуникация между агенти.
UnifAI: Преодоляване на пропастта за МСП
Докато MCP и A2A са фокусирани предимно върху големи предприятия и усъвършенствани AI приложения, UnifAI цели да демократизира достъпа до технологията за AI агенти за малки и средни предприятия (МСП). Позициониран като ‘междинен слой’ между AI модели и бизнеси, UnifAI опростява процеса на интегриране на AI агенти в съществуващите работни процеси.
UnifAI използва унифициран механизъм за откриване на услуги, който позволява на бизнеса лесно да намира и интегрира AI агенти, които отговарят на техните специфични нужди. Това премахва необходимостта МСП да инвестират в скъпо персонализирано развитие или да се ориентират в сложността на интегриране на отделни AI модели.
Въпреки това, UnifAI е изправен пред предизвикателството да се конкурира с по-големи, по-утвърдени играчи в пространството на AI агентите. Успехът му ще зависи от способността му да предложи убедителна стойност, която резонира с МСП и способността му да изгради силна екосистема от доставчици на AI агенти.
От теория към практика: Ролята на $DARK
Протоколите, които обсъдихме досега, са фокусирани предимно върху стандартизация и комуникация. Истинският потенциал на AI агентите обаче се крие в способността им да изпълняват реални задачи, особено в рамките на децентрализираната финансова (DeFi) екосистема. Тук идва на помощ $DARK.
$DARK е реализация на протокола MCP, базирана на Solana, която използва Trusted Execution Environments (TEE), за да осигури сигурна и надеждна среда за AI агентите да взаимодействат с блокчейна. Това позволява на AI агентите да извършват чувствителни операции, като например запитвания за балансите на сметки и издаване на токени, без да компрометират сигурността на основния блокчейн.
Ключовата иновация на $DARK е използването на TEE за създаване на ‘сигурен анклав’, където AI агентите могат да изпълняват код без страх от подправяне или неразрешен достъп. Това е от решаващо значение за DeFi приложенията, където дори малка уязвимост може да доведе до значителни финансови загуби.
Въпреки че $DARK е все още в ранните си етапи на разработка, той представлява значителна стъпка напред в развитието на сигурни и надеждни AI агенти за DeFi екосистемата. Успехът му ще зависи от способността му да привлече разработчици и да изгради процъфтяваща екосистема от DeFi приложения, задвижвани от AI.
Бъдещето на AI агентите: Децентрализирана и съвместна екосистема
Протоколите и технологиите, които обсъдихме, представляват фундаментална промяна в начина, по който мислим за AI агентите. Те вече не са изолирани единици, които изпълняват прости задачи. Вместо това те се превръщат във взаимосвързани, съвместни и способни да извършват сложни операции в рамките на децентрализирана екосистема.
Бъдещето на AI агентите вероятно ще се характеризира със следните тенденции:
- Повишена стандартизация: Протоколи като MCP и A2A ще станат все по-важни с узряването на екосистемата на AI агентите, позволявайки безпроблемна комуникация и сътрудничество между различни агенти и платформи.
- По-голяма децентрализация: AI агентите ще станат по-децентрализирани, работещи в блокчейн мрежи и използващи децентрализирани технологии, за да осигурят прозрачност и сигурност.
- Подобрена сигурност: TEE и други технологии за сигурност ще станат все по-важни, тъй като AI агентите се използват за извършване на по-чувствителни операции, особено в рамките на DeFi екосистемата.
- По-широко приемане: AI агентите ще станат по-широко приети в различни индустрии, от финанси и здравеопазване до управление на веригата за доставки и логистика.
Сближаването на тези тенденции ще създаде мощна нова парадигма за AI агентите, която се характеризира с децентрализация, сътрудничество и сигурност. Тази парадигма има потенциала да революционизира начина, по който взаимодействаме с технологиите, и да отключи нови възможности за иновации и икономически растеж.