Какво би се случило, ако A2A (Agent-to-Agent) на Google и MCP (Multi-Party Communication Protocol) на Anthropic станат златните стандарти за комуникация в разработката на web3 AI агенти? Първоначалната ми реакция е, че те ще бъдат фундаментално несъвместими. Според мен, средата, пред която са изправени web3 AI агентите, се различава значително от web2 екосистемата, а предизвикателствата при имплементирането на основни комуникационни протоколи също са драстично различни.
1. Разлика в Зрелостта на Приложенията
Бързото приемане на A2A и MCP в web2 домейна се дължи на тяхната служба в достатъчно зрели сценарии на приложения. Те са по същество “усилватели на стойност”, а не създатели на стойност. За разлика от това, повечето web3 AI агенти са все още в ранните етапи на разгръщане на агенти с едно щракване и им липсват дълбоки сценарии на приложения (DeFAI, GameFAi и т.н.), което затруднява директното интегриране и използване на тези протоколи.
Например, когато потребител пише код в Cursor, той може да използва MCP протокола като конектор, за да актуализира и публикува кода в GitHub с едно щракване, без да напуска текущата си работна среда. MCP протоколът подобрява изживяването. Въпреки това, в web3 среда, ако потребител изпълнява on-chain транзакции, използвайки локално фино настроени стратегии, той може да се дезориентира, когато се опитва да анализира on-chain данни.
Представете си програмист, който използва Cursor и иска да качи актуализации директно в GitHub хранилище. MCP протоколът рационализира този процес, позволявайки безпроблемен преход. Въпреки това, пейзажът се променя драстично, когато се занимавате с web3 среди. Помислете за сценарий, при който потребител използва локално фино настроена стратегия за изпълнение на on-chain транзакции. Сложността на анализа на blockchain данни може бързо да стане непосилна, оставяйки потребителя изгубен в море от информация.
Разликата в зрелостта на приложенията създава значителна пречка за директното прилагане на web2 протоколи в web3 пространството. Докато A2A и MCP процъфтяват в добре установените екосистеми на web2, зараждащите се етапи на разработка на web3 AI агенти поставят уникални предизвикателства, които изискват специализирани решения.
Преодоляване на Разликата:
За да се преодолее тази разлика в зрелостта на приложенията, е необходим съгласуван опит за насърчаване на разработването на по-задълбочени и по-сложни случаи на употреба за web3 AI агенти. Това включва проучване на приложения в децентрализираните финанси (DeFi), игрите (GameFi) и други нововъзникващи области. Създавайки убедителни и практически приложения, търсенето на стабилни комуникационни протоколи естествено ще се увеличи, проправяйки пътя за успешното интегриране на A2A и MCP.
Фокус върху Създаването на Стойност:
Вместо да се фокусират единствено върху усилването на съществуващата стойност, web3 AI агентите трябва да дадат приоритет на създаването на нова стойност в рамките на децентрализираната екосистема. Това може да бъде постигнато чрез използване на уникалните възможности на blockchain технологията, като прозрачност, непроменимост и децентрализация, за разработване на иновативни решения, които се занимават с реални проблеми.
Култивиране на Процъфтяваща Екосистема:
Необходим е съвместен подход за подхранване на растежа на екосистемата на web3 AI агентите. Това включва обединяване на разработчици, изследователи и предприемачи за споделяне на знания, изграждане на инструменти и създаване на приложения, които разширяват границите на възможното. Чрез насърчаване на жизнена и подкрепяща общност, можем да ускорим разработването и приемането на web3 AI агенти.
2. Липсваща Инфраструктурна Бездна
За да могат web3 AI агентите да изградят пълна екосистема, те трябва първо да запълнят сериозно липсващата основна инфраструктура, включително унифициран слой данни, Oracle слой, слой за изпълнение на намерения, децентрализиран консенсусен слой и други. Често A2A протоколът позволява на агентите лесно да извикват стандартизирани API за функционално сътрудничество в web2 средата. Въпреки това, в web3 средата, дори проста операция за арбитраж между DEXs среща значителни предизвикателства.
Представете си това: потребител инструктира AI агент да “купи ETH от Uniswap, когато цената е под $1600 и да го продаде, след като цената се възстанови”. Тази на пръв поглед проста операция изисква от агента едновременно да реши серия от специфични за web3 проблеми, като например анализиране на on-chain данни в реално време, динамична оптимизация на Gas таксите, контрол на приплъзването и MEV защита. За разлика от това, web2 AI агентите могат да постигнат функционално сътрудничество чрез извикване на стандартизирани API. Нивото на завършеност на инфраструктурата е много различно в сравнение с web3 средата.
Представете си сценарий, при който на AI агент е възложено да намери най-добрата възможност за арбитраж между различни децентрализирани борси (DEXs). Агентът трябва да анализира ценови емисии в реално време от множество източници, да оцени наличната ликвидност и да изчисли потенциалния марж на печалбата. Въпреки това, децентрализираният характер на web3 представлява няколко предизвикателства, които не са налице на традиционните финансови пазари.
Справяне с Инфраструктурните Недостатъци:
За да се справим с липсващата инфраструктурна бездна, е необходим многостранен подход, фокусиран върху разработването на ключови компоненти като:
- Унифициран Слой Данни: Стандартизиран и надежден слой данни е от същественозначение за предоставяне на AI агентите достъп до точна и навременна информация за състоянието на блокчейна. Това включва данни за цените на токените, обемите на транзакциите и smart contract събитията.
- Oracle Слой: Oracles са необходими за преодоляване на пропастта между on-chain и off-chain световете, предоставяйки на AI агентите достъп до външни източници на данни като пазарни цени, метеорологични условия и новинарски събития.
- Слой за Изпълнение на Намерения: Необходим е слой за изпълнение на намерения, за да се даде възможност на AI агентите да изпълняват транзакции на блокчейна по сигурен и ефикасен начин. Това включва функции като симулация на транзакции, оптимизация на газ и контрол на приплъзването.
- Децентрализиран Консенсусен Слой: Необходим е децентрализиран консенсусен слой, за да се гарантира целостта и надеждността на данните и транзакциите, обработвани от AI агентите. Това включва механизми за предотвратяване на злонамерени участници от манипулиране на системата.
Изграждане на Солидна Основа:
Чрез инвестиране в разработването на тези ключови инфраструктурни компоненти, можем да създадем солидна основа за растежа на web3 AI агентите. Това ще им позволи да извършват по-сложни задачи, да вземат по-добри решения и в крайна сметка да доставят по-голяма стойност на потребителите.
Ролята на Стандартизацията:
Стандартизацията играе решаваща роля в развитието на web3 инфраструктурата. Чрез установяване на общи стандарти за формати на данни, комуникационни протоколи и API интерфейси, можем да улесним оперативната съвместимост между различни системи и да намалим сложността на изграждането и внедряването на web3 AI агенти.
3. Изграждане на Диференцирани Нужди на Web3 AI
Ако web3 AI агентите просто прилагат web2 протоколите и функционалните модели, ще бъде трудно да се използват характеристиките на on-chain търговската индустрия, особено сложни въпроси като шум в данните, точност на транзакциите и разнообразие на Router.
Вземете търговията с намерения като пример. В web2 средата, потребител инструктира “резервирай най-евтиния полет”, а A2A протоколът позволява на множество агенти лесно да си сътрудничат, за да завършат задачата. Въпреки това, в web3 средата, когато потребител очаква “да прехвърли cross-chain моя USDC към Solana на най-ниска цена и да участва в ликвидна мина”, той не само трябва да разбере намерението на потребителя, но и да осигури сигурност, атомарност и намаляване на разходите, и да извърши серия от сложни операции на веригата. С други думи, ако на пръв поглед удобна операция излага потребителите на по-големи рискове за сигурността, тогава такова удобно преживяване е безсмислено и търсенето е псевдо-търсене.
В традиционните web2 системи, резервирането на най-евтиния полет включва директна заявка към различни API на авиокомпаниите, консолидиране на резултатите и представяне на най-добрата опция на потребителя. Процесът е сравнително прост и ефективен, благодарение на стандартизираните протоколи и централизираните източници на данни. Въпреки това, пейзажът се променя драстично, когато се обмисля търговия с намерения в web3 средата.
Адресиране на Диференцираните Нужди на Web3 AI:
За да се отговори ефективно на диференцираните нужди на web3 AI, е от решаващо значение да се фокусираме върху следните области:
- Намаляване на Шума в Данните: Web3 данните често са шумни и ненадеждни, поради децентрализирания характер на екосистемата. AI агентите трябва да бъдат оборудвани със стабилни техники за филтриране и валидиране на данни, за да се гарантира точността на техните решения.
- Точност на Транзакциите: Изпълнението на транзакции на блокчейна изисква висока степен на прецизност, тъй като дори малки грешки могат да доведат до значителни финансови загуби. AI агентите трябва да могат точно да симулират транзакции и да отчитат фактори като gas такси и приплъзване.
- Разнообразие на Router: Web3 екосистемата предлага голямо разнообразие от routers и протоколи за изпълнение на транзакции. AI агентите трябва да могат интелигентно да избират оптималния router въз основа на фактори като цена, скорост и сигурност.
Приоритизиране на Сигурността и Потребителското Изживяване:
Въпреки че удобството и ефективността са важни съображения, сигурността и потребителското изживяване трябва да бъдат от първостепенно значение. Web3 AI агентите трябва да бъдат проектирани да предпазват потребителите от потенциални рискове, като phishing атаки, rug pulls и smart contract уязвимости. Те също така трябва да предоставят на потребителите ясна и прозрачна информация за рисковете и ползите, свързани с техните действия.
Важността на Контекстуалната Осъзнатост:
Web3 AI агентите трябва да бъдат контекстуално осъзнати, за да могат ефективно да разбират и отговарят на намеренията на потребителите. Това включва разбиране на целите, предпочитанията и толерантността към риск на потребителя. Като вземат предвид тези фактори, AI агентите могат да предоставят по-персонализирани и подходящи препоръки.
Отвъд Простото Автоматизиране:
Потенциалът на web3 AI се простира далеч отвъд простото автоматизиране. Като използват уникалните възможности на blockchain технологията, AI агентите могат да дадат възможност за нови форми на децентрализирани финанси, управление и сътрудничество. Това изисква промяна в начина на мислене от просто автоматизиране на съществуващите процеси към създаване на изцяло нови парадигми за създаване на стойност.
Стойността на A2A и MCP е неоспорима, но не можем да очакваме те да бъдат директно адаптирани към web3 AI agent track без никаква модификация. Не е ли празното пространство за разгръщане на infra възможност за Builders? Преходът от web2 към web3 изисква дълбоко разбиране на основните технологии, уникалните предизвикателства и диференцираните нужди на децентрализираната екосистема. Като се справим с тези предизвикателства и се фокусираме върху създаването на стойност, можем да отключим пълния потенциал на web3 AI и да изградим по-отворено, прозрачно и справедливо бъдеще.