Das Wiederaufleben der KI-Agenten: MCP, A2A und UnifAI als potenzielle Katalysatoren
Die Landschaft der On-Chain-KI-Agenten hat in letzter Zeit Anzeichen erneuter Vitalität gezeigt. Protokolle wie MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent Protocol) und UnifAI konvergieren, um eine neuartige interaktive Multi-KI-Agenten-Infrastruktur zu schaffen. Diese Infrastruktur zielt darauf ab, KI-Agenten von einfachen Informationsverbreitungsdiensten auf funktionale Anwendungs- und Tool-Service-Ebenen zu heben. Die entscheidende Frage ist, ob dies den Beginn eines zweiten Frühlings für On-Chain-KI-Agenten signalisiert.
Verständnis von MCP (Model Context Protocol)
Das von Anthropic entwickelte Model Context Protocol stellt eine Open-Standard-Vereinbarung dar, die darauf ausgelegt ist, ein ‘Nervensystem’ zu etablieren, das KI-Modelle mit externen Tools verbindet. Dieses Protokoll adressiert und löst die kritischen Interoperabilitätsprobleme zwischen Agenten und externen Tools. Die Unterstützung von Branchengrößen wie Google DeepMind hat MCP schnell als anerkannten Standard innerhalb der Branche positioniert.
Die technische Bedeutung von MCP liegt in seiner Standardisierung von Funktionsaufrufen, die es verschiedenen Large Language Models (LLMs) ermöglicht, mit externen Tools unter Verwendung einer vereinheitlichten Sprache zu interagieren. Diese Standardisierung ist vergleichbar mit dem ‘HTTP-Protokoll’ im Web3-KI-Ökosystem. MCP weist jedoch gewisse Einschränkungen auf, insbesondere in der sicheren Remote-Kommunikation, die bei häufigen Interaktionen mit Vermögenswerten stärker zum Tragen kommen.
Dekodierung von A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Das von Google angeführte Agent-to-Agent Protocol ist ein Kommunikationsrahmen für Interaktionen zwischen Agenten, der einem ‘Agenten-sozialen Netzwerk’ ähnelt. Im Gegensatz zu MCP, das sich auf die Verbindung von KI-Tools konzentriert, betont A2A die Kommunikation und Interaktion zwischen Agenten. Es verwendet einen Agent Card-Mechanismus, um die Fähigkeitsermittlung zu adressieren und die plattformübergreifende und multimodale Agent-Zusammenarbeit zu ermöglichen, unterstützt von über 50 Unternehmen, darunter Atlassian und Salesforce.
Funktional operiert A2A als ‘soziales Protokoll’ innerhalb der KI-Welt, das die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen kleinen KI-Entitäten durch einen standardisierten Ansatz erleichtert. Über das Protokoll selbst hinaus ist Googles Rolle bei der Unterstützung von KI-Agenten von Bedeutung.
Analyse von UnifAI
UnifAI ist als Agenten-Kollaborationsnetzwerk positioniert und zielt darauf ab, die Stärken von MCP und A2A zu integrieren, um kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) plattformübergreifende Agenten-Kollaborationslösungen anzubieten. Seine Architektur ähnelt einer ‘mittleren Schicht’, die danach strebt, die Effizienz des Agenten-Ökosystems durch einen einheitlichen Service-Discovery-Mechanismus zu verbessern. Im Vergleich zu anderen Protokollen sind der Markteinfluss und die Ökosystementwicklung von UnifAI jedoch noch relativ begrenzt, was auf einen potenziellen zukünftigen Fokus auf bestimmte Nischenszenarien hindeutet.
DARK: Eine MCP-Serveranwendung auf Solana
DARK stellt eine Implementierung einer MCP-Serveranwendung dar, die auf der Solana-Blockchain aufgebaut ist. Durch die Nutzung einer Trusted Execution Environment (TEE) bietet sie Sicherheit, die es KI-Agenten ermöglicht, direkt mit der Solana-Blockchain für Operationen wie das Abfragen von Kontoständen und das Ausgeben von Token zu interagieren.
Das Haupthighlight dieses Protokolls ist seine Fähigkeit, KI-Agenten innerhalb des DeFi-Bereichs zu stärken und das Problem der vertrauenswürdigen Ausführung für On-Chain-Operationen anzugehen. Die auf MCP basierende Anwendungsschicht-Implementierung von DARK eröffnet neue Wege für die Exploration.
Potenzielle Expansionsrichtungen und Chancen für On-Chain-KI-Agenten
Mithilfe dieser standardisierten Protokolle können On-Chain-KI-Agenten verschiedene Expansionsrichtungen und Chancen erkunden:
Dezentrale Ausführungsanwendungsfähigkeiten: Das TEE-basierte Design von DARK adressiert eine zentrale Herausforderung – die Ermöglichung der zuverlässigen Ausführung von KI-Modellen für On-Chain-Operationen. Dies bietet technische Unterstützung für die Implementierung von KI-Agenten im DeFi-Sektor, was potenziell dazu führt, dass mehr KI-Agenten autonom Transaktionen ausführen, Token ausgeben und Liquiditätspools verwalten.
Verglichen mit rein konzeptionellen Agentenmodellen besitzt dieses praktische Agenten-Ökosystem echten Wert. (Da sich jedoch derzeit nur 12 Aktionen auf GitHub befinden, befindet sich DARK noch in einem frühen Stadium, weit entfernt von einer großflächigen Anwendung.)
Kollaborative Multi-Agenten-Blockchain-Netzwerke: Die Exploration von Multi-Agenten-Kollaborationsszenarien durch A2A und UnifAI führt neue Netzwerkeffektmöglichkeiten in das On-Chain-Agenten-Ökosystem ein. Stellen Sie sich ein dezentrales Netzwerk vor, das aus verschiedenen spezialisierten Agenten besteht, die potenziell die Fähigkeiten eines einzelnen LLM übertreffen und einen autonomen, kollaborativen, dezentralen Markt bilden. Dies stimmt perfekt mit der verteilten Natur von Blockchain-Netzwerken überein.
Die Entwicklung der KI-Agenten-Landschaft
Der KI-Agenten-Sektor entfernt sich von der reinen Hype-getriebenen Entwicklung. Der Entwicklungspfad für On-Chain-KI kann darin bestehen, zuerst plattformübergreifende Standardprobleme (MCP, A2A) anzugehen und dann in anwendungsschichtspezifische Innovationen (wie die DeFi-Bemühungen von DARK) zu verzweigen.
Ein dezentrales Agenten-Ökosystem wird eine neue, mehrschichtige Expansionsarchitektur bilden: Die untere Schicht besteht aus grundlegenden Sicherheitszusicherungen wie TEE, die mittlere Schicht umfasst Protokollstandards wie MCP/A2A und die obere Schicht bietet spezifische vertikale Anwendungsszenarien. (Dies kann für bestehende Web3-KI-On-Chain-Standardprotokolle negativ sein.)
Für allgemeine Benutzer sollte sich der Fokus nach dem anfänglichen Boom und Bust von On-Chain-KI-Agenten von der Identifizierung der Projekte, die die größte Marktwertblase erzeugen können, auf diejenigen verlagern, die die Kernprobleme der Integration von Web3 mit KI wirklich angehen, wie Sicherheit, Vertrauen und Zusammenarbeit. Um nicht in eine weitere Blasenfalle zu geraten, ist es ratsam, zu überwachen, ob der Projektfortschritt mit KI-Technologieinnovationen im Web2 übereinstimmt.
Wichtige Erkenntnisse
- KI-Agenten können eine neue Welle von Anwendungsschicht-Expansion und Hype-Chancen auf der Grundlage von Web2-KI-Standardprotokollen (MCP, A2A usw.) haben.
- KI-Agenten sind nicht länger auf Single-Entity-Informations-Push-Dienste beschränkt. Interaktive und kollaborative Ausführungstool-Dienste für Multi-KI-Agenten (DeFAI, GameFAI usw.) werden ein wichtiger Schwerpunkt sein.
Vertiefung der Rolle von MCP bei der Standardisierung von KI-Interaktionen
MCP zielt im Kern darauf ab, eine gemeinsame Sprache für KI-Modelle zu schaffen, um mit der Außenwelt zu kommunizieren. Stellen Sie es sich als einen universellen Übersetzer vor, der es KI-Systemen ermöglicht, mit verschiedenen Tools und Diensten zu interagieren, ohne dass für jeden einzelne benutzerdefinierte Integrationen erforderlich sind. Dies ist ein bedeutender Fortschritt, da es die Komplexität und den Zeitaufwand für die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen drastisch reduziert.
Einer der Hauptvorteile von MCP ist seine Fähigkeit, die zugrunde liegenden Komplexitäten verschiedener Tools und Dienste zu abstrahieren. Dies bedeutet, dass sich KI-Entwickler auf die Logik ihrer Anwendungen konzentrieren können, anstatt sich in den Details der Interaktion mit bestimmten APIs oder Datenformaten zu verzetteln. Diese Abstraktion erleichtert auch den Austausch eines Tools gegen ein anderes, solange beide den MCP-Standard unterstützen.
Darüber hinaus fördert MCP einen modulareren und zusammensetzbaren Ansatz für die KI-Entwicklung. Durch die Definition einer klaren Schnittstelle für die Interaktion von KI-Modellen mit externen Tools wird es einfacher, komplexe KI-Systeme zu erstellen, indem kleinere, spezialisiertere Komponenten kombiniert werden. Diese Modularität erleichtert auch die Wiederverwendung und gemeinsame Nutzung von KI-Komponenten in verschiedenen Projekten.
Die Standardisierung, die MCP mit sich bringt, birgt jedoch auch einige Herausforderungen. Die Definition einer gemeinsamen Schnittstelle, die für eine Vielzahl von Tools und Diensten funktioniert, erfordert sorgfältige Überlegungen und Kompromisse. Es besteht die Gefahr, dass der Standard zu generisch wird und die Nuancen bestimmter Tools nicht vollständig erfasst. Darüber hinaus ist es entscheidend sicherzustellen, dass der Standard sicher ist und vor böswilligen Angriffen schützt.
A2As Vision eines kollaborativen KI-Ökosystems
Während sich MCP auf die Interaktion zwischen KI-Modellen und externen Tools konzentriert, verfolgt A2A einen breiteren Ansatz und visualisiert ein kollaboratives Ökosystem von KI-Agenten. Dieses Ökosystem würde es verschiedenen KI-Agenten ermöglichen, zu kommunizieren, zu koordinieren und zusammenzuarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen.
Der Agent Card-Mechanismus ist eine Schlüsselkomponente von A2A, die es Agenten ermöglicht, die Fähigkeiten des jeweils anderen zu entdecken und Informationen auszutauschen. Dieser Mechanismus ermöglicht es Agenten, ihre Fähigkeiten und Dienste zu bewerben, wodurch es anderen Agenten erleichtert wird, sie zu finden und zu nutzen. Die Agent Card bietet auch eine standardisierte Möglichkeit für Agenten, ihre Fähigkeiten zu beschreiben, um sicherzustellen, dass sie von anderen Agenten unabhängig von ihrer zugrunde liegenden Implementierung verstanden werden können.
Der Fokus von A2A auf Kommunikation und Zusammenarbeit eröffnet eine breite Palette von Möglichkeiten für KI-Anwendungen. Stellen Sie sich ein Team von KI-Agenten vor, die zusammenarbeiten, um eine Lieferkette zu verwalten, wobei jeder Agent für eine bestimmte Aufgabe verantwortlich ist, z. B. die Vorhersage der Nachfrage, die Optimierung der Logistik oder die Aushandlung von Verträgen. Durch die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch könnten diese Agenten die Lieferkette effizienter und widerstandsfähiger machen.
Der Aufbau eines kollaborativen KI-Ökosystems birgt jedoch auch erhebliche Herausforderungen. Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass Agenten einander vertrauen und sicher Informationen austauschen können. Darüber hinaus ist die Entwicklung von Protokollen zur Lösung von Konflikten und zur Koordinierung von Aktionen zwischen mehreren Agenten unerlässlich.
UnifAIs Bestreben, die Kluft zu überbrücken
UnifAI zielt darauf ab, die Kluft zwischen MCP und A2A zu überbrücken, indem es eine einheitliche Plattform für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen bereitstellt. Es versucht, die Stärken beider Protokolle zu kombinieren und Entwicklern ein umfassendes Toolkit für die Interaktion mit externen Diensten und die Zusammenarbeit mit anderen KI-Agenten anzubieten.
Der Fokus von UnifAI auf KMU ist besonders hervorzuheben. KMU fehlen oft die Ressourcen und das Fachwissen, um komplexe KI-Systeme von Grund auf neu zu entwickeln. Durch die Bereitstellung einer sofort einsatzbereiten Plattform kann UnifAI KMU bei der Einführung von KI-Technologien und der Verbesserung ihrer Geschäftsprozesse unterstützen.
UnifAI steht jedoch vor der Herausforderung, mit etablierten Akteuren auf dem KI-Markt zu konkurrieren. Um erfolgreich zu sein, muss es ein überzeugendes Wertversprechen bieten, das es von bestehenden Lösungen unterscheidet. Dies könnte beinhalten, sich auf bestimmte Nischenmärkte zu konzentrieren oder einzigartige Funktionen bereitzustellen, die anderswo nicht verfügbar sind.
DARKs kühner Schritt in die DeFi-Welt
DARKs Implementierung eines MCP-Servers auf Solana stellt einen kühnen Schritt zur Integration von KI in dezentrale Finanzen (DeFi) dar. Durch die Nutzung einer Trusted Execution Environment (TEE) ermöglicht DARK KI-Agenten die sichere Interaktion mit der Solana-Blockchain und eröffnet so eine Reihe von Möglichkeiten für KI-gestützte DeFi-Anwendungen.
Einer der Hauptvorteile von DARK ist seine Fähigkeit, komplexe DeFi-Strategien zu automatisieren. KI-Agenten können programmiert werden, um Marktbedingungen zu überwachen, Trades auszuführen und Liquiditätspools zu verwalten, alles ohne menschliches Zutun. Diese Automatisierung kann die Effizienz verbessern und das Risiko menschlicher Fehler reduzieren.
Die Integration von KI in DeFi birgt jedoch auch erhebliche Risiken. KI-Agenten könnten anfällig für Angriffe sein, die Schwachstellen in ihrem Code oder den zugrunde liegenden DeFi-Protokollen ausnutzen. Darüber hinaus könnte der Einsatz von KI in DeFi Bedenken hinsichtlich Transparenz und Rechenschaftspflicht aufwerfen.
Die Zukunft der KI-Agenten: Ein mehrschichtiger Ansatz
Die Entwicklung von KI-Agenten wird wahrscheinlich einem mehrschichtigen Ansatz folgen, wobei verschiedene Schichten für verschiedene Aspekte des Systems verantwortlich sind. Die untere Schicht konzentriert sich auf die Bereitstellung grundlegender Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit mithilfe von Technologien wie TEEs. Die mittlere Schicht besteht aus Protokollstandards wie MCP und A2A, die Interoperabilität und Zusammenarbeit ermöglichen. Die obere Schicht bietet spezifische vertikale Anwendungen, die auf verschiedene Branchen und Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Dieser mehrschichtige Ansatz ermöglicht den modularen und skalierbaren Aufbau von KI-Agenten. Verschiedene Schichten können unabhängig voneinander entwickelt und verbessert werden, ohne die Funktionalität anderer Schichten zu beeinträchtigen. Diese Modularität erleichtert auch die Anpassung von KI-Agenten an neue Technologien und Anwendungsfälle.
Es wird jedoch eine zentrale Herausforderung sein, sicherzustellen, dass die verschiedenen Schichten nahtlos zusammenarbeiten. Die verschiedenen Schichten müssen so konzipiert sein, dass sie miteinander kompatibel sind, und es muss klare Schnittstellen zwischen ihnen geben. Darüber hinaus ist es entscheidend sicherzustellen, dass die verschiedenen Schichten sicher sind und vor böswilligen Angriffen schützen.