Das Dilemma von Web3 KI-Agenten
Die Achillesferse von Web3 KI-Agenten: Übermäßige Konzeptualisierung
Die Herausforderung bei Web3 KI-Agenten liegt in ihrer übermäßigen Konzeptualisierung, bei der die Erzählung den praktischen Nutzen überwiegt. Während viel über die große Vision dezentraler Plattformen und die Souveränität der Benutzerdaten diskutiert wird, ist die Benutzererfahrung tatsächlicher Produktanwendungen oft beklagenswert unzureichend. Insbesondere nach einer Runde konzeptioneller Blasenreinigung sind nur wenige Privatanleger bereit, für große und unerfüllte Erwartungen zu zahlen.
Der Web3 KI-Agenten-Bereich wurde von einer übermäßigen Betonung theoretischer Möglichkeiten auf Kosten greifbarer Ergebnisse geplagt. Der Reiz der Dezentralisierung, des Datenbesitzes und neuartiger Governance-Modelle hat die Fantasie vieler beflügelt, aber die Realität bleibt oft hinter dem Hype zurück. Die Benutzer werden mit klobigen Schnittstellen, eingeschränkter Funktionalität und dem allgemeinen Gefühl zurückgelassen, dass die Technologie noch nicht reif für die breite Masse ist.
Die Notwendigkeit praktischer Anwendungen
Die Web3-Community muss ihren Fokus von abstrakten Idealen auf konkrete Anwendungen verlagern. Das Versprechen dezentraler KI ist überzeugend, wird aber nur dann eingelöst, wenn es sich in reale Vorteile für die Benutzer übersetzt. Dies erfordert einen Fokus auf Benutzererfahrung, Benutzerfreundlichkeit und greifbare Wertschöpfung.
Investoren werden müde von Projekten, die den Mond versprechen, aber nicht liefern. Sie suchen nach Projekten, die einen klaren Weg zur Akzeptanz und Umsatzgenerierung aufzeigen können. Dies bedeutet, Produkte zu entwickeln, die reale Probleme lösen und ein überzeugendes Wertversprechen bieten.
Der Pragmatismus von Web2 KI: MCP und A2A
Der Aufstieg von MCP und A2A in Web2 KI
Der rasante Aufstieg von MCP, A2A und anderen Protokollstandards im Web2-KI-Bereich sowie ihre daraus resultierende Dynamik im KI-Bereich beruhen auf ihrem ‘sichtbaren und greifbaren’ Pragmatismus. MCP ist wie die USB-C-Schnittstelle der KI-Welt, die es KI-Modellen ermöglicht, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu verbinden. Es gibt bereits viele praktische MCP-Anwendungsfälle.
Im krassen Gegensatz zum konzeptionellen Fokus von Web3 KI hat Web2 KI die Praktikabilität und die Auswirkungen auf die reale Welt priorisiert. Das Aufkommen von Protokollen wie MCP (Model-Controller-Pipeline) und A2A (Application-to-Application) wurde von dem Wunsch angetrieben, konkrete Probleme zu lösen und greifbaren Wert zu schaffen.
MCP: Der universelle Konnektor für KI
MCP, oft mit einer USB-C-Schnittstelle für KI verglichen, ermöglicht es KI-Modellen, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu verbinden. Dieser standardisierte Ansatz vereinfacht die Integration von KI in bestehende Systeme und ermöglicht es Entwicklern, komplexere und leistungsfähigere Anwendungen zu erstellen.
Die Schönheit von MCP liegt in seiner Einfachheit und Vielseitigkeit. Es bietet einen gemeinsamen Rahmen für die Verbindung von KI-Modellen mit Datenquellen, Tools und anderen Anwendungen. Dies macht benutzerdefinierte Integrationen überflüssig und spart Entwicklern Zeit und Aufwand.
Beispiele aus der Praxis für MCP in Aktion
Beispielsweise können einige Benutzer Claude direkt verwenden, um Blender zu steuern und 3D-Modelle zu erstellen, und einige UI/UX-Praktiker können mithilfe natürlicher Sprache vollständige Figma-Designdateien generieren. Einige Programmierer können auch Cursor direkt verwenden, um das Schreiben von Code, die Ergänzung und die Git-Übermittlung in einem Schritt abzuschließen.
- KI-gestützte 3D-Modellierung: Stellen Sie sich vor, Sie verwenden natürliche Sprache, um ein KI-Modell anzuweisen, ein 3D-Modell zu erstellen. Mit MCP wird dies Realität. Benutzer können das gewünschte Modell einfach beschreiben, und die KI generiert es automatisch, wodurch der Designprozess rationalisiert und neue kreative Möglichkeiten eröffnet werden.
- Automatisierte UI/UX-Design: Die mühsame Aufgabe des Entwerfens von Benutzeroberflächen kann jetzt mit KI automatisiert werden. UI/UX-Praktiker können mithilfe natürlicher Sprache die gewünschte Oberfläche beschreiben, und die KI generiert eine vollständige Figma-Designdatei, wodurch ihnen unzählige Arbeitsstunden gespart werden.
- KI-gestützte Programmierung: Programmierer können KI nutzen, um Routineaufgaben zu automatisieren und die Codequalität zu verbessern. Mit Tools wie Cursor können Entwickler natürliche Sprache verwenden, um Code zu schreiben, Dokumentation zu generieren und Änderungen an Git zu übermitteln, alles über eine einzige Schnittstelle.
Diese Beispiele verdeutlichen das transformative Potenzial von MCP. Durch die Bereitstellung eines standardisierten Frameworks für die Verbindung von KI-Modellen mit Datenquellen und Tools ermöglicht MCP Entwicklern, leistungsfähigere und vielseitigere Anwendungen zu erstellen.
Die Kluft überbrücken: MCP und A2A für Web3
Die Einschränkungen von Web3 KI in vertikalen Szenarien
Bisher erwartete jeder, dass Web3 KI Agent innovative Landing-Anwendungen in den beiden wichtigen vertikalen Szenarien DeFai und GameFai haben würde, aber in Wirklichkeit stecken viele ähnliche Anwendungen immer noch auf der Ebene der Verarbeitung natürlicher Sprache ‘Show Skills’ fest, was nicht ausreicht, um die Schwelle der Praktikabilität zu erfüllen.
Trotz der anfänglichen Begeisterung haben Web3 KI-Agenten Schwierigkeiten, praktische Anwendungen in wichtigen vertikalen Sektoren wie DeFi (Decentralized Finance) und GameFi (Decentralized Gaming) zu finden. Viele Projekte bleiben auf der ‘Show Skills’-Phase stecken und demonstrieren beeindruckende Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache, liefern aber keinen greifbaren Mehrwert für die Benutzer.
Über ‘Show Skills’ hinausgehen
Der Fokus auf die Präsentation technischer Fähigkeiten ging auf Kosten der Benutzerfreundlichkeit und der Auswirkungen auf die reale Welt. Benutzer sind weniger an auffälligen Demonstrationen interessiert und mehr daran, wie KI ihre Probleme lösen und ihr Leben verbessern kann.
Um erfolgreich zu sein, müssen Web3 KI-Agenten über die ‘Show Skills’-Phase hinausgehen und sich auf den Aufbau praktischer Anwendungen konzentrieren, die auf spezifische Bedürfnisse eingehen. Dies erfordert ein tiefes Verständnis des Zielmarktes und ein Engagement für benutzerzentriertes Design.
Die Macht der Multi-Agenten-Zusammenarbeit
Durch die Kombination von MCP und A2A kann ein leistungsfähigeres Multi-Agenten-Kollaborationssystem aufgebaut und komplexe Aufgaben für spezialisierte Agenten zur Bearbeitung aufgeteilt werden. Lassen Sie beispielsweise den Analyseagenten die On-Chain-Daten lesen, Markttrends analysieren und andere Vorhersageagenten und Risikokontrollagenten verbinden, um das bisherige integrierte Ausführungsdenken des einzelnen Agenten in ein kollaboratives Paradigma der Arbeitsteilung zwischen mehreren Agenten umzuwandeln.
Durch die Kombination der Stärken von MCP und A2A können Entwickler ausgefeilte Multi-Agenten-Systeme erstellen, die komplexe Aufgaben bewältigen können. Dieser Ansatz beinhaltet die Aufteilung von Aufgaben in kleinere, besser handhabbare Komponenten und deren Zuweisung an spezialisierte Agenten.
Ein kollaboratives Ökosystem von KI-Agenten
Beispielsweise könnte ein Analyseagent damit beauftragt werden, On-Chain-Daten zu lesen und Markttrends zu analysieren, während sich andere Agenten auf Vorhersage und Risikokontrolle konzentrieren könnten. Dieser kollaborative Ansatz ermöglicht eine effizientere und effektivere Ausführung komplexer Aufgaben und entfernt sich vom traditionellen monolithischen Agentenparadigma.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der nahtlosen Integration dieser Agenten, die es ihnen ermöglicht, effektiv zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Dies erfordert ein robustes Kommunikationsframework und ein gemeinsames Verständnis der anstehenden Aufgabe.
MCP-Erfolgsgeschichten als Blaupausen für Web3
Alle erfolgreichen Anwendungsfälle von MCP liefern erfolgreiche Beispiele für die Entstehung einer neuen Generation von Handels- und Spielagenten in Web3.
Die Erfolgsgeschichten von MCP in der Web2-Welt liefern wertvolle Blaupausen für die Entwicklung von Web3-Handels- und -Gaming-Agenten. Durch das Lernen aus den Erfahrungen von Web2-Pionieren können Web3-Entwickler die Akzeptanz von KI in diesen kritischen Sektoren beschleunigen.
Der hybride Ansatz: Web2-Pragmatismus mit Web3-Werten kombinieren
Die Vorteile eines hybriden Frameworks
Darüber hinaus bietet der hybride Framework-Standard, der auf MCP und A2A basiert, auch Vorteile wie Benutzerfreundlichkeit für Web2-Benutzer und Anwendungsgeschwindigkeit. Derzeit muss nur berücksichtigt werden, wie die Werterfassung und der Anreizmechanismus von Web3 mit Anwendungsszenarien wie DeFai und GameFai kombiniert werden können. Wenn Projekte immer noch am reinen Konzeptualismus von Web3 festhalten und sich weigern, den Pragmatismus von Web2 anzunehmen, verpassen sie möglicherweise den nächsten neuen Trend des KI-Agenten.
Das hybride Framework, das die Stärken von MCP und A2A mit den Werten von Web3 kombiniert, bietet mehrere wichtige Vorteile, darunter:
- Benutzerfreundlichkeit: Durch die Nutzung der bestehenden Infrastruktur und Tools von Web2 kann das hybride Framework eine vertrautere und intuitivere Erfahrung für Benutzer bieten und die Eintrittsbarriere für Web3-Anwendungen senken.
- Schnelle Bereitstellung: Das hybride Framework ermöglicht es Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen schnell bereitzustellen, indem sie bestehende Web2-Technologien und -Infrastruktur nutzen.
- Werterfassung und Anreizmechanismen: Durch die Integration der Werterfassungs- und Anreizmechanismen von Web3 kann das hybride Framework die Interessen von Benutzern, Entwicklern und anderen Interessengruppen in Einklang bringen und ein nachhaltigeres und gerechteres Ökosystem fördern.
Web3-Werte in Web2-Frameworks integrieren
Die Herausforderung besteht darin, Web3-Werte nahtlos in Web2-Frameworks zu integrieren. Dies erfordert eine sorgfältige Überlegung, wie dezentrale Governance, Datenbesitz und Tokenomics in bestehende Systeme integriert werden können.
Das Risiko des reinen Konzeptualismus
Projekte, die am reinen Web3-Konzeptualismus festhalten, ohne den Pragmatismus von Web2 anzunehmen, riskieren, die nächste Welle der KI-Agenten-Innovation zu verpassen. Die Zukunft der KI liegt in der Schnittmenge dieser beiden Welten, in der die Ideale von Web3 durch die Praktikabilität von Web2 gemildert werden.
Die Zukunft der KI-Agenten: Eine Synthese aus Idealen und Pragmatismus
Kurz gesagt, die neue Dynamik der nächsten Welle von KI-Agenten braut sich zusammen, aber es ist nicht mehr die reine Erzählung und das Konzept-Hype-Gehabe der Vergangenheit, sondern muss von Pragmatismus und Anwendungslandung unterstützt werden.
Die Zukunft der KI-Agenten liegt in einer Synthese aus Idealen und Pragmatismus. Durch die Kombination der visionären Ziele von Web3 mit dem praktischen Ansatz von Web2 können wir eine neue Generation von KI-gestützten Anwendungen schaffen, die sowohl innovativ als auch wirkungsvoll sind. Die nächste Welle der KI-Agenten-Entwicklung wird von praktischen Anwendungen und realem Mehrwert getrieben und nicht nur von Hype und leeren Versprechungen.