Die Landschaft der On-Chain-KI-Agenten erlebt eine Renaissance, die durch die Konvergenz von Protokollen wie MCP, A2A und UnifAI gekennzeichnet ist. Diese Standards verflechten sich, um eine neuartige Multi-KI-Agenten-Interaktionsinfrastruktur zu schaffen, die KI-Agenten von bloßen Informationsanbietern zu funktionalen Anwendungstools erhebt. Die entscheidende Frage ist nun, ob dies den Beginn eines zweiten Frühlings für KI-Agenten auf der Blockchain signalisiert.
Die Kernprotokolle verstehen
Model Context Protocol (MCP)
Das von Anthropic entwickelte Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der die Kluft zwischen KI-Modellen und externen Tools überbrücken soll. Im Kern fungiert MCP als ‘Nervensystem’, das die Interoperabilität zwischen Agenten und der Außenwelt erleichtert. Mit Unterstützung von Branchengrößen wie Google DeepMind hat MCP schnell an Bedeutung gewonnen und sich als anerkannter Protokollstandard etabliert.
Die technische Bedeutung von MCP liegt in seiner Standardisierung von Funktionsaufrufen, die es verschiedenen Large Language Models (LLMs) ermöglicht, mit externen Tools in einer einheitlichen Sprache zu interagieren. Diese Standardisierung ist vergleichbar mit dem ‘HTTP-Protokoll’ des Web3-KI-Ökosystems. MCP stößt jedoch bei der sicheren Remote-Kommunikation an seine Grenzen, insbesondere bei Interaktionen mit hohem Risiko, bei denen es um Vermögenswerte geht.
Agent-to-Agent Protocol (A2A)
Das von Google entwickelte Agent-to-Agent Protocol (A2A) ist ein Kommunikationsprotokoll, das ein ‘soziales Netzwerk’ für Agenten vorsieht. Im Gegensatz zu MCPs Fokus auf die Verbindung von KI-Tools betont A2A die Kommunikation und Interaktion zwischen Agenten. Durch den Agent Card-Mechanismus adressiert A2A die Herausforderung der Fähigkeitsentdeckung und fördert die plattformübergreifende, multimodale Agentenkollaboration. Das Protokoll hat Unterstützung von über 50 Unternehmen erhalten, darunter Atlassian und Salesforce.
Funktional dient A2A als ‘soziales Protokoll’ im KI-Bereich, das es verschiedenen kleinen KIs ermöglicht, nahtlos zusammenzuarbeiten. Über das Protokoll selbst hinaus verleiht Googles Unterstützung dem KI-Agentenbereich erhebliche Glaubwürdigkeit.
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. UnifAI fungiert als ‘Zwischenschicht’ und rationalisiert Agenten-Ökosysteme durch einen einheitlichen Service Discovery-Mechanismus. Im Vergleich zu MCP und A2A sind der Markteinfluss und die Ökosystementwicklung von UnifAI jedoch relativ bescheiden, was auf einen potenziellen Fokus auf Nischenszenarien in der Zukunft hindeutet.
Der Solana-basierte MCP-Server und $DARK
Eine Anwendung von MCP auf der Solana-Blockchain nutzt eine Trusted Execution Environment (TEE), um Sicherheit zu gewährleisten und KI-Agenten die direkte Interaktion mit der Solana-Blockchain zu ermöglichen. Diese Interaktion umfasst Operationen wie das Abfragen von Kontoständen und das Ausgeben von Token.
Das herausragende Merkmal dieses Protokolls ist seine Ermöglichung von KI-Agenten in Decentralized Finance (DeFi), die das kritische Problem der vertrauenswürdigen Ausführung für On-Chain-Operationen angehen. Der entsprechende Ticker, $DARK, hat in letzter Zeit eine Widerstandsfähigkeit im Markt gezeigt. Obwohl Vorsicht geboten ist, stellt die auf MCP basierende Anwendungsschichtenerweiterung von DARK eine neuartige Richtung dar.
Expansionsrichtungen und Chancen
Welche Expansionsrichtungen und Chancen können On-Chain-KI-Agenten mit diesen standardisierten Protokollen erschließen?
Dezentrale Ausführungsanwendungsfähigkeiten
Darks TEE-basierter Ansatz adressiert eine grundlegende Herausforderung: KI-Modelle in die Lage zu versetzen, On-Chain-Operationen zuverlässig auszuführen. Dies bietet technische Unterstützung für den Einsatz von KI-Agenten in DeFi, was potenziell zu KI-Agenten führt, die autonom Transaktionen ausführen, Token ausgeben und Liquidity Provider (LP)-Positionen verwalten.
Im Gegensatz zu rein konzeptionellen Agentenmodellen birgt dieses praktische Agenten-Ökosystem einen echten Wert. Da jedoch nur eine begrenzte Anzahl von Aktionen auf Github verfügbar ist, befindet sich Dark noch in einem frühen Stadium und hat noch einen weiten Weg vor sich, bevor eine breite Anwendung erreicht wird.
Kollaboratives Multi-Agenten-Blockchain-Netzwerk
Die Erforschung von Multi-Agenten-Kollaborationsszenarien durch A2A und UnifAI führt neue Netzwerkeffekte in das On-Chain-Agenten-Ökosystem ein. Stellen Sie sich ein dezentrales Netzwerk vor, das aus spezialisierten Agenten besteht, die die Einschränkungen eines einzelnen LLM überwinden und einen autonomen kollaborativen dezentralen Markt bilden. Dies passt perfekt zur verteilten Natur von Blockchain-Netzwerken.
Der Weg nach vorn für KI-Agenten
Der KI-Agenten-Sektor entwickelt sich über seine anfängliche ‘Meme-getriebene’ Phase hinaus. Der Entwicklungspfad für On-Chain-KI könnte zunächst die Adressierung plattformübergreifender Standards (MCP, A2A) beinhalten und dann Anwendungsschichtinnovationen (wie Darks DeFi-Initiativen) schaffen.
Das dezentrale Agenten-Ökosystem wird eine neue geschichtete Architektur bilden: Die untere Schicht umfasst grundlegende Sicherheitsgarantien wie TEE, die mittlere Schicht besteht aus Protokollstandards wie MCP/A2A und die obere Schicht besteht aus spezifischen vertikalen Anwendungsszenarien.
Für normale Benutzer liegt der Fokus nach dem Erleben der ersten Welle von KI-Agenten-Höhen und -Tiefen in der Kette nicht mehr darauf, wer die größte Marktwertblase spekulieren kann, sondern darauf, wer wirklich die Kernprobleme Sicherheit, Vertrauen und Zusammenarbeit bei der Kombination von Web3 und KI lösen kann. Was die Frage betrifft, wie man vermeidet, in eine weitere Blase zu geraten, denke ich persönlich, dass wir beobachten sollten, ob der Projektfortschritt eng mit der KI-Technologieinnovation von Web2 Schritt halten kann.
Tieferer Einblick in KI-Agenten-Protokolle: MCP, A2A und UnifAI
Das Wiederaufleben von KI-Agenten auf der Blockchain hat großes Interesse geweckt, insbesondere mit dem Aufkommen von Protokollen wie MCP, A2A und UnifAI. Dies sind nicht nur Schlagworte; sie repräsentieren einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie KI mit und innerhalb der dezentralen Welt interagiert. Lassen Sie uns jedes dieser Protokolle analysieren, um ihre individuellen Beiträge zu verstehen und wie sie gemeinsam die Zukunft von KI-Agenten gestalten.
MCP: Standardisierung der Sprache der KI
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der jedes KI-Modell eine andere Sprache spricht und nicht in der Lage ist, mit externen Tools oder sogar miteinander zu kommunizieren. Dies war die Realität vor dem Model Context Protocol (MCP). MCP wurde von Anthropic entwickelt und ist ein Open-Source-Protokoll, das als universeller Übersetzer fungiert und eine nahtlose Kommunikation zwischen KI-Modellen und einem riesigen Ökosystem externer Ressourcen ermöglicht.
Im Kern standardisiert MCP Funktionsaufrufe, sodass verschiedene Large Language Models (LLMs) mit externen Tools in einer einheitlichen Sprache interagieren können. Dies ist ein Wendepunkt, da Entwickler keine benutzerdefinierten Integrationen für jedes KI-Modell erstellen müssen, was die Entwicklungszeit und -komplexität erheblich reduziert. Die Auswirkungen dieser Standardisierung sind vergleichbar mit der Einführung des HTTP-Protokolls für das Web, das eine nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Webservern und Browsern ermöglicht.
MCP ist jedoch nicht ohne Einschränkungen. Obwohl es sich durch die Standardisierung der Kommunikation auszeichnet, werden die Sicherheitsbedenken im Zusammenhang mit Remote-Interaktionen, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Daten oder Finanztransaktionen, nicht von Natur aus berücksichtigt. Hier kommen andere Protokolle und Technologien ins Spiel.
A2A: Aufbau eines sozialen Netzwerks für KI-Agenten
Während sich MCP auf die Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Tools konzentriert, adressiert das Agent-to-Agent Protocol (A2A) die Kommunikation zwischen KI-Agenten selbst. Stellen Sie es sich als ein ‘soziales Netzwerk’ für KI vor, in dem Agenten einander entdecken, Informationen austauschen und an komplexen Aufgaben zusammenarbeiten können.
A2A wurde von Google entwickelt und bietet einen Rahmen für Agenten, um auf standardisierte Weise miteinander zu interagieren. Es nutzt das Konzept der ‘Agentenkarten’, die wie digitale Profile sind, die die Fähigkeiten eines Agenten beschreiben und wie man mit ihm interagiert. Dies ermöglicht es Agenten, die Fähigkeiten des anderen zu entdecken und Kooperationen einzugehen, ohne vorherige Kenntnisse oder komplexe Integrationen zu benötigen.
Die potenziellen Anwendungen von A2A sind vielfältig. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein KI-Agent, der sich auf Finanzanalysen spezialisiert hat, mit einem Agenten zusammenarbeiten muss, der sich auf Marktforschung spezialisiert hat. Mit A2A können sich diese Agenten nahtlos verbinden, Daten austauschen und ihr Fachwissen kombinieren, um genauere und aufschlussreichere Berichte zu erstellen.
A2A befindet sich jedoch noch in einem frühen Entwicklungsstadium, und der Erfolg wird von der breiten Akzeptanz durch die KI-Community abhängen. Die Beteiligung von Google verleiht dem Projekt erhebliche Glaubwürdigkeit, es bleibt jedoch abzuwarten, ob A2A zum dominierenden Standard für die Agent-to-Agent-Kommunikation wird.
UnifAI: Überbrückung der Kluft für KMU
Während sich MCP und A2A in erster Linie auf große Unternehmen und fortgeschrittene KI-Anwendungen konzentrieren, zielt UnifAI darauf ab, den Zugang zur KI-Agententechnologie für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu demokratisieren. UnifAI ist als ‘Zwischenschicht’ zwischen KI-Modellen und Unternehmen positioniert und vereinfacht den Prozess der Integration von KI-Agenten in bestehende Arbeitsabläufe.
UnifAI nutzt einen einheitlichen Service Discovery-Mechanismus, der es Unternehmen ermöglicht, KI-Agenten, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen, einfach zu finden und zu integrieren. Dies macht es für KMU überflüssig, in teure kundenspezifische Entwicklungen zu investieren oder sich in der Komplexität der Integration unterschiedlicher KI-Modelle zurechtzufinden.
UnifAI steht jedoch vor der Herausforderung, mit größeren, etablierteren Akteuren im KI-Agentenbereich zu konkurrieren. Der Erfolg hängt von der Fähigkeit ab, ein überzeugendes Wertversprechen anzubieten, das bei KMU ankommt, und ein starkes Ökosystem von KI-Agentenanbietern aufzubauen.
Von der Theorie zur Praxis: Die Rolle von $DARK
Die bisher besprochenen Protokolle konzentrieren sich in erster Linie auf Standardisierung und Kommunikation. Das wahre Potenzial von KI-Agenten liegt jedoch in ihrer Fähigkeit, Aufgaben in der realen Welt auszuführen, insbesondere innerhalb des dezentralen Finanzökosystems (DeFi). Hier kommt $DARK ins Spiel.
$DARK ist eine Solana-basierte Implementierung des MCP-Protokolls, das Trusted Execution Environments (TEEs) nutzt, um eine sichere und vertrauenswürdige Umgebung für KI-Agenten bereitzustellen, um mit der Blockchain zu interagieren. Dies ermöglicht es KI-Agenten, sensible Operationen wie das Abfragen von Kontoständen und das Ausgeben von Token durchzuführen, ohne die Sicherheit der zugrunde liegenden Blockchain zu gefährden.
Die wichtigste Innovation von $DARK ist die Verwendung von TEEs, um eine ‘sichere Enklave’ zu schaffen, in der KI-Agenten Code ausführen können, ohne Angst vor Manipulationen oder unbefugtem Zugriff haben zu müssen. Dies ist entscheidend für DeFi-Anwendungen, bei denen selbst eine kleine Sicherheitslücke zu erheblichen finanziellen Verlusten führen kann.
Obwohl sich $DARK noch in einem frühen Entwicklungsstadium befindet, stellt es einen bedeutenden Schritt nach vorn bei der Entwicklung sicherer und vertrauenswürdiger KI-Agenten für das DeFi-Ökosystem dar. Der Erfolg wird von der Fähigkeit abhängen, Entwickler anzuziehen und ein florierendes Ökosystem von KI-gestützten DeFi-Anwendungen aufzubauen.
Die Zukunft von KI-Agenten: Ein dezentrales und kollaboratives Ökosystem
Die von uns besprochenen Protokolle und Technologien stellen einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie wir über KI-Agenten denken. Sie sind nicht mehr länger isolierte Einheiten, die einfache Aufgaben ausführen. Stattdessen werden sie miteinander vernetzt, kollaborativ und in der Lage, komplexe Operationen innerhalb eines dezentralen Ökosystems durchzuführen.
Die Zukunft von KI-Agenten wird wahrscheinlich durch die folgenden Trends gekennzeichnet sein:
- Zunehmende Standardisierung: Protokolle wie MCP und A2A werden mit zunehmender Reife des KI-Agenten-Ökosystems immer wichtiger, da sie eine nahtlose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Agenten und Plattformen ermöglichen.
- Stärkere Dezentralisierung: KI-Agenten werden dezentralisierter, arbeiten in Blockchain-Netzwerken und nutzen dezentrale Technologien, um Transparenz und Sicherheit zu gewährleisten.
- Verbesserte Sicherheit: TEEs und andere Sicherheitstechnologien werden immer wichtiger, da KI-Agenten verwendet werden, um sensiblere Operationen durchzuführen, insbesondere innerhalb des DeFi-Ökosystems.
- Breitere Akzeptanz: KI-Agenten werden in einer Vielzahl von Branchen breiter akzeptiert, von Finanzen und Gesundheitswesen bis hin zu Supply Chain Management und Logistik.
Die Konvergenz dieser Trends wird ein leistungsstarkes neues Paradigma für KI-Agenten schaffen, das durch Dezentralisierung, Zusammenarbeit und Sicherheit gekennzeichnet ist. Dieses Paradigma hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, zu revolutionieren und neue Möglichkeiten für Innovation und Wirtschaftswachstum zu eröffnen.