Die drei 'blinden Flecken' von A2A und MCP in Web3 AI

1. Anwendungsreife-Lücke

Die rasche Akzeptanz von A2A (Agent-to-Agent) und MCP (Multi-Party Communication Protocol) im Web2-Bereich ist auf ihren Einsatz in ausreichend ausgereiften Anwendungsszenarien zurückzuführen. Im Wesentlichen sind sie eher ‘Wertverstärker’ als Wertschöpfer. Im Gegensatz dazu befinden sich die meisten Web3-KI-Agenten noch in den frühen Phasen der Ein-Klick-Agentenbereitstellung und verfügen nicht über tiefgreifende Anwendungsszenarien (DeFAI, GameFAi usw.), was die direkte Integration und Nutzung dieser Protokolle erschwert.

Wenn ein Benutzer beispielsweise Code in Cursor schreibt, kann er das MCP-Protokoll als Konnektor verwenden, um den Code mit einem einzigen Klick zu aktualisieren und auf GitHub zu veröffentlichen, ohne seine aktuelle Arbeitsumgebung zu verlassen. Das MCP-Protokoll verbessert das Erlebnis. In einer Web3-Umgebung kann ein Benutzer jedoch, wenn er On-Chain-Transaktionen mithilfe lokal feinabgestimmter Strategien ausführt, desorientiert werden, wenn er versucht, On-Chain-Daten zu analysieren.

Stellen Sie sich vor, ein Programmierer verwendet Cursor und möchte Aktualisierungen direkt in ein GitHub-Repository übertragen. Das MCP-Protokoll rationalisiert diesen Prozess und ermöglicht einen nahtlosen Übergang. Die Landschaft verändert sich jedoch dramatisch, wenn man es mit Web3-Umgebungen zu tun hat. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Benutzer eine lokal feinabgestimmte Strategie zur Ausführung von On-Chain-Transaktionen verwendet. Die Komplexität der Analyse von Blockchain-Daten kann schnell überwältigend werden, sodass sich der Benutzer in einem Meer von Informationen verliert.

Die Diskrepanz in der Anwendungsreife stellt eine erhebliche Hürde für die direkte Anwendung von Web2-Protokollen im Web3-Bereich dar. Während A2A und MCP in den etablierten Ökosystemen von Web2 florieren, stellen die Anfänge der Web3-KI-Agentenentwicklung einzigartige Herausforderungen dar, die maßgeschneiderte Lösungen erfordern.

Überbrückung der Lücke:

Um diese Anwendungsreife-Lücke zu überwinden, sind konzertierte Anstrengungen erforderlich, um die Entwicklung tiefergehender und anspruchsvollerer Anwendungsfälle für Web3-KI-Agenten zu fördern. Dies umfasst die Erforschung von Anwendungen in dezentraler Finanzierung (DeFi), Spielen (GameFi) und anderen aufstrebenden Bereichen. Durch die Schaffung überzeugender und praktischer Anwendungen wird die Nachfrage nach robusten Kommunikationsprotokollen auf natürliche Weise steigen und den Weg für die erfolgreiche Integration von A2A und MCP ebnen.

Fokus auf Wertschöpfung:

Anstatt sich ausschließlich auf die Verstärkung bestehender Werte zu konzentrieren, müssen Web3-KI-Agenten der Schaffung neuer Werte innerhalb des dezentralen Ökosystems Priorität einräumen. Dies kann erreicht werden, indem die einzigartigen Fähigkeiten der Blockchain-Technologie genutzt werden, wie z. B. Transparenz, Unveränderlichkeit und Dezentralisierung, um innovative Lösungen zu entwickeln, die reale Probleme lösen.

Aufbau eines florierenden Ökosystems:

Ein kollaborativer Ansatz ist unerlässlich, um das Wachstum des Web3-KI-Agenten-Ökosystems zu fördern. Dies beinhaltet die Zusammenführung von Entwicklern, Forschern und Unternehmern, um Wissen auszutauschen, Tools zu entwickeln und Anwendungen zu erstellen, die die Grenzen des Möglichen verschieben. Durch die Förderung einer lebendigen und unterstützenden Community können wir die Entwicklung und Akzeptanz von Web3-KI-Agenten beschleunigen.

2. Fehlende Infrastruktur-Abgrund

Damit Web3-KI-Agenten ein vollständiges Ökosystem aufbauen können, müssen sie zunächst die stark fehlende zugrunde liegende Infrastruktur füllen, einschließlich einer einheitlichen Datenschicht, einer Oracle-Schicht, einer Intent-Ausführungsschicht, einer dezentralen Konsensschicht und mehr. Häufig ermöglicht das A2A-Protokoll es Agenten, standardisierte APIs zur funktionalen Zusammenarbeit in der Web2-Umgebung einfach aufzurufen. In der Web3-Umgebung steht jedoch selbst eine einfache Cross-DEX-Arbitrage-Operation vor erheblichen Herausforderungen.

Stellen Sie sich Folgendes vor: Ein Benutzer weist einen KI-Agenten an, ‘ETH von Uniswap zu kaufen, wenn der Preis unter 1600 $ liegt, und ihn nach der Preiserholung zu verkaufen’. Diese scheinbar einfache Operation erfordert, dass der Agent gleichzeitig eine Reihe von Web3-spezifischen Problemen löst, wie z. B. die Echtzeit-Analyse von On-Chain-Daten, die dynamische Optimierung der Gasgebühren, die Schlupfsteuerung und den MEV-Schutz. Im Gegensatz dazu können Web2-KI-Agenten eine funktionale Zusammenarbeit erreichen, indem sie standardisierte APIs aufrufen. Der Grad der Vollständigkeit der Infrastruktur ist im Vergleich zur Web3-Umgebung sehr unterschiedlich.

Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein KI-Agent damit beauftragt ist, die beste Arbitrage-Möglichkeit zwischen verschiedenen dezentralen Börsen (DEXs) zu finden. Der Agent muss Echtzeit-Kursfeeds aus mehreren Quellen analysieren, die verfügbare Liquidität bewerten und die potenzielle Gewinnspanne berechnen. Die dezentrale Natur von Web3 stellt jedoch mehrere Herausforderungen dar, die in traditionellen Finanzmärkten nicht vorhanden sind.

Behebung der Infrastrukturdefizite:

Um den fehlenden Infrastruktur-Abgrund zu beheben, ist ein vielschichtiger Ansatz erforderlich, der sich auf die Entwicklung von Schlüsselkomponenten konzentriert, wie z. B.:

• Einheitliche Datenschicht: Eine standardisierte und zuverlässige Datenschicht ist unerlässlich, um KI-Agenten Zugang zu genauen und zeitnahen Informationen über den Zustand der Blockchain zu verschaffen. Dies umfasst Daten zu Token-Preisen, Transaktionsvolumina und Smart-Contract-Ereignissen.
• Oracle-Schicht: Oracles sind erforderlich, um die Lücke zwischen der On-Chain- und der Off-Chain-Welt zu schließen und KI-Agenten Zugang zu externen Datenquellen wie Marktpreisen, Wetterbedingungen und Nachrichtenereignissen zu verschaffen.
• Intent-Ausführungsschicht: Eine Intent-Ausführungsschicht ist erforderlich, um KI-Agenten in die Lage zu versetzen, Transaktionen auf der Blockchain sicher und effizient auszuführen. Dies umfasst Funktionen wie Transaktionssimulation, Gasoptimierung und Schlupfsteuerung.
• Dezentrale Konsensschicht: Eine dezentrale Konsensschicht ist erforderlich, um die Integrität und Zuverlässigkeit der von KI-Agenten verarbeiteten Daten und Transaktionen zu gewährleisten. Dies umfasst Mechanismen, um böswillige Akteure daran zu hindern, das System zu manipulieren.

Aufbau einer robusten Grundlage:

Durch Investitionen in die Entwicklung dieser wichtigen Infrastrukturkomponenten können wir eine robuste Grundlage für das Wachstum von Web3-KI-Agenten schaffen. Dies wird sie in die Lage versetzen, komplexere Aufgaben zu erfüllen, bessere Entscheidungen zu treffen und letztendlich einen größeren Mehrwert für die Benutzer zu schaffen.

Die Rolle der Standardisierung:

Die Standardisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der Web3-Infrastruktur. Durch die Festlegung gemeinsamer Standards für Datenformate, Kommunikationsprotokolle und API-Schnittstellen können wir die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen erleichtern und die Komplexität des Aufbaus und der Bereitstellung von Web3-KI-Agenten verringern.

3. Aufbau differenzierter Bedürfnisse für Web3 AI

Wenn Web3-KI-Agenten einfach die Protokolle und Funktionsmodelle von Web2 anwenden, wird es schwierig, die Eigenschaften der On-Chain-Handelsbranche zu nutzen, insbesondere komplexe Probleme wie Datenrauschen, Transaktionsgenauigkeit und Router-Diversität.

Nehmen wir den Intent-Handel als Beispiel. In der Web2-Umgebung weist ein Benutzer ‘buchen Sie den günstigsten Flug’ an, und das A2A-Protokoll ermöglicht es mehreren Agenten, einfach zusammenzuarbeiten, um die Aufgabe zu erledigen. In der Web3-Umgebung, wenn ein Benutzer erwartet, ‘meine USDC zumniedrigsten Preis über die Kette zu Solana zu übertragen und an der Liquiditätsgewinnung teilzunehmen’, müssen sie nicht nur die Absicht des Benutzers verstehen, sondern auch Sicherheit, Atomizität und Kostensenkung gewährleisten und eine Reihe komplexer Operationen in der Kette durchführen. Mit anderen Worten, wenn eine scheinbar bequeme Operation die Benutzer größeren Sicherheitsrisiken aussetzt, dann ist eine solche bequeme Erfahrung bedeutungslos, und die Nachfrage ist eine Scheinnachfrage.

In traditionellen Web2-Systemen beinhaltet die Buchung des günstigsten Fluges eine einfache Abfrage verschiedener Airline-APIs, die Konsolidierung der Ergebnisse und die Präsentation der besten Option für den Benutzer. Der Prozess ist relativ einfach und effizient, dank standardisierter Protokolle und zentralisierter Datenquellen. Das Bild ändert sich jedoch dramatisch, wenn man den Intent-Handel in der Web3-Umgebung betrachtet.

Berücksichtigung der differenzierten Bedürfnisse von Web3 AI:

Um die differenzierten Bedürfnisse von Web3 AI effektiv zu berücksichtigen, ist ein Fokus auf die folgenden Bereiche entscheidend:

• Reduzierung des Datenrauschens: Web3-Daten sind aufgrund der dezentralen Natur des Ökosystems oft verrauscht und unzuverlässig. KI-Agenten müssen mit robusten Datenfilter- und Validierungstechniken ausgestattet sein, um die Genauigkeit ihrer Entscheidungen sicherzustellen.
• Transaktionsgenauigkeit: Die Ausführung von Transaktionen auf der Blockchain erfordert ein hohes Maß an Präzision, da selbst kleine Fehler zu erheblichen finanziellen Verlusten führen können. KI-Agenten müssen in der Lage sein, Transaktionen genau zu simulieren und Faktoren wie Gasgebühren und Schlupf zu berücksichtigen.
• Router-Diversität: Das Web3-Ökosystem bietet eine Vielzahl von Routern und Protokollen zur Ausführung von Transaktionen. KI-Agenten müssen in der Lage sein, den optimalen Router intelligent auszuwählen, basierend auf Faktoren wie Kosten, Geschwindigkeit und Sicherheit.

Priorisierung von Sicherheit und Benutzererfahrung:

Während Bequemlichkeit und Effizienz wichtige Überlegungen sind, sollten Sicherheit und Benutzererfahrung oberste Priorität haben. Web3-KI-Agenten sollten so konzipiert sein, dass sie Benutzer vor potenziellen Risiken schützen, wie z. B. Phishing-Angriffe, Rug-Pulls und Smart-Contract-Schwachstellen. Sie sollten den Benutzern auch klare und transparente Informationen über die Risiken und Chancen im Zusammenhang mit ihren Handlungen geben.

Die Bedeutung des Kontextbewusstseins:

Web3-KI-Agenten müssen kontextbewusst sein, um die Absichten der Benutzer effektiv zu verstehen und darauf zu reagieren. Dies beinhaltet das Verständnis der Ziele, Vorlieben und Risikobereitschaft des Benutzers. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren können KI-Agenten personalisiertere und relevantere Empfehlungen geben.

Über einfache Automatisierung hinaus:

Das Potenzial von Web3 AI geht weit über die einfache Automatisierung hinaus. Durch die Nutzung der einzigartigen Fähigkeiten der Blockchain-Technologie können KI-Agenten neue Formen dezentraler Finanzierung, Governance und Zusammenarbeit ermöglichen. Dies erfordert einen Mentalitätswechsel von der einfachen Automatisierung bestehender Prozesse zur Schaffung völlig neuer Paradigmen für die Wertschöpfung.

Der Wert von A2A und MCP ist unbestreitbar, aber wir können nicht erwarten, dass sie ohne jegliche Modifikation direkt an den Web3-KI-Agenten-Track angepasst werden. Ist der leere Infra-Bereitstellungsraum nicht eine Chance für Builders? Der Übergang von Web2 zu Web3 erfordert ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Technologien, der einzigartigen Herausforderungen und der differenzierten Bedürfnisse des dezentralen Ökosystems. Durch die Bewältigung dieser Herausforderungen und die Konzentration auf die Wertschöpfung können wir das volle Potenzial von Web3 AI freisetzen und eine offenere, transparentere und gerechtere Zukunft aufbauen.