درک MCP (پروتکل زمینه مدل)
پروتکل زمینه مدل که توسط Anthropic توسعه یافته است، توافقی با استاندارد باز است که برای ایجاد ‘سیستم عصبی’ طراحی شده است که مدل های هوش مصنوعی را با ابزارهای خارجی متصل می کند. این پروتکل چالش های حیاتی قابلیت همکاری بین نمایندگان و ابزارهای خارجی را برطرف و حل می کند. تاییدیه از سوی غول های صنعت مانند Google DeepMind به سرعت MCP را به عنوان یک استاندارد شناخته شده در صنعت قرار داده است.
اهمیت فنی MCP در استانداردسازی فراخوانی توابع نهفته است و مدل های زبان بزرگ (LLM) مختلف را قادر می سازد تا با استفاده از یک زبان واحد با ابزارهای خارجی تعامل داشته باشند. این استانداردسازی شبیه به ‘پروتکل HTTP’ در اکوسیستم Web3 AI است. با این حال، MCP محدودیت های خاصی دارد، به ویژه در ارتباطات امن از راه دور، که با تعاملات مکرر شامل دارایی ها بیشتر آشکار می شوند.
رمزگشایی A2A (پروتکل عامل به عامل)
پروتکل عامل به عامل که توسط گوگل پیشگام شده است، یک چارچوب ارتباطی برای تعاملات بین نمایندگان است که شبیه به یک ‘شبکه اجتماعی عامل’ است. برخلاف MCP، که بر اتصال ابزارهای هوش مصنوعی تمرکز دارد، A2A بر ارتباطات و تعامل بین نمایندگان تاکید دارد. این پروتکل از مکانیسم کارت عامل برای رسیدگی به کشف قابلیت ها استفاده می کند و همکاری بین پلتفرمی و چندوجهی عامل را با پشتیبانی بیش از 50 شرکت، از جمله Atlassian و Salesforce، امکان پذیر می کند.
از نظر عملکردی، A2A به عنوان یک ‘پروتکل اجتماعی’ در دنیای هوش مصنوعی عمل می کند و همکاری بین نهادهای کوچک هوش مصنوعی مختلف را از طریق یک رویکرد استاندارد تسهیل می کند. فراتر از خود پروتکل، نقش گوگل در تایید نمایندگان هوش مصنوعی قابل توجه است.
تجزیه و تحلیل UnifAI
UnifAI که به عنوان یک شبکه همکاری عامل قرار دارد، هدف آن ادغام نقاط قوت MCP و A2A است و راه حل های همکاری عامل بین پلتفرمی را برای شرکت های کوچک و متوسط (SME) فراهم می کند. معماری آن شبیه به یک ‘لایه میانی’ است که در تلاش است تا کارایی اکوسیستم عامل را از طریق یک مکانیسم کشف خدمات یکپارچه افزایش دهد. با این حال، در مقایسه با سایر پروتکل‌ها، نفوذ بازار و توسعه اکوسیستم UnifAI هنوز نسبتاً محدود است، که نشان‌دهنده تمرکز بالقوه آینده بر سناریوهای خاص و ویژه است.
DARK: یک برنامه سرور MCP در Solana
DARK نشان دهنده پیاده سازی یک برنامه سرور MCP است که بر روی بلاک چین Solana ساخته شده است. با استفاده از یک محیط اجرای مورد اعتماد (TEE)، امنیت را فراهم می کند و به نمایندگان هوش مصنوعی اجازه می دهد تا مستقیماً با بلاک چین Solana برای عملیاتی مانند پرس و جو از موجودی حساب ها و صدور توکن ها تعامل داشته باشند.
نکته اصلی این پروتکل، توانایی آن در توانمندسازی نمایندگان هوش مصنوعی در فضای DeFi است و به مسئله اجرای قابل اعتماد برای عملیات زنجیره ای رسیدگی می کند. پیاده سازی لایه کاربرد DARK مبتنی بر MCP، راه های جدیدی را برای اکتشاف باز می کند.
جهت گیری های توسعه بالقوه و فرصت ها برای نمایندگان هوش مصنوعی زنجیره ای
با کمک این پروتکل های استاندارد، نمایندگان هوش مصنوعی زنجیره ای می توانند جهت گیری ها و فرصت های توسعه مختلفی را کشف کنند:
قابلیت های برنامه غیرمتمرکز اجرا: طراحی مبتنی بر TEE DARK به یک چالش اصلی رسیدگی می کند - امکان اجرای مدل های هوش مصنوعی به طور قابل اعتماد در زنجیره. این امر پشتیبانی فنی را برای پیاده سازی نماینده هوش مصنوعی در بخش DeFi فراهم می کند و به طور بالقوه منجر به اجرای مستقل تر تراکنش ها، صدور توکن ها و مدیریت استخرهای نقدینگی توسط نمایندگان هوش مصنوعی می شود.
در مقایسه با مدل های نماینده صرفاً مفهومی، این اکوسیستم نماینده عملی ارزش واقعی دارد. (با این حال، با تنها 12 اکشن در حال حاضر در GitHub، DARK هنوز در مراحل اولیه خود است و با کاربرد در مقیاس بزرگ فاصله زیادی دارد.)
شبکه های بلاک چین مشارکتی چند عاملی: اکتشاف A2A و UnifAI در سناریوهای همکاری چند عاملی، امکانات اثر شبکه جدیدی را به اکوسیستم نماینده زنجیره ای معرفی می کند. یک شبکه غیرمتمرکز متشکل از نمایندگان متخصص مختلف را تصور کنید که به طور بالقوه از قابلیت های یک LLM واحد فراتر می رود و یک بازار غیرمتمرکز، مشارکتی و مستقل را تشکیل می دهد. این امر کاملاً با ماهیت توزیع شده شبکه های بلاک چین مطابقت دارد.
تکامل چشم انداز نماینده هوش مصنوعی
بخش نماینده هوش مصنوعی در حال دور شدن از صرفاً ناشی از هیاهو است. مسیر توسعه هوش مصنوعی زنجیره ای ممکن است ابتدا شامل رسیدگی به مسائل استاندارد بین پلتفرمی (MCP، A2A) و سپس انشعاب به نوآوری های لایه کاربرد (مانند تلاش های DeFi DARK) باشد.
یک اکوسیستم نماینده غیرمتمرکز یک معماری توسعه لایه ای جدید را تشکیل خواهد داد: لایه زیرین شامل تضمین های امنیتی اساسی مانند TEE است، لایه میانی شامل استانداردهای پروتکل مانند MCP/A2A است و لایه بالایی شامل سناریوهای کاربردی عمودی خاص است. (این ممکن است برای پروتکل های استاندارد زنجیره ای Web3 AI موجود منفی باشد.)
برای کاربران عمومی، پس از تجربه رونق و رکود اولیه نمایندگان هوش مصنوعی زنجیره ای، تمرکز باید از شناسایی پروژه هایی که می توانند بزرگترین حباب ارزش بازار را ایجاد کنند، به پروژه هایی معطوف شود که واقعاً به نقاط درد اصلی ادغام Web3 با هوش مصنوعی، مانند امنیت، اعتماد و همکاری، می پردازند. برای جلوگیری از افتادن در تله حباب دیگر، توصیه می شود نظارت کنید که آیا پیشرفت پروژه با نوآوری های فناوری هوش مصنوعی در Web2 همسو است یا خیر.
نکات کلیدی
- نمایندگان هوش مصنوعی ممکن است موج جدیدی از توسعه لایه کاربرد و فرصت های هیاهویی بر اساس پروتکل های استاندارد هوش مصنوعی Web2 (MCP، A2A و غیره) داشته باشند.
- نمایندگان هوش مصنوعی دیگر محدود به خدمات فشار اطلاعات تک نهادی نیستند. خدمات ابزار اجرایی تعاملی و مشارکتی چند عاملی هوش مصنوعی (DeFAI، GameFAI و غیره) یک تمرکز کلیدی خواهد بود.
بررسی عمیق تر نقش MCP در استانداردسازی تعاملات هوش مصنوعی
MCP در هسته خود در مورد ایجاد یک زبان مشترک برای مدل های هوش مصنوعی برای ارتباط با دنیای خارج است. به آن به عنوان ارائه یک مترجم جهانی فکر کنید که به سیستم های هوش مصنوعی اجازه می دهد تا با ابزارها و خدمات مختلف بدون نیاز به یکپارچه سازی های سفارشی برای هر کدام تعامل داشته باشند. این یک جهش قابل توجه رو به جلو است، زیرا به طور چشمگیری پیچیدگی و زمان مورد نیاز برای ساخت برنامه های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی را کاهش می دهد.
یکی از مزایای کلیدی MCP، توانایی آن در انتزاع پیچیدگی های اساسی ابزارها و خدمات مختلف است. این بدان معناست که توسعه دهندگان هوش مصنوعی می توانند بر منطق برنامه های کاربردی خود تمرکز کنند، نه اینکه در جزئیات نحوه تعامل با API ها یا فرمت های داده خاص غرق شوند. این انتزاع همچنین تعویض یک ابزار با ابزار دیگر را آسان تر می کند، تا زمانی که هر دو از استاندارد MCP پشتیبانی کنند.
علاوه بر این، MCP رویکرد مدولارتر و قابل ترکیب تر را برای توسعه هوش مصنوعی ترویج می کند. با تعریف یک رابط روشن برای نحوه تعامل مدل های هوش مصنوعی با ابزارهای خارجی، ساخت سیستم های پیچیده هوش مصنوعی با ترکیب اجزای کوچکتر و تخصصی تر آسان تر می شود. این مدولار بودن همچنین استفاده مجدد و به اشتراک گذاری اجزای هوش مصنوعی در پروژه های مختلف را آسان تر می کند.
با این حال، استانداردسازی که MCP به ارمغان می آورد، چالش هایی را نیز به همراه دارد. تعریف یک رابط مشترک که برای طیف گسترده ای از ابزارها و خدمات کار می کند، نیاز به بررسی دقیق و سازش دارد. این خطر وجود دارد که استاندارد بتواند بیش از حد عمومی شود و به طور کامل تفاوت های ظریف ابزارهای خاص را ثبت نکند. علاوه بر این، اطمینان از اینکه استاندارد امن است و از حملات مخرب محافظت می کند، بسیار مهم است.
چشم انداز A2A از یک اکوسیستم مشارکتی هوش مصنوعی
در حالی که MCP بر تعامل بین مدل های هوش مصنوعی و ابزارهای خارجی تمرکز دارد، A2A دیدگاه گسترده تری اتخاذ می کند و یک اکوسیستم مشارکتی از عوامل هوش مصنوعی را پیش بینی می کند. این اکوسیستم به عوامل هوش مصنوعی مختلف اجازه می دهد تا با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، هماهنگ شوند و برای حل مشکلات پیچیده با هم کار کنند.
مکانیسم کارت عامل یک جزء کلیدی از A2A است که عوامل را قادر می سازد تا قابلیت های یکدیگر را کشف کنند و اطلاعات را تبادل کنند. این مکانیسم به عوامل اجازه می دهد تا مهارت ها و خدمات خود را تبلیغ کنند و یافتن و استفاده از آنها را برای سایر عوامل آسان تر می کند. کارت عامل همچنین راهی استاندارد برای عوامل برای توصیف قابلیت های خود ارائه می دهد و اطمینان حاصل می کند که آنها می توانند توسط سایر عوامل صرف نظر از پیاده سازی اساسی خود درک شوند.
تمرکز A2A بر ارتباطات و همکاری، طیف گسترده ای از امکانات را برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی باز می کند. تیمی از عوامل هوش مصنوعی را تصور کنید که با هم برای مدیریت زنجیره تامین کار می کنند، به طوری که هر عامل مسئول یک کار خاص مانند پیش بینی تقاضا، بهینه سازی لجستیک یا مذاکره در مورد قراردادها است. با همکاری و به اشتراک گذاری اطلاعات، این عوامل می توانند زنجیره تامین را کارآمدتر و مقاوم تر کنند.
با این حال، ساخت یک اکوسیستم مشارکتی هوش مصنوعی نیز چالش های مهمی را ارائه می دهد. اطمینان از اینکه عوامل می توانند به یکدیگر اعتماد کنند و اطلاعات را به طور ایمن تبادل کنند، بسیار مهم است. علاوه بر این، توسعه پروتکل هایی برای حل تعارضات و هماهنگی اقدامات بین عوامل متعدد ضروری است.
جاه طلبی UnifAI برای پر کردن شکاف
UnifAI قصد دارد با ارائه یک پلتفرم یکپارچه برای ساخت و استقرار برنامه های کاربردی هوش مصنوعی، شکاف بین MCP و A2A را پر کند. هدف آن ترکیب نقاط قوت هر دو پروتکل است و به توسعه دهندگان مجموعه ای جامع از ابزارها را برای تعامل با خدمات خارجی و همکاری با سایر عوامل هوش مصنوعی ارائه می دهد.
تمرکز UnifAI بر SMEها به ویژه قابل توجه است. SMEها اغلب فاقد منابع و تخصص برای ساخت سیستم های پیچیده هوش مصنوعی از ابتدا هستند. UnifAI با ارائه یک پلتفرم آماده استفاده، می تواند به SMEها در اتخاذ فناوری های هوش مصنوعی و بهبود فرآیندهای تجاری خود کمک کند.
با این حال، UnifAI با چالش رقابت با بازیگران مستقر در بازار هوش مصنوعی مواجه است. برای موفقیت، باید یک پیشنهاد ارزشی قانع کننده ارائه دهد که آن را از راه حل های موجود متمایز کند. این می تواند شامل تمرکز بر بازارهای خاص و ویژه یا ارائه ویژگی های منحصر به فردی باشد که در جای دیگری در دسترس نیستند.
گام جسورانه DARK به سوی DeFi
پیاده سازی DARK از یک سرور MCP در Solana نشان دهنده یک گام جسورانه به سوی ادغام هوش مصنوعی با امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) است. DARK با استفاده از یک محیط اجرای مورد اعتماد (TEE)، عوامل هوش مصنوعی را قادر می سازد تا به طور ایمن با بلاک چین Solana تعامل داشته باشند و طیف وسیعی از امکانات را برای برنامه های کاربردی DeFi مبتنی بر هوش مصنوعی باز کنند.
یکی از مزایای کلیدی DARK، توانایی آن در خودکارسازی استراتژی های پیچیده DeFi است. عوامل هوش مصنوعی می توانند برای نظارت بر شرایط بازار، اجرای معاملات و مدیریت استخرهای نقدینگی، همه بدون دخالت انسان برنامه ریزی شوند. این اتوماسیون می تواند کارایی را بهبود بخشد و خطر خطای انسانی را کاهش دهد.
با این حال، ادغام هوش مصنوعی با DeFi نیز خطرات مهمی را به همراه دارد. عوامل هوش مصنوعی می توانند در برابر حملاتی که از آسیب پذیری ها در کد آنها یا پروتکل های DeFi اساسی سوء استفاده می کنند، آسیب پذیر باشند. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی در DeFi می تواند نگرانی هایی را در مورد شفافیت و پاسخگویی ایجاد کند.
آینده عوامل هوش مصنوعی: یک رویکرد چند لایه
احتمالاً تکامل عوامل هوش مصنوعی از یک رویکرد چند لایه ای پیروی می کند، به طوری که لایه های مختلف مسئول جنبه های مختلف سیستم هستند. لایه زیرین بر ارائه امنیت و اعتماد اساسی با استفاده از فناوری هایی مانند TEE تمرکز خواهد کرد. لایه میانی شامل استانداردهای پروتکل مانند MCP و A2A خواهد بود که قابلیت همکاری و همکاری را امکان پذیر می کند. لایه بالایی دارای برنامه های کاربردی عمودی خاص خواهد بود که متناسب با صنایع و موارد استفاده مختلف طراحی شده اند.
این رویکرد چند لایه ای به عوامل هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به روشی مدولار و مقیاس پذیر ساخته شوند. لایه های مختلف را می توان به طور مستقل توسعه داد و بهبود بخشید، بدون اینکه بر عملکرد لایه های دیگر تأثیر بگذارد. این مدولار بودن همچنین سازگاری عوامل هوش مصنوعی با فناوری ها و موارد استفاده جدید را آسان تر می کند.
با این حال، اطمینان از اینکه لایه های مختلف به طور یکپارچه با هم کار می کنند، یک چالش کلیدی خواهد بود. لایه های مختلف باید به گونه ای طراحی شوند که با یکدیگر سازگار باشند و باید رابط های روشنی بین آنها وجود داشته باشد. علاوه بر این، اطمینان از اینکه لایه های مختلف امن هستند و در برابر حملات مخرب محافظت می کنند، بسیار مهم است.