تغییر شکل آینده: MCP و A2A در هوش مصنوعی Web3

تنگنای عوامل هوش مصنوعی Web3

پاشنه آشیل عوامل هوش مصنوعی Web3: مفهوم‌سازی بیش از حد

چالش اصلی در مورد عوامل هوش مصنوعی Web3 در مفهوم‌سازی بیش از حد آن‌ها نهفته است، جایی که روایت بر سودمندی عملی غلبه می‌کند. در حالی که بحث‌های زیادی در مورد چشم‌انداز بزرگ پلتفرم‌های غیرمتمرکز و حاکمیت داده‌های کاربر وجود دارد، تجربه کاربری برنامه‌های کاربردی محصول واقعی اغلب به طرز تاسف‌باری ناکافی است. به خصوص پس از یک دوره پاکسازی حباب‌های مفهومی، سرمایه‌گذاران خرده‌فروش کمی مایل به پرداخت هزینه انتظارات بزرگ و محقق نشده هستند.

فضای عوامل هوش مصنوعی Web3 به دلیل تأکید بیش از حد بر امکانات نظری به قیمت نتایج ملموس، دچار مشکل شده است. جذابیت عدم تمرکز، مالکیت داده و مدل‌های حکمرانی نوین، تخیل بسیاری را تسخیر کرده است، اما واقعیت اغلب با تبلیغات همخوانی ندارد. کاربران با رابط‌های دست و پا گیر، عملکرد محدود و یک حس کلی مبنی بر اینکه فناوری هنوز برای زمان اصلی آماده نیست، مواجه می‌شوند.

نیاز به کاربردهای عملی

جامعه Web3 باید تمرکز خود را از آرمان‌های انتزاعی به کاربردهای ملموس تغییر دهد. وعده هوش مصنوعی غیرمتمرکز قانع‌کننده است، اما تنها در صورتی محقق می‌شود که به مزایای واقعی برای کاربران تبدیل شود. این امر مستلزم تمرکز بر تجربه کاربری، سهولت استفاده و ایجاد ارزش ملموس است.

سرمایه‌گذاران از پروژه‌هایی که وعده ماه را می‌دهند اما در عمل شکست می‌خورند، خسته شده‌اند. آن‌ها به دنبال پروژه‌هایی هستند که بتوانند یک مسیر روشن به سوی پذیرش و تولید درآمد نشان دهند. این بدان معناست که محصولاتی بسازیم که مشکلات واقعی را حل کرده و یک پیشنهاد ارزشمند قانع‌کننده ارائه دهند.

عمل‌گرایی هوش مصنوعی Web2: MCP و A2A

ظهور MCP و A2A در هوش مصنوعی Web2

صعود سریع MCP، A2A و سایر استانداردهای پروتکل در زمینه هوش مصنوعی web2 و حرکت ناشی از آن در فضای هوش مصنوعی، ناشی از عمل‌گرایی ‘قابل مشاهده و ملموس’ آن‌ها است. MCP مانند رابط USB-C دنیای هوش مصنوعی است و به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به طور یکپارچه به منابع داده و ابزارهای مختلف متصل شوند. در حال حاضر موارد استفاده عملی زیادی از MCP وجود دارد.

در تضاد آشکار با تمرکز مفهومی هوش مصنوعی Web3، هوش مصنوعی Web2 عمل‌گرایی و تأثیر دنیای واقعی را در اولویت قرار داده است. ظهور پروتکل‌هایی مانند MCP (مدل-کنترلر-خط لوله) و A2A (برنامه به برنامه) ناشی از تمایل به حل مشکلات ملموس و ایجاد ارزش ملموس بوده است.

MCP: رابط جهانی برای هوش مصنوعی

MCP که اغلب به عنوان یک رابط USB-C برای هوش مصنوعی تشبیه می‌شود، مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه به منابع داده و ابزارهای مختلف متصل شوند. این رویکرد استاندارد شده، ادغام هوش مصنوعی را در سیستم‌های موجود ساده می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی پیچیده‌تر و قدرتمندتری بسازند.

زیبایی MCP در سادگی و تطبیق‌پذیری آن نهفته است. این پروتکل یک چارچوب مشترک برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده، ابزارها و سایر برنامه‌های کاربردی فراهم می‌کند. این امر نیاز به ادغام‌های سفارشی را از بین می‌برد و باعث صرفه‌جویی در وقت و تلاش توسعه‌دهندگان می‌شود.

نمونه‌های واقعی MCP در عمل

به عنوان مثال، برخی از کاربران می‌توانند مستقیماً از Claude برای کنترل Blender به منظور ساخت مدل‌های سه بعدی استفاده کنند و برخی از متخصصان UI/UX می‌توانند از زبان طبیعی برای تولید فایل‌های طراحی کامل Figma استفاده کنند. برخی از برنامه نویسان نیز می‌توانند مستقیماً از Cursor برای تکمیل نوشتن کد، تکمیل و ارسال Git به صورت یکجا استفاده کنند.

• مدل‌سازی سه بعدی با هوش مصنوعی: تصور کنید که از زبان طبیعی برای دستور دادن به یک مدل هوش مصنوعی برای ایجاد یک مدل سه بعدی استفاده می‌کنید. با MCP، این امر به واقعیت تبدیل می‌شود. کاربران می‌توانند به سادگی مدل مورد نظر را توصیف کنند و هوش مصنوعی به طور خودکار آن را تولید می‌کند، روند طراحی را ساده می‌کند و امکانات خلاقانه جدیدی را باز می‌کند.
• طراحی UI/UX خودکار: وظیفه خسته کننده طراحی رابط‌های کاربری اکنون می‌تواند با هوش مصنوعی خودکار شود. متخصصان UI/UX می‌توانند از زبان طبیعی برای توصیف رابط مورد نظر استفاده کنند و هوش مصنوعی یک فایل طراحی کامل Figma تولید می‌کند و ساعت‌های بی شماری از کار را برای آن‌ها صرفه جویی می‌کند.
• برنامه نویسی با کمک هوش مصنوعی: برنامه نویسان می‌توانند از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف معمول و بهبود کیفیت کد استفاده کنند. با ابزارهایی مانند Cursor، توسعه‌دهندگان می‌توانند از زبان طبیعی برای نوشتن کد، تولید مستندات و ارسال تغییرات به Git، همه از یک رابط واحد، استفاده کنند.

این مثال‌ها پتانسیل دگرگون‌کننده MCP را برجسته می‌کنند. MCP با ارائه یک چارچوب استاندارد برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده و ابزارها، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی قدرتمندتر و متنوع‌تری بسازند.

پل زدن شکاف: MCP و A2A برای Web3

محدودیت‌های هوش مصنوعی Web3 در سناریوهای عمودی

پیش از این، همه انتظار داشتند که عامل هوش مصنوعی web3 دارای برنامه‌های کاربردی نوآورانه در دو سناریوی عمودی اصلی DeFai و GameFai باشد، اما در واقعیت، بسیاری از برنامه‌های مشابه هنوز در سطح ‘نشان دادن مهارت‌ها’ پردازش زبان طبیعی گیر کرده‌اند، که برای برآورده کردن آستانه کاربردی کافی نیست.

علیرغم هیجان اولیه، عوامل هوش مصنوعی Web3 برای یافتن کاربردهای عملی در بخش‌های عمودی کلیدی مانند DeFi (مالی غیرمتمرکز) و GameFi (بازی غیرمتمرکز) تلاش کرده‌اند. بسیاری از پروژه‌ها در مرحله ‘نشان دادن مهارت‌ها’ باقی مانده‌اند و قابلیت‌های چشمگیر پردازش زبان طبیعی را به نمایش می‌گذارند اما نتوانسته‌اند ارزش ملموسی را برای کاربران ارائه دهند.

فراتر رفتن از ‘نشان دادن مهارت‌ها’

تمرکز بر نمایش قابلیت‌های فنی به قیمت قابلیت استفاده و تأثیر دنیای واقعی تمام شده است. کاربران کمتر به تظاهرات پر زرق و برق علاقه مند هستند و بیشتر نگران این هستند که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند مشکلات آن‌ها را حل کرده و زندگی آن‌ها را بهبود بخشد.

برای موفقیت، عوامل هوش مصنوعی Web3 باید از مرحله ‘نشان دادن مهارت‌ها’ فراتر رفته و بر ساخت برنامه‌های کاربردی عملی که نیازهای خاص را برآورده می‌کنند، تمرکز کنند. این امر مستلزم درک عمیق از بازار هدف و تعهد به طراحی کاربر محور است.

قدرت همکاری چند عاملی

از طریق ترکیب MCP و A2A، یک سیستم همکاری چند عاملی قدرتمندتر می‌تواند ساخته شود و وظایف پیچیده می‌تواند برای رسیدگی توسط عوامل متخصص تقسیم شود. به عنوان مثال، اجازه دهید عامل تجزیه و تحلیل داده‌های زنجیره‌ای را بخواند، روندهای بازار را تجزیه و تحلیل کند و سایر عوامل پیش‌بینی و عوامل کنترل ریسک را متصل کند تا تفکر اجرای یکپارچه عامل واحد گذشته را به یک الگوی تقسیم کار مشارکتی چند عاملی تبدیل کند.

با ترکیب نقاط قوت MCP و A2A، توسعه‌دهندگان می‌توانند سیستم‌های چند عاملی پیچیده‌ای ایجاد کنند که می‌توانند از عهده وظایف پیچیده برآیند. این رویکرد شامل شکستن وظایف به اجزای کوچکتر و قابل کنترل تر و اختصاص آن‌ها به عوامل متخصص است.

یک اکوسیستم مشارکتی از عوامل هوش مصنوعی

به عنوان مثال، به یک عامل تجزیه و تحلیل می‌تواند وظیفه خواندن داده‌های زنجیره‌ای و تجزیه و تحلیل روندهای بازار واگذار شود، در حالی که سایر عوامل می‌توانند بر پیش‌بینی و کنترل ریسک تمرکز کنند. این رویکرد مشارکتی امکان اجرای کارآمدتر و مؤثرتر وظایف پیچیده را فراهم می‌کند و از الگوی عامل یکپارچه سنتی دور می‌شود.

کلید موفقیت در ادغام یکپارچه این عوامل نهفته است و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به طور مؤثر ارتباط برقرار کرده و همکاری کنند. این امر مستلزم یک چارچوب ارتباطی قوی و یک درک مشترک از وظیفه مورد نظر است.

داستان‌های موفقیت MCP به عنوان طرح‌هایی برای Web3

تمام موارد کاربردی موفق MCP نمونه‌های موفقی را برای تولد نسل جدیدی از عوامل تجارت و بازی در web3 ارائه می‌دهند.

داستان‌های موفقیت MCP در دنیای Web2، طرح‌های ارزشمندی را برای توسعه عوامل تجارت و بازی Web3 ارائه می‌دهند. توسعه‌دهندگان Web3 با یادگیری از تجربیات پیشگامان Web2، می‌توانند پذیرش هوش مصنوعی را در این بخش‌های حیاتی تسریع کنند.

رویکرد ترکیبی: ترکیب عمل‌گرایی Web2 با ارزش‌های Web3

مزایای یک چارچوب ترکیبی

علاوه بر این‌ها، استاندارد چارچوب ترکیبی مبتنی بر MCP و A2A نیز دارای مزایایی مانند دوستانه بودن برای کاربران web2 و سرعت فرود برنامه است. در حال حاضر، تنها لازم است در نظر بگیرید که چگونه مکانیسم جذب ارزش و انگیزه web3 را با سناریوهای کاربردی مانند DeFai و GameFai ترکیب کنید. اگر پروژه‌ها هنوز به مفهوم‌گرایی صرف web3 پایبند باشند و از پذیرش عمل‌گرایی web2 خودداری کنند، ممکن است روند جدید بعدی عامل هوش مصنوعی را از دست بدهند.

چارچوب ترکیبی، ترکیب نقاط قوت MCP و A2A با ارزش‌های Web3، چندین مزیت کلیدی را ارائه می‌دهد، از جمله:

• کاربرپسندی: با بهره‌گیری از زیرساخت‌ها و ابزارهای موجود Web2، چارچوب ترکیبی می‌تواند یک تجربه آشناتر و شهودی‌تر را برای کاربران ارائه دهد و مانع ورود به برنامه‌های کاربردی Web3 را کاهش دهد.
• استقرار سریع: چارچوب ترکیبی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا با بهره‌گیری از فناوری‌ها و زیرساخت‌های موجود Web2، برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی را به سرعت مستقر کنند.
• مکانیسم‌های جذب ارزش و انگیزه: با ادغام مکانیسم‌های جذب ارزش و انگیزه Web3، چارچوب ترکیبی می‌تواند منافع کاربران، توسعه‌دهندگان و سایر ذینفعان را هماهنگ کند و یک اکوسیستم پایدارتر و عادلانه‌تر را تقویت کند.

ادغام ارزش‌های Web3 در چارچوب‌های Web2

چالش در ادغام یکپارچه ارزش‌های Web3 در چارچوب‌های Web2 نهفته است. این امر مستلزم بررسی دقیق نحوه گنجاندن حاکمیت غیرمتمرکز، مالکیت داده و توکنومیک در سیستم‌های موجود است.

خطر مفهوم‌گرایی صرف

پروژه‌هایی که به مفهوم‌گرایی صرف Web3 می‌چسبند بدون اینکه عمل‌گرایی Web2 را بپذیرند، خطر از دست دادن موج بعدی نوآوری عامل هوش مصنوعی را دارند. آینده هوش مصنوعی در تقاطع این دو جهان نهفته است، جایی که آرمان‌های Web3 با کاربردی بودن Web2 تعدیل می‌شوند.

آینده عوامل هوش مصنوعی: ترکیبی از آرمان‌ها و عمل‌گرایی

به طور خلاصه، حرکت جدید موج بعدی عامل هوش مصنوعی در حال جوشش است، اما دیگر ژست صرف روایت و ترویج مفهوم گذشته نیست، بلکه باید توسط عمل‌گرایی و فرود برنامه پشتیبانی شود.

آینده عوامل هوش مصنوعی در ترکیبی از آرمان‌ها و عمل‌گرایی نهفته است. با ترکیب اهداف رویایی Web3 با رویکرد عملی Web2، می‌توانیم نسل جدیدی از برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد کنیم که هم نوآورانه و هم تأثیرگذار باشند. موج بعدی توسعه عامل هوش مصنوعی توسط برنامه‌های کاربردی عملی و ارزش دنیای واقعی هدایت می‌شود، نه فقط تبلیغات و وعده‌های پوچ.