تجدید حیات عامل‌های هوش مصنوعی

چشم‌انداز عامل‌های هوش مصنوعی زنجیره‌ای شاهد یک تجدید حیات است که با همگرایی پروتکل‌هایی مانند MCP، A2A و UnifAI مشخص می‌شود. این استانداردها در هم تنیده شده‌اند تا یک زیرساخت تعامل عامل هوش مصنوعی چندگانه جدید ایجاد کنند و عوامل هوش مصنوعی را از صرفاً ارائه دهندگان اطلاعات به ابزارهای کاربردی کاربردی ارتقا دهند. سوال اساسی اکنون این است که آیا این نشان دهنده طلوع یک بهار دوم برای عامل‌های هوش مصنوعی در بلاک چین است یا خیر.

درک پروتکل‌های اصلی

پروتکل زمینه مدل (MCP)

پروتکل زمینه مدل (MCP) که توسط Anthropic پیشگام شده است، یک پروتکل استاندارد باز است که برای پر کردن شکاف بین مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارهای خارجی طراحی شده است. MCP در هسته خود به عنوان یک ‘سیستم عصبی’ عمل می‌کند که قابلیت همکاری بین عوامل و دنیای خارج را تسهیل می‌کند. MCP با پشتیبانی از غول‌های صنعت مانند Google DeepMind، به سرعت به عنوان یک استاندارد پروتکل شناخته شده، مورد توجه قرار گرفته است.

اهمیت فنی MCP در استانداردسازی فراخوانی توابع نهفته است و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مختلف را قادر می‌سازد تا با استفاده از یک زبان واحد با ابزارهای خارجی تعامل داشته باشند. این استانداردسازی شبیه به ‘پروتکل HTTP’ اکوسیستم هوش مصنوعی Web3 است. با این حال، MCP در ارتباطات امن از راه دور، به ویژه هنگام برخورد با تعاملات پرمخاطره شامل دارایی‌ها، با محدودیت‌هایی روبرو است.

پروتکل عامل به عامل (A2A)

پروتکل عامل به عامل (A2A) که توسط گوگل حمایت می‌شود، یک پروتکل ارتباطی است که ‘شبکه اجتماعی’ را برای عوامل متصور است. بر خلاف تمرکز MCP بر اتصال ابزارهای هوش مصنوعی، A2A بر ارتباط و تعامل بین عوامل تاکید دارد. A2A از طریق مکانیزم Agent Card، چالش کشف قابلیت را برطرف می‌کند و همکاری عامل‌های چندوجهی و چند پلتفرمی را تقویت می‌کند. این پروتکل از بیش از 50 شرکت از جمله Atlassian و Salesforce پشتیبانی کرده است.

از نظر عملکردی، A2A به عنوان یک ‘پروتکل اجتماعی’ در حوزه هوش مصنوعی عمل می‌کند و به هوش مصنوعی‌های کوچک مختلف امکان می‌دهد تا به طور یکپارچه با یکدیگر همکاری کنند. فراتر از خود پروتکل، تأیید گوگل اعتبار قابل توجهی به فضای Agent هوش مصنوعی می‌بخشد.

UnifAI

UnifAI که به عنوان یک شبکه همکاری عامل قرار دارد، قصد دارد نقاط قوت MCP و A2A را ادغام کند و راه‌حل‌های همکاری Agent چند پلتفرمی را در اختیار شرکت‌های کوچک و متوسط (SME) قرار دهد. UnifAI به عنوان یک ‘لایه میانی’ عمل می‌کند و اکوسیستم‌های Agent را از طریق یک مکانیزم کشف خدمات یکپارچه، ساده می‌کند. با این حال، در مقایسه با MCP و A2A، نفوذ بازار و توسعه اکوسیستم UnifAI نسبتاً متوسط باقی مانده است و نشان دهنده تمرکز بالقوه بر سناریوهای خاص در آینده است.

سرور مبتنی بر سولانا MCP و $DARK

یک کاربرد MCP در بلاک چین Solana از یک محیط اجرای قابل اعتماد (TEE) برای ارائه امنیت استفاده می‌کند و عوامل هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا مستقیماً با بلاک چین Solana تعامل داشته باشند. این تعامل شامل عملیاتی مانند پرس و جو از موجودی حساب و صدور توکن است.

ویژگی برجسته این پروتکل، فعال‌سازی عوامل هوش مصنوعی در امور مالی غیرمتمرکز (DeFi) است که به موضوع مهم اجرای مورد اعتماد برای عملیات زنجیره‌ای می‌پردازد. تیکر مربوطه، 0.05 DARK، اخیراً در بازار انعطاف‌پذیری نشان داده است. در حالی که احتیاط لازم است، گسترش لایه کاربردی DARK بر اساس MCP نشان دهنده یک جهت جدید است.

جهت‌های گسترش و فرصت‌ها

با این پروتکل‌های استاندارد، عوامل هوش مصنوعی زنجیره‌ای چه مسیرهای گسترش و فرصت‌هایی را می‌توانند باز کنند؟

قابلیت‌های برنامه اجرای غیرمتمرکز

طراحی مبتنی بر TEE دارک یک چالش اساسی را برطرف می‌کند: فعال کردن مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرای عملیات زنجیره‌ای به طور قابل اعتماد. این پشتیبانی فنی برای استقرار Agent هوش مصنوعی در DeFi فراهم می‌کند و به طور بالقوه منجر به Agent‌های هوش مصنوعی می‌شود که به طور مستقل تراکنش‌ها را اجرا می‌کنند، توکن‌ها را صادر می‌کنند و موقعیت‌های تامین کننده نقدینگی (LP) را مدیریت می‌کنند.

برخلاف مدل‌های Agent صرفاً مفهومی، این اکوسیستم عملی Agent ارزش واقعی دارد. با این حال، با تعداد محدودی از اقدامات موجود در Github، دارک هنوز در مراحل اولیه خود است و برای دستیابی به کاربرد گسترده، مسیری طولانی در پیش دارد.

شبکه بلاک چین مشارکتی چند عاملی

کاوش A2A و UnifAI در سناریوهای همکاری چند عاملی، جلوه‌های شبکه جدیدی را به اکوسیستم عامل زنجیره‌ای معرفی می‌کند. یک شبکه غیرمتمرکز متشکل از Agent‌های تخصصی را تصور کنید که از محدودیت‌های یک LLM واحد فراتر می‌روند و یک بازار غیرمتمرکز مشارکتی مستقل را تشکیل می‌دهند. این کاملاً با ماهیت توزیع شده شبکه‌های بلاک چین مطابقت دارد.

مسیر پیش رو برای عامل‌های هوش مصنوعی

بخش Agent هوش مصنوعی فراتر از مرحله اولیه ‘مبتنی بر میم’ خود در حال تحول است. مسیر توسعه هوش مصنوعی زنجیره‌ای ممکن است ابتدا شامل رسیدگی به استانداردهای چند پلتفرمی (MCP، A2A) و سپس ایجاد نوآوری‌های لایه کاربردی (مانند ابتکارات DeFi دارک) باشد.

اکوسیستم Agent غیرمتمرکز یک معماری لایه‌ای جدید را تشکیل خواهد داد: لایه زیرین شامل تضمین‌های امنیتی اساسی مانند TEE است، لایه میانی از استانداردهای پروتکل مانند MCP/A2A تشکیل شده است و لایه بالایی شامل سناریوهای کاربردی عمودی خاص است.

برای کاربران عادی، پس از تجربه اولین موج فراز و نشیب‌های Agent هوش مصنوعی در زنجیره، تمرکز دیگر بر این نیست که چه کسی می‌تواند بزرگترین حباب ارزش بازار را حدس بزند، بلکه بر این است که چه کسی واقعاً می‌تواند نقاط درد اصلی امنیت، اعتماد و همکاری را در فرآیند ترکیب Web3 و هوش مصنوعی حل کند. در مورد نحوه اجتناب از افتادن در یک تله حبابی دیگر، من شخصاً فکر می‌کنم که باید مشاهده کنیم که آیا پیشرفت پروژه می‌تواند از نزدیک نوآوری فناوری هوش مصنوعی وب 2 را دنبال کند یا خیر.

کندوکاو عمیق‌تر در پروتکل‌های Agent هوش مصنوعی: MCP، A2A و UnifAI

تجدید حیات عامل‌های هوش مصنوعی در بلاک چین علاقه زیادی را برانگیخته است، به ویژه با ظهور پروتکل‌هایی مانند MCP، A2A و UnifAI. اینها فقط کلمات قصار نیستند. آنها نشان دهنده یک تغییر اساسی در نحوه تعامل و درون تعامل هوش مصنوعی با دنیای غیرمتمرکز هستند. بیایید هر یک از این پروتکل‌ها را تشریح کنیم تا مشارکت‌های فردی آنها و چگونگی شکل دادن جمعی آنها به آینده عامل‌های هوش مصنوعی را درک کنیم.

MCP: استانداردسازی زبان هوش مصنوعی

دنیایی را تصور کنید که در آن هر مدل هوش مصنوعی به زبان متفاوتی صحبت می‌کند و قادر به برقراری ارتباط با ابزارهای خارجی یا حتی یکدیگر نیست. این واقعیت قبل از پروتکل زمینه مدل (MCP) بود. MCP که توسط Anthropic توسعه یافته است، یک پروتکل منبع باز است که به عنوان یک مترجم جهانی عمل می‌کند و ارتباط یکپارچه بین مدل‌های هوش مصنوعی و یک اکوسیستم گسترده از منابع خارجی را امکان پذیر می‌کند.

MCP در هسته خود، فراخوانی توابع را استاندارد می‌کند و به مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مختلف امکان می‌دهد تا با استفاده از یک زبان واحد با ابزارهای خارجی تعامل داشته باشند. این یک تغییر دهنده بازی است زیرا نیاز توسعه دهندگان به ساخت ادغام‌های سفارشی برای هر مدل هوش مصنوعی را از بین می‌برد و به طور قابل توجهی زمان و پیچیدگی توسعه را کاهش می‌دهد. تأثیر این استانداردسازی شبیه به معرفی پروتکل HTTP برای وب است و ارتباط یکپارچه بین سرورهای وب و مرورگرهای مختلف را امکان پذیر می‌کند.

با این حال، MCP بدون محدودیت نیست. در حالی که در استانداردسازی ارتباطات برتری دارد، به طور ذاتی به نگرانی‌های امنیتی مرتبط با تعاملات از راه دور، به ویژه هنگام برخورد با داده‌های حساس یا تراکنش‌های مالی، نمی‌پردازد. اینجاست که پروتکل‌ها و فناوری‌های دیگر وارد عمل می‌شوند.

A2A: ساختن یک شبکه اجتماعی برای عامل‌های هوش مصنوعی

در حالی که MCP بر ارتباط بین مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارهای خارجی تمرکز دارد، پروتکل Agent-to-Agent (A2A) به ارتباط بین خود عامل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد. آن را به عنوان یک ‘شبکه اجتماعی’ برای هوش مصنوعی در نظر بگیرید، جایی که عامل‌ها می‌توانند یکدیگر را کشف کنند، اطلاعات را تبادل کنند و در انجام وظایف پیچیده با یکدیگر همکاری کنند.

A2A که توسط گوگل پیشگام شده است، چارچوبی را برای عامل‌ها فراهم می‌کند تا به روشی استاندارد با یکدیگر تعامل داشته باشند. این از مفهوم ‘Agent Cards’ استفاده می‌کند، که مانند پروفایل‌های دیجیتالی هستند که قابلیت‌های یک عامل و نحوه تعامل با آن را توصیف می‌کنند. این به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا قابلیت‌های یکدیگر را کشف کنند و بدون نیاز به دانش قبلی یا ادغام‌های پیچیده، همکاری کنند.

کاربردهای بالقوه A2A بسیار زیاد است. سناریویی را تصور کنید که در آن یک عامل هوش مصنوعی متخصص در تجزیه و تحلیل مالی نیاز به همکاری با یک عامل متخصص در تحقیقات بازار دارد. با A2A، این عامل‌ها می‌توانند به طور یکپارچه متصل شوند، داده‌ها را تبادل کنند و تخصص خود را برای تولید گزارش‌های دقیق‌تر و روشنگرانه‌تر ترکیب کنند.

با این حال، A2A هنوز در مراحل اولیه توسعه خود است و موفقیت آن به پذیرش گسترده توسط جامعه هوش مصنوعی بستگی دارد. مشارکت گوگل اعتبار قابل توجهی به این پروژه می‌بخشد، اما باید دید که آیا A2A به استاندارد غالب برای ارتباط عامل به عامل تبدیل خواهد شد یا خیر.

UnifAI: پل زدن شکاف برای SMEها

در حالی که MCP و A2A در درجه اول بر شرکت‌های بزرگ و کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی متمرکز هستند، UnifAI هدف دارد دسترسی به فناوری عامل هوش مصنوعی را برای شرکت‌های کوچک و متوسط (SME) دموکراتیک کند. UnifAI که به عنوان یک ‘لایه میانی’ بین مدل‌های هوش مصنوعی و مشاغل قرار دارد، فرآیند ادغام عامل‌های هوش مصنوعی در گردش کار موجود را ساده می‌کند.

UnifAI از یک مکانیسم کشف خدمات یکپارچه استفاده می‌کند که به مشاغل اجازه می‌دهد تا به راحتی عامل‌های هوش مصنوعی را که نیازهای خاص آنها را برآورده می‌کنند، پیدا و ادغام کنند. این نیاز SMEها به سرمایه‌گذاری در توسعه سفارشی گران قیمت یا پیمایش پیچیدگی‌های ادغام مدل‌های هوش مصنوعی ناهمگون را از بین می‌برد.

با این حال، UnifAI با چالش رقابت با بازیکنان بزرگتر و تثبیت شده‌تر در فضای عامل هوش مصنوعی روبرو است. موفقیت آن به توانایی آن در ارائه یک گزاره ارزشی قانع کننده که با SMEها طنین انداز شود و توانایی آن در ایجاد یک اکوسیستم قوی از ارائه دهندگان عامل هوش مصنوعی بستگی دارد.

از تئوری تا عمل: نقش $DARK

پروتکل‌هایی که تاکنون مورد بحث قرار داده‌ایم، در درجه اول بر استانداردسازی و ارتباطات متمرکز هستند. با این حال، پتانسیل واقعی عامل‌های هوش مصنوعی در توانایی آنها در انجام وظایف واقعی، به ویژه در اکوسیستم مالی غیرمتمرکز (DeFi) نهفته است. اینجاست که $DARK وارد عمل می‌شود.

$DARK یک پیاده‌سازی مبتنی بر سولانا از پروتکل MCP است که از محیط‌های اجرای قابل اعتماد (TEE) برای ارائه یک محیط امن و مورد اعتماد برای تعامل عامل‌های هوش مصنوعی با بلاک چین استفاده می‌کند. این به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا عملیات حساسی مانند پرس و جو از موجودی حساب و صدور توکن را بدون به خطر انداختن امنیت بلاک چین زیربنایی انجام دهند.

نوآوری کلیدی $DARK استفاده از TEEها برای ایجاد یک ‘محیط امن’ است که در آن عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند کد را بدون ترس از دستکاری یا دسترسی غیرمجاز اجرا کنند. این برای برنامه‌های DeFi بسیار مهم است، جایی که حتی یک آسیب‌پذیری کوچک می‌تواند منجر به زیان‌های مالی قابل توجهی شود.

در حالی که $DARK هنوز در مراحل اولیه توسعه خود است، گام مهمی به جلو در توسعه عامل‌های هوش مصنوعی امن و مورد اعتماد برای اکوسیستم DeFi نشان می‌دهد. موفقیت آن به توانایی آن در جذب توسعه دهندگان و ایجاد یک اکوسیستم پر رونق از برنامه‌های DeFi مبتنی بر هوش مصنوعی بستگی دارد.

آینده عامل‌های هوش مصنوعی: یک اکوسیستم غیرمتمرکز و مشارکتی

پروتکل‌ها و فناوری‌هایی که مورد بحث قرار داده‌ایم، نشان دهنده یک تغییر اساسی در نحوه تفکر ما در مورد عامل‌های هوش مصنوعی هستند. دیگر موجودیت‌های منزوی نیستند که وظایف ساده را انجام می‌دهند. در عوض، آنها در حال تبدیل شدن به یکدیگر مرتبط، مشارکتی و قادر به انجام عملیات پیچیده در یک اکوسیستم غیرمتمرکز هستند.

آینده عامل‌های هوش مصنوعی احتمالاً با روند زیر مشخص می‌شود:

• افزایش استانداردسازی: پروتکل‌هایی مانند MCP و A2A با بلوغ اکوسیستم عامل هوش مصنوعی اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند و ارتباط و همکاری یکپارچه بین عامل‌ها و پلتفرم‌های مختلف را امکان پذیر می‌کنند.
• تمرکززدایی بیشتر: عامل‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکزتر می‌شوند، در شبکه‌های بلاک چین فعالیت می‌کنند و از فناوری‌های غیرمتمرکز برای اطمینان از شفافیت و امنیت استفاده می‌کنند.
• امنیت بیشتر: TEEها و سایر فناوری‌های امنیتی با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی برای انجام عملیات حساس‌تر، به ویژه در اکوسیستم DeFi، اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند.
• پذیرش گسترده‌تر: عامل‌های هوش مصنوعی به طور گسترده‌تری در صنایع مختلف، از مالی و مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا مدیریت زنجیره تامین و تدارکات، پذیرفته می‌شوند.

همگرایی این روندها یک الگوی جدید قدرتمند برای عامل‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند، الگویی که با تمرکززدایی، همکاری و امنیت مشخص می‌شود. این الگو این پتانسیل را دارد که نحوه تعامل ما با فناوری را متحول کند و امکانات جدیدی را برای نوآوری و رشد اقتصادی باز کند.