L’avènement des Agents IA : Exploration de MCP, A2A et UnifAI comme catalyseurs potentiels
Le paysage des Agents IA on-chain montre récemment des signes de vigueur renouvelée. Des protocoles tels que MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent Protocol) et UnifAI convergent pour créer une nouvelle infrastructure interactive Multi-AI Agent. Cette infrastructure vise à élever les Agents IA de simples services de diffusion d’informations à des niveaux d’application fonctionnels et de services d’outils. La question cruciale est de savoir si cela signale l’aube d’un second printemps pour les Agents IA on-chain.
Comprendre MCP (Model Context Protocol)
Développé par Anthropic, le Model Context Protocol représente un accord standard ouvert conçu pour établir un ‘système nerveux’ connectant les modèles d’IA avec des outils externes. Ce protocole aborde et résout les défis critiques d’interopérabilité entre les Agents et les outils externes. L’approbation de géants de l’industrie comme Google DeepMind a rapidement positionné MCP comme une norme reconnue au sein de l’industrie.
La signification technique de MCP réside dans sa standardisation des appels de fonction, permettant à différents grands modèles de langage (LLM) d’interagir avec des outils externes en utilisant un langage unifié. Cette standardisation est similaire au ‘protocole HTTP’ dans l’écosystème Web3 AI. Cependant, MCP a certaines limitations, en particulier dans la communication sécurisée à distance, qui deviennent plus prononcées avec les interactions fréquentes impliquant des actifs.
Décoder A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Mené par Google, le Agent-to-Agent Protocol est un cadre de communication pour les interactions entre les Agents, ressemblant à un ‘réseau social d’Agents’. Contrairement à MCP, qui se concentre sur la connexion des outils d’IA, A2A met l’accent sur la communication et l’interaction entre les Agents. Il utilise un mécanisme de carte d’Agent pour traiter la découverte des capacités, permettant une collaboration multiplateforme et multimodale des Agents, soutenue par plus de 50 entreprises, dont Atlassian et Salesforce.
Fonctionnellement, A2A fonctionne comme un ‘protocole social’ dans le monde de l’IA, facilitant la collaboration entre différentes petites entités d’IA grâce à une approche standardisée. Au-delà du protocole lui-même, le rôle de Google dans la promotion des Agents IA est important.
Analyser UnifAI
Positionné comme un réseau de collaboration d’Agents, UnifAI vise à intégrer les forces de MCP et d’A2A, en fournissant aux petites et moyennes entreprises (PME) des solutions de collaboration d’Agents multiplateformes. Son architecture ressemble à une ‘couche intermédiaire’, s’efforçant d’améliorer l’efficacité de l’écosystème des Agents grâce à un mécanisme unifié de découverte de services. Cependant, par rapport à d’autres protocoles, l’influence du marché et le développement de l’écosystème d’UnifAI sont encore relativement limités, ce qui suggère un futur focus potentiel sur des scénarios de niche spécifiques.
DARK: Une application de serveur MCP sur Solana
DARK représente une implémentation d’une application de serveur MCP construite sur la blockchain Solana. Tirant parti d’un environnement d’exécution de confiance (TEE), il offre une sécurité, permettant aux Agents IA d’interagir directement avec la blockchain Solana pour des opérations telles que l’interrogation des soldes de compte et l’émission de jetons.
Le point fort de ce protocole est sa capacité à autonomiser les Agents IA au sein de l’espace DeFi, en abordant la question de l’exécution de confiance pour les opérations on-chain. L’implémentation de la couche application de DARK basée sur MCP ouvre de nouvelles voies d’exploration.
Directions d’expansion potentielles et opportunités pour les Agents IA on-chain
Avec l’aide de ces protocoles standardisés, les Agents IA on-chain peuvent explorer diverses directions d’expansion et opportunités :
Capacités d’application d’exécution décentralisée: La conception de DARK basée sur TEE aborde un défi central - permettre aux modèles d’IA d’exécuter de manière fiable des opérations on-chain. Cela fournit un support technique pour l’implémentation des Agents IA dans le secteur DeFi, ce qui pourrait conduire à ce que davantage d’Agents IA exécutent de manière autonome des transactions, émettent des jetons et gèrent des pools de liquidités.
Par rapport aux modèles d’Agents purement conceptuels, cet écosystème d’Agents pratiques a une valeur réelle. (Cependant, avec seulement 12 Actions actuellement sur GitHub, DARK est encore à ses débuts, loin d’une application à grande échelle.)
Réseaux Blockchain collaboratifs multi-Agents: L’exploration d’A2A et d’UnifAI des scénarios de collaboration multi-Agents introduit de nouvelles possibilités d’effets de réseau dans l’écosystème des Agents on-chain. Imaginez un réseau décentralisé composé de divers Agents spécialisés, qui pourraient surpasser les capacités d’un seul LLM et former un marché autonome, collaboratif et décentralisé. Cela s’aligne parfaitement avec la nature distribuée des réseaux blockchain.
L’évolution du paysage des Agents IA
Le secteur des Agents IA s’éloigne de l’idée d’être uniquement porté par le battage médiatique. Le chemin de développement de l’IA on-chain peut impliquer de s’attaquer d’abord aux problèmes standard multiplateformes (MCP, A2A), puis de se ramifier dans des innovations de la couche application (telles que les efforts DeFi de DARK).
Un écosystème d’Agents décentralisé formera une nouvelle architecture d’expansion en couches : la couche sous-jacente consiste en des assurances de sécurité de base comme TEE, la couche intermédiaire comprend des normes de protocole comme MCP/A2A et la couche supérieure présente des scénarios d’application verticaux spécifiques. (Cela peut être négatif pour les protocoles standard on-chain Web3 AI existants.)
Pour les utilisateurs généraux, après avoir connu le boom et le krach initiaux des Agents IA on-chain, l’accent devrait passer de l’identification des projets qui peuvent créer la plus grande bulle de valeur marchande à ceux qui traitent véritablement les principaux points sensibles de l’intégration du Web3 avec l’IA, tels que la sécurité, la confiance et la collaboration. Pour éviter de retomber dans un autre piège à bulles, il est conseillé de surveiller si la progression du projet s’aligne sur les innovations technologiques de l’IA dans le Web2.
Principaux points à retenir
- Les Agents IA peuvent avoir une nouvelle vague d’expansion de la couche application et des opportunités de battage médiatique basées sur les protocoles standard Web2 AI (MCP, A2A, etc.).
- Les Agents IA ne se limitent plus aux services de diffusion d’informations d’une seule entité. Les services d’outils d’exécution interactifs et collaboratifs multi-Agents IA (DeFAI, GameFAI, etc.) seront un axe majeur.
Approfondissement du rôle de MCP dans la standardisation des interactions d’IA
MCP, à la base, consiste à créer un langage commun pour que les modèles d’IA communiquent avec le monde extérieur. Considérez-le comme la fourniture d’un traducteur universel qui permet aux systèmes d’IA d’interagir avec divers outils et services sans avoir besoin d’intégrations personnalisées pour chacun. Il s’agit d’un grand pas en avant, car cela réduit considérablement la complexité et le temps requis pour créer des applications alimentées par l’IA.
L’un des principaux avantages de MCP est sa capacité à masquer les complexités sous-jacentes des différents outils et services. Cela signifie que les développeurs d’IA peuvent se concentrer sur la logique de leurs applications plutôt que de s’enliser dans les détails de la façon d’interagir avec des API ou des formats de données spécifiques. Cette abstraction facilite également le remplacement d’un outil par un autre, tant qu’ils prennent tous deux en charge la norme MCP.
De plus, MCP favorise une approche plus modulaire et composable du développement de l’IA. En définissant une interface claire pour la façon dont les modèles d’IA interagissent avec des outils externes, il devient plus facile de créer des systèmes d’IA complexes en combinant des composants plus petits et plus spécialisés. Cette modularité facilite également la réutilisation et le partage des composants d’IA entre différents projets.
Cependant, la normalisation que MCP apporte présente également certains défis. La définition d’une interface commune qui fonctionne pour un large éventail d’outils et de services nécessite un examen attentif et des compromis. Il existe un risque que la norme devienne trop générique et ne saisisse pas pleinement les nuances d’outils spécifiques. De plus, il est crucial de s’assurer que la norme est sécurisée et protège contre les attaques malveillantes.
La vision d’A2A d’un écosystème d’IA collaboratif
Alors que MCP se concentre sur l’interaction entre les modèles d’IA et les outils externes, A2A adopte une vision plus large et envisage un écosystème collaboratif d’agents d’IA. Cet écosystème permettrait à différents agents d’IA de communiquer, de se coordonner et de travailler ensemble pour résoudre des problèmes complexes.
Le mécanisme de carte d’agent est un élément clé d’A2A, permettant aux agents de découvrir les capacités des autres et d’échanger des informations. Ce mécanisme permet aux agents d’annoncer leurs compétences et leurs services, ce qui permet aux autres agents de les trouver et de les utiliser plus facilement. La carte d’agent fournit également un moyen standardisé pour les agents de décrire leurs capacités, garantissant ainsi qu’ils peuvent être compris par d’autres agents, quelle que soit leur implémentation sous-jacente.
L’accent mis par A2A sur la communication et la collaboration ouvre un large éventail de possibilités pour les applications d’IA. Imaginez une équipe d’agents d’IA travaillant ensemble pour gérer une chaîne d’approvisionnement, chaque agent étant responsable d’une tâche spécifique telle que la prévision de la demande, l’optimisation de la logistique ou la négociation de contrats. En collaborant et en partageant des informations, ces agents pourraient rendre la chaîne d’approvisionnement plus efficace et résiliente.
Cependant, la construction d’un écosystème d’IA collaboratif présente également des défis importants. Il est crucial de s’assurer que les agents peuvent se faire confiance et échanger des informations en toute sécurité. De plus, il est essentiel de développer des protocoles pour résoudre les conflits et coordonner les actions entre plusieurs agents.
L’ambition d’UnifAI de combler le fossé
UnifAI vise à combler le fossé entre MCP et A2A en fournissant une plateforme unifiée pour la construction et le déploiement d’applications d’IA. Il cherche à combiner les forces des deux protocoles, en offrant aux développeurs un ensemble complet d’outils pour interagir avec des services externes et collaborer avec d’autres agents d’IA.
L’accent mis par UnifAI sur les PME est particulièrement remarquable. Les PME manquent souvent de ressources et d’expertise pour construire des systèmes d’IA complexes à partir de zéro. En fournissant une plateforme prête à l’emploi, UnifAI peut aider les PME à adopter les technologies d’IA et à améliorer leurs processus métier.
Cependant, UnifAI est confronté au défi de la concurrence avec les acteurs établis sur le marché de l’IA. Pour réussir, il devra offrir une proposition de valeur convaincante qui le différencie des solutions existantes. Cela pourrait impliquer de se concentrer sur des marchés de niche spécifiques ou de fournir des fonctionnalités uniques qui ne sont pas disponibles ailleurs.
Le pas audacieux de DARK dans la DeFi
L’implémentation par DARK d’un serveur MCP sur Solana représente un pas audacieux vers l’intégration de l’IA à la finance décentralisée (DeFi). En tirant parti d’un environnement d’exécution de confiance (TEE), DARK permet aux agents d’IA d’interagir en toute sécurité avec la blockchain Solana, ouvrant ainsi un éventail de possibilités pour les applications DeFi alimentées par l’IA.
L’un des principaux avantages de DARK est sa capacité à automatiser des stratégies DeFi complexes. Les agents d’IA peuvent être programmés pour surveiller les conditions du marché, exécuter des transactions et gérer despools de liquidités, le tout sans intervention humaine. Cette automatisation peut améliorer l’efficacité et réduire le risque d’erreur humaine.
Cependant, l’intégration de l’IA à la DeFi présente également des risques importants. Les agents d’IA pourraient être vulnérables aux attaques qui exploitent les vulnérabilités de leur code ou des protocoles DeFi sous-jacents. De plus, l’utilisation de l’IA dans la DeFi pourrait soulever des préoccupations concernant la transparence et la responsabilité.
L’avenir des agents d’IA: une approche multicouche
L’évolution des agents d’IA suivra probablement une approche multicouche, avec différentes couches responsables de différents aspects du système. La couche sous-jacente se concentrera sur la fourniture d’une sécurité et d’une confiance de base, en utilisant des technologies telles que les TEE. La couche intermédiaire consistera en des normes de protocole telles que MCP et A2A, qui permettent l’interopérabilité et la collaboration. La couche supérieure présentera des applications verticales spécifiques, adaptées à différents secteurs et cas d’utilisation.
Cette approche multicouche permettra de construire des agents d’IA de manière modulaire et évolutive. Différentes couches peuvent être développées et améliorées indépendamment, sans affecter la fonctionnalité des autres couches. Cette modularité facilitera également l’adaptation des agents d’IA aux nouvelles technologies et aux nouveaux cas d’utilisation.
Cependant, s’assurer que les différentes couches fonctionnent ensemble de manière transparente sera un défi majeur. Les différentes couches doivent être conçues pour être compatibles entre elles et il doit y avoir des interfaces claires entre elles. De plus, il est crucial de s’assurer que les différentes couches sont sécurisées et protègent contre les attaques malveillantes.