פער בשלות היישומים
פרוטוקולי A2A ו-MCP צברו פופולריות מהירה בתחום ה-web2 מכיוון שהם שיפרו תרחישי שימוש בשלים כבר. עם זאת, סוכני web3 AI עדיין בשלב מוקדם של פיתוח, וחסרים תרחישי שימוש מעמיקים כמו DeFAI ו-GameFAI. פער בשלות זה מקשה על יישום ישיר של פרוטוקולים אלה בסביבת web3 וניצולם בצורה יעילה.
לדוגמה, ב-web2, משתמשים יכולים להשתמש בפרוטוקול MCP כדי לעדכן בצורה חלקה קוד בפלטפורמות כמו GitHub מבלי לעזוב את סביבת העבודה הנוכחית שלהם. אבל בסביבת web3, בעת ניתוח נתונים בשרשרת, שימוש באסטרטגיה שאומנה באופן מקומי לביצוע עסקאות בשרשרת עלול להיות מבלבל. הבדל זה מדגיש את פער בשלות היישומים בין שתי המערכות האקולוגיות, מה שמקשה על העברה ישירה של פרוטוקולי web2 ל-web3.
יישומי web2 בדרך כלל מתהדרים בכלי פיתוח מבוססים, ספריות ומסגרות בוגרות ותמיכה קהילתית גדולה של מפתחים. מערכת אקולוגית מפותחת זו מפשטת את תהליך פיתוח ופריסת היישומים, ומאפשרת למפתחים לבצע איטרציות וחדשנות במהירות. לעומת זאת, כלי הפיתוח והתשתית עבור סוכני web3 AI עדיין בשלבים מוקדמים, והמפתחים מתמודדים עם אתגרים טכנולוגיים נוספים וחוסר ודאות.
בנוסף, יישומי web2 מסתמכים בדרך כלל על שרתים ומסדי נתונים מרכזיים, המספקים ביצועים ואמינות ניתנים להרחבה. עם זאת, סוכני web3 AI צריכים לפעול ברשתות מבוזרות, מה שעלול להוביל לבקבוקי צוואר ביצועים ובעיות מדרגיות. השהיות מובנות ומגבלות תפוקה של רשתות מבוזרות מקשות על בניית סוכני AI בעלי ביצועים גבוהים.
כדי לגשר על פער בשלות היישומים, מפתחי web3 צריכים להתמקד בבניית כלים, ספריות ומסגרות המותאמים במיוחד לסביבות מבוזרות. כלים אלה צריכים לפשט את תהליך פיתוח ופריסת סוכני AI, ולטפל באתגרים הייחודיים של רשתות מבוזרות. בנוסף, הקמת קהילת מפתחי web3 משגשגת חיונית לשיתוף ידע, טיפוח שיתוף פעולה וקידום חדשנות.
תשתית לא מספקת
מחסור בתשתית בתחום ה-web3 הוא מכשול משמעותי נוסף. כדי לבנות מערכת אקולוגית מקיפה, סוכני web3 AI חייבים לטפל בחוסרים של רכיבי ליבה, כגון שכבת נתונים אחידה, שכבת אורקל, שכבת ביצוע כוונות ושכבת קונצנזוס מבוזרת.
ב-web2, פרוטוקולי A2A מאפשרים לסוכנים לשתף פעולה בקלות באמצעות ממשקי API סטנדרטיים. לעומת זאת, אפילו עבור פעולות ארביטראז’ פשוטות בין DEX, סביבת web3 מציבה אתגרים עצומים. למערכת האקולוגית של web2 יש תשתית מבוססת היטב התומכת בתקשורת חלקה והחלפת נתונים בין סוכנים. אבל מערכת האקולוגית של web3 עדיין מפוצלת ולא ניתנת לפעולה הדדית, מה שמקשה על שיתוף פעולה בין סוכנים.
לדוגמה, יישומי web2 יכולים למנף שערי API מרכזיים כדי לנהל תקשורת בין סוכנים ולאכוף מדיניות אבטחה. שערי API אלה מספקים דרך סטנדרטית לגשת למגוון שירותים ומקורות נתונים, ובכך מפשטים את תהליך פיתוח היישומים. אבל יישומי web3 צריכים לפעול ברשת מבוזרת, מה שמקשה על בנייה ותחזוקה של שערי API מרכזיים.
בנוסף, יישומי web3 מסתמכים בדרך כלל על נתונים בשרשרת, שקשה לגשת אליהם ולעבד אותם. נתונים בשרשרת מאוחסנים לעתים קרובות בפורמט לא מובנה ועשויים להיות מפוזרים על פני מספר רב של בלוקצ’יין. כדי להשתמש ביעילות בנתונים בשרשרת, סוכני web3 AI צריכים להיות מסוגלים לחלץ, לשנות ולטעון נתונים מבלוקצ’יין שונים.
כדי לטפל בבעיית התשתית הלקויה, מפתחי web3 צריכים להתמקד בבניית רכיבי ליבה התומכים בפיתוח ובפריסה של סוכני AI. רכיבים אלה צריכים לכלול:
- שכבת נתונים אחידה: מספקת גישה סטנדרטית לנתונים בשרשרת ומחוץ לשרשרת.
- שכבת אורקל: מעבירה נתונים מחוץ לשרשרת לתוך השרשרת בצורה בטוחה ואמינה.
- שכבת ביצוע כוונות: מאפשרת למשתמשים לבטא את כוונותיהם ולאפשר לסוכנים לבצע עסקאות בשמם.
- שכבת קונצנזוס מבוזרת: מבטיחה שהעסקאות בין סוכנים תקפות ולא ניתנות לשינוי.
על ידי בניית רכיבי ליבה אלה, מפתחי web3 יכולים ליצור מערכת אקולוגית חזקה וניתנת לפעולה הדדית, התומכת בפיתוח ובפריסה של סוכני AI.
דרישות ייחודיות ל-Web3
סוכני web3 AI חייבים לטפל בדרישות ייחודיות השונות מפרוטוקולים ופונקציונליות של web2. לדוגמה, ב-web2, משתמשים יכולים להשתמש בפרוטוקול A2A כדי להזמין בקלות את הטיסה הזולה ביותר. אבל ב-web3, כאשר משתמש רוצה להעביר USDC בין שרשראות ל-Solana לצורך כריית נזילות, הסוכן חייב להבין את כוונת המשתמש, לאזן בין אבטחה, אטומיות ועלות-תועלת ולבצע פעולות מורכבות בשרשרת.
אם פעולות אלו מגדילות את הסיכון הביטחוני, אז הנוחות הנתפסת תהפוך לחסרת משמעות, ובכך תהפוך את הדרישה לדרישה מזויפת. סוכני web3 AI צריכים להיות מסוגלים להתמודד עם עסקאות מורכבות מרובות שלבים, הדורשות אינטראקציה בין מספר בלוקצ’יין ופרוטוקולים. עסקאות אלו עשויות לדרוש תכנון וביצוע זהירים כדי להבטיח שהן בטוחות, יעילות ותואמות את כוונות המשתמש.
בנוסף, סוכני web3 AI צריכים להיות מסוגלים להסתגל לתנאי שוק ולפרוטוקולים משתנים ללא הרף. לדוגמה, פרוטוקולי DeFi חדשים צצים כל הזמן, ולכל אחד מהם יש חוקים ומנגנונים משלו. סוכני web3 AI צריכים להיות מסוגלים ללמוד ולהסתגל במהירות לפרוטוקולים חדשים אלה כדי לספק למשתמשים את אסטרטגיות המסחר הטובות ביותר.
כדי לענות על הצרכים הייחודיים של web3, סוכני AI צריכים להיות מצוידים ביכולות מתקדמות, כגון:
- זיהוי כוונות: הבנת כוונות המשתמש והמרתן לפעולות הניתנות לביצוע.
- הערכת סיכונים: הערכת הסיכונים הקשורים לאסטרטגיות מסחר שונות.
- ביצוע אטומי: הבטחת ביצוע עסקאות בצורה אטומית, מה שאומר שכל השלבים מצליחים או נכשלים.
- למידה אדפטיבית: התאמת אסטרטגיות מסחר בהתאם לתנאי שוק ופרוטוקולים משתנים.
על ידי שילוב היכולות המתקדמות הללו, סוכני web3 AI יכולים לספק למשתמשים חוויית מסחר בטוחה, יעילה ומותאמת אישית יותר.
מורכבות של פעולה הדדית בין שרשראות
פעולה הדדית בין שרשראות היא אתגר משמעותי בפניו ניצבים סוכני web3 AI. ב-web2, סוכנים יכולים לתקשר בקלות בין פלטפורמות ושירותים שונים באמצעות ממשקי API סטנדרטיים. אבל ב-web3, לבלוקצ’יין שונים יש פרוטוקולים ופורמטים שונים של נתונים, מה שמקשה על הפעולה ההדדית בין סוכנים.
לדוגמה, סוכן עשוי להזדקק לגשת לנתונים בבלוקצ’יין של Ethereum ולאחר מכן לבצע עסקה בבלוקצ’יין של Solana. כדי להשיג זאת, הסוכן צריך להיות מסוגל לגשר בין בלוקצ’יין שונים ולהתמודד עם דמי גז וזמני אישור עסקאות שונים. המורכבות של פעולה הדדית בין שרשראות מגדילה את עלות הפיתוח והפריסה של סוכני web3 AI.
כדי לפתור בעיה זו, מפתחים בוחנים פתרונות שונים בין שרשראות, כגון:
- החלפות אטומיות: מאפשרות למשתמשים להחליף ישירות אסימונים בין בלוקצ’יין שונים מבלי לבטוח בצד שלישי.
- גשרים: מאפשרים למשתמשים להעביר אסימונים מבלוקצ’יין אחד לבלוקצ’יין אחר.
- העברת הודעות בין שרשראות: מאפשרת לסוכנים לשלוח ולקבל הודעות בין בלוקצ’יין שונים.
פתרונות אלה מציעים גישה מבטיחה לפעולה הדדית בין שרשראות, אך יש להם גם כמה חסרונות. לדוגמה, החלפות אטומיות עשויות לדרוש טכניקות הצפנה מורכבות, בעוד שגשרים עשויים להוות סיכונים ביטחוניים. העברת הודעות בין שרשראות עשויה להיות כפופה להשהיות ולמגבלות תפוקה.
כדי להשיג פעולה הדדית אמיתית בין שרשראות, יש צורך במחקר ופיתוח נוספים. פתרונות עתידיים עשויים לדרוש שילוב של טכנולוגיות שונות ולטפל בבעיות הקשורות לאבטחה, יעילות ומדרגיות.
שיקולי אבטחה
אבטחה היא אחד השיקולים החשובים ביותר עבור סוכני web3 AI. מכיוון שסוכני AI מקבלים הרשאה לבצע עסקאות בשם משתמשים, הם מהווים יעד פוטנציאלי להאקרים ולשחקנים זדוניים. אם סוכן AI נפגע, תוקפים עשויים לגנוב כספים, לתפעל שווקים או לבצע התקפות אחרות.
כדי להפחית את הסיכונים הביטחוניים, סוכני web3 AI צריכים לנקוט באמצעי אבטחה מחמירים, כגון:
- אימות רב-גורמי: דורש ממשתמשים לספק גורמי אימות מרובים כדי לגשת לחשבונות שלהם.
- הצפנה: מצפינה נתונים רגישים, כגון מפתחות פרטיים ורשומות עסקאות.
- בדיקות קוד מאובטחות: בודקת קוד באופן קבוע כדי למצוא נקודות תורפה.
- תוכניות באונטי לנקודות תורפה: מתגמלות חוקרי אבטחה שמגלים נקודות תורפה.
- ניטור והתראות: מנטרת מערכות כדי למצוא פעילות חשודה ומספקת התראות בזמן.
בנוסף לאמצעים טכניים אלה, משתמשים צריכים להיות מודעים לסיכונים הקשורים לשימוש בסוכני web3 AI ולנקוט באמצעים כדי להגן על חשבונותיהם. לדוגמה, משתמשים צריכים להשתמש בסיסמאות חזקות, להפעיל אימות דו-גורמי ולהיזהר מפני הונאות דיוג.
בעיות פרטיות
פרטיות היא שיקול חשוב נוסף עבור סוכני web3 AI. מכיוון שסוכני AI מקבלים הרשאה לגשת לנתוני משתמשים, הם צריכים לטפל בנתונים אלה באופן המכבד את פרטיות המשתמשים. משתמשים צריכים להיות מסוגלים לשלוט באופן השימוש בנתונים שלהם, ועליהם להיות מסוגלים לבטל את הסכמתם לאיסוף נתונים.
כדי לטפל בבעיות פרטיות, סוכני web3 AI צריכים לנקוט בטכנולוגיות לשמירה על פרטיות, כגון:
- פרטיות דיפרנציאלית: הוספת רעש לנתונים כדי למנוע זיהוי של אנשים פרטיים.
- הצפנה הומומורפית: מאפשרת לבצע חישובים על נתונים מוצפנים מבלי לפענח תחילה את הנתונים.
- הוכחות אפס ידע: מאפשרות לצד אחד להוכיח את נכונות ההצהרה מבלי לחשוף מידע כלשהו על ההצהרה עצמה.
- למידה מאוחדת: מאפשרת לאמן מודלים של AI מבלי לשתף נתונים גולמיים.
על ידי שימוש בטכנולוגיות אלו לשמירה על פרטיות, סוכני web3 AI יכולים לספק למשתמשים חוויה בטוחה ופרטית יותר.
ממשל מבוזר
ממשל מבוזר הוא היבט מרכזי במערכת האקולוגית של סוכני web3 AI. כדי להבטיח שסוכני AI יהיו הוגנים, שקופים ותואמים את האינטרסים של המשתמשים, יש צורך להקים מנגנוני ממשל מבוזרים. מנגנונים אלה צריכים לאפשר למשתמשים להשתתף בפיתוח ובפריסה של סוכני AI ולהצביע על החלטות חשובות.
מנגנוני ממשל מבוזרים יכולים ללבוש צורות רבות, כגון:
- ארגונים אוטונומיים מבוזרים (DAO): מאפשרים למשתמשים להשתמש באסימונים כדי להצביע על הצעות.
- ממשל בשרשרת: מאפשר למשתמשים להצביע ישירות על פרמטרי פרוטוקול בבלוקצ’יין.
- מערכות מוניטין: מתגמלות משתמשים שתורמים למערכת האקולוגית.
על ידי יישום מנגנוני ממשל מבוזרים, סוכני web3 AI יכולים ליצור מערכת אקולוגית דמוקרטית, שקופה ואחראית יותר.
אי ודאות רגולטורית
אי ודאות רגולטורית היא אתגר משמעותי בפניו ניצבים סוכני web3 AI. בשל אופיים החדשני של טכנולוגיות web3, תחומי שיפוט רבים טרם פיתחו מסגרות רגולטוריות ברורות. אי ודאות זו מקשה על עסקים לציית לחוקים ולתקנות, ועלולה לעכב חדשנות.
כדי לטפל באי ודאות רגולטורית,ממשלות צריכות לשתף פעולה עם מומחי תעשייה כדי לפתח מסגרות רגולטוריות ברורות ומקיפות. מסגרות אלה צריכות לטפל בבעיות הקשורות לאבטחה, פרטיות והגנה על הצרכן, תוך קידום חדשנות.
סיכום
אמנם הערך של פרוטוקולי A2A ו-MCP אינו מוטל בספק, אך אין זה מציאותי לצפות שהם יוכלו להסתגל בצורה חלקה לתחום סוכני web3 AI מבלי לבצע שינויים. הפערים בפריסת התשתית מספקים הזדמנות לבונים לחדש ולמלא את החסרונות הללו. על ידי טיפול בפער בשלות היישומים, תשתית לא מספקת, דרישות ייחודיות ל-web3, מורכבות של פעולה הדדית בין שרשראות, שיקולי אבטחה ופרטיות, ממשל מבוזר ואי ודאות רגולטורית, מפתחי web3 יכולים ליצור מערכת אקולוגית חזקה, מאובטחת ומותאמת אישית יותר התומכת בפיתוח ובפריסה של סוכני AI.