המצוקה של סוכני AI ב-Web3
עקב אכילס של סוכני AI ב-Web3: קונספטואליזציה יתרה
האתגר עם סוכני AI ב-Web3 טמון בקונספטואליזציה המוגזמת שלהם, כאשר הנרטיב עולה על התועלת המעשית. בעוד שיש דיון רב על החזון הגדול של פלטפורמות מבוזרות וריבונות נתוני משתמשים, חוויית המשתמש של יישומי מוצר בפועל היא לעתים קרובות בלתי מספקת בעליל. במיוחד לאחר סבב של ניקוי בועות קונספטואלי, מעט משקיעים קמעונאיים מוכנים לשלם עבור ציפיות גדולות ולא ממומשות.
מרחב סוכני ה-AI של Web3 סבל מדגש יתר על אפשרויות תיאורטיות על חשבון תוצאות מוחשיות. הפיתוי של ביזור, בעלות על נתונים ומודלים חדשים של ממשל שבה את דמיונם של רבים, אך המציאות לרוב אינה עומדת בציפיות. משתמשים נותרים עם ממשקים מגושמים, פונקציונליות מוגבלת ותחושה כללית שהטכנולוגיה עדיין לא מוכנה לפריים טיים.
הצורך ביישומים מעשיים
קהילת Web3 צריכה להעביר את המיקוד שלה מאידיאלים מופשטים ליישומים קונקרטיים. ההבטחה של AI מבוזרת היא משכנעת, אך היא תתממש רק אם היא תתורגם ליתרונות בעולם האמיתי עבור משתמשים. זה דורש התמקדות בחוויית משתמש, קלות שימוש ויצירת ערך מוחשי.
משקיעים מתעייפים מפרויקטים שמבטיחים את הירח אך לא מצליחים לספק. הם מחפשים פרויקטים שיכולים להדגים נתיב ברור לאימוץ ויצירת הכנסות. זה אומר בניית מוצרים שפותרים בעיות אמיתיות ומציעים הצעת ערך משכנעת.
הפרגמטיזם של AI ב-Web2: MCP ו-A2A
העלייה של MCP ו-A2A ב-AI ב-Web2
העלייה המהירה של MCP, A2A ותקני פרוטוקול אחרים בתחום ה-AI של Web2, והמומנטום הנובע מכך בתחום ה-AI, נובעים מהפרגמטיזם ה’גלוי והממשי’ שלהם. MCP הוא כמו ממשק ה-USB-C של עולם ה-AI, המאפשר למודלים של AI להתחבר בצורה חלקה למקורות נתונים וכלי עבודה שונים. כבר ישנם שימושים מעשיים רבים ב-MCP.
בניגוד מוחלט למיקוד הקונספטואלי של AI ב-Web3, AI ב-Web2 העדיף מעשיות והשפעה בעולם האמיתי. הופעתם של פרוטוקולים כמו MCP (Model-Controller-Pipeline) ו-A2A (Application-to-Application) הונעה על ידי רצון לפתור בעיות קונקרטיות וליצור ערך מוחשי.
MCP: המחבר האוניברסלי עבור AI
MCP, שלעתים קרובות משווה לממשק USB-C עבור AI, מאפשר למודלים של AI להתחבר בצורה חלקה למקורות נתונים וכלי עבודה מגוונים. גישה סטנדרטית זו מפשטת את השילוב של AI במערכות קיימות, ומאפשרת למפתחים לבנות יישומים מורכבים ועוצמתיים יותר.
היופי של MCP טמון בפשטותו ובגמישותו. הוא מספק מסגרת משותפת לחיבור מודלים של AI למקורות נתונים, כלים ויישומים אחרים. זה מבטל את הצורך בשילובים מותאמים אישית, וחוסך למפתחים זמן ומאמץ.
דוגמאות מהעולם האמיתי לפעולה של MCP
לדוגמה, חלק מהמשתמשים יכולים להשתמש ישירות ב-Claude כדי לשלוט ב-Blender כדי ליצור מודלים תלת מימדיים, וחלק ממתרגלי UI/UX יכולים להשתמש בשפה טבעית כדי ליצור קבצי עיצוב Figma שלמים. חלק מהמתכנתים יכולים גם להשתמש ישירות ב-Cursor כדי להשלים כתיבת קוד, השלמה והגשת Git בתחנה אחת.
- מידול תלת מימדי מופעל על ידי AI: תארו לעצמכם שאתם משתמשים בשפה טבעית כדי להנחות מודל AI ליצור מודל תלת מימדי. עם MCP, זה הופך למציאות. משתמשים יכולים פשוט לתאר את המודל הרצוי, וה-AI ייצור אותו באופן אוטומטי, ויפשט את תהליך העיצוב ויפתח אפשרויות יצירתיות חדשות.
- עיצוב UI/UX אוטומטי: המשימה המייגעת של עיצוב ממשקי משתמש יכולה כעת להיות אוטומטית עם AI. מתרגלי UI/UX יכולים להשתמש בשפה טבעית כדי לתאר את הממשק הרצוי, וה-AI ייצור קובץ עיצוב Figma שלם, ויחסוך להם שעות עבודה אינספור.
- תכנות בסיוע AI: מתכנתים יכולים למנף AI כדי להפוך משימות שגרתיות לאוטומטיות ולשפר את איכות הקוד. עם כלים כמו Cursor, מפתחים יכולים להשתמש בשפה טבעית כדי לכתוב קוד, ליצור תיעוד ולהגיש שינויים ל-Git, הכל מממשק יחיד.
דוגמאות אלה מדגישות את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של MCP. על ידי מתן מסגרת סטנדרטית לחיבור מודלים של AI למקורות נתונים וכלי עבודה, MCP מאפשר למפתחים לבנות יישומים חזקים ורב-תכליתיים יותר.
גישור הפער: MCP ו-A2A עבור Web3
המגבלות של AI ב-Web3 בתרחישים אנכיים
בעבר, כולם ציפו שלסוכן AI של web3 יהיו יישומי נחיתה חדשניים בשני התרחישים האנכיים העיקריים של DeFai ו-GameFai, אך במציאות, יישומים דומים רבים עדיין תקועים ברמת ה’הצגת מיומנויות’ של ממשק עיבוד השפה הטבעית, שאינה מספיקה כדי לעמוד בסף המעשיות.
למרות ההתרגשות הראשונית, סוכני AI של Web3 נאבקו למצוא יישומים מעשיים במגזרים אנכיים מרכזיים כמו DeFi (מימון מבוזר) ו-GameFi (משחקים מבוזרים). פרויקטים רבים נותרו תקועים בשלב ‘הצגת מיומנויות’, המדגימים יכולות מרשימות של עיבוד שפה טבעית אך לא מצליחים לספק ערך מוחשי למשתמשים.
מעבר מעבר ל’הצגת מיומנויות’
ההתמקדות בהצגת יכולות טכניות באה על חשבון שימושיות והשפעה בעולם האמיתי. משתמשים מתעניינים פחות בהדגמות ראוותניות ויותר בדאגה כיצד AI יכול לפתור את הבעיות שלהם ולשפר את חייהם.
כדי להצליח, סוכני AI של Web3 חייבים לעבור מעבר לשלב ‘הצגת מיומנויות’ ולהתמקד בבניית יישומים מעשיים העונים על צרכים ספציפיים. זה דורש הבנה מעמיקה של שוק היעד ומחויבות לעיצוב ממוקד משתמש.
הכוח של שיתוף פעולה מרובה סוכנים
באמצעות השילוב של MCP ו-A2A, ניתן לבנות מערכת שיתוף פעולה מרובה סוכנים חזקה יותר, וניתן לפרק משימות מורכבות כדי שסוכנים מומחים יטפלו בהן. לדוגמה, תן לסוכן הניתוח לקרוא את נתוני השרשרת, לנתח מגמות שוק, ולחבר סוכני חיזוי ובקרת סיכונים אחרים כדי להפוך את חשיבת הביצוע המשולבת של הסוכן הבודד בעבר לפרדיגמה של חלוקת עבודה שיתופית מרובת סוכנים.
על ידי שילוב החוזקות של MCP ו-A2A, מפתחים יכולים ליצור מערכות מרובות סוכנים מתוחכמות שיכולות להתמודד עם משימות מורכבות. גישה זו כוללת פירוק משימות לרכיבים קטנים יותר וקלים יותר לניהול והקצאתן לסוכנים מומחים.
מערכת אקולוגית שיתופית של סוכני AI
לדוגמה, ניתן להטיל על סוכן ניתוח לקרוא נתוני שרשרת ולנתח מגמות שוק, בעוד שסוכנים אחרים יכולים להתמקד בחיזוי ובבקרת סיכונים. גישה שיתופית זו מאפשרת ביצוע יעיל ואפקטיבי יותר של משימות מורכבות, ומתרחקת מפרדיגמת הסוכן המונוליטית המסורתית.
המפתח להצלחה טמון בשילוב החלק של סוכנים אלה, ומאפשר להם לתקשר ולשתף פעולה ביעילות. זה דורש מסגרת תקשורת חזקה והבנה משותפת של המשימה העומדת על הפרק.
סיפורי הצלחה של MCP כתבניות עבור Web3
כל מקרי היישום המוצלחים של MCP מספקים דוגמאות מוצלחות ללידת דור חדש של סוכני מסחר ומשחק ב-web3.
סיפורי ההצלחה של MCP בעולם ה-Web2 מספקים תבניות יקרות ערך לפיתוח סוכני מסחר ומשחקים של Web3. על ידי למידה מניסיונם של חלוצי Web2, מפתחי Web3 יכולים להאיץ את אימוץ ה-AI במגזרים קריטיים אלה.
הגישה ההיברידית: שילוב פרגמטיזם של Web2 עם ערכי Web3
היתרונות של מסגרת היברידית
בנוסף לאלה, למסגרת ההיברידית הסטנדרטית המבוססת על MCP ו-A2A יש גם יתרונות כמו ידידותיות למשתמשי web2 ומהירות נחיתת יישומים. נכון לעכשיו, יש רק צורך לשקול כיצד לשלב את מנגנון לכידת הערך והתמריצים של web3 עם תרחישי יישומים כגון DeFai ו-GameFai. אם פרויקטים עדיין דבקים בקונספטואליזם טהור של web3 ומסרבים לאמץ את הפרגמטיזם של web2, הם עשויים לפספס את המגמה החדשה הבאה של סוכן AI.
המסגרת ההיברידית, המשלבת את החוזקות של MCP ו-A2A עם הערכים של Web3, מציעה מספר יתרונות מרכזיים, כולל:
- ידידותיות למשתמש: על ידי מינוף התשתית והכלים הקיימים של Web2, המסגרת ההיברידית יכולה לספק חוויה מוכרת ואינטואיטיבית יותר למשתמשים, ולהוריד את מחסום הכניסה ליישומי Web3.
- פריסה מהירה: המסגרת ההיברידית מאפשרת למפתחים לפרוס במהירות יישומים המופעלים על ידי AI על ידי מינוף טכנולוגיות ותשתית Web2 קיימות.
- מנגנוני לכידת ערך ותמריצים: על ידי שילוב מנגנוני לכידת הערך והתמריצים של Web3, המסגרת ההיברידית יכולה ליישר קו עם האינטרסים של משתמשים, מפתחים ובעלי עניין אחרים, ולטפח מערכת אקולוגית בת קיימא ושוויונית יותר.
שילוב ערכי Web3 במסגרות Web2
האתגר טמון בשילוב חלק של ערכי Web3 במסגרות Web2. זה דורש שיקול דעת זהיר של אופן שילוב ממשל מבוזר, בעלות על נתונים וטוקנומיקה במערכות קיימות.
הסיכון של קונספטואליזם טהור
פרויקטים שנצמדים לקונספטואליזם טהור של Web3 מבלי לאמץ את הפרגמטיזם של Web2 מסתכנים בהחמצת הגל הבא של חדשנות סוכני AI. העתיד של AI טמון בצומת של שני העולמות האלה, כאשר האידיאלים של Web3 מרוככים על ידי המעשיות של Web2.
עתיד סוכני AI: סינתזה של אידיאלים ופרגמטיזם
בקיצור, המומנטום החדש של הגל הבא של סוכן AI מתבשל, אך הוא כבר לא התנוחה הנרטיבית והמייצרת הטהורה של העבר, אלא חייב להיות נתמך על ידי פרגמטיזם ונחיתת יישומים.
עתיד סוכני AI טמון בסינתזה של אידיאלים ופרגמטיזם. על ידי שילוב המטרות החזוניות של Web3 עם הגישה המעשית של Web2, אנו יכולים ליצור דור חדש של יישומים המופעלים על ידי AI שהם גם חדשניים וגם בעלי השפעה. הגל הבא של פיתוח סוכני AI יונע על ידי יישומים מעשיים וערך בעולם האמיתי, לא רק הייפ והבטחות ריקות.