תחיית סוכני הבינה המלאכותית

הבנת פרוטוקולי הליבה

פרוטוקול הקשר המודל (MCP)

פרוטוקול הקשר המודל (MCP), בראשותו של Anthropic, הוא פרוטוקול סטנדרטי פתוח שנועד לגשר על הפער בין מודלים של AI וכלי עזר חיצוניים. בעיקרו, MCP פועל כ’מערכת עצבים’ המאפשרת יכולת פעולה הדדית בין סוכנים לעולם החיצון. עם תמיכה מענקיות תעשייה כמו Google DeepMind, MCP צבר במהירות אחיזה כפרוטוקול סטנדרטי מוכר.

המשמעות הטכנית של MCP טמונה בתקינה של קריאות פונקציות, המאפשרת למודלי שפה גדולים (LLM) מגוונים ליצור אינטראקציה עם כלי עזר חיצוניים באמצעות שפה מאוחדת. תקינה זו דומה ל’פרוטוקול HTTP’ של מערכת Web3 AI. עם זאת, MCP מתמודד עם מגבלות בתקשורת מאובטחת מרחוק, במיוחד כאשר עוסקים באינטראקציות בעלות סיכון גבוה הכוללות נכסים.

פרוטוקול סוכן לסוכן (A2A)

פרוטוקול סוכן לסוכן (A2A), בהנהגת גוגל, הוא פרוטוקול תקשורת שחזה ‘רשת חברתית’ לסוכנים. בניגוד למיקוד של MCP בחיבור כלי AI, A2A מדגיש תקשורת ואינטראקציה בין סוכנים. באמצעות מנגנון כרטיס הסוכן, A2A מטפל באתגר של גילוי יכולות, טיפוח שיתוף פעולה בין סוכנים חוצי פלטפורמות ורב-מודלים. הפרוטוקול זכה לתמיכה של למעלה מ-50 ארגונים, כולל Atlassian ו-Salesforce.

מבחינה תפקודית, A2A משמש כ’פרוטוקול חברתי’ בתחום ה-AI, המאפשר ל-AI קטנים שונים לשתף פעולה בצורה חלקה. מעבר לפרוטוקול עצמו, התמיכה של גוגל מעניקה אמינות משמעותית לתחום סוכני ה-AI.

UnifAI

UnifAI, הממוקמת כרשת שיתוף פעולה בין סוכנים, שואפת לשלב את החוזקות של MCP ו-A2A כאחד, ומספקת לעסקים קטנים ובינוניים (SMEs) פתרונות לשיתוף פעולה בין סוכנים חוצי פלטפורמות. UnifAI פועלת כ’שכבת ביניים’, המייעלת את מערכות הסוכנים באמצעות מנגנון גילוי שירות מאוחד. עם זאת, בהשוואה ל-MCP ו-A2A, השפעת השוק של UnifAI ופיתוח המערכת האקולוגית נותרו צנועים יחסית, מה שמצביע על פוטנציאל להתמקדות בתרחישי נישה בעתיד.

שרת MCP מבוסס Solana ו-$DARK

יישום של MCP בבלוקצ’יין Solana ממנף סביבת ביצוע מהימנה (TEE) כדי לספק אבטחה, המאפשרת לסוכני AI ליצור אינטראקציה ישירות עם הבלוקצ’יין Solana. אינטראקציה זו כוללת פעולות כגון שאילתות על יתרות חשבונות והנפקת אסימונים.

המאפיין הבולט של פרוטוקול זה הוא האפשרות של סוכני AI במימון מבוזר (DeFi), טיפול בסוגיה הקריטית של ביצוע מהימן לפעולות בשרשרת. הטיקר המתאים, $DARK, הראה לאחרונה חוסן בשוק. בעוד שאזהרה מוצדקת, ההתרחבות של שכבת היישומים של DARK המבוססת על MCP מייצגת כיוון חדשני.

כיווני הרחבה והזדמנויות

עם הפרוטוקולים הסטנדרטיים האלה, אילו כיווני הרחבה והזדמנויות יכולים סוכני AI בשרשרת לפתוח?

יכולות יישום ביצוע מבוזר

העיצוב מבוסס ה-TEE של Dark מטפל באתגר בסיסי: לאפשר למודלי AI לבצע פעולות בשרשרת בצורה אמינה. זה מספק תמיכה טכנית לפריסת סוכני AI ב-DeFi, מה שעלול להוביל לסוכני AI שמבצעים באופן אוטונומי עסקאות, מנפיקים אסימונים ומנהלים עמדות של ספקי נזילות (LP).

בניגוד למודלי סוכנים מושגיים גרידא, מערכת סוכנים מעשית זו טומנת בחובה ערך אמיתי. עם זאת, עם מספר מוגבל בלבד של פעולות הזמינות ב-Github, Dark עדיין נמצא בשלביו המוקדמים ויש לו מרחק לכסות לפני השגת יישום נרחב.

רשת בלוקצ’יין שיתופית מרובת סוכנים

המחקר של A2A ו-UnifAI על תרחישי שיתוף פעולה בין סוכנים מרובים מציג אפקטים רשת חדשים למערכת הסוכנים בשרשרת. דמיינו רשת מבוזרת המורכבת מסוכנים מיוחדים המתעלים על המגבלות של LLM בודד, ויוצרים שוק מבוזר שיתופי אוטונומי. זה מתיישב בצורה מושלמת עם האופי המבוזר של רשתות בלוקצ’יין.

הדרך קדימה לסוכני AI

תחום סוכני ה-AI מתפתח מעבר לשלב ה’מונע מממים’ הראשוני שלו. נתיב הפיתוח של AI בשרשרת עשוי לכלול תחילה טיפול בתקנים חוצי פלטפורמות (MCP, A2A) ולאחר מכן יצירת חידושים בשכבת היישום (כגון יוזמות ה-DeFi של Dark).

מערכת הסוכנים המבוזרת תיצור ארכיטקטורה שכבתית חדשה: השכבה הבסיסית כוללת ערבויות אבטחה בסיסיות כגון TEE, השכבה האמצעית מורכבת מסטנדרטים של פרוטוקול כגון MCP/A2A, והשכבה העליונה מורכבת מתרחישי יישום אנכיים ספציפיים.

עבור משתמשים רגילים, לאחר שחוו את הגל הראשון של עליות ומורדות של סוכני AI בשרשרת, המיקוד אינו עוד על מי יכול לשער על בועת שווי השוק הגדולה ביותר, אלא על מי יכול באמת לפתור את נקודות הכאב העיקריות של אבטחה, אמון ושיתוף פעולה בתהליך של שילוב Web3 ו-AI. באשר לאיך להימנע מנפילה למלכודת בועה נוספת, אני אישית חושב שעלינו להתבונן האם התקדמות הפרויקט יכולה לעקוב מקרוב אחר החדשנות הטכנולוגית של AI של web2.

צלילה עמוקה יותר לפרוטוקולי סוכני AI: MCP, A2A ו-UnifAI

התעוררותם של סוכני AI בבלוקצ’יין עוררה עניין רב, במיוחד עם הופעתם של פרוטוקולים כמו MCP, A2A ו-UnifAI. אלה לא רק מילות באזז; הם מייצגים שינוי מהותי באופן שבו AI מקיים אינטראקציה עם העולם המבוזר ובתוכו. הבה ננתח כל אחד מהפרוטוקולים הללו כדי להבין את תרומותיהם האישיות וכיצד הם מעצבים ביחד את עתיד סוכני ה-AI.

MCP: תקינה של שפת ה-AI

דמיינו עולם שבו כל מודל AI דובר שפה שונה, שאינו מסוגל לתקשר עם כלי עזר חיצוניים או אפילו זה עם זה. זו הייתה המציאות לפני פרוטוקול הקשר המודל (MCP). MCP, שפותח על ידי Anthropic, הוא פרוטוקול קוד פתוח שפועל כמתרגם אוניברסלי, המאפשר תקשורת חלקה בין מודלי AI למערכת אקולוגית עצומה של משאבים חיצוניים.

בליבו, MCP מתקן קריאות פונקציות, ומאפשר למודלי שפה גדולים (LLM) שונים ליצור אינטראקציה עם כלי עזר חיצוניים באמצעות שפה מאוחדת. זהו משנה משחק מכיוון שהוא מסיר את הצורך של מפתחים לבנות אינטגרציות מותאמות אישית עבור כל מודל AI, ומפחית באופן משמעותי את זמן הפיתוח והמורכבות. ההשפעה של תקינה זו דומה להצגת פרוטוקול HTTP לאינטרנט, המאפשר לשרתי אינטרנט ודפדפנים שונים לתקשר בצורה חלקה.

עם זאת, MCP אינו חף ממגבלות. בעוד שהוא מצטיין בסטנדרטיזציה של תקשורת, הוא אינו מטפל באופן מובנה בדאגות האבטחה הקשורות לאינטראקציות מרחוק, במיוחד כאשר עוסקים בנתונים רגישים או בעסקאות פיננסיות. כאן נכנסים לתמונה פרוטוקולים וטכנולוגיות אחרות.

A2A: בניית רשת חברתית לסוכני AI

בעוד ש-MCP מתמקד בתקשורת בין מודלי AI לכלי עזר חיצוניים, פרוטוקול סוכן לסוכן (A2A) מטפל בתקשורת בין סוכני AI עצמם. חשבו על זה כעל ‘רשת חברתית’ ל-AI, שבה סוכנים יכולים לגלות זה את זה, להחליף מידע ולשתף פעולה במשימות מורכבות.

A2A, בהנהגת גוגל, מספק מסגרת לסוכנים ליצור אינטראקציה זה עם זה בצורה סטנדרטית. הוא ממנף את הרעיון של ‘כרטיסי סוכן’, שהם כמו פרופילים דיגיטליים המתארים את היכולות של סוכן וכיצד ליצור איתו אינטראקציה. זה מאפשר לסוכנים לגלות את היכולות של זה את זה וליצור שיתופי פעולה מבלי לדרוש ידע מוקדם או אינטגרציות מורכבות.

היישומים הפוטנציאליים של A2A הם עצומים. דמיינו תרחיש שבו סוכן AI המתמחה בניתוח פיננסי צריך לשתף פעולה עם סוכן המתמחה במחקרי שוק. עם A2A, סוכנים אלה יכולים להתחבר בצורה חלקה, להחליף נתונים ולשלב את המומחיות שלהם כדי ליצור דוחות מדויקים ומעמיקים יותר.

עם זאת, A2A עדיין נמצא בשלבי הפיתוח המוקדמים שלו, והצלחתו תהיה תלויה באימוץ נרחב על ידי קהילת ה-AI. המעורבות של גוגל מעניקה אמינות משמעותית לפרויקט, אך עדיין יש לראות האם A2A יהפוך לתקן הדומיננטי לתקשורת בין סוכנים.

UnifAI: גישור על הפער עבור עסקים קטנים ובינוניים

בעוד ש-MCP ו-A2A מתמקדים בעיקר בתאגידים גדולים ויישומי AI מתקדמים, UnifAI שואפת לדמוקרטיזציה של הגישה לטכנולוגיית סוכני AI עבור עסקים קטנים ובינוניים (SMEs). UnifAI, הממוקמת כ’שכבת ביניים’ בין מודלי AI לעסקים, מפשטת את תהליך שילוב סוכני AI בזרימות עבודה קיימות.

UnifAI ממנפת מנגנון גילוי שירות מאוחד המאפשר לעסקים למצוא ולשלב בקלות סוכני AI העונים על הצרכים הספציפיים שלהם. זה מבטל את הצורך של עסקים קטנים ובינוניים להשקיע בפיתוח מותאם אישית יקר או לנווט במורכבויות של שילוב מודלי AI נפרדים.

עם זאת, UnifAI מתמודדת עם האתגר של תחרות עם שחקנים גדולים ומבוססים יותר בתחום סוכני ה-AI. הצלחתה תהיה תלויה ביכולתה להציע הצעת ערך משכנעת המהדהדת עם עסקים קטנים ובינוניים וביכולתה לבנות מערכת אקולוגית חזקה של ספקי סוכני AI.

מתיאוריה למעשה: התפקיד של $DARK

הפרוטוקולים שדנו בהם עד כה מתמקדים בעיקר בתקינה ובתקשורת. עם זאת, הפוטנציאל האמיתי של סוכני AI טמון ביכולתם לבצע משימות בעולם האמיתי, במיוחד בתוך מערכת המימון המבוזר (DeFi). כאן נכנס לתמונה $DARK.

$DARK הוא יישום מבוסס Solana של פרוטוקול MCP הממנף סביבות ביצוע מהימנות (TEEs) כדי לספק סביבה מאובטחת ומהימנה לסוכני AI ליצור אינטראקציה עם הבלוקצ’יין. זה מאפשר לסוכני AI לבצע פעולות רגישות, כגון שאילתות על יתרות חשבונות והנפקת אסימונים, מבלי לפגוע באבטחת הבלוקצ’יין הבסיסי.

החידוש העיקרי של $DARK הוא השימוש שלו ב-TEEs כדי ליצור ‘מובלעת מאובטחת’ שבה סוכני AI יכולים לבצע קוד ללא חשש משינויים או גישה בלתי מורשית. זה חיוני עבור יישומי DeFi, שבהם אפילו פגיעות קטנה עלולה להוביל להפסדים כספיים משמעותיים.

בעוד ש-$DARK עדיין נמצא בשלבי הפיתוח המוקדמים שלו, הוא מייצג צעד משמעותי קדימה בפיתוח של סוכני AI מאובטחים ומהימנים עבור מערכת ה-DeFi. הצלחתה תהיה תלויה ביכולתה למשוך מפתחים ולבנות מערכת אקולוגית משגשגת של יישומי DeFi מופעלי AI.

עתיד סוכני ה-AI: מערכת אקולוגית מבוזרת ושיתופית

הפרוטוקולים והטכנולוגיות שדנו בהם מייצגים שינוי מהותי באופן שבו אנו חושבים על סוכני AI. הם אינם עוד ישויות מבודדות המבצעות משימות פשוטות. במקום זאת, הם הופכים למקושרים זה לזה, שיתופיים ומסוגלים לבצע פעולות מורכבות בתוך מערכת אקולוגית מבוזרת.

עתיד סוכני ה-AI צפוי להתאפיין במגמות הבאות:

• תקינה מוגברת: פרוטוקולים כמו MCP ו-A2A יהפכו חשובים יותר ויותר ככל שמערכת הסוכנים של AI תתבגר, ותאפשר תקשורת ושיתוף פעולה חלקים בין סוכנים ופלטפורמות שונות.
• ביזור גדול יותר: סוכני AI יהפכו למבוזרים יותר, ויפעלו ברשתות בלוקצ’יין וימנפו טכנולוגיות מבוזרות כדי להבטיח שקיפות ואבטחה.
• אבטחה משופרת: TEEs וטכנולוגיות אבטחה אחרות יהפכו חשובות יותר ויותר ככל שסוכני AI ישמשו לביצוע פעולות רגישות יותר, במיוחד בתוך מערכת ה-DeFi.
• אימוץ רחב יותר: סוכני AI יאומצו באופן נרחב יותר במגוון תעשיות, החל ממימון ובריאות ועד ניהול שרשרת אספקה ולוגיסטיקה.

התכנסות המגמות הללו תיצור פרדיגמה חדשה ועוצמתית עבור סוכני AI, כזו המאופיינת בביזור, בשיתוף פעולה ובאבטחה. לפרדיגמה זו יש פוטנציאל לחולל מהפכה באופן שבו אנו מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיה ולפתוח אפשרויות חדשות לחדשנות ולצמיחה כלכלית.