1. פער בשלות היישום
האימוץ המהיר של A2A ו-MCP בתחום web2 נובע מהשירות שלהם בתרחישי יישום בוגרים דיים. הם בעצם ‘מגברי ערך’ ולא יוצרי ערך. לעומת זאת, רוב סוכני web3 AI עדיין נמצאים בשלבים המוקדמים של פריסת סוכנים בלחיצה אחת וחסרים תרחישי יישום עמוקים (DeFAI, GameFAi וכו’), מה שמקשה על שילוב ויעול ישיר של פרוטוקולים אלה.
לדוגמה, כאשר משתמש כותב קוד ב-Cursor, הוא יכול להשתמש בפרוטוקול MCP כמחבר לעדכון ופרסום הקוד ב-GitHub בלחיצה אחת מבלי לעזוב את סביבת העבודה הנוכחית שלו. פרוטוקול MCP משפר את החוויה. עם זאת, בסביבת web3, אם משתמש מבצע עסקאות און-צ’יין באמצעות אסטרטגיות מכווננות מקומית, הוא עלול להתבלבל בעת ניסיון לנתח נתוני און-צ’יין.
תארו לעצמכם מתכנת שמשתמש ב-Cursor ורוצה לדחוף עדכונים ישירות למאגר GitHub. פרוטוקול MCP מייעל תהליך זה ומאפשר מעבר חלק. עם זאת, הנוף משתנה באופן דרמטי כאשר עוסקים בסביבות web3. שקלו תרחיש שבו משתמש מעסיק אסטרטגיה מכווננת מקומית לביצוע עסקאות און-צ’יין. המורכבות של ניתוח נתוני בלוקצ’יין יכולה להפוך במהירות למכריעה ולהשאיר את המשתמש אבוד בים של מידע.
הפער בבשלות היישום יוצר מכשול משמעותי ליישום ישיר של פרוטוקולי web2 במרחב web3. בעוד ש-A2A ו-MCP משגשגים במערכות האקולוגיות המבוססות היטב של web2, השלבים הראשוניים של פיתוח סוכני web3 AI מציבים אתגרים ייחודיים הדורשים פתרונות מותאמים.
גישור על הפער:
כדי להתגבר על פער בשלות היישום הזה, יש צורך במאמץ מתואם כדי לטפח את הפיתוח של מקרי שימוש עמוקים ומתוחכמים יותר עבור סוכני web3 AI. זה כולל חקירת יישומים במימון מבוזר (DeFi), משחקים (GameFi) ותחומים מתפתחים אחרים. על ידי יצירת יישומים משכנעים ומעשיים, הביקוש לפרוטוקולי תקשורת חזקים יגדל באופן טבעי, ויסלול את הדרך לשילוב מוצלח של A2A ו-MCP.
התמקדות ביצירת ערך:
במקום להתמקד אך ורק בהגברת ערך קיים, סוכני web3 AI צריכים לתעדף יצירת ערך חדש בתוך המערכת האקולוגית המבוזרת. ניתן להשיג זאת על ידי מינוף היכולות הייחודיות של טכנולוגיית בלוקצ’יין, כגון שקיפות, אי-שינוי ומבוזרות, לפיתוח פתרונות חדשניים הנותנים מענה לבעיות בעולם האמיתי.
טיפוח מערכת אקולוגית משגשגת:
גישה שיתופית חיונית לטיפוח הצמיחה של מערכת האקולוגית של סוכני web3 AI. זה כרוך בהפגשת מפתחים, חוקרים ויזמים כדי לשתף ידע, לבנות כלים וליצור יישומים שדוחפים את גבולות האפשרי. על ידי טיפוח קהילה תוססת ותומכת, אנו יכולים להאיץ את הפיתוח והאימוץ של סוכני web3 AI.
2. תהום תשתית חסרה
כדי שסוכני web3 AI יבנו מערכת אקולוגית שלמה, עליהם תחילה למלא את התשתית הבסיסית החסרה באופן חמור, כולל שכבת נתונים מאוחדת, שכבת אורקל, שכבת ביצוע כוונות, שכבת קונצנזוס מבוזרת ועוד. לעתים קרובות, פרוטוקול A2A מאפשר לסוכנים להתקשר בקלות לממשקי API סטנדרטיים לצורך שיתוף פעולה פונקציונלי בסביבת web2. עם זאת, בסביבת web3, אפילו פעולת ארביטראז’ פשוטה בין DEX נתקלת באתגרים משמעותיים.
תארו לעצמכם: משתמש מורה לסוכן AI ‘לקנות ETH מ-Uniswap כאשר המחיר נמוך מ-$1600 ולמכור אותו לאחר שהמחיר מתאושש’. פעולה פשוטה לכאורה זו מחייבת את הסוכן לפתור בו זמנית סדרה של בעיות ספציפיות ל-web3, כגון ניתוח נתוני און-צ’יין בזמן אמת, אופטימיזציה דינמית של דמי גז, בקרת החלקה והגנה על MEV. לעומת זאת, סוכני web2 AI יכולים להשיג שיתוף פעולה פונקציונלי על ידי התקשרות לממשקי API סטנדרטיים. רמת שלמות התשתית שונה מאוד בהשוואה לסביבת web3.
תארו לעצמכם תרחיש שבו סוכן AI מוטל עליו למצוא את הזדמנות הארביטראז’ הטובה ביותר בין בורסות מבוזרות שונות (DEXs). הסוכן צריך לנתח הזנות מחירים בזמן אמת ממקורות מרובים, להעריך את הנזילות הזמינה ולחשב את שולי הרווח הפוטנציאליים. עם זאת, האופי המבוזר של web3 מציב מספר אתגרים שאינם קיימים בשווקים פיננסיים מסורתיים.
טיפול בחוסרים בתשתית:
כדי לטפל בתהום התשתית החסרה, נדרשת גישה רב-גונית, המתמקדת בפיתוח מרכיבי מפתח כגון:
- שכבת נתונים מאוחדת: שכבת נתונים סטנדרטית ואמינה חיונית כדי לספק לסוכני AI גישה למידע מדויק ובזמן אודות מצב הבלוקצ’יין. זה כולל נתונים על מחירי אסימונים, נפחי עסקאות ואירועי חוזים חכמים.
- שכבת אורקל: יש צורך באורקלים כדי לגשר על הפער בין העולמות האון-צ’יין והאוף-צ’יין, ולספק לסוכני AI גישה למקורות נתונים חיצוניים כגון מחירי שוק, תנאי מזג אוויר ואירועי חדשות.
- שכבת ביצוע כוונות: יש צורך בשכבת ביצוע כוונות כדי לאפשר לסוכני AI לבצע עסקאות בבלוקצ’יין בצורה מאובטחת ויעילה. זה כולל תכונות כגון הדמיית עסקאות, אופטימיזציה של גז ושליטה בהחלקה.
- שכבת קונצנזוס מבוזרת: יש צורך בשכבת קונצנזוס מבוזרת כדי להבטיח את שלמות ואמינות הנתונים והעסקאות המעובדות על ידי סוכני AI. זה כולל מנגנונים למניעת שחקנים זדוניים מלשנות את המערכת.
בניית בסיס חזק:
על ידי השקעה בפיתוח רכיבי תשתית מרכזיים אלה, אנו יכולים ליצור בסיס חזק לצמיחת סוכני web3 AI. זה יאפשר להם לבצע משימות מורכבות יותר, לקבל החלטות טובות יותר ובסופו של דבר לספק ערך רב יותר למשתמשים.
תפקיד הסטנדרטיזציה:
לסטנדרטיזציה יש תפקיד מכריע בפיתוח תשתית web3. על ידי קביעת סטנדרטים נפוצים עבור פורמטי נתונים, פרוטוקולי תקשורת וממשקי API, אנו יכולים להקל על יכולת פעולה הדדית בין מערכות שונות ולהפחית את המורכבות של בנייה ופריסה של סוכני web3 AI.
3. בניית צרכים מובחנים של Web3 AI
אם סוכני web3 AI פשוט מיישמים את הפרוטוקולים והמודלים הפונקציונליים של web2, יהיה קשה למנף את המאפיינים של תעשיית המסחר האון-צ’יין, במיוחד בעיות מורכבות כגון רעשי נתונים, דיוק עסקאות ומגוון נתבים.
קחו לדוגמה מסחר כוונות. בסביבת web2, משתמש מורה ‘להזמין את הטיסה הזולה ביותר’, ופרוטוקול A2A מאפשר למספר סוכנים לשתף פעולה בקלות כדי להשלים את המשימה. עם זאת, בסביבת web3, כאשר משתמש מצפה ‘לצלב את USDC שלי ל-Solana בעלות הנמוכה ביותר ולהשתתף בכריית נזילות’, הם לא רק צריכים להבין את כוונת המשתמש, אלא גם להבטיח אבטחה, אטומיות והפחתת עלויות, ולבצע סדרה של פעולות מורכבות בשרשרת. במילים אחרות, אם פעולה נוחה לכאורה חושפת משתמשים לסיכוני אבטחה גדולים יותר, אז חוויה נוחה כזו היא חסרת משמעות, והביקוש הוא ביקוש פסאודו.
במערכות web2 מסורתיות, הזמנת הטיסה הזולה ביותר כרוכה בשאילתה פשוטה לממשקי API שונים של חברות תעופה, איחוד התוצאות והצגת האפשרות הטובה ביותר למשתמש. התהליך הוא פשוט ויעיל יחסית, הודות לפרוטוקולים סטנדרטיים ומקורות נתונים מרכזיים. עם זאת, הנוף משתנה באופן דרמטי כאשר בוחנים מסחר כוונות בסביבת web3.
טיפול בצרכים המובחנים של Web3 AI:
כדי לטפל ביעילות בצרכים המובחנים של web3 AI, התמקדות בתחומים הבאים היא חיונית:
- הפחתת רעשי נתונים: נתוני Web3 הם לעתים קרובות רועשים ולא אמינים, עקב האופי המבוזר של המערכת האקולוגית. יש לצייד סוכני AI בטכניקות סינון ואימות נתונים חזקות כדי להבטיח את דיוק ההחלטות שלהם.
- דיוק עסקאות: ביצוע עסקאות בבלוקצ’יין דורש רמת דיוק גבוהה, מכיוון שאפילו טעויות קטנות עלולות להוביל להפסדים כספיים משמעותיים. סוכני AI צריכים להיות מסוגלים לדמות עסקאות במדויק ולהתחשב בגורמים כגון דמי גז והחלקה.
- מגוון נתבים: מערכת האקולוגית של web3 מציעה מגוון רחב של נתבים ופרוטוקולים לביצוע עסקאות. סוכני AI צריכים להיות מסוגלים לבחור בצורה חכמה את הנתב האופטימלי בהתבסס על גורמים כגון עלות, מהירות ואבטחה.
תעדוף אבטחה וחוויית משתמש:
בעוד שנוחות ויעילות הם שיקולים חשובים, אבטחה וחוויית משתמש צריכות להיות בעלות חשיבות עליונה. יש לעצב סוכני web3 AI כדי להגן על משתמשים מפני סיכונים פוטנציאליים, כגון התקפות דיוג, משיכות שטיח ופגיעויות בחוזים חכמים. עליהם גם לספק למשתמשים מידע ברור ושקוף על הסיכונים והתגמולים הקשורים לפעולותיהם.
חשיבות המודעות ההקשרית:
סוכני web3 AI צריכים להיות מודעים להקשר כדי להבין ולהגיב ביעילות לכוונות המשתמש. זה כולל הבנת המטרות, ההעדפות וסובלנות הסיכון של המשתמש. על ידי התחשבות בגורמים אלה, סוכני AI יכולים לספק המלצות מותאמות ורלוונטיות יותר.
מעבר לאוטומציה פשוטה:
הפוטנציאל של web3 AI משתרע הרבה מעבר לאוטומציה פשוטה. על ידי מינוף היכולות הייחודיות של טכנולוגיית בלוקצ’יין, סוכני AI יכולים לאפשר צורות חדשות של מימון, ממשל ושיתוף פעולה מבוזרים. זה דורש שינוי בחשיבה מפשוט אוטומציה של תהליכים קיימים ליצירת פרדיגמות חדשות לגמרי ליצירת ערך.
הערך של A2A ו-MCP הוא בלתי ניתן להכחשה, אך איננו יכולים לצפות שהם יותאמו ישירות למסלול הסוכן web3 AI ללא כל שינוי. האם שטח פריסת התשתית הריק אינו הזדמנות עבור בונים? המעבר מ-web2 ל-web3 דורש הבנה מעמיקה של הטכנולוגיות הבסיסיות, האתגרים הייחודיים והצרכים המובחנים של המערכת האקולוגית המבוזרת. על ידי טיפול באתגרים אלה והתמקדות ביצירת ערך, אנו יכולים לפתוח את מלוא הפוטנציאל של web3 AI ולבנות עתיד פתוח, שקוף ושוויוני יותר.