Memahami MCP (Model Context Protocol)
Dikembangkan oleh Anthropic, Model Context Protocol (MCP) adalah perjanjian standar terbuka yang dirancang untuk membangun ‘sistem saraf’ yang menghubungkan model AI dengan alat eksternal. Protokol ini mengatasi dan menyelesaikan tantangan interoperabilitas kritis antara Agen dan alat eksternal. Dukungan dari raksasa industri seperti Google DeepMind dengan cepat memposisikan MCP sebagai standar yang diakui dalam industri.
Signifikansi teknis MCP terletak pada standarisasi panggilan fungsi, memungkinkan berbagai Large Language Model (LLM) untuk berinteraksi dengan alat eksternal menggunakan bahasa yang seragam. Standarisasi ini mirip dengan ‘protokol HTTP’ di ekosistem Web3 AI. Namun, MCP memiliki keterbatasan tertentu, terutama dalam komunikasi aman jarak jauh, yang menjadi lebih jelas dengan interaksi yang sering melibatkan aset.
MCP, pada intinya, adalah tentang menciptakan bahasa umum bagi model AI untuk berkomunikasi dengan dunia luar. Anggap saja sebagai penyedia penerjemah universal yang memungkinkan sistem AI untuk berinteraksi dengan berbagai alat dan layanan tanpa memerlukan integrasi khusus untuk masing-masing alat. Ini adalah lompatan signifikan ke depan, karena secara drastis mengurangi kompleksitas dan waktu yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi yang didukung AI.
Salah satu manfaat utama MCP adalah kemampuannya untuk mengabstraksikan kompleksitas mendasar dari berbagai alat dan layanan. Ini berarti bahwa pengembang AI dapat fokus pada logika aplikasi mereka daripada terjebak dalam detail tentang cara berinteraksi dengan API atau format data tertentu. Abstraksi ini juga memudahkan untuk menukar satu alat dengan alat lain, selama keduanya mendukung standar MCP.
Selanjutnya, MCP mempromosikan pendekatan yang lebih modular dan terkomposisi untuk pengembangan AI. Dengan mendefinisikan antarmuka yang jelas tentang bagaimana model AI berinteraksi dengan alat eksternal, menjadi lebih mudah untuk membangun sistem AI yang kompleks dengan menggabungkan komponen yang lebih kecil dan lebih terspesialisasi. Modularitas ini juga memudahkan untuk menggunakan kembali dan berbagi komponen AI di berbagai proyek.
Namun, standarisasi yang dibawa MCP juga menghadirkan beberapa tantangan. Mendefinisikan antarmuka umum yang berfungsi untuk berbagai alat dan layanan memerlukan pertimbangan dan kompromi yang cermat. Ada risiko bahwa standar tersebut dapat menjadi terlalu generik dan tidak sepenuhnya menangkap nuansa alat tertentu. Selain itu, memastikan bahwa standar tersebut aman dan melindungi dari serangan berbahaya sangat penting.
Menguraikan A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Dipelopori oleh Google, Agent-to-Agent Protocol (A2A) adalah kerangka kerja komunikasi untuk interaksi antar Agen, menyerupai ‘jejaring sosial Agen’. Tidak seperti MCP, yang berfokus pada menghubungkan alat AI, A2A menekankan komunikasi dan interaksi antar Agen. Ini menggunakan mekanisme Agent Card untuk mengatasi penemuan kemampuan, memungkinkan kolaborasi Agen lintas platform dan multi-modal, didukung oleh lebih dari 50 perusahaan, termasuk Atlassian dan Salesforce.
Secara fungsional, A2A beroperasi sebagai ‘protokol sosial’ di dunia AI, memfasilitasi kolaborasi di antara berbagai entitas AI kecil melalui pendekatan standar. Di luar protokol itu sendiri, peran Google dalam mendukung Agen AI sangat signifikan.
Sementara MCP berfokus pada interaksi antara model AI dan alat eksternal, A2A mengambil pandangan yang lebih luas dan membayangkan ekosistem kolaboratif agen AI. Ekosistem ini akan memungkinkan agen AI yang berbeda untuk berkomunikasi, berkoordinasi, dan bekerja sama untuk memecahkan masalah yang kompleks.
Mekanisme Agent Card adalah komponen kunci A2A, memungkinkan agen untuk menemukan kemampuan satu sama lain dan bertukar informasi. Mekanisme ini memungkinkan agen untuk mengiklankan keterampilan dan layanan mereka, sehingga memudahkan agen lain untuk menemukan dan memanfaatkannya. Agent Card juga menyediakan cara standar bagi agen untuk menggambarkan kemampuan mereka, memastikan bahwa mereka dapat dipahami oleh agen lain terlepas dari implementasi yang mendasarinya.
Fokus A2A pada komunikasi dan kolaborasi membuka berbagai kemungkinan untuk aplikasi AI. Bayangkan sebuah tim agen AI yang bekerja sama untuk mengelola rantai pasokan, dengan setiap agen bertanggung jawab atas tugas tertentu seperti memperkirakan permintaan, mengoptimalkan logistik, atau menegosiasikan kontrak. Dengan berkolaborasi dan berbagi informasi, agen-agen ini dapat membuat rantai pasokan lebih efisien dan tangguh.
Namun, membangun ekosistem AI kolaboratif juga menghadirkan tantangan yang signifikan. Memastikan bahwa agen dapat saling mempercayai dan bertukar informasi secara aman sangat penting. Selain itu, mengembangkan protokol untuk menyelesaikan konflik dan mengoordinasikan tindakan di antara banyak agen sangat penting.
Menganalisis UnifAI
Diposisikan sebagai jaringan kolaborasi Agen, UnifAI bertujuan untuk mengintegrasikan kekuatan MCP dan A2A, menyediakan solusi kolaborasi Agen lintas platform untuk Usaha Kecil dan Menengah (UKM). Arsitekturnya menyerupai ‘lapisan tengah’, berupaya untuk meningkatkan efisiensi ekosistem Agen melalui mekanisme penemuan layanan terpadu. Namun, dibandingkan dengan protokol lain, pengaruh pasar dan pengembangan ekosistem UnifAI masih relatif terbatas, menunjukkan potensi fokus masa depan pada skenario ceruk tertentu.
UnifAI bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara MCP dan A2A dengan menyediakan platform terpadu untuk membangun dan menerapkan aplikasi AI. Ia berupaya menggabungkan kekuatan kedua protokol, menawarkan kepada pengembang serangkaian alat komprehensif untuk berinteraksi dengan layanan eksternal dan berkolaborasi dengan agen AI lainnya.
Fokus UnifAI pada UKM sangat penting. UKM seringkali kekurangan sumber daya dan keahlian untuk membangun sistem AI yang kompleks dari awal. Dengan menyediakan platform yang siap digunakan, UnifAI dapat membantu UKM mengadopsi teknologi AI dan meningkatkan proses bisnis mereka.
Namun, UnifAI menghadapi tantangan untuk bersaing dengan pemain mapan di pasar AI. Untuk berhasil, ia perlu menawarkan proposisi nilai yang menarik yang membedakannya dari solusi yang ada. Ini dapat melibatkan fokus pada pasar ceruk tertentu atau menyediakan fitur unik yang tidak tersedia di tempat lain.
DARK: Aplikasi Server MCP di Solana
DARK mewakili implementasi aplikasi server MCP yang dibangun di blockchain Solana. Dengan memanfaatkan Trusted Execution Environment (TEE), ia menyediakan keamanan, memungkinkan Agen AI untuk berinteraksi langsung dengan blockchain Solana untuk operasi seperti menanyakan saldo akun dan menerbitkan token.
Sorotan utama dari protokol ini adalah kemampuannya untuk memberdayakan Agen AI di ruang DeFi, mengatasi masalah eksekusi tepercaya untuk operasi on-chain. Implementasi lapisan aplikasi DARK berdasarkan MCP membuka jalan baru untuk eksplorasi.
Implementasi server MCP DARK di Solana merupakan langkah berani menuju integrasi AI dengan keuangan terdesentralisasi (DeFi). Dengan memanfaatkan Trusted Execution Environment (TEE), DARK memungkinkan agen AI untuk berinteraksi secara aman dengan blockchain Solana, membuka berbagai kemungkinan untuk aplikasi DeFi yang didukung AI.
Salah satu manfaat utama DARK adalah kemampuannya untuk mengotomatiskan strategi DeFi yang kompleks. Agen AI dapat diprogram untuk memantau kondisi pasar, mengeksekusi perdagangan, dan mengelola kumpulan likuiditas, semua tanpa campur tangan manusia. Otomatisasi ini dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi risiko kesalahan manusia.
Namun, mengintegrasikan AI dengan DeFi juga menghadirkan risiko yang signifikan. Agen AI dapat rentan terhadap serangan yang mengeksploitasi kerentanan dalam kode mereka atau protokol DeFi yang mendasarinya. Selain itu, penggunaan AI di DeFi dapat menimbulkan kekhawatiran tentang transparansi dan akuntabilitas.
Potensi Arah Ekspansi dan Peluang untuk Agen AI On-Chain
Dengan bantuan protokol standar ini, Agen AI on-chain dapat menjelajahi berbagai arah ekspansi dan peluang:
Kemampuan Aplikasi Eksekusi Terdesentralisasi: Desain berbasis TEE DARK mengatasi tantangan inti – memungkinkan model AI untuk menjalankan operasi on-chain dengan andal. Ini memberikan dukungan teknis untuk implementasi Agen AI di sektor DeFi, yang berpotensi mengarah pada lebih banyak Agen AI yang secara mandiri mengeksekusi transaksi, menerbitkan token, dan mengelola kumpulan likuiditas.
Dibandingkan dengan model Agen yang murni konseptual, ekosistem Agen praktis ini memiliki nilai yang tulus. (Namun, dengan hanya 12 Tindakan yang saat ini ada di GitHub, DARK masih dalam tahap awal, jauh dari aplikasi skala besar.)
Jaringan Blockchain Kolaboratif Multi-Agen: Eksplorasi skenario kolaborasi multi-Agen A2A dan UnifAI memperkenalkan kemungkinan efek jaringan baru ke ekosistem Agen on-chain. Bayangkan jaringan terdesentralisasi yang terdiri dari berbagai Agen khusus, yang berpotensi melampaui kemampuan satu LLM dan membentuk pasar terdesentralisasi yang otonom dan kolaboratif. Ini selaras sempurna dengan sifat terdistribusi dari jaringan blockchain.
Evolusi Lanskap Agen AI
Sektor Agen AI bergerak menjauh dari hanya didorong oleh hype. Jalur pengembangan untuk AI on-chain mungkin melibatkan pertama-tama mengatasi masalah standar lintas platform (MCP, A2A) dan kemudian bercabang ke inovasi lapisan aplikasi (seperti upaya DeFi DARK).
Ekosistem Agen terdesentralisasi akan membentuk arsitektur ekspansi berlapis baru: lapisan yang mendasari terdiri dari jaminan keamanan dasar seperti TEE, lapisan tengah terdiri dari standar protokol seperti MCP/A2A, dan lapisan atas menampilkan skenario aplikasi vertikal tertentu. (Ini mungkin negatif bagi protokol standar on-chain Web3 AI yang ada.)
Bagi pengguna umum, setelah mengalami ledakan dan kehancuran awal Agen AI on-chain, fokus harus beralih dari mengidentifikasi proyek yang dapat menciptakan gelembung nilai pasar terbesar ke proyek yang benar-benar mengatasi titik kesulitan inti dalam mengintegrasikan Web3 dengan AI, seperti keamanan, kepercayaan, dan kolaborasi. Untuk menghindari jatuh ke dalam perangkap gelembung lainnya, disarankan untuk memantau apakah kemajuan proyek selaras dengan inovasi teknologi AI di Web2.
Kesimpulan Utama
- Agen AI mungkin memiliki gelombang baru ekspansi lapisan aplikasi dan peluang hype berdasarkan protokol standar AI Web2 (MCP, A2A, dll.).
- Agen AI tidak lagi terbatas pada layanan push informasi entitas tunggal. Layanan alat eksekusi interaktif dan kolaboratif Multi-AI Agent (DeFAI, GameFAI, dll.) akan menjadi fokus utama.
Masa Depan Agen AI: Pendekatan Multi-Layer
Evolusi agen AI kemungkinan akan mengikuti pendekatan multi-layer, dengan layer yang berbeda bertanggung jawab atas aspek yang berbeda dari sistem. Layer yang mendasari akan fokus pada penyediaan keamanan dan kepercayaan dasar, menggunakan teknologi seperti TEE. Layer tengah akan terdiri dari standar protokol seperti MCP dan A2A, yang memungkinkan interoperabilitas dan kolaborasi. Layer atas akan menampilkan aplikasi vertikal tertentu, yang disesuaikan dengan industri dan kasus penggunaan yang berbeda.
Pendekatan multi-layer ini akan memungkinkan agen AI untuk dibangun dengan cara yang modular dan terukur. Layer yang berbeda dapat dikembangkan dan ditingkatkan secara independen, tanpa memengaruhi fungsionalitas layer lain. Modularitas ini juga akan memudahkan untuk mengadaptasi agen AI ke teknologi dan kasus penggunaan baru.
Namun, memastikan bahwa layer yang berbeda bekerja sama dengan mulus akan menjadi tantangan utama. Layer yang berbeda harus dirancang agar kompatibel satu sama lain, dan harus ada antarmuka yang jelas di antara mereka. Selain itu, memastikan bahwa layer yang berbeda aman dan melindungi dari serangan berbahaya sangat penting.