Dari Konsep ke Aplikasi: Bagaimana MCP dan A2A Membentuk Kembali Masa Depan Agen AI Web3
Mengapa saya menegaskan bahwa gelombang antusiasme Agen AI berikutnya akan didasarkan pada protokol kerangka kerja standar AI web2 seperti MCP+A2A? Logika di balik ini sangat sederhana:
Kesulitan Agen AI Web3
Tumit Achilles Agen AI Web3: Terlalu Mengkonseptualisasikan
Tantangan dengan Agen AI Web3 terletak pada konseptualisasi mereka yang berlebihan, di mana narasi lebih besar daripada utilitas praktis. Sementara ada banyak diskusi tentang visi besar platform terdesentralisasi dan kedaulatan data pengguna, pengalaman pengguna dari aplikasi produk yang sebenarnya seringkali sangat tidak memadai. Terutama setelah putaran pembersihan gelembung konseptual, beberapa investor ritel bersedia membayar untuk harapan besar dan tidak terpenuhi.
Ruang Agen AI Web3 telah dilanda penekanan berlebihan pada kemungkinan teoretis dengan mengorbankan hasil nyata. Daya tarik desentralisasi, kepemilikan data, dan model tata kelola baru telah menangkap imajinasi banyak orang, tetapi kenyataannya seringkali jauh dari hype. Pengguna dibiarkan dengan antarmuka yang kikuk, fungsionalitas terbatas, dan perasaan umum bahwa teknologi belum siap untuk prime time.
Kebutuhan akan Aplikasi Praktis
Komunitas Web3 perlu mengalihkan fokusnya dari cita-cita abstrak ke aplikasi konkret. Janji AI terdesentralisasi sangat menarik, tetapi itu hanya akan terwujud jika diterjemahkan ke dalam manfaat dunia nyata bagi pengguna. Ini membutuhkan fokus pada pengalaman pengguna, kemudahan penggunaan, dan penciptaan nilai nyata.
Investor semakin lelah dengan proyek yang menjanjikan bulan tetapi gagal memberikan. Mereka mencari proyek yang dapat menunjukkan jalur yang jelas menuju adopsi dan menghasilkan pendapatan. Ini berarti membangun produk yang memecahkan masalah nyata dan menawarkan proposisi nilai yang menarik.
Pragmatisme AI Web2: MCP dan A2A
Munculnya MCP dan A2A di AI Web2
Pesatnya kebangkitan MCP, A2A, dan standar protokol lainnya di bidang AI web2, dan momentum yang dihasilkan di ruang AI, berasal dari pragmatisme mereka yang “terlihat dan nyata”. MCP seperti antarmuka USB-C dari dunia AI, memungkinkan model AI untuk terhubung dengan mulus ke berbagai sumber data dan alat. Sudah ada banyak kasus penggunaan MCP praktis.
Berbeda dengan fokus konseptual AI Web3, AI Web2 telah memprioritaskan kepraktisan dan dampak dunia nyata. Munculnya protokol seperti MCP (Model-Controller-Pipeline) dan A2A (Application-to-Application) telah didorong oleh keinginan untuk memecahkan masalah konkret dan menciptakan nilai nyata.
MCP: Penghubung Universal untuk AI
MCP, sering disamakan dengan antarmuka USB-C untuk AI, memungkinkan model AI untuk terhubung dengan mulus ke berbagai sumber data dan alat. Pendekatan standar ini menyederhanakan integrasi AI ke dalam sistem yang ada, memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi yang lebih kompleks dan kuat.
Keindahan MCP terletak pada kesederhanaan dan keserbagunaannya. Ini menyediakan kerangka kerja umum untuk menghubungkan model AI ke sumber data, alat, dan aplikasi lainnya. Ini menghilangkan kebutuhan akan integrasi khusus, menghemat waktu dan upaya pengembang.
Contoh Dunia Nyata MCP dalam Aksi
Misalnya, beberapa pengguna dapat langsung menggunakan Claude untuk mengontrol Blender untuk membuat model 3D, dan beberapa praktisi UI/UX dapat menggunakan bahasa alami untuk menghasilkan file desain Figma lengkap. Beberapa pemrogram juga dapat langsung menggunakan Cursor untuk menyelesaikan penulisan kode, suplementasi, dan pengiriman Git dalam satu atap.
- Pemodelan 3D Bertenaga AI: Bayangkan menggunakan bahasa alami untuk menginstruksikan model AI untuk membuat model 3D. Dengan MCP, ini menjadi kenyataan. Pengguna dapat dengan mudah menggambarkan model yang diinginkan, dan AI akan menghasilkannya secara otomatis, merampingkan proses desain dan membuka kemungkinan kreatif baru.
- Desain UI/UX Otomatis: Tugas membosankan mendesain antarmuka pengguna sekarang dapat diotomatiskan dengan AI. Praktisi UI/UX dapat menggunakan bahasa alami untuk menggambarkan antarmuka yang diinginkan, dan AI akan menghasilkan file desain Figma yang lengkap, menghemat waktu kerja mereka yang tak terhitung jumlahnya.
- Pemrograman Bantuan AI: Pemrogram dapat memanfaatkan AI untuk mengotomatiskan tugas-tugas rutin dan meningkatkan kualitas kode. Dengan alat seperti Cursor, pengembang dapat menggunakan bahasa alami untuk menulis kode, menghasilkan dokumentasi, dan mengirimkan perubahan ke Git, semuanya dari antarmuka tunggal.
Contoh-contoh ini menyoroti potensi transformatif MCP. Dengan menyediakan kerangka kerja standar untuk menghubungkan model AI ke sumber data dan alat, MCP memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi yang lebih kuat dan serbaguna.
Menjembatani Kesenjangan: MCP dan A2A untuk Web3
Keterbatasan AI Web3 dalam Skenario Vertikal
Sebelumnya, semua orang mengharapkan Agen AI web3 memiliki aplikasi pendaratan yang inovatif dalam dua skenario vertikal utama DeFai dan GameFai, tetapi pada kenyataannya, banyak aplikasi serupa masih macet di antarmuka pemrosesan bahasa alami tingkat “unjuk keterampilan”, yang tidak cukup untuk memenuhi ambang kepraktisan.
Terlepas dari kegembiraan awal, Agen AI Web3 telah berjuang untuk menemukan aplikasi praktis di sektor vertikal utama seperti DeFi (Keuangan Terdesentralisasi) dan GameFi (Permainan Terdesentralisasi). Banyak proyek tetap macet pada tahap “unjuk keterampilan”, menunjukkan kemampuan pemrosesan bahasa alami yang mengesankan tetapi gagal memberikan nilai nyata kepada pengguna.
Bergerak Melampaui “Unjuk Keterampilan”
Fokus pada menampilkan kemampuan teknis telah mengorbankan kegunaan dan dampak dunia nyata. Pengguna kurang tertarik pada demonstrasi mencolok dan lebih peduli tentang bagaimana AI dapat memecahkan masalah mereka dan meningkatkan kehidupan mereka.
Untuk berhasil, Agen AI Web3 harus bergerak melampaui fase “unjuk keterampilan” dan fokus pada membangun aplikasi praktis yang memenuhi kebutuhan spesifik. Ini membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang pasar sasaran dan komitmen terhadap desain yang berpusat pada pengguna.
Kekuatan Kolaborasi Multi-Agen
Melalui kombinasi MCP dan A2A, sistem kolaborasi Multi-Agen yang lebih kuat dapat dibangun, dan tugas-tugas kompleks dapat dipecah agar Agen khusus dapat menanganinya. Misalnya, biarkan Agen analisis membaca data on-chain, menganalisis tren pasar, dan menghubungkan Agen prediksi dan Agen pengendalian risiko lainnya untuk mengubah pemikiran eksekusi terintegrasi Agen tunggal masa lalu menjadi paradigma pembagian kerja kolaboratif multi-Agen.
Dengan menggabungkan kekuatan MCP dan A2A, pengembang dapat membuat sistem multi-agen yang canggih yang dapat menangani tugas-tugas kompleks. Pendekatan ini melibatkan pemecahan tugas menjadi komponen yang lebih kecil dan lebih mudah dikelola dan menugaskannya ke agen khusus.
Ekosistem Kolaboratif Agen AI
Misalnya, agen analisis dapat ditugaskan untuk membaca data on-chain dan menganalisis tren pasar, sementara agen lain dapat fokus pada prediksi dan pengendalian risiko. Pendekatan kolaboratif ini memungkinkan pelaksanaan tugas-tugas kompleks yang lebih efisien dan efektif, menjauh dari paradigma agen monolitik tradisional.
Kunci keberhasilan terletak pada integrasi tanpa batas dari agen-agen ini, memungkinkan mereka untuk berkomunikasi dan berkolaborasi secara efektif. Ini membutuhkan kerangka kerja komunikasi yang kuat dan pemahaman bersama tentang tugas yang ada.
Kisah Sukses MCP sebagai Cetak Biru untuk Web3
Semua kasus aplikasi MCP yang sukses memberikan contoh sukses untuk kelahiran generasi baru Agen perdagangan dan game di web3.
Kisah sukses MCP di dunia Web2 memberikan cetak biru yang berharga untuk pengembangan agen perdagangan dan game Web3. Dengan belajar dari pengalaman para pelopor Web2, pengembang Web3 dapat mempercepat adopsi AI di sektor-sektor kritis ini.
Pendekatan Hibrida: Menggabungkan Pragmatisme Web2 dengan Nilai-Nilai Web3
Keuntungan dari Kerangka Kerja Hibrida
Selain itu, standar kerangka kerja hibrida berdasarkan MCP dan A2A juga memiliki keuntungan seperti keramahan bagi pengguna web2 dan kecepatan pendaratan aplikasi. Saat ini, hanya perlu mempertimbangkan bagaimana menggabungkan penangkapan nilai web3 dan mekanisme insentif dengan skenario aplikasi seperti DeFai dan GameFai. Jika proyek masih menganut konseptualisme murni web3 dan menolak untuk merangkul pragmatisme web2, mereka mungkin melewatkan tren baru Agen AI berikutnya.
Kerangka kerja hibrida, yang menggabungkan kekuatan MCP dan A2A dengan nilai-nilai Web3, menawarkan beberapa keuntungan utama, termasuk:
- Ramah Pengguna: Dengan memanfaatkan infrastruktur dan alat Web2 yang ada, kerangka kerja hibrida dapat memberikan pengalaman yang lebih akrab dan intuitif bagi pengguna, menurunkan hambatan masuk untuk aplikasi Web3.
- Penyebaran Cepat: Kerangka kerja hibrida memungkinkan pengembang untuk dengan cepat menyebarkan aplikasi bertenaga AI dengan memanfaatkan teknologi dan infrastruktur Web2 yang ada.
- Penangkapan Nilai dan Mekanisme Insentif: Dengan mengintegrasikan penangkapan nilai Web3 dan mekanisme insentif, kerangka kerja hibrida dapat menyelaraskan kepentingan pengguna, pengembang, dan pemangku kepentingan lainnya, membina ekosistem yang lebih berkelanjutan dan adil.
Mengintegrasikan Nilai-Nilai Web3 ke dalam Kerangka Kerja Web2
Tantangannya terletak pada mengintegrasikan nilai-nilai Web3 ke dalam kerangka kerja Web2 secara mulus. Ini membutuhkan pertimbangan yang cermat tentang bagaimana memasukkan tata kelola terdesentralisasi, kepemilikan data, dan tokenomics ke dalam sistem yang ada.
Risiko Konseptualisme Murni
Proyek yang berpegang pada konseptualisme Web3 murni tanpa merangkul pragmatisme Web2 berisiko kehilangan gelombang inovasi Agen AI berikutnya. Masa depan AI terletak pada persimpangan kedua dunia ini, di mana cita-cita Web3 diperlunak oleh kepraktisan Web2.
Masa Depan Agen AI: Sintesis Cita-Cita dan Pragmatisme
Singkatnya, momentum baru dari gelombang Agen AI berikutnya sedang berkembang, tetapi itu bukan lagi postur narasi murni dan hype konsep dari masa lalu, tetapi harus didukung oleh pragmatisme dan pendaratan aplikasi.
Masa depan Agen AI terletak pada sintesis cita-cita dan pragmatisme. Dengan menggabungkan tujuan visioner Web3 dengan pendekatan praktis Web2, kita dapat menciptakan generasi baru aplikasi bertenaga AI yang inovatif dan berdampak. Gelombang pengembangan Agen AI berikutnya akan didorong oleh aplikasi praktis dan nilai dunia nyata, bukan hanya hype dan janji kosong.