Il panorama degli agenti AI on-chain ha recentemente mostrato segni di rinnovata energia. Protocolli come MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent Protocol) e UnifAI stanno convergendo per creare una nuova infrastruttura interattiva multi-agente AI. Questa infrastruttura mira a elevare gli agenti AI da semplici servizi di diffusione di informazioni a livelli di applicazione funzionale e servizi di strumenti. La domanda cruciale è se questo segnali l’alba di una seconda primavera per gli agenti AI on-chain.
Comprendere MCP (Model Context Protocol)
Sviluppato da Anthropic, il Model Context Protocol rappresenta un accordo open-standard progettato per stabilire un ‘sistema nervoso’ che collega i modelli AI con strumenti esterni. Questo protocollo affronta e risolve le sfide critiche di interoperabilità tra gli agenti e gli strumenti esterni. L’approvazione da parte di giganti del settore come Google DeepMind ha rapidamente posizionato MCP come uno standard riconosciuto all’interno del settore.
Il significato tecnico di MCP risiede nella sua standardizzazione delle chiamate di funzione, che consente a diversi Large Language Models (LLM) di interagire con strumenti esterni utilizzando un linguaggio unificato. Questa standardizzazione è simile al ‘protocollo HTTP’ nell’ecosistema Web3 AI. Tuttavia, MCP ha alcune limitazioni, in particolare nella comunicazione remota sicura, che diventano più pronunciate con interazioni frequenti che coinvolgono risorse.
Decodificare A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Guidato da Google, l’Agent-to-Agent Protocol è un framework di comunicazione per le interazioni tra gli agenti, che ricorda un ‘social network di agenti’. A differenza di MCP, che si concentra sul collegamento di strumenti AI, A2A enfatizza la comunicazione e l’interazione tra gli agenti. Utilizza un meccanismo di Agent Card per affrontare la scoperta delle capacità, consentendo la collaborazione di agenti cross-platform e multi-modali, supportata da oltre 50 aziende, tra cui Atlassian e Salesforce.
Funzionalmente, A2A opera come un ‘protocollo sociale’ all’interno del mondo dell’IA, facilitando la collaborazione tra diverse piccole entità AI attraverso un approccio standardizzato. Al di là del protocollo stesso, il ruolo di Google nel sostenere gli agenti AI è significativo.
Analisi di UnifAI
Posizionato come una rete di collaborazione tra agenti, UnifAI mira a integrare i punti di forza sia di MCP che di A2A, fornendo alle piccole e medie imprese (PMI) soluzioni di collaborazione tra agenti cross-platform. La sua architettura assomiglia a un ‘livello intermedio’, che si sforza di migliorare l’efficienza dell’ecosistema degli agenti attraverso un meccanismo unificato di service discovery. Tuttavia, rispetto ad altri protocolli, l’influenza di mercato e lo sviluppo dell’ecosistema di UnifAI sono ancora relativamente limitati, il che suggerisce una potenziale attenzione futura a specifici scenari di nicchia.
DARK: Un’applicazione server MCP su Solana
DARK rappresenta un’implementazione di un’applicazione server MCP costruita sulla blockchain di Solana. Sfruttando un Trusted Execution Environment (TEE), fornisce sicurezza, consentendo agli agenti AI di interagire direttamente con la blockchain di Solana per operazioni come l’interrogazione dei saldi dei conti e l’emissione di token.
Il punto di forza principale di questo protocollo è la sua capacità di potenziare gli agenti AI all’interno dello spazio DeFi, affrontando il problema dell’esecuzione attendibile per le operazioni on-chain. L’implementazione del livello applicativo di DARK basata su MCP apre nuove strade all’esplorazione.
Potenziali direzioni di espansione e opportunità per gli agenti AI on-chain
Con l’aiuto di questi protocolli standardizzati, gli agenti AI on-chain possono esplorare varie direzioni di espansione e opportunità:
Capacità di applicazione di esecuzione decentralizzata: Il design basato su TEE di DARK affronta una sfida fondamentale: consentire ai modelli AI di eseguire in modo affidabile operazioni on-chain. Ciò fornisce supporto tecnico per l’implementazione di agenti AI nel settore DeFi, portando potenzialmente a un numero maggiore di agenti AI che eseguono autonomamente transazioni, emettono token e gestiscono pool di liquidità.
Rispetto ai modelli di agenti puramente concettuali, questo ecosistema di agenti pratico ha un valore reale. (Tuttavia, con solo 12 azioni attualmente su GitHub, DARK è ancora nelle sue prime fasi, lontano dall’applicazione su larga scala.)
Reti blockchain collaborative multi-agente: L’esplorazione di A2A e UnifAI di scenari di collaborazione multi-agente introduce nuove possibilità di effetto di rete all’ecosistema di agenti on-chain. Immagina una rete decentralizzata composta da vari agenti specializzati, che potenzialmente superano le capacità di un singolo LLM e formano un mercato decentralizzato, collaborativo e autonomo. Questo si allinea perfettamente con la natura distribuita delle reti blockchain.
L’evoluzione del panorama degli agenti AI
Il settore degli agenti AI si sta allontanando dall’essere guidato esclusivamente dall’hype. Il percorso di sviluppo per l’AI on-chain può comportare innanzitutto l’affrontare i problemi standard cross-platform (MCP, A2A) e quindi ramificarsi in innovazioni a livello di applicazione (come gli sforzi DeFi di DARK).
Un ecosistema di agenti decentralizzato formerà una nuova architettura di espansione a strati: lo strato sottostante è costituito da garanzie di sicurezza di base come TEE, lo strato intermedio comprende standard di protocollo come MCP/A2A e lo strato superiore presenta scenari applicativi verticali specifici. (Questo potrebbe essere negativo per i protocolli standard on-chain Web3 AI esistenti.)
Per gli utenti generali, dopo aver sperimentato l’iniziale boom e bust degli agenti AI on-chain, l’attenzione dovrebbe spostarsi dall’identificazione dei progetti che possono creare la più grande bolla di valore di mercato a quelli che affrontano genuinamente i punti deboli fondamentali dell’integrazione di Web3 con l’AI, come la sicurezza, la fiducia e la collaborazione. Per evitare di cadere in un’altra trappola della bolla, è consigliabile monitorare se i progressi del progetto si allineano con le innovazioni tecnologiche dell’IA nel Web2.
Punti chiave
- Gli agenti AI potrebbero avere una nuova ondata di espansione a livello di applicazione e opportunità di hype basate sui protocolli standard Web2 AI (MCP, A2A, ecc.).
- Gli agenti AI non sono più limitati ai servizi di push di informazioni di singole entità. I servizi di strumenti di esecuzione interattivi e collaborativi multi-agente AI (DeFAI, GameFAI, ecc.) saranno un focus chiave.
Approfondimento del ruolo di MCP nella standardizzazione delle interazioni AI
MCP, al suo interno, riguarda la creazione di un linguaggio comune per i modelli AI per comunicare con il mondo esterno. Pensalo come fornire un traduttore universale che consenta ai sistemi AI di interagire con vari strumenti e servizi senza la necessità di integrazioni personalizzate per ciascuno. Questo è un passo avanti significativo, in quanto riduce drasticamente la complessità e il tempo necessari per creare applicazioni basate sull’IA.
Uno dei vantaggi chiave di MCP è la sua capacità di astrarre le complessità sottostanti di diversi strumenti e servizi. Ciò significa che gli sviluppatori di AI possono concentrarsi sulla logica delle loro applicazioni piuttosto che impantanarsi nei dettagli di come interagire con API o formati di dati specifici. Questa astrazione rende anche più facile sostituire uno strumento con un altro, purché entrambi supportino lo standard MCP.
Inoltre, MCP promuove un approccio più modulare e componibile allo sviluppo dell’IA. Definendo un’interfaccia chiara per il modo in cui i modelli AI interagiscono con strumenti esterni, diventa più facile costruire sistemi AI complessi combinando componenti più piccoli e più specializzati. Questa modularità rende anche più facile riutilizzare e condividere componenti AI tra diversi progetti.
Tuttavia, la standardizzazione che MCP porta presenta anche alcune sfide. Definire un’interfaccia comune che funzioni per un’ampia gamma di strumenti e servizi richiede un’attenta considerazione e compromesso. Esiste il rischio che lo standard diventi troppo generico e non catturi appieno le sfumature di strumenti specifici. Inoltre, garantire che lo standard sia sicuro e protegga da attacchi dannosi è fondamentale.
La visione di A2A di un ecosistema AI collaborativo
Mentre MCP si concentra sull’interazione tra modelli AI e strumenti esterni, A2A adotta una visione più ampia e immagina un ecosistema collaborativo di agenti AI. Questo ecosistema consentirebbe a diversi agenti AI di comunicare, coordinarsi e lavorare insieme per risolvere problemi complessi.
Il meccanismo Agent Card è un componente chiave di A2A, che consente agli agenti di scoprire le reciproche capacità e scambiare informazioni. Questo meccanismo consente agli agenti di pubblicizzare le proprie competenze e servizi, rendendo più facile per altri agenti trovarli e utilizzarli. L’Agent Card fornisce anche un modo standardizzato per gli agenti di descrivere le proprie capacità, assicurando che possano essere compresi da altri agenti indipendentemente dalla loro implementazione sottostante.
L’attenzione di A2A sulla comunicazione e la collaborazione apre una vasta gamma di possibilità per le applicazioni AI. Immagina un team di agenti AI che lavorano insieme per gestire una supply chain, con ogni agente responsabile di un compito specifico come la previsione della domanda, l’ottimizzazione della logistica o la negoziazione di contratti. Collaborando e condividendo informazioni, questi agenti potrebbero rendere la supply chain più efficiente e resiliente.
Tuttavia, la costruzione di un ecosistema AI collaborativo presenta anche sfide significative. Assicurarsi che gli agenti possano fidarsi l’uno dell’altro e scambiare informazioni in modo sicuro è fondamentale. Inoltre, è essenziale sviluppare protocolli per risolvere i conflitti e coordinare le azioni tra più agenti.
L’ambizione di UnifAI di colmare il divario
UnifAI mira a colmare il divario tra MCP e A2A fornendo una piattaforma unificata per la costruzione e l’implementazione di applicazioni AI. Cerca di combinare i punti di forza di entrambi i protocolli, offrendo agli sviluppatori un set completo di strumenti per interagire con servizi esterni e collaborare con altri agenti AI.
L’attenzione di UnifAI alle PMI è particolarmente degna di nota. Le PMI spesso mancano delle risorse e delle competenze per costruire sistemi AI complessi da zero. Fornendo una piattaforma pronta all’uso, UnifAI può aiutare le PMI ad adottare tecnologie AI e migliorare i propri processi aziendali.
Tuttavia, UnifAI deve affrontare la sfida di competere con i player affermati nel mercato dell’IA. Per avere successo, dovrà offrire una proposta di valore convincente che lo differenzi dalle soluzioni esistenti. Ciò potrebbe comportare la focalizzazione su specifici mercati di nicchia o la fornitura di funzionalità uniche che non sono disponibili altrove.
Il passo audace di DARK verso DeFi
L’implementazione di DARK di un server MCP su Solana rappresenta un passo audace verso l’integrazione dell’IA con la finanza decentralizzata (DeFi). Sfruttando un Trusted Execution Environment (TEE), DARK consente agli agenti AI di interagire in modo sicuro con la blockchain di Solana, aprendo una serie di possibilità per le applicazioni DeFi basate sull’IA.
Uno dei vantaggi chiave di DARK è la sua capacità di automatizzare strategie DeFi complesse. Gli agenti AI possono essere programmati per monitorare le condizioni di mercato, eseguire scambi e gestire pool di liquidità, il tutto senza intervento umano. Questa automazione può migliorare l’efficienza e ridurre il rischio di errore umano.
Tuttavia, l’integrazione dell’IA con DeFi presenta anche rischi significativi. Gli agenti AI potrebbero essere vulnerabili ad attacchi che sfruttano le vulnerabilità nel loro codice o nei protocolli DeFi sottostanti. Inoltre, l’uso dell’IA in DeFi potrebbe sollevare preoccupazioni in merito alla trasparenza e alla responsabilità.
Il futuro degli agenti AI: un approccio multi-strato
L’evoluzione degli agenti AI seguirà probabilmente un approccio multi-strato, con diversi strati responsabili di diversi aspetti del sistema. Lo strato sottostante si concentrerà sulla fornitura di sicurezza e fiducia di base, utilizzando tecnologie come TEE. Lo strato intermedio sarà costituito da standard di protocollo come MCP e A2A, che consentono l’interoperabilità e la collaborazione. Lo strato superiore presenterà applicazioni verticali specifiche, adattate a diversi settori e casi d’uso.
Questo approccio multi-strato consentirà di costruire agenti AI in modo modulare e scalabile. Diversi strati possono essere sviluppati e migliorati in modo indipendente, senza influire sulla funzionalità di altri strati. Questa modularità renderà anche più facile adattare gli agenti AI a nuove tecnologie e casi d’uso.
Tuttavia, garantire che i diversi strati funzionino insieme senza problemi sarà una sfida fondamentale. I diversi strati devono essere progettati per essere compatibili tra loro e devono esserci interfacce chiare tra loro. Inoltre, garantire che i diversi strati siano sicuri e proteggano da attacchi dannosi è fondamentale. La collaborazione fra gli agenti, la standardizzazione delle interazioni, la garanzia della sicurezza, e l’adattabilità a nuove tecnologie e casi d’uso sono elementi chiave per il successo degli agenti AI nel futuro. L’adozione di protocolli come MCP, A2A e UnifAI, insieme a implementazioni sicure come DARK su Solana, traccia la strada per un ecosistema di agenti AI on-chain più potente, affidabile e versatile. Questo nuovo rinascimento degli agenti AI promette di trasformare radicalmente non solo il settore DeFi, ma anche molti altri settori, offrendo nuove opportunità e sfide per sviluppatori, aziende e utenti. Sarà cruciale monitorare attentamente l’evoluzione di queste tecnologie e adottare un approccio responsabile e consapevole per sfruttarne appieno il potenziale. Il futuro dell’IA è già qui, e gli agenti AI on-chain sono pronti a guidare la prossima ondata di innovazione.