Sfide per Agenti Web3 AI con A2A e MCP

Il Divario di Maturità delle Applicazioni

A2A e MCP hanno guadagnato rapidamente popolarità nel regno del Web2, grazie alla loro capacità di migliorare scenari applicativi già consolidati. Tuttavia, gli agenti Web3 AI si trovano ancora nelle prime fasi del loro sviluppo, mancando di scenari applicativi profondamente radicati come DeFAI e GameFAI. Questo divario di maturità rende difficile l’applicazione diretta ed efficace di questi protocolli nell’ambiente Web3.

Ad esempio, nel Web2, gli utenti possono utilizzare il protocollo MCP per aggiornare senza problemi il codice su piattaforme come GitHub senza dover abbandonare l’ambiente di lavoro corrente. Tuttavia, in un ambiente Web3, quando si analizzano i dati on-chain, l’esecuzione di transazioni on-chain utilizzando strategie addestrate localmente può risultare complessa. Questa disparità evidenzia il divario di maturità applicativa tra i due ecosistemi, rendendo difficile il trasferimento diretto dei protocolli Web2 al Web3.

Le applicazioni Web2 vantano spesso strumenti di sviluppo ben consolidati, librerie e framework maturi e un vasto supporto della comunità di sviluppatori. Questo ecosistema consolidato semplifica il processo di sviluppo e implementazione delle applicazioni, consentendo agli sviluppatori di iterare e innovare rapidamente. Al contrario, gli strumenti di sviluppo e l’infrastruttura per gli agenti Web3 AI sono ancora in una fase iniziale, il che significa che gli sviluppatori devono affrontare ulteriori sfide tecniche e incertezze.

Inoltre, le applicazioni Web2 si basano in genere su server e database centralizzati che forniscono prestazioni e scalabilità affidabili. Tuttavia, gli agenti Web3 AI devono operare su reti decentralizzate, il che può causare colli di bottiglia nelle prestazioni e problemi di scalabilità. La latenza e i limiti di throughput intrinseci delle reti decentralizzate rendono più difficile la creazione di agenti AI ad alte prestazioni.

Per colmare il divario di maturità applicativa, gli sviluppatori Web3 devono concentrarsi sulla creazione di strumenti, librerie e framework specificamente progettati per gli ambienti decentralizzati. Questi strumenti dovrebbero semplificare il processo di sviluppo e implementazione degli agenti AI e affrontare le sfide uniche poste dalle reti decentralizzate. Inoltre, la creazione di una fiorente comunità di sviluppatori Web3 è essenziale per condividere conoscenze, promuovere la collaborazione e guidare l’innovazione. Un’attenzione particolare dovrebbe essere rivolta alla documentazione chiara e accessibile, a tutorial pratici e a forum di discussione in cui gli sviluppatori possano scambiarsi idee e risolvere problemi.

Insufficienza dell’Infrastruttura

La mancanza di infrastrutture nel panorama Web3 rappresenta un altro ostacolo significativo. Per costruire un ecosistema completo, gli agenti Web3 AI devono affrontare la mancanza di componenti essenziali come un livello di dati unificato, un livello di oracolo, un livello di esecuzione degli intenti e un livello di consenso decentralizzato.

Nel Web2, i protocolli A2A consentono agli agenti di collaborare facilmente utilizzando API standardizzate. Al contrario, anche per semplici operazioni di arbitraggio cross-DEX, l’ambiente Web3 presenta sfide formidabili. L’ecosistema Web2 vanta un’infrastruttura ben definita che supporta la comunicazione e lo scambio di dati senza interruzioni tra gli agenti. Tuttavia, l’ecosistema Web3 rimane frammentato e non interoperabile, il che rende difficile la collaborazione tra gli agenti.

Ad esempio, le applicazioni Web2 possono utilizzare gateway API centralizzati per gestire la comunicazione tra gli agenti e applicare policy di sicurezza. Questi gateway API forniscono un modo standardizzato per accedere a vari servizi e origini dati, semplificando il processo di sviluppo delle applicazioni. Tuttavia, le applicazioni Web3 devono operare su reti decentralizzate, il che rende difficile la creazione e la manutenzione di gateway API centralizzati.

Inoltre, le applicazioni Web3 si basano spesso su dati on-chain, a cui può essere difficile accedere ed elaborare. I dati on-chain vengono in genere archiviati in formati non strutturati e possono essere sparsi su più blockchain. Per utilizzare in modo efficace i dati on-chain, gli agenti Web3 AI devono essere in grado di estrarre, trasformare e caricare i dati da diverse blockchain.

Per affrontare la carenza di infrastrutture, gli sviluppatori Web3 devono concentrarsi sulla creazione di componenti essenziali che supportino lo sviluppo e l’implementazione di agenti AI. Questi componenti dovrebbero includere:

• Livello di dati unificato: Fornire un accesso standardizzato ai dati on-chain e off-chain. Questo livello dovrebbe essere in grado di aggregare dati da diverse fonti, gestendo la complessità dei diversi formati e protocolli.
• Livello di oracolo: Trasportare i dati off-chain in modo sicuro e affidabile on-chain. Gli oracoli svolgono un ruolo fondamentale nel fornire agli agenti AI informazioni sul mondo reale, come i prezzi di mercato, le condizioni meteorologiche e i risultati degli eventi.
• Livello di esecuzione degli intenti: Consentire agli utenti di esprimere i propri intenti e consentire agli agenti di eseguire transazioni per loro conto. Questo livello dovrebbe essere in grado di interpretare gli intenti dell’utente, pianificare la sequenza di azioni necessarie ed eseguire tali azioni in modo sicuro ed efficiente.
• Livello di consenso decentralizzato: Garantire che le transazioni tra agenti siano valide e a prova di manomissione. Questo livello dovrebbe fornire un meccanismo per raggiungere un consenso tra i diversi nodi della rete, garantendo che le transazioni vengano eseguite in modo coerente e affidabile.

Costruendo questi componenti essenziali, gli sviluppatori Web3 possono creare un ecosistema più solido e interoperabile che supporti lo sviluppo e l’implementazione di agenti AI. La standardizzazione delle interfacce e dei protocolli tra questi componenti sarà fondamentale per favorire la collaborazione e l’innovazione.

Esigenze Specifiche del Web3

Gli agenti Web3 AI devono affrontare esigenze uniche che differiscono dai protocolli e dalle funzionalità del Web2. Ad esempio, nel Web2, gli utenti possono utilizzare i protocolli A2A per prenotare facilmente il volo più economico. Tuttavia, nel Web3, quando un utente desidera trasferire USDC cross-chain su Solana per il mining di liquidità, l’agente deve comprendere l’intento dell’utente, bilanciare sicurezza, atomicità ed efficienza dei costi ed eseguire complesse operazioni on-chain.

Se queste operazioni aumentano i rischi per la sicurezza, la praticità percepita diventa irrilevante, rendendo la domanda una falsa domanda. Gli agenti Web3 AI devono essere in grado di gestire complesse transazioni in più passaggi che richiedono l’interazione su più blockchain e protocolli. Queste transazioni possono richiedere un’attenta pianificazione ed esecuzione per garantire che siano sicure, efficienti e conformi agli intenti dell’utente.

Inoltre, gli agenti Web3 AI devono essere in grado di adattarsi alle condizioni di mercato eai protocolli in continua evoluzione. Ad esempio, nuovi protocolli DeFi emergono continuamente, ognuno con le proprie regole e meccanismi. Gli agenti Web3 AI devono essere in grado di apprendere e adattarsi rapidamente a questi nuovi protocolli per fornire agli utenti le migliori strategie di trading.

Per soddisfare le esigenze specifiche del Web3, gli agenti AI devono essere dotati di funzionalità avanzate come:

• Riconoscimento dell’intento: Comprendere l’intento dell’utente e tradurlo in azioni eseguibili. Questo richiede la capacità di elaborare il linguaggio naturale, di comprendere il contesto e di inferire gli obiettivi dell’utente.
• Valutazione del rischio: Valutare i rischi associati alle diverse strategie di trading. Questo richiede la capacità di analizzare i dati di mercato, di identificare potenziali minacce e di quantificare i rischi associati a diverse azioni.
• Esecuzione atomica: Garantire che le transazioni vengano eseguite in modo atomico, il che significa che tutti i passaggi hanno esito positivo o tutti hanno esito negativo. Questo è fondamentale per prevenire perdite finanziarie e garantire l’integrità del sistema.
• Apprendimento adattivo: Adattare le strategie di trading in base alle condizioni di mercato e ai protocolli in continua evoluzione. Questo richiede la capacità di apprendere da nuove informazioni, di identificare modelli e di adattare le proprie strategie di conseguenza.

Integrando queste funzionalità avanzate, gli agenti Web3 AI possono fornire agli utenti un’esperienza di trading più sicura, efficiente e personalizzata. L’uso di tecniche di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale sarà fondamentale per consentire agli agenti AI di adattarsi alle mutevoli condizioni del mercato e di prendere decisioni intelligenti.

La Complessità dell’Interoperabilità Cross-Chain

L’interoperabilità cross-chain rappresenta una sfida significativa per gli agenti Web3 AI. Nel Web2, gli agenti possono comunicare facilmente tra diverse piattaforme e servizi utilizzando API standardizzate. Tuttavia, nel Web3, diverse blockchain hanno protocolli e formati di dati diversi, il che rende difficile l’interoperabilità tra gli agenti.

Ad esempio, un agente potrebbe aver bisogno di accedere ai dati sulla blockchain di Ethereum ed eseguire quindi una transazione sulla blockchain di Solana. Per raggiungere questo obiettivo, l’agente deve essere in grado di collegare diverse blockchain e gestire diverse commissioni del gas e tempi di conferma delle transazioni. La complessità dell’interoperabilità cross-chain aumenta i costi di sviluppo e implementazione degli agenti Web3 AI.

Per risolvere questo problema, gli sviluppatori stanno esplorando varie soluzioni cross-chain come:

• Scambi atomici: Consentire agli utenti di scambiare token direttamente tra diverse blockchain senza la necessità di fidarsi di terzi. Questo richiede l’uso di tecniche crittografiche avanzate per garantire che lo scambio avvenga in modo sicuro e senza rischi.
• Ponti: Consentire agli utenti di trasferire token da una blockchain a un’altra. I ponti possono essere centralizzati o decentralizzati e presentano diversi compromessi in termini di sicurezza e velocità.
• Messaggistica cross-chain: Consentire agli agenti di inviare e ricevere messaggi tra diverse blockchain. Questo può essere utilizzato per coordinare le azioni tra diversi agenti e per trasferire informazioni tra diverse blockchain.

Queste soluzioni offrono approcci promettenti all’interoperabilità cross-chain, ma presentano anche alcuni inconvenienti. Ad esempio, gli scambi atomici possono richiedere complesse tecniche crittografiche, mentre i ponti possono comportare rischi per la sicurezza. La messaggistica cross-chain può essere soggetta a limitazioni di latenza e throughput.

Per raggiungere una vera interoperabilità cross-chain, è necessario ulteriore ricerca e sviluppo. Le future soluzioni potrebbero dover combinare diverse tecnologie e affrontare le problematiche relative a sicurezza, efficienza e scalabilità. L’uso di tecniche di verifica formale e di audit di sicurezza sarà fondamentale per garantire che le soluzioni cross-chain siano sicure e affidabili.

Considerazioni sulla Sicurezza

La sicurezza è una delle considerazioni più importanti per gli agenti Web3 AI. Poiché agli agenti AI vengono concessi i permessi per eseguire transazioni per conto degli utenti, sono potenziali bersagli per hacker e malintenzionati. Se un agente AI viene compromesso, gli aggressori potrebbero rubare fondi, manipolare i mercati o lanciare altri attacchi.

Per mitigare i rischi per la sicurezza, gli agenti Web3 AI devono adottare rigorose misure di sicurezza, quali:

• Autenticazione a più fattori: Richiedere agli utenti di fornire più fattori di autenticazione per accedere ai propri account. Questo rende più difficile per gli aggressori ottenere l’accesso non autorizzato agli account.
• Crittografia: Crittografare i dati sensibili, come le chiavi private e la cronologia delle transazioni. Questo impedisce agli aggressori di accedere ai dati anche se riescono a compromettere il sistema.
• Revisione del codice di sicurezza: Revisionare regolarmente il codice per individuare le vulnerabilità. Questo consente di identificare e correggere le vulnerabilità prima che possano essere sfruttate dagli aggressori.
• Programmi di bug bounty: Premiare i ricercatori di sicurezza che individuano le vulnerabilità. Questo incentiva i ricercatori di sicurezza a trovare e segnalare le vulnerabilità, contribuendo a migliorare la sicurezza del sistema.
• Monitoraggio e avvisi: Monitorare i sistemi per individuare attività sospette e generare avvisi tempestivi. Questo consente di rilevare e rispondere agli attacchi in tempo reale.

Oltre a queste misure tecniche, gli utenti devono essere consapevoli dei rischi associati all’utilizzo degli agenti Web3 AI e adottare misure per proteggere i propri account. Ad esempio, gli utenti devono utilizzare password complesse, abilitare l’autenticazione a due fattori ed essere cauti nei confronti delle truffe di phishing. L’educazione degli utenti sulla sicurezza è fondamentale per prevenire gli attacchi e proteggere i fondi degli utenti.

Problemi di Privacy

La privacy è un’altra importante considerazione per gli agenti Web3 AI. Poiché agli agenti AI vengono concessi i permessi per accedere ai dati degli utenti, devono gestire questi dati in modo da rispettare la privacy degli utenti. Gli utenti devono avere il controllo su come vengono utilizzati i loro dati e devono poter rinunciare alla raccolta dei dati.

Per affrontare i problemi di privacy, gli agenti Web3 AI devono adottare tecnologie a tutela della privacy, quali:

• Privacy differenziale: Aggiungere rumore ai dati per impedire l’identificazione degli individui. Questo consente di analizzare i dati senza rivelare informazioni sensibili sugli individui.
• Crittografia omomorfica: Consentire l’esecuzione di calcoli su dati crittografati senza prima decrittografare i dati. Questo consente di elaborare i dati senza esporre i dati non crittografati.
• Prove a conoscenza zero: Consentire a una parte di dimostrare la veridicità di un’affermazione senza rivelare alcuna informazione sull’affermazione stessa. Questo consente di verificare le transazioni senza rivelare informazioni sensibili sulle transazioni.
• Apprendimento federato: Consentire l’addestramento di modelli AI senza condividere i dati grezzi. Questo consente di addestrare i modelli AI su dati distribuiti senza compromettere la privacy dei dati.

Adottando queste tecnologie a tutela della privacy, gli agenti Web3 AI possono fornire agli utenti un’esperienza più sicura e privata. L’uso di tecniche di anonimizzazione dei dati e di controllo dell’accesso sarà fondamentale per garantire che i dati degli utenti siano protetti.

Governance Decentralizzata

La governance decentralizzata è un aspetto fondamentale dell’ecosistema degli agenti Web3 AI. Per garantire che gli agenti AI siano equi, trasparenti e allineati agli interessi degli utenti, è necessario istituire meccanismi di governance decentralizzati. Questi meccanismi devono consentire agli utenti di partecipare allo sviluppo e all’implementazione degli agenti AI e di votare sulle decisioni chiave.

I meccanismi di governance decentralizzata possono assumere molte forme, quali:

• Organizzazioni autonome decentralizzate (DAO): Consentire agli utenti di votare sulle proposte utilizzando token. Questo consente agli utenti di partecipare direttamente al processo decisionale e di avere voce in capitolo su come viene gestito l’ecosistema.
• Governance on-chain: Consentire agli utenti di votare direttamente sui parametri del protocollo sulla blockchain. Questo garantisce che le decisioni vengano prese in modo trasparente e democratico.
• Sistemi di reputazione: Premiare gli utenti che contribuiscono all’ecosistema. Questo incentiva gli utenti a partecipare alla governance e a contribuire al bene comune.

Implementando meccanismi di governance decentralizzata, gli agenti Web3 AI possono creare un ecosistema più democratico, trasparente e responsabile. L’uso di contratti intelligenti e di meccanismi di voto a prova di manomissione sarà fondamentale per garantire l’integrità del processo di governance.

Incertezze Normative

L’incertezza normativa rappresenta una sfida significativa per gli agenti Web3 AI. A causa della natura nuova delle tecnologie Web3, molte giurisdizioni non hanno ancora sviluppato quadri normativi chiari. Questa incertezza rende difficile per le aziende conformarsi alle leggi e ai regolamenti e può ostacolare l’innovazione.

Per affrontare l’incertezza normativa, i governi devono collaborare con gli esperti del settore per sviluppare quadri normativi chiari e completi. Questi quadri devono affrontare le problematiche relative a sicurezza, privacy e protezione dei consumatori, promuovendo al contempo l’innovazione. La cooperazione internazionale e l’armonizzazione delle normative saranno fondamentali per creare un ambiente normativo uniforme che favorisca la crescita dell’ecosistema Web3.

Conclusione

Sebbene il valore dei protocolli A2A e MCP sia innegabile, non è realistico aspettarsi che si adattino perfettamente al regno degli agenti Web3 AI senza modifiche. Le lacune nell’implementazione dell’infrastruttura offrono ai costruttori opportunità per innovare e colmare queste lacune. Affrontando il divario di maturità delle applicazioni, l’insufficienza dell’infrastruttura, le esigenze specifiche del Web3, la complessità dell’interoperabilità cross-chain, i problemi di sicurezza e privacy, la governance decentralizzata e le incertezze normative, gli sviluppatori Web3 possono creare un ecosistema solido, sicuro e più personalizzato che supporti lo sviluppo e l’implementazione di agenti AI. La creazione di un ecosistema collaborativo e l’adozione di standard aperti saranno fondamentali per accelerare l’innovazione e per garantire che gli agenti Web3 AI possano realizzare il loro pieno potenziale.