Dalla Concezione all’Applicazione: Come MCP e A2A Stanno Rimodellando il Futuro degli AI Agent Web3
Perché dovrei affermare che la prossima ondata di entusiasmo per gli AI Agent si baserà su protocolli framework standard AI web2 come MCP+A2A? La logica alla base di ciò è semplice:
La Difficile Situazione degli AI Agent Web3
Il Tallone d’Achille degli AI Agent Web3: Eccessiva Concettualizzazione
La sfida con gli AI Agent Web3 risiede nella loro eccessiva concettualizzazione, dove la narrazione supera l’utilità pratica. Mentre si discute molto della grande visione di piattaforme decentralizzate e della sovranità dei dati degli utenti, l’esperienza utente delle applicazioni di prodotto reali è spesso terribilmente inadeguata. Soprattutto dopo un ciclo di pulizia della bolla concettuale, pochi investitori al dettaglio sono disposti a pagare per grandi aspettative non soddisfatte.
Lo spazio degli AI Agent Web3 è stato afflitto da un’eccessiva enfasi sulle possibilità teoriche a scapito dei risultati tangibili. L’attrazione della decentralizzazione, della proprietà dei dati e dei nuovi modelli di governance ha catturato l’immaginazione di molti, ma la realtà spesso non è all’altezza dell’hype. Gli utenti si ritrovano con interfacce goffe, funzionalità limitate e una sensazione generale che la tecnologia non sia ancora pronta per il grande pubblico.
La Necessità di Applicazioni Pratiche
La comunità Web3 deve spostare la sua attenzione dagli ideali astratti alle applicazioni concrete. La promessa dell’AI decentralizzata è allettante, ma si realizzerà solo se si tradurrà in vantaggi concreti per gli utenti. Ciò richiede un’attenzione all’esperienza utente, alla facilità d’uso e alla creazione di valore tangibile.
Gli investitori sono sempre più stanchi di progetti che promettono la luna ma non riescono a mantenere le promesse. Sono alla ricerca di progetti che possano dimostrare un chiaro percorso verso l’adozione e la generazione di entrate. Ciò significa costruire prodotti che risolvano problemi reali e offrano una proposta di valore convincente.
Il Pragmatismo dell’AI Web2: MCP e A2A
L’Ascesa di MCP e A2A nell’AI Web2
La rapida ascesa di MCP, A2A e altri standard di protocollo nel campo dell’AI web2, e il loro conseguente slancio nello spazio AI, derivano dal loro pragmatismo ‘visibile e tangibile’. MCP è come l’interfaccia USB-C del mondo dell’AI, che consente ai modelli AI di connettersi senza problemi a varie fonti di dati e strumenti. Esistono già molti casi d’uso pratici di MCP.
In netto contrasto con l’attenzione concettuale dell’AI Web3, l’AI Web2 ha dato priorità alla praticità e all’impatto nel mondo reale. L’emergere di protocolli come MCP (Model-Controller-Pipeline) e A2A (Application-to-Application) è stato guidato dal desiderio di risolvere problemi concreti e creare valore tangibile.
MCP: Il Connettore Universale per l’AI
MCP, spesso paragonato a un’interfaccia USB-C per l’AI, consente ai modelli AI di connettersi senza problemi a diverse fonti di dati e strumenti. Questo approccio standardizzato semplifica l’integrazione dell’AI nei sistemi esistenti, consentendo aglisviluppatori di creare applicazioni più complesse e potenti.
La bellezza di MCP risiede nella sua semplicità e versatilità. Fornisce un framework comune per connettere modelli AI a fonti di dati, strumenti e altre applicazioni. Ciò elimina la necessità di integrazioni personalizzate, risparmiando tempo e fatica agli sviluppatori.
Esempi Reali di MCP in Azione
Ad esempio, alcuni utenti possono utilizzare direttamente Claude per controllare Blender per realizzare modelli 3D e alcuni professionisti UI/UX possono utilizzare il linguaggio naturale per generare file di progettazione Figma completi. Alcuni programmatori possono anche utilizzare direttamente Cursor per completare la scrittura del codice, l’integrazione e l’invio Git in un’unica soluzione.
- Modellazione 3D Alimentata dall’AI: Immagina di usare il linguaggio naturale per istruire un modello AI a creare un modello 3D. Con MCP, questo sta diventando realtà. Gli utenti possono semplicemente descrivere il modello desiderato e l’AI lo genererà automaticamente, semplificando il processo di progettazione e aprendo nuove possibilità creative.
- Progettazione UI/UX Automatizzata: Il noioso compito di progettare interfacce utente può ora essere automatizzato con l’AI. I professionisti UI/UX possono utilizzare il linguaggio naturale per descrivere l’interfaccia desiderata e l’AI genererà un file di progettazione Figma completo, risparmiando loro innumerevoli ore di lavoro.
- Programmazione Assistita dall’AI: I programmatori possono sfruttare l’AI per automatizzare le attività di routine e migliorare la qualità del codice. Con strumenti come Cursor, gli sviluppatori possono utilizzare il linguaggio naturale per scrivere codice, generare documentazione e inviare modifiche a Git, tutto da un’unica interfaccia.
Questi esempi evidenziano il potenziale trasformativo di MCP. Fornendo un framework standardizzato per connettere modelli AI a fonti di dati e strumenti, MCP consente agli sviluppatori di creare applicazioni più potenti e versatili.
Colmare il Divario: MCP e A2A per Web3
I Limiti dell’AI Web3 negli Scenari Verticali
In precedenza, tutti si aspettavano che l’AI Agent web3 avesse applicazioni di approdo innovative nei due principali scenari verticali di DeFai e GameFai, ma in realtà, molte applicazioni simili sono ancora bloccate al livello di ‘mostra abilità’ dell’interfaccia di elaborazione del linguaggio naturale, che non è sufficiente per soddisfare la soglia di praticità.
Nonostante l’entusiasmo iniziale, gli AI Agent Web3 hanno faticato a trovare applicazioni pratiche in settori verticali chiave come DeFi (Finanza Decentralizzata) e GameFi (Gaming Decentralizzato). Molti progetti rimangono bloccati nella fase di ‘mostra abilità’, dimostrando impressionanti capacità di elaborazione del linguaggio naturale, ma non riuscendo a fornire un valore tangibile agli utenti.
Andare Oltre il ‘Mostra Abilità’
L’attenzione alla presentazione delle capacità tecniche è andata a scapito dell’usabilità e dell’impatto nel mondo reale. Gli utenti sono meno interessati a dimostrazioni appariscenti e più interessati a come l’AI può risolvere i loro problemi e migliorare la loro vita.
Per avere successo, gli AI Agent Web3 devono andare oltre la fase di ‘mostra abilità’ e concentrarsi sulla costruzione di applicazioni pratiche che soddisfino esigenze specifiche. Ciò richiede una profonda comprensione del mercato di riferimento e un impegno per la progettazione incentrata sull’utente.
Il Potere della Collaborazione Multi-Agente
Attraverso la combinazione di MCP e A2A, è possibile costruire un sistema di collaborazione Multi-Agente più potente e compiti complessi possono essere suddivisi per essere gestiti da Agent specializzati. Ad esempio, lascia che l’Agent di analisi legga i dati on-chain, analizzi le tendenze del mercato e colleghi altri Agent di previsione e Agent di controllo del rischio per trasformare il pensiero di esecuzione integrata del singolo Agent passato in un paradigma di divisione del lavoro collaborativo multi-Agente.
Combinando i punti di forza di MCP e A2A, gli sviluppatori possono creare sofisticati sistemi multi-agente in grado di affrontare compiti complessi. Questo approccio prevede la suddivisione dei compiti in componenti più piccoli e gestibili e l’assegnazione a agenti specializzati.
Un Ecosistema Collaborativo di AI Agent
Ad esempio, a un agente di analisi potrebbe essere assegnato il compito di leggere i dati on-chain e analizzare le tendenze del mercato, mentre altri agenti potrebbero concentrarsi sulla previsione e sul controllo del rischio. Questo approccio collaborativo consente un’esecuzione più efficiente ed efficace di compiti complessi, allontanandosi dal tradizionale paradigma dell’agente monolitico.
La chiave del successo risiede nella perfetta integrazione di questi agenti, consentendo loro di comunicare e collaborare efficacemente. Ciò richiede un solido framework di comunicazione e una comprensione condivisa del compito da svolgere.
Storie di Successo MCP come Modelli per Web3
Tutti i casi applicativi di successo di MCP forniscono esempi di successo per la nascita di una nuova generazione di Agent di trading e di gioco in web3.
Le storie di successo di MCP nel mondo Web2 forniscono modelli preziosi per lo sviluppo di agenti di trading e gaming Web3. Imparando dalle esperienze dei pionieri del Web2, gli sviluppatori Web3 possono accelerare l’adozione dell’AI in questi settori critici.
L’Approccio Ibrido: Combinare il Pragmatismo Web2 con i Valori Web3
I Vantaggi di un Framework Ibrido
Oltre a questi, lo standard del framework ibrido basato su MCP e A2A presenta anche vantaggi quali la facilità d’uso per gli utenti web2 e la velocità di approdo delle applicazioni. Allo stato attuale, è necessario solo considerare come combinare l’acquisizione di valore e il meccanismo di incentivo di web3 con scenari applicativi come DeFai e GameFai. Se i progetti aderiscono ancora al puro concettualismo web3 e si rifiutano di abbracciare il pragmatismo web2, potrebbero perdere la prossima nuova tendenza di AI Agent.
Il framework ibrido, che combina i punti di forza di MCP e A2A con i valori di Web3, offre diversi vantaggi chiave, tra cui:
- Facilità d’Uso: Sfruttando l’infrastruttura e gli strumenti esistenti di Web2, il framework ibrido può fornire un’esperienza più familiare e intuitiva per gli utenti, abbassando la barriera all’ingresso per le applicazioni Web3.
- Implementazione Rapida: Il framework ibrido consente agli sviluppatori di implementare rapidamente applicazioni basate sull’AI sfruttando le tecnologie e l’infrastruttura Web2 esistenti.
- Acquisizione di Valore e Meccanismi di Incentivo: Integrando l’acquisizione di valore e i meccanismi di incentivo di Web3, il framework ibrido può allineare gli interessi di utenti, sviluppatori e altre parti interessate, promuovendo un ecosistema più sostenibile ed equo.
Integrare i Valori Web3 nei Framework Web2
La sfida risiede nell’integrare perfettamente i valori Web3 nei framework Web2. Ciò richiede un’attenta considerazione di come incorporare la governance decentralizzata, la proprietà dei dati e la tokenomics nei sistemi esistenti.
Il Rischio del Puro Concettualismo
I progetti che si aggrappano al puro concettualismo Web3 senza abbracciare il pragmatismo di Web2 rischiano di perdere la prossima ondata di innovazione AI Agent. Il futuro dell’AI risiede nell’intersezione di questi due mondi, dove gli ideali di Web3 sono temperati dalla praticità di Web2.
Il Futuro degli AI Agent: Una Sintesi di Ideali e Pragmatismo
In sintesi, il nuovo slancio della prossima ondata di AI Agent si sta preparando, ma non è più la pura narrazione e la postura di iper-concettualizzazione del passato, ma deve essere supportata dal pragmatismo e dall’approdo delle applicazioni.
Il futuro degli AI Agent risiede in una sintesi di ideali e pragmatismo. Combinando gli obiettivi visionari di Web3 con l’approccio pratico di Web2, possiamo creare una nuova generazione di applicazioni basate sull’AI che siano sia innovative che di impatto. La prossima ondata di sviluppo di AI Agent sarà guidata da applicazioni pratiche e valore nel mondo reale, non solo da hype e promesse vuote.