Cosa succederebbe se A2A (Agent-to-Agent) di Google e MCP (Multi-Party Communication Protocol) di Anthropic diventassero gli standard di riferimento per la comunicazione nello sviluppo di agenti AI web3? La mia reazione iniziale è che sarebbero fondamentalmente incompatibili. A mio parere, l’ambiente in cui operano gli agenti AI web3 differisce in modo significativo dall’ecosistema web2 e le sfide nell’implementazione dei protocolli di comunicazione principali sono drasticamente diverse.
1. Divario di Maturità Applicativa
La rapida adozione di A2A e MCP nel dominio web2 è dovuta al loro servizio in scenari applicativi sufficientemente maturi. Sono essenzialmente “amplificatori di valore” piuttosto che creatori di valore. Al contrario, la maggior parte degli agenti AI web3 sono ancora nelle prime fasi di implementazione con un clic e mancano di scenari applicativi profondi (DeFAI, GameFAi, ecc.), rendendo difficile l’integrazione e lo sfruttamento diretto di questi protocolli.
Ad esempio, quando un utente scrive codice in Cursor, può utilizzare il protocollo MCP come connettore per aggiornare e pubblicare il codice su GitHub con un singolo clic senza uscire dal proprio ambiente di lavoro corrente. Il protocollo MCP migliora l’esperienza. Tuttavia, in un ambiente web3, se un utente esegue transazioni on-chain utilizzando strategie messe a punto localmente, potrebbe disorientarsi nel tentativo di analizzare i dati on-chain.
Immagina un coder che usa Cursor e vuole inviare aggiornamenti direttamente a un repository GitHub. Il protocollo MCP semplifica questo processo, consentendo una transizione senza problemi. Tuttavia, il panorama cambia drasticamente quando si ha a che fare con ambienti web3. Considera uno scenario in cui un utente impiega una strategia messa a punto localmente per eseguire transazioni on-chain. La complessità dell’analisi dei dati blockchain può rapidamente diventare travolgente, lasciando l’utente perso in un mare di informazioni.
La disparità nella maturità applicativa crea un ostacolo significativo per l’applicazione diretta dei protocolli web2 nello spazio web3. Mentre A2A e MCP prosperano negli ecosistemi consolidati del web2, le fasi nascenti dello sviluppo di agenti AI web3 pongono sfide uniche che richiedono soluzioni su misura.
Colmare il Divario:
Per superare questo divario di maturità applicativa, è necessario un impegno concertato per promuovere lo sviluppo di casi d’uso più profondi e sofisticati per gli agenti AI web3. Ciò include l’esplorazione di applicazioni nella finanza decentralizzata (DeFi), nei giochi (GameFi) e in altre aree emergenti. Creando applicazioni interessanti e pratiche, la domanda di protocolli di comunicazione robusti aumenterà naturalmente, aprendo la strada all’integrazione di successo di A2A e MCP.
Concentrarsi sulla Creazione di Valore:
Invece di concentrarsi esclusivamente sull’amplificazione del valore esistente, gli agenti AI web3 devono dare la priorità alla creazione di nuovo valore all’interno dell’ecosistema decentralizzato. Ciò può essere ottenuto sfruttando le capacità uniche della tecnologia blockchain, come trasparenza, immutabilità e decentralizzazione, per sviluppare soluzioni innovative che affrontino i problemi del mondo reale.
Coltivare un Ecosistema Prospero:
Un approccio collaborativo è essenziale per nutrire la crescita dell’ecosistema degli agenti AI web3. Ciò implica riunire sviluppatori, ricercatori e imprenditori per condividere conoscenze, creare strumenti e sviluppare applicazioni che spingano i confini di ciò che è possibile. Promuovendo una comunità vivace e di supporto, possiamo accelerare lo sviluppo e l’adozione degli agenti AI web3.
2. Abisso dell’Infrastruttura Mancante
Affinché gli agenti AI web3 costruiscano un ecosistema completo, devono prima colmare la grave mancanza di infrastrutture sottostanti, tra cui un livello di dati unificato, un livello Oracle, un livello di esecuzione degli intenti, un livello di consenso decentralizzato e altro ancora. Spesso, il protocollo A2A consente agli agenti di chiamare facilmente API standardizzate per la collaborazione funzionale nell’ambiente web2. Tuttavia, nell’ambiente web3, anche una semplice operazione di arbitraggio cross-DEX deve affrontare sfide significative.
Immagina questo: un utente istruisce un agente AI ad ‘acquistare ETH da Uniswap quando il prezzo è inferiore a $ 1600 e venderlo dopo che il prezzo si è ripreso’. Questa operazione apparentemente semplice richiede all’agente di risolvere simultaneamente una serie di problemi specifici del web3, come l’analisi dei dati on-chain in tempo reale, l’ottimizzazione dinamica delle commissioni del gas, il controllo dello slippage e la protezione MEV. Al contrario, gli agenti AI web2 possono raggiungere la collaborazione funzionale chiamando API standardizzate. Il livello di completezza dell’infrastruttura è enormemente diverso rispetto all’ambiente web3.
Immagina uno scenario in cui un agente AI ha il compito di trovare la migliore opportunità di arbitraggio tra diversi scambi decentralizzati (DEX). L’agente deve analizzare i feed di prezzo in tempo reale da più fonti, valutare la liquidità disponibile e calcolare il potenziale margine di profitto. Tuttavia, la natura decentralizzata del web3 presenta diverse sfide che non sono presenti nei mercati finanziari tradizionali.
Affrontare le Carenze Infrastrutturali:
Per affrontare l’abisso dell’infrastruttura mancante, è necessario un approccio sfaccettato, incentrato sullo sviluppo di componenti chiave come:
- Livello di Dati Unificato: Un livello di dati standardizzato e affidabile è essenziale per fornire agli agenti AI l’accesso a informazioni accurate e tempestive sullo stato della blockchain. Ciò include dati sui prezzi dei token, sui volumi delle transazioni e sugli eventi dei contratti intelligenti.
- Livello Oracle: Gli oracoli sono necessari per colmare il divario tra il mondo on-chain e quello off-chain, fornendo agli agenti AI l’accesso a fonti di dati esterne come prezzi di mercato, condizioni meteorologiche ed eventi di notizie.
- Livello di Esecuzione degli Intenti: È necessario un livello di esecuzione degli intenti per consentire agli agenti AI di eseguire transazioni sulla blockchain in modo sicuro ed efficiente. Ciò include funzionalità come la simulazione delle transazioni, l’ottimizzazione del gas e il controllo dello slippage.
- Livello di Consenso Decentralizzato: È necessario un livello di consenso decentralizzato per garantire l’integrità e l’affidabilità dei dati e delle transazioni elaborate dagli agenti AI. Ciò include meccanismi per impedire agli attori malintenzionati di manipolare il sistema.
Costruire una Solida Fondazione:
Investendo nello sviluppo di questi componenti infrastrutturali chiave, possiamo creare una solida base per la crescita degli agenti AI web3. Ciò consentirà loro di svolgere compiti più complessi, prendere decisioni migliori e, in definitiva, offrire un valore maggiore agli utenti.
Il Ruolo della Standardizzazione:
La standardizzazione svolge un ruolo cruciale nello sviluppo dell’infrastruttura web3. Stabilendo standard comuni per formati di dati, protocolli di comunicazione e interfacce API, possiamo facilitare l’interoperabilità tra diversi sistemi e ridurre la complessità di costruzione e implementazione degli agenti AI web3.
3. Costruire Esigenze Differenziate dell’AI Web3
Se gli agenti AI web3 applicano semplicemente i protocolli e i modelli funzionali del web2, sarà difficile sfruttare le caratteristiche del settore del trading on-chain, in particolare problemi complessi come il rumore dei dati, l’accuratezza delle transazioni e la diversità dei router.
Prendi come esempio il trading di intenti. Nell’ambiente web2, un utente istruisce ‘prenota il volo più economico’ e il protocollo A2A consente a più agenti di collaborare facilmente per completare l’attività. Tuttavia, nell’ambiente web3, quando un utente si aspetta ‘di trasferire i miei USDC su Solana al costo più basso e partecipare al liquidity mining’, non solo deve capire l’intento dell’utente, ma anche garantire sicurezza, atomicità e riduzione dei costi ed eseguire una serie di operazioni complesse sulla catena. In altre parole, se un’operazione apparentemente conveniente espone gli utenti a maggiori rischi per la sicurezza, allora una tale esperienza conveniente è priva di significato e la domanda è una pseudo-domanda.
Nei sistemi web2 tradizionali, la prenotazione del volo più economico comporta una semplice interrogazione delle varie API delle compagnie aeree, il consolidamento dei risultati e la presentazione all’utente dell’opzione migliore. Il processo è relativamente semplice ed efficiente, grazie a protocolli standardizzati e fonti di dati centralizzate. Tuttavia, il panorama cambia radicalmente quando si considera il trading di intenti nell’ambiente web3.
Affrontare le Esigenze Differenziate dell’AI Web3:
Per affrontare efficacemente le esigenze differenziate dell’AI web3, è fondamentale concentrarsi sulle seguenti aree:
- Riduzione del Rumore dei Dati: I dati web3 sono spesso rumorosi e inaffidabili, a causa della natura decentralizzata dell’ecosistema. Gli agenti AI devono essere dotati di solide tecniche di filtraggio evalidazione dei dati per garantire l’accuratezza delle loro decisioni.
- Accuratezza delle Transazioni: L’esecuzione di transazioni sulla blockchain richiede un alto grado di precisione, poiché anche piccoli errori possono portare a significative perdite finanziarie. Gli agenti AI devono essere in grado di simulare accuratamente le transazioni e tenere conto di fattori come le commissioni del gas e lo slippage.
- Diversità dei Router: L’ecosistema web3 offre un’ampia varietà di router e protocolli per l’esecuzione delle transazioni. Gli agenti AI devono essere in grado di selezionare in modo intelligente il router ottimale in base a fattori quali costo, velocità e sicurezza.
Dare Priorità alla Sicurezza e all’Esperienza Utente:
Sebbene la convenienza e l’efficienza siano considerazioni importanti, la sicurezza e l’esperienza utente dovrebbero essere fondamentali. Gli agenti AI web3 dovrebbero essere progettati per proteggere gli utenti da potenziali rischi, come attacchi di phishing, rug pull e vulnerabilità dei contratti intelligenti. Dovrebbero anche fornire agli utenti informazioni chiare e trasparenti sui rischi e sui vantaggi associati alle loro azioni.
L’Importanza della Consapevolezza Contestuale:
Gli agenti AI web3 devono essere consapevoli del contesto per comprendere e rispondere efficacemente agli intenti degli utenti. Ciò include la comprensione degli obiettivi, delle preferenze e della tolleranza al rischio dell’utente. Tenendo conto di questi fattori, gli agenti AI possono fornire raccomandazioni più personalizzate e pertinenti.
Oltre la Semplice Automazione:
Il potenziale dell’AI web3 si estende ben oltre la semplice automazione. Sfruttando le capacità uniche della tecnologia blockchain, gli agenti AI possono abilitare nuove forme di finanza decentralizzata, governance e collaborazione. Ciò richiede un cambiamento di mentalità dal semplice automatizzare i processi esistenti alla creazione di paradigmi completamente nuovi per la creazione di valore.
Il valore di A2A e MCP è innegabile, ma non possiamo aspettarci che vengano adattati direttamente alla traccia degli agenti AI web3 senza alcuna modifica. Lo spazio di implementazione infra vuoto non è forse un’opportunità per i Builder? La transizione dal web2 al web3 richiede una profonda comprensione delle tecnologie sottostanti, delle sfide uniche e delle esigenze differenziate dell’ecosistema decentralizzato. Affrontando queste sfide e concentrandoci sulla creazione di valore, possiamo sbloccare il pieno potenziale dell’AI web3 e costruire un futuro più aperto, trasparente ed equo.