गूगलचे A2A आणि Anthropic चे MCP प्रोटोकॉल वेब3 AI एजंट्ससाठी संवाद मानके बनण्याची क्षमता ठेवतात, परंतु वेब2 आणि वेब3 इकोसिस्टममधील लक्षणीय फरकांमुळे त्यांच्या दत्तक घेण्यास गंभीर आव्हानांचा सामना करावा लागतो. हा लेख या फरकांमुळे निर्माण होणाऱ्या अडथळ्यांचा सखोल अभ्यास करतो आणि वेब3 AI एजंट्सना मात करावी लागणारी अद्वितीय समस्या अधोरेखित करतो.
ॲप्लिकेशन परिपक्वतेतील अंतर
A2A आणि MCP यांना वेब2 क्षेत्रात झपाट्याने लोकप्रियता मिळाली, कारण त्यांनी आधीपासूनच प्रस्थापित असलेल्या ॲप्लिकेशनमध्ये सुधारणा केली. तथापि, वेब3 AI एजंट्स अजूनही विकासाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात आहेत आणि DeFAI आणि GameFAI सारख्या सखोल ॲप्लिकेशनचा अभाव आहे. या परिपक्वतेतील अंतरामुळे हे प्रोटोकॉल थेट वेब3 वातावरणात वापरणे आणि प्रभावीपणे वापरणे कठीण होते.
उदाहरणार्थ, वेब2 मध्ये, वापरकर्ते MCP प्रोटोकॉल वापरून GitHub सारख्या प्लॅटफॉर्मवरील कोड त्यांच्या सध्याच्या कामाच्या वातावरणातून बाहेर न पडता सहजपणे अपडेट करू शकतात. परंतु, वेब3 वातावरणात, जेव्हा साखळीवरील डेटाचे विश्लेषण केले जाते, तेव्हा स्थानिक पातळीवर प्रशिक्षित धोरणे वापरून साखळीवरील व्यवहार करणे गोंधळात पाडणारे असू शकते. हा फरक दोन इकोसिस्टममधील ॲप्लिकेशन परिपक्वतेतील अंतर दर्शवितो, ज्यामुळे वेब2 प्रोटोकॉल थेट वेब3 मध्ये हस्तांतरित करणे कठीण होते.
वेब2 ॲप्लिकेशन्समध्ये सामान्यतः प्रगत विकास साधने, परिपक्व लायब्ररी आणि फ्रेमवर्क आणि मोठ्या विकासक समुदायाचा आधार असतो. ही प्रगत इकोसिस्टम ॲप्लिकेशन विकास आणि तैनाती प्रक्रिया सुलभ करते, ज्यामुळे विकासकांना जलद पुनरावृत्ती आणि नवीनता आणण्यास मदत होते. याउलट, वेब3 AI एजंट्ससाठी विकास साधने आणि पायाभूत सुविधा अजूनही सुरुवातीच्या टप्प्यात आहेत, ज्यामुळे विकासकांना अधिक तांत्रिक आव्हाने आणि अनिश्चिततेचा सामना करावा लागतो.
याव्यतिरिक्त, वेब2 ॲप्लिकेशन्स सामान्यतः केंद्रीकृत सर्व्हर आणि डेटाबेसवर अवलंबून असतात, जे विश्वसनीय कार्यप्रदर्शन आणि स्केलेबिलिटी प्रदान करतात. परंतु, वेब3 AI एजंट्सना विकेंद्रीकृत नेटवर्कवर चालणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे कार्यप्रदर्शन आणि स्केलेबिलिटी समस्या निर्माण होऊ शकतात. विकेंद्रीकृत नेटवर्कच्या अंतर्निहित विलंबामुळे आणि थ्रूपुट मर्यादांमुळे उच्च-कार्यक्षमतेचे AI एजंट तयार करणे अधिक कठीण होते.
ॲप्लिकेशन परिपक्वतेतील अंतर कमी करण्यासाठी, वेब3 विकासकांनी विशेषतः विकेंद्रीकृत वातावरणासाठी तयार केलेली साधने, लायब्ररी आणि फ्रेमवर्क तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे. ही साधने AI एजंट्सच्या विकास आणि तैनाती प्रक्रियेस सुलभ करतील आणि विकेंद्रीकृत नेटवर्कच्या अद्वितीय आव्हानांना तोंड देतील. याव्यतिरिक्त, ज्ञान सामायिक करण्यासाठी, सहकार्याला प्रोत्साहन देण्यासाठी आणि नवकल्पना चालना देण्यासाठी एक मजबूत वेब3 विकासक समुदाय स्थापित करणे आवश्यक आहे.
अपुरी पायाभूत सुविधा
वेब3 क्षेत्रातील पायाभूत सुविधांचा अभाव हा आणखी एक मोठा अडथळा आहे. एक सर्वसमावेशक इकोसिस्टम तयार करण्यासाठी, वेब3 AI एजंट्सने मूलभूत घटकांची कमतरता दूर करणे आवश्यक आहे, जसे की एकीकृत डेटा स्तर, ऑरेकल स्तर, हेतू अंमलबजावणी स्तर आणि विकेंद्रीकृत एकमत स्तर.
वेब2 मध्ये, A2A प्रोटोकॉल एजंट्सना प्रमाणित API वापरून सहजपणे सहयोग करण्यास अनुमती देतो. याउलट, वेब3 वातावरण साध्या क्रॉस-DEX आर्बिट्राज ऑपरेशन्ससाठी देखील मोठे आव्हान निर्माण करते. वेब2 इकोसिस्टममध्ये प्रगत पायाभूत सुविधा आहेत, जे एजंट्समध्ये अखंड संवाद आणि डेटा एक्सचेंजला समर्थन देतात. परंतु, वेब3 इकोसिस्टम अजूनही विखुरलेली आणि गैर-interoperable आहे, ज्यामुळे एजंट्समधील सहयोग कठीण होतो.
उदाहरणार्थ, वेब2 ॲप्लिकेशन्स एजंट्समधील संवाद व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि सुरक्षा धोरणे लागू करण्यासाठी केंद्रीकृत API गेटवे वापरू शकतात. हे API गेटवे विविध सेवा आणि डेटा स्त्रोतांमध्ये प्रवेश करण्याचा एक प्रमाणित मार्ग प्रदान करतात, ज्यामुळे ॲप्लिकेशन विकास प्रक्रिया सुलभ होते. परंतु, वेब3 ॲप्लिकेशन्सना विकेंद्रीकृत नेटवर्कवर चालणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे केंद्रीकृत API गेटवे तयार करणे आणि त्यांची देखभाल करणे कठीण होते.
याव्यतिरिक्त, वेब3 ॲप्लिकेशन्स सामान्यतः साखळीवरील डेटावर अवलंबून असतात, ज्यामध्ये प्रवेश करणे आणि प्रक्रिया करणे कठीण असू शकते. साखळीवरील डेटा सामान्यतः असंरचित स्वरूपात संग्रहित केला जातो आणि तो अनेक ब्लॉकचेनमध्ये विखुरलेला असू शकतो. साखळीवरील डेटा प्रभावीपणे वापरण्यासाठी, वेब3 AI एजंट्स वेगवेगळ्या ब्लॉकचेनमधून डेटा काढण्यास, रूपांतरित करण्यास आणि लोड करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे.
पायाभूत सुविधांची कमतरता दूर करण्यासाठी, वेब3 विकासकांनी मूलभूत घटक तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे, जे AI एजंट्सच्या विकास आणि तैनातीस समर्थन देतात. या घटकांमध्ये हे समाविष्ट असावे:
- एकात्मिक डेटा स्तर: साखळीवरील आणि साखळीबाहेरील डेटावर मानकीकृत प्रवेश प्रदान करणे.
- ऑरेकल स्तर: साखळीबाहेरील डेटा सुरक्षितपणे आणि विश्वासार्हपणे साखळीवर आणणे.
- हेतू अंमलबजावणी स्तर: वापरकर्त्यांना त्यांचे हेतू व्यक्त करण्यास आणि एजंट्सना त्यांच्या वतीने व्यवहार करण्यास अनुमती देणे.
- विकेंद्रीकृत एकमत स्तर: एजंट्समधील व्यवहार वैध आणि अपरिवर्तनीय असल्याची खात्री करणे.
हे मूलभूत घटक तयार करून, वेब3 विकासक एक अधिक मजबूत आणि आंतरकार्यक्षम इकोसिस्टम तयार करू शकतात, जे AI एजंट्सच्या विकास आणि तैनातीस समर्थन देते.
वेब3-विशिष्ट आवश्यकता
वेब3 AI एजंट्सने वेब2 प्रोटोकॉल आणि कार्यक्षमतेपेक्षा वेगळ्या असलेल्या अद्वितीय आवश्यकता पूर्ण करणे आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, वेब2 मध्ये, वापरकर्ते A2A प्रोटोकॉल वापरून सर्वात स्वस्त फ्लाइट सहजपणे बुक करू शकतात. परंतु, वेब3 मध्ये, जेव्हा वापरकर्त्यांना USDC क्रॉस-चेनद्वारे Solana मध्ये लिक्विडिटी मायनिंगसाठी हस्तांतरित करायचे असते, तेव्हा एजंट्सनी वापरकर्त्याचा हेतू समजून घेणे, सुरक्षा, परमाणुता आणि खर्च-प्रभावीता संतुलित करणे आणि जटिल साखळीवरील ऑपरेशन्स करणे आवश्यक आहे.
जर या ऑपरेशन्समुळे सुरक्षितता धोक्यात येत असेल, तर सोयीस्कर असण्याचा अर्थ नाही आणि त्यामुळे मागणी निरर्थक ठरते. वेब3 AI एजंट्स जटिल, बहु-चरणी व्यवहार हाताळण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे, ज्यासाठी अनेक ब्लॉकचेन आणि प्रोटोकॉलमध्ये संवाद साधण्याची आवश्यकता असते. हे व्यवहार सुरक्षित, कार्यक्षम आणि वापरकर्त्याच्या हेतूशी जुळणारे असल्याची खात्री करण्यासाठी काळजीपूर्वक नियोजन आणि अंमलबजावणी आवश्यक असू शकते.
याव्यतिरिक्त, वेब3 AI एजंट्स सतत बदलणाऱ्या बाजारपेठेतील परिस्थिती आणि प्रोटोकॉलशी जुळवून घेण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, नवीन DeFi प्रोटोकॉल सतत उदयास येत आहेत आणि प्रत्येकाचे स्वतःचे नियम आणि यंत्रणा आहेत. वेब3 AI एजंट्स वापरकर्त्यांना सर्वोत्तम ट्रेडिंग धोरणे प्रदान करण्यासाठी हे नवीन प्रोटोकॉल जलदपणे शिकण्यास आणि स्वीकारण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे.
वेब3 च्या अद्वितीय गरजा पूर्ण करण्यासाठी, AI एजंट्स प्रगत कार्यक्षमतेने सुसज्ज असणे आवश्यक आहे, जसे की:
- हेतू ओळख: वापरकर्त्याचा हेतू समजून घेणे आणि त्याचे कार्यवाही करण्यायोग्य कृतींमध्ये रूपांतर करणे.
- जोखीम मूल्यांकन: विविध ट्रेडिंग धोरणांशी संबंधित जोखमींचे मूल्यांकन करणे.
- अणू अंमलबजावणी: व्यवहार अणू पद्धतीने पार पाडले जातील याची खात्री करणे, म्हणजे सर्व चरण यशस्वी होतील किंवा सर्व अयशस्वी होतील.
- अनुकूल शिक्षण: सतत बदलणाऱ्या बाजारपेठेतील परिस्थिती आणि प्रोटोकॉलनुसार ट्रेडिंग धोरणे समायोजित करणे.
या प्रगत वैशिष्ट्यांचे एकत्रीकरण करून, वेब3 AI एजंट्स वापरकर्त्यांना अधिक सुरक्षित, कार्यक्षम आणि वैयक्तिकृत ट्रेडिंग अनुभव प्रदान करू शकतात.
क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटीची जटिलता
क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी हे वेब3 AI एजंट्ससमोरचे एक मोठे आव्हान आहे. वेब2 मध्ये, एजंट्स प्रमाणित API वापरून विविध प्लॅटफॉर्म आणि सेवांमध्ये सहजपणे संवाद साधू शकतात. परंतु, वेब3 मध्ये, वेगवेगळ्या ब्लॉकचेनमध्ये भिन्न प्रोटोकॉल आणि डेटा स्वरूप आहेत, ज्यामुळे एजंट्समधील इंटरऑपरेबिलिटी कठीण होते.
उदाहरणार्थ, एका एजंटला Ethereum ब्लॉकचेनवरील डेटा ऍक्सेस करणे आवश्यक असू शकते आणि नंतर Solana ब्लॉकचेनवर व्यवहार करणे आवश्यक असू शकते. हे साध्य करण्यासाठी, एजंट वेगवेगळ्या ब्लॉकचेनमध्ये पूल तयार करण्यास आणि भिन्न गॅस शुल्क आणि व्यवहार पुष्टीकरण वेळेस सामोरे जाण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटीच्या जटिलतेमुळे वेब3 AI एजंट्सच्या विकास आणि तैनाती खर्चात वाढ होते.
ही समस्या सोडवण्यासाठी, विकासक विविध क्रॉस-चेन सोल्यूशन्स शोधत आहेत, जसे की:
- अणू स्वॅप: वापरकर्त्यांना तृतीय पक्षावर विश्वास न ठेवता थेट वेगवेगळ्या ब्लॉकचेनमध्ये टोकनची देवाणघेवाण करण्याची परवानगी देणे.
- ब्रिजिंग: वापरकर्त्यांना एका ब्लॉकचेनवरून दुसर्‍या ब्लॉकचेनवर टोकन हस्तांतरित करण्यास अनुमती देणे.
- क्रॉस-चेन मेसेजिंग: एजंट्सना वेगवेगळ्या ब्लॉकचेनमध्ये संदेश पाठवण्याची आणि प्राप्त करण्याची परवानगी देणे.
ही सोल्यूशन्स क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटीसाठी आशादायक दृष्टिकोन प्रदान करतात, परंतु त्यांच्यात काही त्रुटी देखील आहेत. उदाहरणार्थ, अणू स्वॅपला जटिल क्रिप्टोग्राफी तंत्रज्ञानाची आवश्यकता असू शकते, तर ब्रिजिंगमध्ये सुरक्षा धोके असू शकतात. क्रॉस-चेन मेसेजिंगला विलंब आणि थ्रूपुट मर्यादा येऊ शकतात.
खऱ्या क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटीसाठी, पुढील संशोधन आणि विकासाची आवश्यकता आहे. भविष्यातील सोल्यूशन्समध्ये भिन्न तंत्रज्ञानाचा वापर केला जाऊ शकतो आणि सुरक्षा, कार्यक्षमता आणि स्केलेबिलिटीशी संबंधित समस्यांचे निराकरण केले जाऊ शकते.
सुरक्षितता विचार
सुरक्षितता हा वेब3 AI एजंट्ससाठी सर्वात महत्त्वाचा विचार आहे. AI एजंट्सना वापरकर्त्यांच्या वतीने व्यवहार करण्याची परवानगी असल्यामुळे, ते हॅकर्स आणि दुर्भावनापूर्ण कलाकारांसाठी लक्ष्य बनू शकतात. जर AI एजंट्सशी तडजोड केली गेली, तर हल्लेखोर निधी चोरू शकतात, बाजारात फेरफार करू शकतात किंवा इतर हल्ले सुरू करू शकतात.
सुरक्षितता धोके कमी करण्यासाठी, वेब3 AI एजंट्सनी कठोर सुरक्षा उपाययोजना करणे आवश्यक आहे, जसे की:
- मल्टी-फॅक्टर ऑथेंटिकेशन: वापरकर्त्यांना त्यांच्या खात्यात प्रवेश करण्यासाठी अनेक प्रमाणीकरण घटक प्रदान करणे आवश्यक आहे.
- एन्क्रिप्शन: संवेदनशील डेटा, जसे की खाजगी की आणि व्यवहारांचे रेकॉर्ड एन्क्रिप्ट करणे.
- सुरक्षित कोड पुनरावलोकन: असुरक्षितता शोधण्यासाठी नियमितपणे कोडचे पुनरावलोकन करणे.
- बग बाउंटी कार्यक्रम: असुरक्षितता शोधणाऱ्या सुरक्षा संशोधकांना बक्षीस देणे.
- निरीक्षण आणि सूचना: संशयास्पद क्रियाकलाप शोधण्यासाठी आणि वेळेत सूचना देण्यासाठी सिस्टमचे निरीक्षण करणे.
या तांत्रिक उपायां व्यतिरिक्त, वापरकर्त्यांना वेब3 AI एजंट्स वापरण्याशी संबंधित धोक्यां