Dilema Ejen AI Web3
Kelemahan Ejen AI Web3: Terlalu Konseptualisasi
Cabaran dengan Ejen AI Web3 terletak pada konsep mereka yang berlebihan, di mana naratif melebihi utiliti praktikal. Walaupun terdapat banyak perbincangan mengenai visi besar platform terdesentralisasi dan kedaulatan data pengguna, pengalaman pengguna aplikasi produk sebenar seringkali sangat tidak mencukupi. Terutamanya selepas pusingan pembersihan gelembung konsep, beberapa pelabur runcit sanggup membayar untuk jangkaan besar dan tidak terpenuhi.
Ruang Ejen AI Web3 telah dilanda penekanan berlebihan pada kemungkinan teoritis dengan mengorbankan hasil yang nyata. Daya tarikan desentralisasi, pemilikan data, dan model tadbir urus baharu telah menawan imaginasi ramai, tetapi realitinya seringkali tidak memenuhi gembar-gembur tersebut. Pengguna dibiarkan dengan antara muka yang janggal, fungsi terhad, dan perasaan umum bahawa teknologi itu belum siap untuk waktu perdana.
Keperluan untuk Aplikasi Praktikal
Komuniti Web3 perlu mengalihkan fokusnya daripada cita-cita abstrak kepada aplikasi konkrit. Janji AI terdesentralisasi menarik, tetapi ia hanya akan direalisasikan jika ia diterjemahkan kepada faedah dunia nyata untuk pengguna. Ini memerlukan fokus pada pengalaman pengguna, kemudahan penggunaan, dan penciptaan nilai yang ketara.
Para pelabur semakin bosan dengan projek yang menjanjikan bulan tetapi gagal memberikan. Mereka mencari projek yang dapat menunjukkan jalan yang jelas untuk penerimaan dan penjanaan pendapatan. Ini bermaksud membina produk yang menyelesaikan masalah sebenar dan menawarkan proposisi nilai yang menarik.
Pragmatisme AI Web2: MCP dan A2A
Kebangkitan MCP dan A2A dalam AI Web2
Kebangkitan pesat MCP, A2A, dan piawaian protokol lain dalam bidang AI web2, dan momentum yang terhasil dalam ruang AI, berpunca daripada pragmatisme “terlihat dan ketara” mereka. MCP adalah seperti antara muka USB-C dunia AI, membolehkan model AI berhubung dengan lancar ke pelbagai sumber data dan alat. Sudah ada banyak kes penggunaan MCP praktikal.
Berbeza dengan fokus konseptual AI Web3, AI Web2 telah mengutamakan kepraktisan dan impak dunia nyata. Kemunculan protokol seperti MCP (Model-Controller-Pipeline) dan A2A (Application-to-Application) telah didorong oleh keinginan untuk menyelesaikan masalah konkrit dan mencipta nilai yang ketara.
MCP: Penyambung Universal untuk AI
MCP, sering disamakan dengan antara muka USB-C untuk AI, membolehkan model AI berhubung dengan lancar ke pelbagai sumber data dan alat. Pendekatan piawai ini memudahkan integrasi AI ke dalam sistem sedia ada, membolehkan pembangun membina aplikasi yang lebih kompleks dan berkuasa.
Keindahan MCP terletak pada kesederhanaan dan serba bolehnya. Ia menyediakan rangka kerja biasa untuk menghubungkan model AI ke sumber data, alat dan aplikasi lain. Ini menghapuskan keperluan untuk integrasi tersuai, menjimatkan masa dan usaha pembangun.
Contoh Dunia Sebenar MCP dalam Tindakan
Sebagai contoh, sesetengah pengguna boleh terus menggunakan Claude untuk mengawal Blender untuk membuat model 3D, dan sesetengah pengamal UI/UX boleh menggunakan bahasa semula jadi untuk menjana fail reka bentuk Figma yang lengkap. Sesetengah pengaturcara juga boleh terus menggunakan Cursor untuk melengkapkan penulisan kod, penambahan, dan penyerahan Git dalam satu hentian.
- Pemodelan 3D Berkuasa AI: Bayangkan menggunakan bahasa semula jadi untuk mengarahkan model AI untuk mencipta model 3D. Dengan MCP, ini menjadi kenyataan. Pengguna hanya boleh menerangkan model yang dikehendaki, dan AI akan menjananya secara automatik, menyelaraskan proses reka bentuk dan membuka kemungkinan kreatif baharu.
- Reka Bentuk UI/UX Automatik: Tugas membosankan mereka bentuk antara muka pengguna kini boleh diautomasikan dengan AI. Pengamal UI/UX boleh menggunakan bahasa semula jadi untuk menerangkan antara muka yang dikehendaki, dan AI akan menjana fail reka bentuk Figma yang lengkap, menjimatkan mereka berjam-jam kerja yang tidak terkira banyaknya.
- Pengaturcaraan Bantuan AI: Pengaturcara boleh memanfaatkan AI untuk mengautomasikan tugas rutin dan meningkatkan kualiti kod. Dengan alat seperti Cursor, pembangun boleh menggunakan bahasa semula jadi untuk menulis kod, menjana dokumentasi, dan menyerahkan perubahan kepada Git, semuanya dari antara muka tunggal.
Contoh-contoh ini menyoroti potensi transformasi MCP. Dengan menyediakan rangka kerja piawai untuk menghubungkan model AI ke sumber data dan alat, MCP membolehkan pembangun membina aplikasi yang lebih berkuasa dan serba boleh.
Merapatkan Jurang: MCP dan A2A untuk Web3
Batasan AI Web3 dalam Senario Vertikal
Sebelum ini, semua orang menjangkakan Ejen AI web3 mempunyai aplikasi pendaratan yang inovatif dalam dua senario vertikal utama DeFai dan GameFai, tetapi pada hakikatnya, banyak aplikasi serupa masih tersekat pada antara muka pemprosesan bahasa semula jadi tahap “tunjukkan kemahiran”, yang tidak mencukupi untuk memenuhi ambang kepraktisan.
Walaupun terdapat keterujaan awal, Ejen AI Web3 telah bergelut untuk mencari aplikasi praktikal dalam sektor vertikal utama seperti DeFi (Kewangan Terdesentralisasi) dan GameFi (Permainan Terdesentralisasi). Banyak projek masih tersekat pada peringkat “tunjukkan kemahiran”, menunjukkan keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi yang mengagumkan tetapi gagal memberikan nilai ketara kepada pengguna.
Bergerak Melepasi “Tunjukkan Kemahiran”
Fokus pada mempamerkan keupayaan teknikal telah mengorbankan kebolehgunaan dan impak dunia nyata. Pengguna kurang berminat dengan demonstrasi yang menarik dan lebih prihatin tentang bagaimana AI dapat menyelesaikan masalah mereka dan meningkatkan kehidupan mereka.
Untuk berjaya, Ejen AI Web3 mesti bergerak melampaui fasa “tunjukkan kemahiran” dan fokus pada membina aplikasi praktikal yang menangani keperluan khusus. Ini memerlukan pemahaman yang mendalam tentang pasaran sasaran dan komitmen terhadap reka bentuk yang berpusatkan pengguna.
Kuasa Kerjasama Berbilang Ejen
Melalui gabungan MCP dan A2A, sistem kerjasama Berbilang Ejen yang lebih berkuasa boleh dibina, dan tugas yang kompleks boleh dipecahkan untuk dikendalikan oleh Ejen khusus. Sebagai contoh, biarkan Ejen analisis membaca data rantaian, menganalisis trend pasaran, dan menghubungkan Ejen ramalan dan Ejen kawalan risiko lain untuk mengubah pemikiran pelaksanaan bersepadu Ejen tunggal yang lalu menjadi paradigma pembahagian buruh kolaboratif berbilang Ejen.
Dengan menggabungkan kekuatan MCP dan A2A, pembangun dapat mencipta sistem berbilang ejen yang canggih yang dapat menangani tugas yang kompleks. Pendekatan ini melibatkan pemecahan tugas kepada komponen yang lebih kecil dan lebih mudah diurus dan menyerahkannya kepada ejen khusus.
Ekosistem Kolaboratif Ejen AI
Sebagai contoh, ejen analisis boleh ditugaskan untuk membaca data rantaian dan menganalisis trend pasaran, manakala ejen lain boleh menumpukan pada ramalan dan kawalan risiko. Pendekatan kolaboratif ini membolehkan pelaksanaan tugas yang kompleks dengan lebih cekap dan berkesan, beralih daripada paradigma ejen monolitik tradisional.
Kunci kejayaan terletak pada integrasi lancar ejen-ejen ini, membolehkan mereka berkomunikasi dan bekerjasama dengan berkesan. Ini memerlukan rangka kerja komunikasi yang teguh dan pemahaman yang sama tentang tugas yang ada.
Kisah Kejayaan MCP sebagai Cetak Biru untuk Web3
Semua kes aplikasi MCP yang berjaya menyediakan contoh yang berjaya untuk kelahiran generasi baharu Ejen perdagangan dan permainan dalam web3.
Kisah kejayaan MCP di dunia Web2 menyediakan cetak biru yang berharga untuk pembangunan ejen perdagangan dan permainan Web3. Dengan belajar daripada pengalaman perintis Web2, pembangun Web3 dapat mempercepatkan penerimaan AI dalam sektor kritikal ini.
Pendekatan Hibrid: Menggabungkan Pragmatisme Web2 dengan Nilai Web3
Kelebihan Rangka Kerja Hibrid
Sebagai tambahan kepada ini, piawaian rangka kerja hibrid berdasarkan MCP dan A2A juga mempunyai kelebihan seperti keramahan kepada pengguna web2 dan kelajuan pendaratan aplikasi. Pada masa ini, hanya perlu mempertimbangkan cara menggabungkan tangkapan nilai dan mekanisme insentif web3 dengan senario aplikasi seperti DeFai dan GameFai. Jika projek masih mematuhi konseptualisme tulen web3 dan enggan menerima pragmatisme web2, mereka mungkin terlepas trend baharu Ejen AI yang seterusnya.
Rangka kerja hibrid, yang menggabungkan kekuatan MCP dan A2A dengan nilai-nilai Web3, menawarkan beberapa kelebihan utama, termasuk:
- Mesra Pengguna: Dengan memanfaatkan infrastruktur dan alat sedia ada Web2, rangka kerja hibrid dapat memberikan pengalaman yang lebih biasa dan intuitif untuk pengguna, merendahkan halangan untuk masuk ke aplikasi Web3.
- Pelaksanaan Pantas: Rangka kerja hibrid membolehkan pembangun menggunakan aplikasi berkuasa AI dengan cepat dengan memanfaatkan teknologi dan infrastruktur Web2 sedia ada.
- Tangkapan Nilai dan Mekanisme Insentif: Dengan mengintegrasikan tangkapan nilai dan mekanisme insentif Web3, rangka kerja hibrid dapat menyelaraskan kepentingan pengguna, pembangun, dan pihak berkepentingan lain, memupuk ekosistem yang lebih mampan dan saksama.
Mengintegrasikan Nilai Web3 ke dalam Rangka Kerja Web2
Cabaran terletak pada penyepaduan lancar nilai Web3 ke dalam rangka kerja Web2. Ini memerlukan pertimbangan yang teliti tentang cara menggabungkan tadbir urus terdesentralisasi, pemilikan data, dan tokenomik ke dalam sistem sedia ada.
Risiko Konseptualisme Tulen
Projek yang berpegang pada konseptualisme Web3 tulen tanpa menerima pragmatisme Web2 berisiko terlepas gelombang inovasi Ejen AI yang seterusnya. Masa depan AI terletak pada persimpangan kedua-dua dunia ini, di mana cita-cita Web3 dilembutkan oleh kepraktisan Web2.
Masa Depan Ejen AI: Sintesis Cita-Cita dan Pragmatisme
Ringkasnya, momentum baharu gelombang Ejen AI seterusnya sedang dirangka, tetapi ia bukan lagi postur naratif tulen dan pengiklanan konsep masa lalu, tetapi mesti disokong oleh pragmatisme dan pendaratan aplikasi.
Masa depan Ejen AI terletak pada sintesis cita-cita dan pragmatisme. Dengan menggabungkan matlamat berwawasan Web3 dengan pendekatan praktikal Web2, kita boleh mencipta generasi baharu aplikasi berkuasa AI yang inovatif dan memberi impak. Gelombang pembangunan Ejen AI seterusnya akan didorong oleh aplikasi praktikal dan nilai dunia nyata, bukan hanya gembar-gembur dan janji kosong.