Uitdagingen bij de Adoptie van A2A en MCP Protocollen voor Web3 AI Agenten
De A2A (Agent-to-Agent) protocollen van Google en MCP (Model Communication Protocol) van Anthropic hebben het potentieel om de communicatiestandaarden voor web3 AI-agenten te worden. Echter, hun adoptie staat voor significante uitdagingen vanwege de opmerkelijke verschillen tussen de web2- en web3-ecosystemen. Dit artikel duikt dieper in de obstakels die door deze verschillen worden veroorzaakt, en benadrukt de unieke problemen die web3 AI-agenten moeten overwinnen.
Verschil in Toepassingsvolwassenheid
A2A en MCP hebben snel aan populariteit gewonnen in de web2-wereld, omdat ze reeds volwassen toepassingsscenario’s versterken. Web3 AI-agenten bevinden zich echter nog in een vroege ontwikkelingsfase, en missen diepgaande toepassingsscenario’s zoals DeFAI (Decentralized Finance AI) en GameFAI (Gaming AI). Dit verschil in volwassenheid maakt het moeilijk om deze protocollen direct toe te passen op web3-omgevingen en effectief te benutten.
Bijvoorbeeld, in web2 kunnen gebruikers het MCP-protocol gebruiken om code op platformen zoals GitHub naadloos bij te werken zonder hun huidige werkomgeving te verlaten. In een web3-omgeving kan het echter verwarrend zijn om, bij het analyseren van on-chain data, lokaal getrainde strategieën te gebruiken om on-chain transacties uit te voeren. Dit verschil benadrukt de kloof in toepassingsvolwassenheid tussen de twee ecosystemen, waardoor web2-protocollen moeilijk direct naar web3 te porteren zijn.
Web2-applicaties beschikken over het algemeen over goed ontwikkelde tools, volwassen bibliotheken en frameworks, en een grote gemeenschap van ontwikkelaars. Dit complete ecosysteem vereenvoudigt de applicatieontwikkeling en implementatie, waardoor ontwikkelaars snel kunnen itereren en innoveren. Daarentegen bevinden de ontwikkeltools en infrastructuur voor web3 AI-agenten zich nog in een vroeg stadium, waardoor ontwikkelaars voor meer technische uitdagingen en onzekerheden staan.
Bovendien vertrouwen web2-applicaties vaak op gecentraliseerde servers en databases, die betrouwbare prestaties en schaalbaarheid bieden. Web3 AI-agenten moeten echter op gedecentraliseerde netwerken draaien, wat kan leiden tot knelpunten in de prestaties en schaalbaarheidsproblemen. De inherente latentie en doorvoerbeperkingen van gedecentraliseerde netwerken maken het moeilijker om hoogwaardige AI-agenten te bouwen.
Om het verschil in toepassingsvolwassenheid te overbruggen, moeten web3-ontwikkelaars zich richten op het bouwen van tools, bibliotheken en frameworks die specifiek zijn afgestemd op gedecentraliseerde omgevingen. Deze tools moeten de ontwikkeling en implementatie van AI-agenten vereenvoudigen en de unieke uitdagingen van gedecentraliseerde netwerken aanpakken. Bovendien is het opbouwen van een bloeiende web3-ontwikkelaarsgemeenschap essentieel voor het delen van kennis, het bevorderen van samenwerking en het stimuleren van innovatie.
Ontoereikende Infrastructuur
Het gebrek aan infrastructuur in de web3-wereld is een andere significante hindernis. Om een uitgebreid ecosysteem op te bouwen, moeten web3 AI-agenten het ontbreken van essentiële componenten aanpakken, zoals een uniforme datalaag, een orakellaag, een intentie-uitvoeringslaag en een gedecentraliseerde consensuslaag.
In web2 stelt het A2A-protocol agenten in staat om gemakkelijk samen te werken met behulp van gestandaardiseerde API’s. Daarentegen brengt de web3-omgeving enorme uitdagingen met zich mee, zelfs voor eenvoudige cross-DEX arbitrage-operaties. Het web2-ecosysteem heeft een goed ontwikkelde infrastructuur die naadloze communicatie en data-uitwisseling tussen agenten ondersteunt. Het web3-ecosysteem is echter nog steeds gefragmenteerd en niet interoperabel, waardoor samenwerking tussen agenten moeilijk wordt.
Web2-applicaties kunnen bijvoorbeeld gebruikmaken van gecentraliseerde API-gateways om de communicatie tussen agenten te beheren en beveiligingsbeleid af te dwingen. Deze API-gateways bieden een gestandaardiseerde manier om toegang te krijgen tot verschillende diensten en databronnen, waardoor het applicatieontwikkelingsproces wordt vereenvoudigd. Web3-applicaties moeten echter op gedecentraliseerde netwerken draaien, wat het moeilijk maakt om gecentraliseerde API-gateways te bouwen en te onderhouden.
Bovendien vertrouwen web3-applicaties vaak op on-chain data, die moeilijk toegankelijk en te verwerken kunnen zijn. On-chain data worden vaak in een ongestructureerd formaat opgeslagen en kunnen verspreid zijn over meerdere blockchains. Om on-chain data effectief te gebruiken, moeten web3 AI-agenten in staat zijn om data van verschillende blockchains te extraheren, transformeren en laden.
Om het probleem van ontoereikende infrastructuur aan te pakken, moeten web3-ontwikkelaars zich richten op het bouwen van essentiële componenten die de ontwikkeling en implementatie van AI-agenten ondersteunen. Deze componenten moeten omvatten:
- Uniforme datalaag: Biedt gestandaardiseerde toegang tot on-chain en off-chain data.
- Orakellaag: Brengt off-chain data veilig en betrouwbaar on-chain.
- Intentie-uitvoeringslaag: Stelt gebruikers in staat om hun intenties uit te drukken en agenten namens hen transacties te laten uitvoeren.
- Gedecentraliseerde consensuslaag: Zorgt ervoor dat transacties tussen agenten geldig en onveranderlijk zijn.
Door deze essentiële componenten te bouwen, kunnen web3-ontwikkelaars een robuuster en interoperabel ecosysteem creëren dat de ontwikkeling en implementatie van AI-agenten ondersteunt.
Web3-Specifieke Vereisten
Web3 AI-agenten moeten unieke vereisten aanpakken die verschillen van web2-protocollen en functionaliteiten. In web2 kunnen gebruikers bijvoorbeeld het A2A-protocol gebruiken om gemakkelijk de goedkoopste vlucht te boeken. In web3 moet een agent, wanneer een gebruiker USDC cross-chain naar Solana wil overzetten voor liquidity mining, de intentie van de gebruiker begrijpen, veiligheid, atomiciteit en kosteneffectiviteit in evenwicht brengen en complexe on-chain operaties uitvoeren.
Als deze operaties de veiligheidsrisico’s verhogen, wordt het waargenomen gemak zinloos, waardoor de behoefte een valse behoefte wordt. Web3 AI-agenten moeten in staat zijn om complexe, meervoudige transacties te verwerken die interactie vereisen over meerdere blockchains en protocollen. Deze transacties vereisen mogelijk een zorgvuldige planning en uitvoering om ervoor te zorgen dat ze veilig, efficiënt en in overeenstemming met de intentie van de gebruiker zijn.
Bovendien moeten web3 AI-agenten zich kunnen aanpassen aan de voortdurend veranderende marktomstandigheden en protocollen. Er komen bijvoorbeeld voortdurend nieuwe DeFi-protocollen op, elk met hun eigen regels en mechanismen. Web3 AI-agenten moeten snel kunnen leren en zich aanpassen aan deze nieuwe protocollen om gebruikers de beste tradingstrategieën te bieden.
Om aan de unieke vereisten van web3 te voldoen, moeten AI-agenten worden uitgerust met geavanceerde functies, zoals:
- Intentieherkenning: De intentie van de gebruiker begrijpen en deze omzetten in uitvoerbare acties.
- Risicobeoordeling: Het beoordelen van de risico’s die verbonden zijn aan verschillende tradingstrategieën.
- Atomische uitvoering: Ervoor zorgen dat transacties atomisch worden uitgevoerd, wat betekent dat alle stappen slagen of allemaal mislukken.
- Adaptief leren: Het aanpassen van tradingstrategieën op basis van veranderende marktomstandigheden en protocollen.
Door deze geavanceerde functies te integreren, kunnen web3 AI-agenten gebruikers een veiligere, efficiëntere en meer gepersonaliseerde tradingervaring bieden.
Complexiteit van Cross-Chain Interoperabiliteit
Cross-chain interoperabiliteit is een significante uitdaging voor web3 AI-agenten. In web2 kunnen agenten gemakkelijk communiceren tussen verschillende platformen en diensten met behulp van gestandaardiseerde API’s. In web3 hebben verschillende blockchains echter verschillende protocollen en dataformaten, wat de interoperabiliteit tussen agenten bemoeilijkt.
Een agent moet bijvoorbeeld toegang hebben tot data op de Ethereum blockchain en vervolgens een transactie uitvoeren op de Solana blockchain. Om dit te bereiken, moet de agent in staat zijn om over verschillende blockchains te bridgen en verschillende gas fees en transactiebevestigingstijden te verwerken. De complexiteit van cross-chain interoperabiliteit verhoogt de ontwikkelings- en implementatiekosten van web3 AI-agenten.
Om dit probleem aan te pakken, verkennen ontwikkelaars verschillende cross-chain oplossingen, zoals:
- Atomische swaps: Gebruikers direct tussen verschillende blockchains tokens laten swappen zonder een derde partij te vertrouwen.
- Bridges: Gebruikers in staat stellen tokens van de ene blockchain naar de andere te verplaatsen.
- Cross-chain messaging: Agenten in staat stellen om berichten te verzenden en ontvangen tussen verschillende blockchains.
Deze oplossingen bieden veelbelovende manieren voor cross-chain interoperabiliteit, maar ze hebben ook enkele nadelen. Atomische swaps vereisen bijvoorbeeld complexe cryptografische technieken, terwijl bridges beveiligingsrisico’s kunnen inhouden. Cross-chain messaging kan worden beïnvloed door latentie- en doorvoerbeperkingen.
Om echte cross-chain interoperabiliteit te bereiken, is verder onderzoek en ontwikkeling nodig. Toekomstige oplossingen moeten mogelijk verschillende technologieën combineren en de problemen aanpakken die verband houden met veiligheid, efficiëntie en schaalbaarheid.
Veiligheidsoverwegingen
Veiligheid is een van de belangrijkste overwegingen voor web3 AI-agenten. Omdat AI-agenten de toestemming krijgen om transacties namens gebruikers uit te voeren, zijn ze potentiële doelwitten voor hackers en kwaadwillende actoren. Als een AI-agent wordt gecompromitteerd, kunnen aanvallers fondsen stelen, markten manipuleren of andere aanvallen uitvoeren.
Om veiligheidsrisico’s te beperken, moeten web3 AI-agenten strikte veiligheidsmaatregelen nemen, zoals:
- Multi-factor authenticatie: Gebruikers verplichten om meerdere authenticatiefactoren te verstrekken om toegang te krijgen tot hun accounts.
- Encryptie: Gevoelige data, zoals private keys en transactiegeschiedenis, versleutelen.
- Veilige code reviews: Code regelmatig beoordelen op kwetsbaarheden.
- Bug bounty programma’s: Veiligheidsonderzoekers belonen voor het vinden van kwetsbaarheden.
- Monitoring en alerts: Systemen monitoren op verdachte activiteiten en tijdig waarschuwingen geven.
Naast deze technische maatregelen moeten gebruikers zich bewust zijn van de risico’s die verbonden zijn aan het gebruik van web3 AI-agenten en maatregelen nemen om hun accounts te beschermen. Gebruikers moeten bijvoorbeeld sterke wachtwoorden gebruiken, tweefactorauthenticatie inschakelen en alert zijn op phishing scams.
Privacykwesties
Privacy is een andere belangrijke overweging voor web3 AI-agenten. Omdat AI-agenten de toestemming krijgen om toegang te krijgen tot gebruikersdata, moeten ze deze data op een manier verwerken die de privacy van de gebruiker respecteert. Gebruikers moeten controle hebben over de manier waarop hun data wordt gebruikt, en ze moeten de mogelijkheid hebben om zich af te melden voor dataverzameling.
Om privacykwesties aan te pakken, moeten web3 AI-agenten privacybeschermende technologieën gebruiken, zoals:
- Differentiële privacy: Ruis toevoegen aan data om te voorkomen dat individuen worden geïdentificeerd.
- Homomorfe encryptie: Berekeningen op versleutelde data mogelijk maken zonder de data eerst te hoeven ontsleutelen.
- Zero-knowledge proofs: Een partij in staat stellen de waarheid van een bewering te bewijzen zonder enige informatie over de bewering zelf te onthullen.
- Federated learning: AI-modellen laten trainen zonder de originele data te delen.
Door deze privacybeschermende technologieën te gebruiken, kunnen web3 AI-agenten gebruikers een veiligere en meer privé-ervaring bieden.
Gedecentraliseerd Bestuur
Gedecentraliseerd bestuur is een cruciaal aspect van het web3 AI-agent ecosysteem. Om ervoor te zorgen dat AI-agenten eerlijk, transparant en in het belang van de gebruikers handelen, moeten er gedecentraliseerde bestuursmechanismen worden opgezet. Deze mechanismen moeten gebruikers in staat stellen deel te nemen aan de ontwikkeling en implementatie van AI-agenten en te stemmen over belangrijke beslissingen.
Gedecentraliseerde bestuursmechanismen kunnen verschillende vormen aannemen, zoals:
- Decentralized Autonomous Organizations (DAO’s): Gebruikers in staat stellen om te stemmen over voorstellen met behulp van tokens.
- On-chain governance: Gebruikers in staat stellen om direct op de blockchain te stemmen over protocolparameters.
- Reputatiesystemen: Gebruikers belonen die bijdragen aan het ecosysteem.
Door gedecentraliseerde bestuursmechanismen te implementeren, kunnen web3 AI-agenten een democratischer, transparanter en verantwoordelijker ecosysteem creëren.
Regelgevingsonzekerheid
Regelgevingsonzekerheid is een significante uitdaging voor web3 AI-agenten. Vanwege de nieuwe aard van web3-technologieën hebben veel rechtsgebieden nog geen duidelijke regelgevingskaders vastgesteld. Deze onzekerheid maakt het voor bedrijven moeilijk om te voldoen aan wet- en regelgeving en kan innovatie belemmeren.
Om regelgevingsonzekerheid aan te pakken, moeten overheden samenwerken met experts uit de industrie om duidelijke en uitgebreide regelgevingskaders te ontwikkelen. Deze kaders moeten de problemen aanpakken die verband houden met veiligheid, privacy en consumentenbescherming, en tegelijkertijd innovatie bevorderen.
Conclusie
Hoewel de waarde van A2A- en MCP-protocollen onmiskenbaar is, is het onrealistisch om te verwachten dat ze zonder aanpassingen naadloos kunnen worden aangepast aan het domein van web3 AI-agenten. De hiaten in de infrastructuur bieden bouwers de mogelijkheid om te innoveren en deze hiaten op te vullen. Door de kloof in de volwassenheid van applicaties, ontoereikende infrastructuur, web3-specifieke behoeften, de complexiteit van cross-chain interoperabiliteit, veiligheids- en privacyproblemen, gedecentraliseerd bestuur en onzekerheid in de regelgeving aan te pakken, kunnen web3-ontwikkelaars een krachtig, veilig en persoonlijker ecosysteem creëren dat de ontwikkeling en implementatie van AI-agenten ondersteunt.