Van Concept naar Toepassing: Hoe MCP en A2A de Toekomst van Web3 AI Agents Hervormen
Waarom zou ik beweren dat de volgende golf van AI Agent-enthousiasme gebaseerd zal zijn op web2 AI-standaard frameworkprotocollen zoals MCP+A2A? De logica hierachter is eenvoudig:
De Benarde Situatie van Web3 AI Agents
De Achillespees van Web3 AI Agents: Over-Conceptualisatie
De uitdaging met Web3 AI Agents ligt in hun excessieve conceptualisatie, waarbij het verhaal zwaarder weegt dan praktische bruikbaarheid. Hoewel er veel discussie is over de grootse visie van gedecentraliseerde platforms en gebruikersdata soevereiniteit, is de gebruikerservaring van daadwerkelijke productapplicaties vaak bedroevend ontoereikend. Vooral na een ronde van conceptuele zeepbelreiniging zijn weinig retailbeleggers bereid te betalen voor grootse en onvervulde verwachtingen.
De Web3 AI Agent-ruimte is geplaagd door een overmatige nadruk op theoretische mogelijkheden ten koste van tastbare resultaten. De aantrekkingskracht van decentralisatie, data-eigendom en nieuwe governance modellen heeft de verbeelding van velen gevangen, maar de realiteit blijft vaak achter bij de hype. Gebruikers worden achtergelaten met onhandige interfaces, beperkte functionaliteit en een algemeen gevoel dat de technologie nog niet klaar is voor prime time.
De Noodzaak van Praktische Toepassingen
De Web3 community moet haar focus verleggen van abstracte idealen naar concrete toepassingen. De belofte van gedecentraliseerde AI is overtuigend, maar zal alleen worden gerealiseerd als het zich vertaalt in real-world voordelen voor gebruikers. Dit vereist een focus op gebruikerservaring, gebruiksgemak en tastbare waardecreatie.
Beleggers worden moe van projecten die de maan beloven, maar niet leveren. Ze zijn op zoek naar projecten die een duidelijk pad naar adoptie en omzetgeneratie kunnen aantonen. Dit betekent het bouwen van producten die echte problemen oplossen en een overtuigende waardepropositie bieden.
Het Pragmatisme van Web2 AI: MCP en A2A
De Opkomst van MCP en A2A in Web2 AI
De snelle opkomst van MCP, A2A en andere protocolstandaarden in het web2 AI-veld, en hun resulterende momentum in de AI-ruimte, komt voort uit hun ‘zichtbare en tastbare’ pragmatisme. MCP is als de USB-C interface van de AI-wereld, waardoor AI-modellen naadloos verbinding kunnen maken met verschillende databronnen en tools. Er zijn al veel praktische MCP-use cases.
In schril contrast met de conceptuele focus van Web3 AI heeft Web2 AI prioriteit gegeven aan praktische bruikbaarheid en real-world impact. De opkomst van protocollen zoals MCP (Model-Controller-Pipeline) en A2A (Application-to-Application) is gedreven door een verlangen om concrete problemen op te lossen en tastbare waarde te creëren.
MCP: De Universele Connector voor AI
MCP, vaak vergeleken met een USB-C interface voor AI, stelt AI-modellen in staat om naadloos verbinding te maken met diverse databronnen en tools. Deze gestandaardiseerde aanpak vereenvoudigt de integratie van AI in bestaande systemen, waardoor ontwikkelaars complexere en krachtigere applicaties kunnen bouwen.
De schoonheid van MCP ligt in zijn eenvoud en veelzijdigheid. Het biedt een gemeenschappelijk framework voor het verbinden van AI-modellen met databronnen, tools en andere applicaties. Dit elimineert de noodzaak van custom integraties, waardoor ontwikkelaars tijd en moeite besparen.
Real-World Voorbeelden van MCP in Actie
Sommige gebruikers kunnen bijvoorbeeld direct Claude gebruiken om Blender te besturen om 3D-modellen te maken, en sommige UI/UX-beoefenaars kunnen natuurlijke taal gebruiken om complete Figma-ontwerpbestanden te genereren. Sommige programmeurs kunnen ook direct Cursor gebruiken om code te schrijven, aan te vullen en Git-inzendingen in één keer te voltooien.
- AI-Powered 3D Modellering: Stel je voor dat je natuurlijke taal gebruikt om een AI-model te instrueren om een 3D-model te maken. Met MCP wordt dit werkelijkheid. Gebruikers kunnen eenvoudig het gewenste model beschrijven en de AI zal het automatisch genereren, waardoor het ontwerpproces wordt gestroomlijnd en nieuwe creatieve mogelijkheden ontstaan.
- Geautomatiseerd UI/UX Design: De vervelende taak van het ontwerpen van gebruikersinterfaces kan nu worden geautomatiseerd met AI. UI/UX-beoefenaars kunnen natuurlijke taal gebruiken om de gewenste interface te beschrijven en de AI zal een complete Figma-ontwerpbestand genereren, waardoor ze talloze uren werk besparen.
- AI-Assisted Programmeren: Programmeurs kunnen AI gebruiken om routinetaken te automatiseren en de codekwaliteit te verbeteren. Met tools zoals Cursor kunnen ontwikkelaars natuurlijke taal gebruiken om code te schrijven, documentatie te genereren en wijzigingen in te dienen bij Git, allemaal vanuit een enkele interface.
Deze voorbeelden benadrukken het transformatieve potentieel van MCP. Door een gestandaardiseerd framework te bieden voor het verbinden van AI-modellen met databronnen en tools, stelt MCP ontwikkelaars in staat om krachtigere en veelzijdigere applicaties te bouwen.
De Kloof Dichten: MCP en A2A voor Web3
De Beperkingen van Web3 AI in Verticale Scenario’s
Voorheen verwachtte iedereen dat web3 AI Agent innovatieve landingsapplicaties zou hebben in de twee belangrijkste verticale scenario’s van DeFai en GameFai, maar in werkelijkheid zitten veel vergelijkbare applicaties nog steeds vast op het natuurlijke taalverwerkingsinterface ‘show skills’-niveau, wat niet voldoende is om aan de drempel van bruikbaarheid te voldoen.
Ondanks de aanvankelijke opwinding hebben Web3 AI Agents moeite gehad om praktische toepassingen te vinden in belangrijke verticale sectoren zoals DeFi (Decentralized Finance) en GameFi (Decentralized Gaming). Veel projecten blijven steken in de ‘show skills’-fase, waarbij indrukwekkende natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden worden gedemonstreerd, maar er geen tastbare waarde aan gebruikers wordt geleverd.
Verdergaan dan ‘Show Skills’
De focus op het tonen van technische mogelijkheden is ten koste gegaan van bruikbaarheid en real-world impact. Gebruikers zijn minder geïnteresseerd in flitsende demonstraties en meer bezorgd over hoe AI hun problemen kan oplossen en hun leven kan verbeteren.
Om te slagen, moeten Web3 AI Agents verder gaan dan de ‘show skills’-fase en zich richten op het bouwen van praktische toepassingen die specifieke behoeften aanpakken. Dit vereist een diep begrip van de doelmarkt en een toewijding aan gebruikersgericht ontwerp.
De Kracht van Multi-Agent Samenwerking
Door de combinatie van MCP en A2A kan een krachtiger Multi-Agent samenwerkingssysteem worden gebouwd en kunnen complexe taken worden opgedeeld zodat gespecialiseerde Agents ze kunnen afhandelen. Laat bijvoorbeeld de analyse Agent de on-chain data lezen, markttrends analyseren en andere voorspelling Agents en risicobeheer Agents verbinden om het vroegere geïntegreerde uitvoeringsdenken van de enkele Agent om te zetten in een paradigma van multi-Agent collaboratieve arbeidsverdeling.
Door de sterke punten van MCP en A2A te combineren, kunnen ontwikkelaars geavanceerde multi-agent systemen creëren die complexe taken kunnen aanpakken. Deze aanpak omvat het opsplitsen van taken in kleinere, beter beheersbare componenten en het toewijzen ervan aan gespecialiseerde agents.
Een Samenwerkend Ecosysteem van AI Agents
Een analyse-agent zou bijvoorbeeld de taak kunnen krijgen om on-chain data te lezen en markttrends te analyseren, terwijl andere agents zich zouden kunnen richten op voorspelling en risicobeheer. Deze collaboratieve aanpak maakt een efficiëntere en effectievere uitvoering van complexe taken mogelijk, waardoor wordt afgestapt van het traditionele monolithische agent-paradigma.
De sleutel tot succes ligt in de naadloze integratie van deze agents, waardoor ze effectief kunnen communiceren en samenwerken. Dit vereist een robuust communicatieframework en een gedeeld begrip van de uit te voeren taak.
MCP Succesverhalen als Blauwdrukken voor Web3
Alle succesvolle applicatiecases van MCP bieden succesvolle voorbeelden voor de geboorte van een nieuwe generatie trading- en game Agents in web3.
De succesverhalen van MCP in de Web2-wereld bieden waardevolle blauwdrukken voor de ontwikkeling van Web3-handels- en gaming-agents. Door te leren van de ervaringen van Web2-pioniers kunnen Web3-ontwikkelaars de adoptie van AI in deze cruciale sectoren versnellen.
De Hybride Aanpak: Web2 Pragmatisme Combineren met Web3 Waarden
De Voordelen van een Hybride Framework
Naast deze voordelen heeft het hybride framework gebaseerd op MCP en A2A ook voordelen zoals vriendelijkheid voor web2-gebruikers en applicatie landingssnelheid. Op dit moment hoeft alleen nog te worden overwogen hoe de waarde-vastlegging en het incentive-mechanisme van web3 te combineren met applicatiescenario’s zoals DeFai en GameFai. Als projecten nog steeds vasthouden aan puur web3-conceptualisme en weigeren om web2-pragmatisme te omarmen, kunnen ze de volgende nieuwe trend van AI Agent missen.
Het hybride framework, dat de sterke punten van MCP en A2A combineert met de waarden van Web3, biedt verschillende belangrijke voordelen, waaronder:
- Gebruiksvriendelijkheid: Door gebruik te maken van de bestaande infrastructuur en tools van Web2, kan het hybride framework een meer vertrouwde en intuïtieve ervaring bieden aan gebruikers, waardoor de drempel voor Web3-applicaties wordt verlaagd.
- Snelle Implementatie: Het hybride framework stelt ontwikkelaars in staat om snel AI-gestuurde applicaties te implementeren door gebruik te maken van bestaande Web2-technologieën en -infrastructuur.
- Waarde-Vastlegging en Incentive-Mechanismen: Door de waarde-vastlegging en incentive-mechanismen van Web3 te integreren, kan het hybride framework de belangen van gebruikers, ontwikkelaars en andere belanghebbenden op één lijn brengen, waardoor een duurzamer en rechtvaardiger ecosysteem wordt bevorderd.
Web3 Waarden Integreren in Web2 Frameworks
De uitdaging ligt in het naadloos integreren van Web3-waarden in Web2-frameworks. Dit vereist zorgvuldige overweging van hoe gedecentraliseerde governance, data-eigendom en tokenomics in bestaande systemen kunnen worden opgenomen.
Het Risico van Puur Conceptualisme
Projecten die vasthouden aan puur Web3-conceptualisme zonder het pragmatisme van Web2 te omarmen, lopen het risico de volgende golf van AI Agent-innovatie te missen. De toekomst van AI ligt in het snijvlak van deze twee werelden, waar de idealen van Web3 worden getemperd door de praktische bruikbaarheid van Web2.
De Toekomst van AI Agents: Een Synthese van Idealen en Pragmatisme
Kort gezegd, het nieuwe momentum van de volgende golf van AI Agent is in de maak, maar het is niet langer de pure narratieve en concept-hyping houding van het verleden, maar moet worden ondersteund door pragmatisme en applicatie landing.
De toekomst van AI Agents ligt in een synthese van idealen en pragmatisme. Door de visionaire doelen van Web3 te combineren met de praktische aanpak van Web2, kunnen we een nieuwe generatie AI-gestuurde applicaties creëren die zowel innovatief als impactvol zijn. De volgende golf van AI Agent-ontwikkeling zal worden aangedreven door praktische toepassingen en real-world waarde, niet alleen door hype en loze beloftes.