De Kernprotocollen Begrijpen
De wereld van on-chain AI Agents beleeft een renaissance, gekenmerkt door de convergentie van protocollen zoals MCP, A2A en UnifAI. Deze standaarden verweven zich tot een nieuwe Multi-AI Agent interactie-infrastructuur, waardoor AI Agents niet langer slechts informatieverstrekkers zijn, maar functionele applicatietools worden. De cruciale vraag is nu of dit het begin inluidt van een tweede lente voor AI Agents op de blockchain.
Model Context Protocol (MCP)
Het Model Context Protocol (MCP), onder leiding van Anthropic, is een open-standaard protocol dat is ontworpen om de kloof te overbruggen tussen AI-modellen en externe tools. In de kern fungeert MCP als een ‘zenuwstelsel’ dat interoperabiliteit tussen Agents en de buitenwereld mogelijk maakt. Met steun van industriële giganten zoals Google DeepMind, heeft MCP snel aan populariteit gewonnen als een erkende protocolstandaard.
De technische betekenis van MCP ligt in de standaardisatie van functie-aanroepen, waardoor diverse Large Language Models (LLM’s) kunnen communiceren met externe tools met behulp van een uniforme taal. Deze standaardisatie is vergelijkbaar met het ‘HTTP-protocol’ van het Web3 AI-ecosysteem. MCP kent echter beperkingen in veilige communicatie op afstand, met name bij interacties met een hoge inzet waarbij activa betrokken zijn.
Agent-to-Agent Protocol (A2A)
Het Agent-to-Agent Protocol (A2A), gepromoot door Google, is een communicatieprotocol dat een ‘sociaal netwerk’ voor Agents voor ogen heeft. In tegenstelling tot de focus van MCP op het verbinden van AI-tools, benadrukt A2A communicatie en interactie tussen Agents. Via het Agent Card-mechanisme pakt A2A de uitdaging van het ontdekken van mogelijkheden aan, waardoor platformoverschrijdende, multi-modale Agent-samenwerking wordt bevorderd. Het protocol heeft steun gekregen van meer dan 50 bedrijven, waaronder Atlassian en Salesforce.
Functioneel dient A2A als een ‘sociaal protocol’ binnen het AI-domein, waardoor verschillende kleine AI’s naadloos kunnen samenwerken. Naast het protocol zelf, geeft de steun van Google aanzienlijke geloofwaardigheid aan de AI Agent-ruimte.
UnifAI
UnifAI, gepositioneerd als een Agent-samenwerkingsnetwerk, streeft ernaar de sterke punten van zowel MCP als A2A te integreren, waardoor kleine en middelgrote ondernemingen (MKB) platformoverschrijdende Agent-samenwerkingsoplossingen krijgen. UnifAI fungeert als een ‘tussenlaag’ en stroomlijnt Agent-ecosystemen via een uniform service-ontdekkingsmechanisme. In vergelijking met MCP en A2A blijft de marktinloed en ecosysteemontwikkeling van UnifAI echter relatief bescheiden, wat suggereert dat de focus in de toekomst mogelijk op nichescenario’s zal liggen.
De Solana-Gebaseerde MCP Server en $DARK
Een toepassing van MCP op de Solana-blockchain maakt gebruik van een Trusted Execution Environment (TEE) om beveiliging te bieden, waardoor AI Agents rechtstreeks met de Solana-blockchain kunnen communiceren. Deze interactie omvat bewerkingen zoals het opvragen van accountsaldi en het uitgeven van tokens.
De opvallende functie van dit protocol is de mogelijkheid om AI Agents in Decentralized Finance (DeFi) in te zetten, waarmee het kritieke probleem van vertrouwde uitvoering voor on-chain bewerkingen wordt aangepakt. De bijbehorende ticker, $DARK, heeft onlangs veerkracht getoond in de markt. Hoewel voorzichtigheid geboden is, vertegenwoordigt de uitbreiding van DARK op applicatieniveau op basis van MCP een nieuwe richting.
Uitbreidingsrichtingen en Kansen
Welke uitbreidingsrichtingen en kansen kunnen on-chain AI Agents ontsluiten met deze gestandaardiseerde protocollen?
Gedecentraliseerde Uitvoering Applicatie Mogelijkheden
Het TEE-gebaseerde ontwerp van Dark pakt een fundamentele uitdaging aan: het betrouwbaar uitvoeren van on-chain bewerkingen door AI-modellen mogelijk maken. Dit biedt technische ondersteuning voor AI Agent-implementatie in DeFi, wat mogelijk leidt tot AI Agents die autonoom transacties uitvoeren, tokens uitgeven en Liquiditeitsprovider (LP)-posities beheren.
In tegenstelling tot puur conceptuele Agent-modellen, heeft dit praktische Agent-ecosysteem echte waarde. Met slechts een beperkt aantal acties beschikbaar op Github, bevindt Dark zich echter nog in een vroeg stadium en heeft het een lange weg te gaan voordat het op grote schaal wordt toegepast.
Multi-Agent Collaboratief Blockchain Netwerk
De verkenning van multi-Agent samenwerkingsscenario’s door A2A en UnifAI introduceert nieuwe netwerkeffecten in het on-chain Agent-ecosysteem. Stel je een gedecentraliseerd netwerk voor dat bestaat uit gespecialiseerde Agents die de beperkingen van een enkele LLM overstijgen en een autonome collaboratieve gedecentraliseerde markt vormen. Dit sluit perfect aan bij de gedistribueerde aard van blockchain-netwerken.
Het Pad Voorwaarts voor AI Agents
De AI Agent-sector evolueert verder dan zijn initiële ‘meme-gedreven’ fase. Het ontwikkelingspad voor on-chain AI kan inhouden dat eerst platformoverschrijdende standaarden (MCP, A2A) worden aangepakt en vervolgens applicatie-laaginnovaties worden gecreëerd (zoals de DeFi-initiatieven van Dark).
Het gedecentraliseerde Agent-ecosysteem zal een nieuwe gelaagde architectuur vormen: de onderliggende laag omvat basisbeveiligingsgaranties zoals TEE, de middelste laag bestaat uit protocolstandaarden zoals MCP/A2A, en de bovenste laag bestaat uit specifieke verticale applicatiescenario’s.
Voor gewone gebruikers, na de eerste golf van AI Agent ups en downs op de chain te hebben ervaren, ligt de focus niet langer op wie kan speculeren op de grootste marktwaarde bubble, maar op wie de kernpijnpunten van veiligheid, vertrouwen en samenwerking in het proces van het combineren van Web3 en AI echt kan oplossen. Wat betreft hoe te voorkomen dat je in een andere bubble trap trapt, denk ik persoonlijk dat we moeten observeren of de projectvoortgang de AI-technologie-innovatie van web2 nauwlettend kan volgen.
Dieper Duiken in AI Agent Protocollen: MCP, A2A en UnifAI
De heropleving van AI-agenten op de blockchain heeft aanzienlijke interesse gewekt, met name met de opkomst van protocollen zoals MCP, A2A en UnifAI. Dit zijn niet zomaar buzzwords; ze vertegenwoordigen een fundamentele verschuiving in de manier waarop AI interageert met en binnen de gedecentraliseerde wereld. Laten we elk van deze protocollen ontleden om hun individuele bijdragen te begrijpen en hoe ze gezamenlijk de toekomst van AI-agenten vormgeven.
MCP: De Taal van AI Standaardiseren
Stel je een wereld voor waarin elk AI-model een andere taal spreekt, niet in staat om te communiceren met externe tools of zelfs met elkaar. Dit was de realiteit vóór het Model Context Protocol (MCP). MCP, ontwikkeld door Anthropic, is een open-sourceprotocol dat fungeert als een universele vertaler, waardoor naadloze communicatie mogelijk wordt tussen AI-modellen en een enorm ecosysteem van externe bronnen.
In de kern standaardiseert MCP functie-aanroepen, waardoor verschillende Large Language Models (LLM’s) kunnen communiceren met externe tools met behulp van een uniforme taal. Dit is een game-changer omdat het de noodzaak voor ontwikkelaars elimineert om aangepaste integraties voor elk AI-model te bouwen, waardoor de ontwikkeltijd en complexiteit aanzienlijk worden verminderd. De impact van deze standaardisatie is vergelijkbaar met de introductie van het HTTP-protocol voor het web, waardoor verschillende webservers en browsers naadloos kunnen communiceren.
MCP is echter niet zonder beperkingen. Hoewel het uitblinkt in het standaardiseren van communicatie, pakt het niet inherent de beveiligingsproblemen aan die samenhangen met interacties op afstand, met name bij het omgaan met gevoelige gegevens of financiële transacties. Dit is waar andere protocollen en technologieën in het spel komen.
A2A: Een Sociaal Netwerk Bouwen voor AI Agents
Terwijl MCP zich richt op de communicatie tussen AI-modellen en externe tools, behandelt het Agent-to-Agent Protocol (A2A) de communicatie tussen AI-agenten zelf. Beschouw het als een ‘sociaal netwerk’ voor AI, waar agenten elkaar kunnen ontdekken, informatie kunnen uitwisselen en kunnen samenwerken aan complexe taken.
A2A, onder leiding van Google, biedt een raamwerk voor agenten om op een gestandaardiseerde manier met elkaar te interageren. Het maakt gebruik van het concept van ‘Agent Cards’, dit zijn digitale profielen die de mogelijkheden van een agent beschrijven en hoe ermee te interageren. Hierdoor kunnen agenten elkaars mogelijkheden ontdekken en samenwerkingen vormen zonder voorafgaande kennis of complexe integraties vereist.
De potentiële toepassingen van A2A zijn enorm. Stel je een scenario voor waarin een AI-agent die gespecialiseerd is in financiële analyse, moet samenwerken met een agent die gespecialiseerd is in marktonderzoek. Met A2A kunnen deze agenten naadloos verbinding maken, gegevens uitwisselen en hun expertise combineren om nauwkeurigere en inzichtelijkere rapporten te genereren.
A2A bevindt zich echter nog in een vroeg ontwikkelingsstadium en het succes ervan zal afhangen van de brede acceptatie door de AI-gemeenschap. De betrokkenheid van Google geeft aanzienlijke geloofwaardigheid aan het project, maar het blijft de vraag of A2A de dominante standaard wordt voor agent-to-agent communicatie.
UnifAI: De Kloof Dichten voor het MKB
Terwijl MCP en A2A zich primair richten op grote ondernemingen en geavanceerde AI-toepassingen, heeft UnifAI tot doel de toegang tot AI-agenttechnologie voor kleine en middelgrote ondernemingen (MKB) te democratiseren. Gepositioneerd als een ‘tussenlaag’ tussen AI-modellen en bedrijven, vereenvoudigt UnifAI het proces van het integreren van AI-agenten in bestaande workflows.
UnifAI maakt gebruik van een uniform service-ontdekkingsmechanisme waarmee bedrijven gemakkelijk AI-agenten kunnen vinden en integreren die aan hun specifieke behoeften voldoen. Dit elimineert de noodzaak voor het MKB om te investeren in dure aangepaste ontwikkeling of om te navigeren door de complexiteit van het integreren van verschillende AI-modellen.
UnifAI staat echter voor de uitdaging om te concurreren met grotere, meer gevestigde spelers in de AI-agentruimte. Het succes ervan zal afhangen van het vermogen om een overtuigende waardepropositie te bieden die resoneert met het MKB en het vermogen om een sterk ecosysteem van AI-agentproviders op te bouwen.
Van Theorie naar Praktijk: De Rol van $DARK
De protocollen die we tot nu toe hebben besproken, zijn primair gericht op standaardisatie en communicatie. Het ware potentieel van AI-agenten ligt echter in hun vermogen om echte taken uit te voeren, met name binnen het gedecentraliseerde financiële (DeFi) ecosysteem. Dit is waar $DARK in het spel komt.
$DARK is een Solana-gebaseerde implementatie van het MCP-protocol dat gebruikmaakt van Trusted Execution Environments (TEE’s) om een veilige en vertrouwde omgeving te bieden voor AI-agenten om met de blockchain te interageren. Hierdoor kunnen AI-agenten gevoelige bewerkingen uitvoeren, zoals het opvragen van accountsaldi en het uitgeven van tokens, zonder de beveiliging van de onderliggende blockchain in gevaar te brengen.
De belangrijkste innovatie van $DARK is het gebruik van TEE’s om een ‘veilige enclave’ te creëren waar AI-agenten code kunnen uitvoeren zonder angst voor manipulatie of ongeautoriseerde toegang. Dit is cruciaal voor DeFi-toepassingen, waar zelfs een kleine kwetsbaarheid tot aanzienlijke financiële verliezen kan leiden.
Hoewel $DARK zich nog in een vroeg ontwikkelingsstadium bevindt, vertegenwoordigt het een belangrijke stap voorwaarts in de ontwikkeling van veilige en vertrouwde AI-agenten voor het DeFi-ecosysteem. Het succes ervan zal afhangen van het vermogen om ontwikkelaars aan te trekken en een bloeiend ecosysteem van AI-aangedreven DeFi-toepassingen op te bouwen.
De Toekomst van AI Agents: Een Gedecentraliseerd en Collaboratief Ecosysteem
De protocollen en technologieën die we hebben besproken, vertegenwoordigen een fundamentele verschuiving in de manier waarop we over AI-agenten denken. Het zijn niet langer geïsoleerde entiteiten die eenvoudige taken uitvoeren. In plaats daarvan worden ze onderling verbonden, collaboratief en in staat om complexe bewerkingen uit te voeren binnen een gedecentraliseerd ecosysteem.
De toekomst van AI-agenten zal waarschijnlijk worden gekenmerkt door de volgende trends:
- Toegenomen Standaardisatie: Protocollen zoals MCP en A2A zullen steeds belangrijker worden naarmate het AI-agentecosysteem volwassener wordt, waardoor naadloze communicatie en samenwerking tussen verschillende agenten en platforms mogelijk wordt.
- Grotere Decentralisatie: AI-agenten zullen meer gedecentraliseerd worden, opererend op blockchain-netwerken en gebruikmakend van gedecentraliseerde technologieën om transparantie en veiligheid te waarborgen.
- Verbeterde Beveiliging: TEE’s en andere beveiligingstechnologieën zullen steeds belangrijker worden naarmate AI-agenten worden gebruikt om meer gevoelige bewerkingen uit te voeren, met name binnen het DeFi-ecosysteem.
- Bredere Acceptatie: AI-agenten zullen breder worden geaccepteerd in verschillende industrieën, van financiën en gezondheidszorg tot supply chain management en logistiek.
De convergentie van deze trends zal een krachtig nieuw paradigma creëren voor AI-agenten, een paradigma dat wordt gekenmerkt door decentralisatie, samenwerking en veiligheid. Dit paradigma heeft het potentieel om de manier waarop we met technologie interageren te revolutioneren en nieuwe mogelijkheden te ontsluiten voor innovatie en economische groei.