Wyzwania dla agentów Web3 AI: A2A i MCP

Wyzwania związane z wdrażaniem protokołów A2A i MCP dla agentów Web3 AI

Protokoły A2A od Google i MCP od Anthropic mają potencjał, aby stać się standardami komunikacji dla agentów Web3 AI, jednak ich wdrażanie napotyka poważne wyzwania ze względu na znaczące różnice między ekosystemami Web2 i Web3. Ten artykuł dogłębnie analizuje przeszkody wynikające z tych różnic, podkreślając unikalne problemy, które agenci Web3 AI muszą pokonać.

Luka w dojrzałości aplikacji

A2A i MCP szybko zyskały popularność w obszarze Web2, ponieważ wzmocniły dojrzałe już przypadki użycia. Jednak agenci Web3 AI są wciąż na wczesnym etapie rozwoju, brak im głębokich zastosowań, takich jak DeFAI i GameFAI. Ta luka w dojrzałości utrudnia bezpośrednie zastosowanie tych protokołów w środowisku Web3 i ich efektywne wykorzystanie.

Na przykład, w Web2 użytkownicy mogą bezproblemowo aktualizować kod na platformach takich jak GitHub za pomocą protokołu MCP, bez konieczności opuszczania bieżącego środowiska pracy. Jednak w środowisku Web3, podczas analizy danych łańcuchowych, używanie lokalnie wytrenowanych strategii do wykonywania transakcji łańcuchowych może być mylące. Ta różnica uwypukla lukę w dojrzałości aplikacji między dwoma ekosystemami, utrudniając bezpośrednie przeniesienie protokołów Web2 do Web3.

Aplikacje Web2 zazwyczaj dysponują dobrze rozwiniętymi narzędziami programistycznymi, dojrzałymi bibliotekami i frameworkami oraz dużymi społecznościami programistów. Ten kompleksowy ekosystem upraszcza proces tworzenia i wdrażania aplikacji, umożliwiając programistom szybkie iteracje i innowacje. Natomiast narzędzia iinfrastruktura do tworzenia agentów Web3 AI są wciąż na wczesnym etapie rozwoju, a programiści stoją przed większymi wyzwaniami technicznymi i niepewnością.

Ponadto, aplikacje Web2 zazwyczaj opierają się na scentralizowanych serwerach i bazach danych, które zapewniają niezawodną wydajność i skalowalność. Jednak agenci Web3 AI muszą działać w zdecentralizowanych sieciach, co może prowadzić do wąskich gardeł wydajności i problemów ze skalowalnością. Wrodzone opóźnienia i ograniczenia przepustowości zdecentralizowanych sieci utrudniają budowę wysokowydajnych agentów AI.

Aby wypełnić lukę w dojrzałości aplikacji, programiści Web3 muszą skupić się na budowie narzędzi, bibliotek i frameworków dostosowanych specjalnie do zdecentralizowanych środowisk. Narzędzia te powinny uprościć proces tworzenia i wdrażania agentów AI oraz rozwiązać unikalne wyzwania zdecentralizowanych sieci. Ponadto, stworzenie prężnej społeczności programistów Web3 ma kluczowe znaczenie dla dzielenia się wiedzą, promowania współpracy i stymulowania innowacji.

Niewystarczająca infrastruktura

Brak infrastruktury w obszarze Web3 jest kolejną znaczącą przeszkodą. Aby zbudować kompleksowy ekosystem, agenci Web3 AI muszą rozwiązać problem braku podstawowych komponentów, takich jak ujednolicona warstwa danych, warstwa wyroczni, warstwa realizacji intencji i zdecentralizowana warstwa konsensusu.

W Web2 protokół A2A umożliwia agentom łatwą współpracę przy użyciu znormalizowanych API. W przeciwieństwie do tego, środowisko Web3 stwarza ogromne wyzwania, nawet w przypadku prostych operacji arbitrażu między DEX-ami. Ekosystem Web2 ma dobrze rozwiniętą infrastrukturę, która obsługuje bezproblemową komunikację i wymianę danych między agentami. Jednak ekosystem Web3 jest wciąż rozproszony i nieinteroperacyjny, co utrudnia współpracę między agentami.

Na przykład, aplikacje Web2 mogą wykorzystywać scentralizowane bramy API do zarządzania komunikacją między agentami i egzekwowania zasad bezpieczeństwa. Bramy API zapewniają znormalizowany sposób dostępu do różnych usług i źródeł danych, co upraszcza proces tworzenia aplikacji. Jednak aplikacje Web3 muszą działać w zdecentralizowanych sieciach, co utrudnia budowę i utrzymanie scentralizowanych bram API.

Ponadto, aplikacje Web3 zazwyczaj opierają się na danych łańcuchowych, które mogą być trudne do uzyskania i przetworzenia. Dane łańcuchowe są często przechowywane w nieustrukturyzowanym formacie i mogą być rozproszone na wielu łańcuchach bloków. Aby efektywnie wykorzystywać dane łańcuchowe, agenci Web3 AI muszą być w stanie wyodrębniać, przekształcać i ładować dane z różnych łańcuchów bloków.

Aby rozwiązać problem niewystarczającej infrastruktury, programiści Web3 muszą skupić się na budowie podstawowych komponentów, które obsługują tworzenie i wdrażanie agentów AI. Komponenty te powinny obejmować:

• Ujednolicona warstwa danych: Zapewnia znormalizowany dostęp do danych łańcuchowych i pozałańcuchowych.
• Warstwa wyroczni: Bezpiecznie i niezawodnie przenosi dane pozałańcuchowe do łańcucha.
• Warstwa realizacji intencji: Umożliwia użytkownikom wyrażanie ich intencji i wykonywanie transakcji przez agentów w ich imieniu.
• Zdecentralizowana warstwa konsensusu: Zapewnia, że transakcje między agentami są ważne i niezmienialne.

Budując te podstawowe komponenty, programiści Web3 mogą stworzyć bardziej solidny i interoperacyjny ekosystem, który obsługuje tworzenie i wdrażanie agentów AI.

Specyficzne potrzeby Web3

Agenci Web3 AI muszą zaspokajać unikalne potrzeby, które różnią się od protokołów i funkcji Web2. Na przykład, w Web2 użytkownik może łatwo zarezerwować najtańszy lot za pomocą protokołu A2A. Jednak w Web3, gdy użytkownik chce przenieść USDC między łańcuchami do Solana w celu wydobycia płynności, agent musi zrozumieć intencję użytkownika, zrównoważyć bezpieczeństwo, atomowość i opłacalność oraz wykonać złożone operacje łańcuchowe.

Jeśli operacje te zwiększają ryzyko bezpieczeństwa, to postrzegana wygoda staje się bez znaczenia, czyniąc potrzebę fałszywą potrzebą. Agenci Web3 AI muszą być w stanie obsługiwać złożone, wieloetapowe transakcje, które wymagają interakcji między wieloma łańcuchami bloków i protokołami. Transakcje te mogą wymagać starannego planowania i wykonania, aby zapewnić, że są bezpieczne, wydajne i zgodne z intencjami użytkownika.

Ponadto, agenci Web3 AI muszą być w stanie dostosowywać się do stale zmieniających się warunków rynkowych i protokołów. Na przykład, stale pojawiają się nowe protokoły DeFi, każdy z własnymi zasadami i mechanizmami. Agenci Web3 AI muszą być w stanie szybko uczyć się i dostosowywać do tych nowych protokołów, aby zapewnić użytkownikom najlepsze strategie transakcyjne.

Aby zaspokoić unikalne potrzeby Web3, agenci AI muszą być wyposażeni w zaawansowane funkcje, takie jak:

• Rozpoznawanie intencji: Zrozumienie intencji użytkownika i przekształcenie jej w wykonalne działania.
• Ocena ryzyka: Ocena ryzyka związanego z różnymi strategiami transakcyjnymi.
• Atomowe wykonanie: Zapewnienie, że transakcje są wykonywane atomowo, co oznacza, że wszystkie kroki są wykonywane pomyślnie lub wszystkie nie powiodą się.
• Adaptacyjne uczenie się: Dostosowywanie strategii transakcyjnych do stale zmieniających się warunków rynkowych i protokołów.

Integrując te zaawansowane funkcje, agenci Web3 AI mogą zapewnić użytkownikom bezpieczniejsze, wydajniejsze i bardziej spersonalizowane doświadczenia transakcyjne.

Złożoność interoperacyjności między łańcuchami

Interoperacyjność między łańcuchami jest poważnym wyzwaniem dla agentów Web3 AI. W Web2 agenci mogą łatwo komunikować się między różnymi platformami i usługami za pomocą znormalizowanych API. Jednak w Web3 różne łańcuchy bloków mają różne protokoły i formaty danych, co utrudnia interoperacyjność między agentami.

Na przykład, agent może potrzebować dostępu do danych w łańcuchu bloków Ethereum, a następnie wykonać transakcję w łańcuchu bloków Solana. Aby to osiągnąć, agent musi być w stanie łączyć się między różnymi łańcuchami bloków i obsługiwać różne opłaty za gaz i czasy potwierdzenia transakcji. Złożoność interoperacyjności między łańcuchami zwiększa koszty tworzenia i wdrażania agentów Web3 AI.

Aby rozwiązać ten problem, programiści badają różne rozwiązania międzyłańcuchowe, takie jak:

• Atomowe wymiany: Umożliwiają użytkownikom bezpośrednią wymianę tokenów między różnymi łańcuchami bloków, bez konieczności zaufania stronie trzeciej.
• Mosty: Umożliwiają użytkownikom przenoszenie tokenów z jednego łańcucha bloków do drugiego.
• Przesyłanie wiadomości między łańcuchami: Umożliwia agentom wysyłanie i odbieranie wiadomości między różnymi łańcuchami bloków.

Rozwiązania te oferują obiecujące metody interoperacyjności międzyłańcuchowej, ale mają również pewne wady. Na przykład, atomowe wymiany mogą wymagać złożonych technik kryptograficznych, a mosty mogą stwarzać zagrożenia bezpieczeństwa. Przesyłanie wiadomości między łańcuchami może być ograniczone przez opóźnienia i przepustowość.

Aby osiągnąć prawdziwą interoperacyjność międzyłańcuchową, potrzebne są dalsze badania i rozwój. Przyszłe rozwiązania mogą wymagać połączenia różnych technologii i rozwiązania problemów związanych z bezpieczeństwem, wydajnością i skalowalnością.

Rozważania dotyczące bezpieczeństwa

Bezpieczeństwo jest jednym z najważniejszych czynników, które należy wziąć pod uwagę w przypadku agentów Web3 AI. Ponieważ agenci AI otrzymują uprawnienia do wykonywania transakcji w imieniu użytkowników, są potencjalnym celem hakerów i złośliwych podmiotów. Jeśli agent AI zostanie naruszony, atakujący może ukraść środki, manipulować rynkami lub przeprowadzić inne ataki.

Aby złagodzić ryzyko bezpieczeństwa, agenci Web3 AI muszą stosować rygorystyczne środki bezpieczeństwa, takie jak:

• Uwierzytelnianie wieloskładnikowe: Wymaga od użytkowników podania wielu czynników uwierzytelniających w celu uzyskania dostępu do konta.
• Szyfrowanie: Szyfrowanie poufnych danych, takich jak klucze prywatne i historia transakcji.
• Bezpieczne przeglądy kodu: Regularne przeglądy kodu w celu wykrycia luk w zabezpieczeniach.
• Programy nagród za wykrycie luk: Nagradzanie badaczy bezpieczeństwa, którzy znajdą luki w zabezpieczeniach.
• Monitorowanie i alerty: Monitorowanie systemów pod kątem podejrzanej aktywności i wysyłanie alertów w odpowiednim czasie.

Oprócz tych środków technicznych, użytkownicy muszą być świadomi ryzyka związanego z używaniem agentów Web3 AI i podejmować kroki w celu ochrony swoich kont. Na przykład, użytkownicy powinni używać silnych haseł, włączyć uwierzytelnianie dwuskładnikowe i zachować czujność w przypadku oszustw typu phishing.

Kwestie prywatności

Prywatność jest kolejnym ważnym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę w przypadku agentów Web3 AI. Ponieważ agenci AI otrzymują uprawnienia do dostępu do danych użytkowników, muszą przetwarzać te dane w sposób, który szanuje prywatność użytkowników. Użytkownicy powinni mieć kontrolę nad tym, w jaki sposób ich dane są wykorzystywane i powinni mieć możliwość rezygnacji z gromadzenia danych.

Aby rozwiązać kwestie prywatności, agenci Web3 AI muszą stosować technologie ochrony prywatności, takie jak:

• Prywatność różnicowa: Dodawanie szumu do danych w celu uniemożliwienia identyfikacji osób.
• Szyfrowanie homomorficzne: Umożliwia wykonywanie obliczeń na zaszyfrowanych danych bez konieczności ich wcześniejszego odszyfrowania.
• Dowody zerowej wiedzy: Umożliwiają jednej stronie udowodnienie prawdziwości oświadczenia bez ujawniania żadnych informacji na temat samego oświadczenia.
• Uczenie federacyjne: Umożliwia trenowanie modeli AI bez udostępniania oryginalnych danych.

Stosując te technologie ochrony prywatności, agenci Web3 AI mogą zapewnić użytkownikom bezpieczniejsze i bardziej prywatne doświadczenia.

Zdecentralizowane zarządzanie

Zdecentralizowane zarządzanie jest kluczowym aspektem ekosystemu agentów Web3 AI. Aby zapewnić, że agenci AI są sprawiedliwi, przejrzyści i działają w interesie użytkowników, należy ustanowić zdecentralizowane mechanizmy zarządzania. Mechanizmy te powinny umożliwiać użytkownikom uczestniczenie w tworzeniu i wdrażaniu agentów AI oraz głosowanie nad kluczowymi decyzjami.

Zdecentralizowane mechanizmy zarządzania mogą przyjmować różne formy, takie jak:

• Zdecentralizowane organizacje autonomiczne (DAO): Umożliwiają użytkownikom głosowanie nad propozycjami za pomocą tokenów.
• Zarządzanie w łańcuchu: Umożliwia użytkownikom bezpośrednie głosowanie nad parametrami protokołu w łańcuchu bloków.
• Systemy reputacji: Nagradzają użytkowników, którzy wnoszą wkład w ekosystem.

Wdrażając zdecentralizowane mechanizmy zarządzania, agenci Web3 AI mogą stworzyć bardziej demokratyczny, przejrzysty i odpowiedzialny ekosystem.

Niepewność regulacyjna

Niepewność regulacyjna jest poważnym wyzwaniem dla agentów Web3 AI. Ze względu na nowatorski charakter technologii Web3, wiele jurysdykcji nie opracowało jeszcze jasnych ram regulacyjnych. Ta niepewność utrudnia przedsiębiorstwom przestrzeganie przepisów prawa i może hamować innowacje.

Aby rozwiązać problem niepewności regulacyjnej, rządy muszą współpracować z ekspertami branżowymi w celu opracowania jasnych i kompleksowych ram regulacyjnych. Ramy te powinny odnosić się do problemów związanych z bezpieczeństwem, prywatnością i ochroną konsumentów, jednocześnie promując innowacje.

Podsumowanie

Chociaż wartość protokołów A2A i MCP jest niezaprzeczalna, nierealistyczne jest oczekiwanie, że bez modyfikacji będą one płynnie adaptowane do domeny agentów Web3 AI. Luki w implementacji infrastruktury dają budowniczym możliwość innowacji i wypełnienia tych luk. Rozwiązując lukę w dojrzałości aplikacji, niewystarczającą infrastrukturę, specyficzne potrzeby Web3, złożoność interoperacyjności między łańcuchami, kwestie bezpieczeństwa i prywatności, zdecentralizowane zarządzanie i niepewność regulacyjną, programiści Web3 mogą stworzyć solidny, bezpieczny i bardziej spersonalizowany ekosystem, który obsługuje tworzenie i wdrażanie agentów AI.