Od Koncepcji do Aplikacji: Jak MCP i A2A Kształtują Przyszłość Agentów AI Web3
Dlaczego twierdzę, że kolejna fala entuzjazmu dla Agentów AI będzie oparta na standardowych protokołach frameworkowych AI web2, takich jak MCP+A2A? Logika, która za tym stoi jest prosta:
Trudna Sytuacja Agentów AI Web3
Pięta Achillesowa Agentów AI Web3: Nadmierna Konceptualizacja
Wyzwanie z Agentami AI Web3 leży w ich nadmiernej konceptualizacji, gdzie narracja przeważa nad praktyczną użytecznością. Podczas gdy dużo się dyskutuje o wielkiej wizji zdecentralizowanych platform i suwerenności danych użytkownika, doświadczenie użytkownika z rzeczywistymi aplikacjami produktowymi jest często żałośnie nieadekwatne. Zwłaszcza po rundzie czyszczenia konceptualnej bańki, niewielu inwestorów detalicznych jest skłonnych płacić za wielkie i niezrealizowane oczekiwania.
Przestrzeń Agenta AI Web3 została dotknięta nadmiernym naciskiem na teoretyczne możliwości kosztem namacalnych rezultatów. Urok decentralizacji, własności danych i nowatorskich modeli zarządzania zawładnął wyobraźnią wielu, ale rzeczywistość często nie dorównuje szumowi. Użytkownicy zostają z nieporęcznymi interfejsami, ograniczoną funkcjonalnością i ogólnym poczuciem, że technologia nie jest jeszcze gotowa na główny nurt.
Potrzeba Praktycznych Aplikacji
Społeczność Web3 musi przesunąć swój fokus z abstrakcyjnych ideałów na konkretne aplikacje. Obietnica zdecentralizowanej AI jest przekonująca, ale zostanie zrealizowana tylko wtedy, gdy przełoży się na rzeczywiste korzyści dla użytkowników. To wymaga skupienia się na doświadczeniu użytkownika, łatwości użycia i namacalnym tworzeniu wartości.
Inwestorzy są coraz bardziej zmęczeni projektami, które obiecują gruszki na wierzbie, ale nie są w stanie dostarczyć. Szukają projektów, które mogą zademonstrować jasną ścieżkę do adopcji i generowania przychodów. To oznacza budowanie produktów, które rozwiązują rzeczywiste problemy i oferują przekonującą propozycję wartości.
Pragmatyzm AI Web2: MCP i A2A
Rozwój MCP i A2A w AI Web2
Szybki rozwój MCP, A2A i innych standardów protokołów w dziedzinie AI web2 oraz wynikający z tego impet w przestrzeni AI, wynika z ich ‘widocznego i namacalnego’ pragmatyzmu. MCP jest jak interfejs USB-C w świecie AI, pozwalający modelom AI bezproblemowo łączyć się z różnymi źródłami danych i narzędziami. Istnieje już wiele praktycznych przypadków użycia MCP.
W ostrym kontraście do konceptualnego skupienia Web3 AI, Web2 AI priorytetowo traktuje praktyczność i realny wpływ.Pojawienie się protokołów takich jak MCP (Model-Controller-Pipeline) i A2A (Application-to-Application) było napędzane chęcią rozwiązywania konkretnych problemów i tworzenia namacalnej wartości.
MCP: Uniwersalne Złącze dla AI
MCP, często porównywane do interfejsu USB-C dla AI, umożliwia modelom AI bezproblemowe łączenie się z różnymi źródłami danych i narzędziami. To ustandaryzowane podejście upraszcza integrację AI z istniejącymi systemami, pozwalając programistom budować bardziej złożone i potężne aplikacje.
Piękno MCP leży w jego prostocie i wszechstronności. Zapewnia wspólne ramy dla łączenia modeli AI ze źródłami danych, narzędziami i innymi aplikacjami. Eliminuje to potrzebę niestandardowych integracji, oszczędzając programistom czas i wysiłek.
Przykłady MCP w Akcji
Na przykład, niektórzy użytkownicy mogą bezpośrednio używać Claude’a do sterowania Blenderem w celu tworzenia modeli 3D, a niektórzy praktycy UI/UX mogą używać języka naturalnego do generowania kompletnych plików projektowych Figma. Niektórzy programiści mogą również bezpośrednio używać Cursor do wykonywania pisania kodu, uzupełniania i przesyłania Git w jednym miejscu.
- Modelowanie 3D Wspomagane AI: Wyobraź sobie, że używasz języka naturalnego, aby poinstruować model AI do stworzenia modelu 3D. Z MCP staje się to rzeczywistością. Użytkownicy mogą po prostu opisać pożądany model, a AI wygeneruje go automatycznie, usprawniając proces projektowania i otwierając nowe możliwości twórcze.
- Zautomatyzowany Projekt UI/UX: Nużące zadanie projektowania interfejsów użytkownika można teraz zautomatyzować za pomocą AI. Praktycy UI/UX mogą używać języka naturalnego do opisania pożądanego interfejsu, a AI wygeneruje kompletny plik projektowy Figma, oszczędzając im niezliczone godziny pracy.
- Programowanie Wspomagane AI: Programiści mogą wykorzystać AI do automatyzacji rutynowych zadań i poprawy jakości kodu. Za pomocą narzędzi takich jak Cursor, programiści mogą używać języka naturalnego do pisania kodu, generowania dokumentacji i przesyłania zmian do Git, wszystko z jednego interfejsu.
Te przykłady podkreślają transformacyjny potencjał MCP. Zapewniając ustandaryzowane ramy dla łączenia modeli AI ze źródłami danych i narzędziami, MCP umożliwia programistom budowanie bardziej potężnych i wszechstronnych aplikacji.
Zamykanie Luki: MCP i A2A dla Web3
Ograniczenia AI Web3 w Pionowych Scenariuszach
Wcześniej wszyscy oczekiwali, że agent AI web3 będzie miał innowacyjne aplikacje lądowania w dwóch głównych pionowych scenariuszach DeFai i GameFai, ale w rzeczywistości wiele podobnych aplikacji nadal utknęło na poziomie ‘pokazywania umiejętności’ interfejsu przetwarzania języka naturalnego, co nie wystarcza, aby spełnić próg praktyczności.
Pomimo początkowego entuzjazmu, Agenci AI Web3 walczą o znalezienie praktycznych zastosowań w kluczowych sektorach pionowych, takich jak DeFi (Zdecentralizowane Finanse) i GameFi (Zdecentralizowane Gry). Wiele projektów pozostaje uwięzionych na etapie ‘pokazywania umiejętności’, demonstrując imponujące możliwości przetwarzania języka naturalnego, ale nie dostarczając namacalnej wartości dla użytkowników.
Wyjście Poza ‘Pokazywanie Umiejętności’
Skupienie się na prezentowaniu możliwości technicznych odbywa się kosztem użyteczności i realnego wpływu. Użytkownicy są mniej zainteresowani efektownymi demonstracjami, a bardziej tym, jak AI może rozwiązać ich problemy i poprawić ich życie.
Aby odnieść sukces, Agenci AI Web3 muszą wyjść poza fazę ‘pokazywania umiejętności’ i skupić się na budowaniu praktycznych aplikacji, które zaspokajają specyficzne potrzeby. To wymaga głębokiego zrozumienia rynku docelowego i zaangażowania w projektowanie zorientowane na użytkownika.
Moc Współpracy Multi-Agent
Poprzez połączenie MCP i A2A można zbudować potężniejszy system współpracy Multi-Agent, a złożone zadania można podzielić, aby obsługiwały je wyspecjalizowani Agenci. Na przykład, niech Agent analizujący odczytuje dane z łańcucha, analizuje trendy rynkowe i łączy innych Agentów prognozujących i Agentów kontroli ryzyka, aby przekształcić przeszłe zintegrowane myślenie jednego Agenta w paradygmat podziału pracy oparty na współpracy wielu Agentów.
Łącząc mocne strony MCP i A2A, programiści mogą tworzyć zaawansowane systemy multi-agentów, które mogą sprostać złożonym zadaniom. To podejście polega na dzieleniu zadań na mniejsze, bardziej zarządzalne komponenty i przypisywaniu ich wyspecjalizowanym agentom.
Ekosystem Współpracy Agentów AI
Na przykład, agent analizujący mógłby zostać obarczony zadaniem odczytywania danych z łańcucha i analizowania trendów rynkowych, podczas gdy inni agenci mogliby skupić się na prognozowaniu i kontroli ryzyka. To podejście oparte na współpracy pozwala na bardziej wydajne i efektywne wykonywanie złożonych zadań, odchodząc od tradycyjnego monolitycznego paradygmatu agenta.
Kluczem do sukcesu jest bezproblemowa integracja tych agentów, umożliwiająca im efektywną komunikację i współpracę. To wymaga solidnych ram komunikacyjnych i wspólnego zrozumienia zadania.
Historie Sukcesu MCP jako Plany dla Web3
Wszystkie udane przypadki zastosowań MCP stanowią udane przykłady narodzin nowej generacji agentów handlowych i gier w web3.
Historie sukcesu MCP w świecie Web2 stanowią cenne plany dla rozwoju agentów handlowych i gier Web3. Ucząc się z doświadczeń pionierów Web2, programiści Web3 mogą przyspieszyć adopcję AI w tych krytycznych sektorach.
Podejście Hybrydowe: Łączenie Pragmatyzmu Web2 z Wartościami Web3
Zalety Hybrydowych Ram
Oprócz tego, hybrydowy standard frameworkowy oparty na MCP i A2A ma również zalety, takie jak przyjazność dla użytkowników web2 i szybkość lądowania aplikacji. Obecnie należy tylko rozważyć, jak połączyć mechanizm przechwytywania wartości i zachęt web3 ze scenariuszami aplikacji, takimi jak DeFai i GameFai. Jeśli projekty nadal trzymają się czystego konceptualizmu web3 i odmawiają przyjęcia pragmatyzmu web2, mogą przegapić kolejny nowy trend Agenta AI.
Hybrydowe ramy, łączące mocne strony MCP i A2A z wartościami Web3, oferują kilka kluczowych zalet, w tym:
- Przyjazność dla Użytkownika: Wykorzystując istniejącą infrastrukturę i narzędzia Web2, hybrydowe ramy mogą zapewnić bardziej znajome i intuicyjne doświadczenie dla użytkowników, obniżając barierę wejścia dla aplikacji Web3.
- Szybkie Wdrażanie: Hybrydowe ramy pozwalają programistom szybko wdrażać aplikacje oparte na AI, wykorzystując istniejące technologie i infrastrukturę Web2.
- Mechanizmy Przechwytywania Wartości i Zachęt: Integrując mechanizmy przechwytywania wartości i zachęt Web3, hybrydowe ramy mogą wyrównać interesy użytkowników, programistów i innych interesariuszy, wspierając bardziej zrównoważony i sprawiedliwy ekosystem.
Integracja Wartości Web3 z Frameworkami Web2
Wyzwanie polega na bezproblemowej integracji wartości Web3 z frameworkami Web2. To wymaga starannego rozważenia, jak włączyć zdecentralizowane zarządzanie, własność danych i tokenomię do istniejących systemów.
Ryzyko Czystego Konceptualizmu
Projekty, które trzymają się czystego konceptualizmu Web3, nie przyjmując pragmatyzmu Web2, ryzykują przegapienie kolejnej fali innowacji Agenta AI. Przyszłość AI leży na przecięciu tych dwóch światów, gdzie ideały Web3 są łagodzone przez praktyczność Web2.
Przyszłość Agentów AI: Synteza Ideałów i Pragmatyzmu
Krótko mówiąc, nabiera rozpędu nowa fala Agenta AI, ale nie jest to już czysta narracja i postawa wyolbrzymiania koncepcji z przeszłości, ale musi być wspierana przez pragmatyzm i lądowanie aplikacji.
Przyszłość Agentów AI leży w syntezie ideałów i pragmatyzmu. Łącząc wizjonerskie cele Web3 z praktycznym podejściem Web2, możemy stworzyć nową generację aplikacji opartych na AI, które są zarówno innowacyjne, jak i mają wpływ. Następna fala rozwoju Agenta AI będzie napędzana praktycznymi zastosowaniami i realną wartością, a nie tylko szumem i pustymi obietnicami.