Krajobraz agentów AI on-chain przeżywa renesans, naznaczony konwergencją protokołów takich jak MCP, A2A i UnifAI. Te standardy przeplatają się, tworząc nowatorską infrastrukturę interakcji Multi-AI Agent, podnosząc agentów AI z roli zwykłych dostawców informacji do funkcjonalnych narzędzi aplikacyjnych. Kluczowe pytanie brzmi teraz, czy to zwiastuje drugą wiosnę dla agentów AI na blockchainie.
Zrozumienie podstawowych protokołów
Model Context Protocol (MCP)
Zapoczątkowany przez Anthropic, Model Context Protocol (MCP) to protokół open-standard zaprojektowany w celu wypełnienia luki między modelami AI a zewnętrznymi narzędziami. U podstaw MCP działa jako ‘układ nerwowy’, który ułatwia interoperacyjność między Agentami a światem zewnętrznym. Dzięki wsparciu gigantów branży, takich jak Google DeepMind, MCP szybko zyskał popularność jako uznany standard protokołu.
Techniczne znaczenie MCP polega na standaryzacji wywołań funkcji, umożliwiając różnym Large Language Models (LLM) interakcję z zewnętrznymi narzędziami przy użyciu jednolitego języka. Ta standaryzacja jest podobna do ‘protokołu HTTP’ ekosystemu Web3 AI. Jednak MCP napotyka ograniczenia w zdalnej bezpiecznej komunikacji, szczególnie w przypadku interakcji o wysokiej stawce, obejmujących aktywa.
Agent-to-Agent Protocol (A2A)
Promowany przez Google, Agent-to-Agent Protocol (A2A) to protokół komunikacyjny, który przewiduje ‘sieć społecznościową’ dla Agentów. W przeciwieństwie do MCP, który koncentruje się na łączeniu narzędzi AI, A2A podkreśla komunikację i interakcję między Agentami. Dzięki mechanizmowi Agent Card, A2A rozwiązuje problem odkrywania możliwości, wspierając międzyplatformową, multimodalną współpracę Agentów. Protokół zyskał wsparcie od ponad 50 przedsiębiorstw, w tym Atlassian i Salesforce.
Funkcjonalnie, A2A służy jako ‘protokół społecznościowy’ w dziedzinie AI, umożliwiając różnym małym AI bezproblemową współpracę. Poza samym protokołem, poparcie Google nadaje znaczną wiarygodność przestrzeni Agentów AI.
UnifAI
Pozycjonowany jako sieć współpracy Agentów, UnifAI ma na celu zintegrowanie mocnych stron zarówno MCP, jak i A2A, zapewniając małym i średnim przedsiębiorstwom (MŚP) międzyplatformowe rozwiązania do współpracy Agentów. UnifAI działa jako ‘warstwa pośrednia’, usprawniając ekosystemy Agentów za pomocą ujednoliconego mechanizmu odkrywania usług. Jednak w porównaniu z MCP i A2A, wpływ UnifAI na rynek i rozwój ekosystemu pozostają stosunkowo skromne, co sugeruje potencjalne skupienie się na niszowych scenariuszach w przyszłości.
Serwer MCP oparty na Solana i $DARK
Zastosowanie MCP na blockchainie Solana wykorzystuje Trusted Execution Environment (TEE) w celu zapewnienia bezpieczeństwa, umożliwiając Agentom AI bezpośrednią interakcję z blockchainem Solana. Ta interakcja obejmuje operacje takie jak sprawdzanie sald kont i wydawanie tokenów.
Wyjątkową cechą tego protokołu jest umożliwienie Agentom AI w Decentralized Finance (DeFi), rozwiązując krytyczny problem zaufanego wykonywania operacji on-chain. Odpowiedni ticker, $DARK, wykazał ostatnio odporność na rynku. Chociaż należy zachować ostrożność, rozszerzenie warstwy aplikacji DARK oparte na MCP reprezentuje nowy kierunek.
Kierunki ekspansji i możliwości
Jakie kierunki ekspansji i możliwości mogą odblokować Agenci AI on-chain dzięki tym standardowym protokołom?
Zdecentralizowane możliwości aplikacji do wykonywania
Projekt oparty na TEE Dark rozwiązuje fundamentalne wyzwanie: umożliwienie modelom AI niezawodne wykonywanie operacji on-chain. Zapewnia to wsparcie techniczne dla wdrażania Agentów AI w DeFi, potencjalnie prowadząc do Agentów AI, którzy autonomicznie wykonują transakcje, wydają tokeny i zarządzają pozycjami Liquidity Provider (LP).
W przeciwieństwie do czysto konceptualnych modeli Agentów, ten praktyczny ekosystem Agentów ma prawdziwą wartość. Jednak przy ograniczonej liczbie Actions dostępnych na Github, Dark jest nadal w początkowej fazie i ma jeszcze do pokonania dystans, zanim osiągnie powszechne zastosowanie.
Kolaboracyjna sieć blockchain wielu Agentów
Eksploracja scenariuszy współpracy wielu Agentów przez A2A i UnifAI wprowadza nowe efekty sieciowe do ekosystemu Agentów on-chain. Wyobraź sobie zdecentralizowaną sieć złożoną ze specjalistycznych Agentów, którzy wykraczają poza ograniczenia pojedynczego LLM, tworząc autonomiczny, kolaboracyjny, zdecentralizowany rynek. To idealnie pasuje do rozproszonego charakteru sieci blockchain.
Droga naprzód dla Agentów AI
Sektor Agentów AI ewoluuje poza początkową fazę ‘napędzaną memami’. Ścieżka rozwoju AI on-chain może obejmować najpierw zajęcie się standardami międzyplatformowymi (MCP, A2A), a następnie tworzenie innowacji w warstwie aplikacji (takich jak inicjatywy DeFi Dark).
Zdecentralizowany ekosystem Agentów utworzy nową warstwową architekturę: warstwa podstawowa obejmuje podstawowe gwarancje bezpieczeństwa, takie jak TEE, warstwa środkowa składa się ze standardów protokołów, takich jak MCP/A2A, a górna warstwa składa się ze specyficznych pionowych scenariuszy zastosowań.
Dla zwykłych użytkowników, po doświadczeniu pierwszej fali wzlotów i upadków Agentów AI na łańcuchu, uwaga nie koncentruje się już na tym, kto może spekulować na największej bańce wartości rynkowej, ale na tym, kto naprawdę może rozwiązać podstawowe problemy bezpieczeństwa, zaufania i współpracy w procesie łączenia Web3 i AI. Jeśli chodzi o to, jak uniknąć wpadnięcia w kolejną pułapkę bańki, osobiście uważam, że powinniśmy obserwować, czy postęp projektu może ściśle podążać za innowacjami technologicznymi AI web2.
Głębsze zanurzenie w protokołach Agentów AI: MCP, A2A i UnifAI
Odrodzenie agentów AI na blockchainie wzbudziło znaczne zainteresowanie, szczególnie w związku z pojawieniem się protokołów takich jak MCP, A2A i UnifAI. To nie tylko modne słowa; reprezentują one fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki AI wchodzi w interakcje i działa w zdecentralizowanym świecie. Przeanalizujmy każdy z tych protokołów, aby zrozumieć ich indywidualny wkład i sposób, w jaki wspólnie kształtują przyszłość agentów AI.
MCP: Standaryzacja języka AI
Wyobraź sobie świat, w którym każdy model AI mówi innym językiem, niezdolny do komunikacji z zewnętrznymi narzędziami lub nawet ze sobą. Taka była rzeczywistość przed Model Context Protocol (MCP). Opracowany przez Anthropic, MCP to protokół open-source, który działa jako uniwersalny tłumacz, umożliwiając bezproblemową komunikację między modelami AI a rozległym ekosystemem zewnętrznych zasobów.
U podstaw MCP standaryzuje wywołania funkcji, umożliwiając różnym Large Language Models (LLM) interakcję z zewnętrznymi narzędziami przy użyciu jednolitego języka. To zmienia zasady gry, ponieważ eliminuje potrzebę tworzenia przez deweloperów niestandardowych integracji dla każdego modelu AI, znacznie skracając czas i złożoność rozwoju. Wpływ tej standaryzacji jest podobny do wprowadzenia protokołu HTTP dla sieci, umożliwiając bezproblemową komunikację różnych serwerów i przeglądarek internetowych.
Jednak MCP nie jest pozbawiony ograniczeń. Chociaż doskonale radzi sobie ze standaryzacją komunikacji, nie rozwiązuje w sposób nieodłączny problemów bezpieczeństwa związanych ze zdalnymi interakcjami, szczególnie w przypadku poufnych danych lub transakcji finansowych. W tym miejscu wkraczają inne protokoły i technologie.
A2A: Budowanie sieci społecznościowej dla Agentów AI
Podczas gdy MCP koncentruje się na komunikacji między modelami AI a zewnętrznymi narzędziami, Agent-to-Agent Protocol (A2A) zajmuje się komunikacją między samymi agentami AI. Pomyśl o tym jak o ‘sieci społecznościowej’ dla AI, gdzie agenci mogą się odnajdywać, wymieniać informacjami i współpracować nad złożonymi zadaniami.
Zapoczątkowany przez Google, A2A zapewnia ramy dla agentów do interakcji ze sobą w standardowy sposób. Wykorzystuje koncepcję ‘Agent Cards’, które są jak cyfrowe profile opisujące możliwości agenta i sposób interakcji z nim. Pozwala to agentom na odkrywanie wzajemnych możliwości i nawiązywanie współpracy bez wymagania wcześniejszej wiedzy lub złożonych integracji.
Potencjalne zastosowania A2A są ogromne. Wyobraź sobie scenariusz, w którym agent AI specjalizujący się w analizie finansowej musi współpracować z agentem specjalizującym się w badaniach rynkowych. Dzięki A2A agenci ci mogą bezproblemowo łączyć się, wymieniać danymi i łączyć swoją wiedzę, aby generować dokładniejsze i bardziej wnikliwe raporty.
Jednak A2A jest nadal w początkowej fazie rozwoju, a jego sukces będzie zależał od powszechnego przyjęcia przez społeczność AI. Zaangażowanie Google nadaje projektowi znaczną wiarygodność, ale okaże się, czy A2A stanie się dominującym standardem komunikacji między agentami.
UnifAI: Wypełnianie luki dla MŚP
Podczas gdy MCP i A2A koncentrują się głównie na dużych przedsiębiorstwach i zaawansowanych aplikacjach AI, UnifAI ma na celu demokratyzację dostępu do technologii agentów AI dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP). Pozycjonowany jako ‘warstwa pośrednia’ między modelami AI a firmami, UnifAI upraszcza proces integrowania agentów AI z istniejącymi przepływami pracy.
UnifAI wykorzystuje ujednolicony mechanizm odkrywania usług, który pozwala firmom łatwo znajdować i integrować agentów AI, którzy spełniają ich specyficzne potrzeby. Eliminuje to potrzebę inwestowania przez MŚP w kosztowne niestandardowe rozwiązania lub poruszania się po złożoności integracji różnych modeli AI.
Jednak UnifAI stoi przed wyzwaniem konkurowania z większymi, bardziej ugruntowanymi graczami w przestrzeni agentów AI. Jego sukces będzie zależał od jego zdolności do zaoferowania przekonującej propozycji wartości, która rezonuje z MŚP, oraz od jego zdolności do budowania silnego ekosystemu dostawców agentów AI.
Od teorii do praktyki: Rola $DARK
Protokoły, o których do tej pory mówiliśmy, koncentrują się przede wszystkim na standaryzacji i komunikacji. Jednak prawdziwy potencjał agentów AI tkwi w ich zdolności do wykonywania rzeczywistych zadań, szczególnie w zdecentralizowanym ekosystemie finansowym (DeFi). W tym miejscu wkracza $DARK.
$DARK to oparta na Solana implementacja protokołu MCP, która wykorzystuje Trusted Execution Environments (TEE), aby zapewnić bezpieczne i zaufane środowisko dla agentów AI do interakcji z blockchainem. Pozwala to agentom AI wykonywać wrażliwe operacje, takie jak sprawdzanie sald kont i wydawanie tokenów, bez narażania bezpieczeństwa bazowego blockchainu.
Kluczową innowacją $DARK jest wykorzystanie TEE do tworzenia ‘bezpiecznej enklawy’, w której agenci AI mogą wykonywać kod bez obawy przed manipulacją lub nieautoryzowanym dostępem. Jest to kluczowe dla aplikacji DeFi, gdzie nawet niewielka luka w zabezpieczeniach może prowadzić do znacznych strat finansowych.
Chociaż $DARK jest nadal w początkowej fazie rozwoju, stanowi znaczący krok naprzód w rozwoju bezpiecznych i zaufanych agentów AI dla ekosystemu DeFi. Jego sukces będzie zależał od jego zdolności do przyciągnięcia programistów i zbudowania kwitnącego ekosystemu aplikacji DeFi opartych na AI.
Przyszłość Agentów AI: Zdecentralizowany i kolaboracyjny ekosystem
Protokoły i technologie, o których mówiliśmy, reprezentują fundamentalną zmianę w sposobie myślenia o agentach AI. Nie są już one izolowanymi podmiotami, które wykonują proste zadania. Zamiast tego stają się połączone, współpracujące i zdolne do wykonywania złożonych operacji w zdecentralizowanym ekosystemie.
Przyszłość agentów AI prawdopodobnie będzie charakteryzować się następującymi trendami:
- Większa standaryzacja: Protokoły takie jak MCP i A2A staną się coraz ważniejsze w miarę dojrzewania ekosystemu agentów AI, umożliwiając bezproblemową komunikację i współpracę między różnymi agentami i platformami.
- Większa decentralizacja: Agenci AI staną się bardziej zdecentralizowani, działając w sieciach blockchain i wykorzystując zdecentralizowane technologie, aby zapewnić przejrzystość i bezpieczeństwo.
- Większe bezpieczeństwo: TEE i inne technologie bezpieczeństwa staną się coraz ważniejsze, ponieważ agenci AI są wykorzystywani do wykonywania bardziej wrażliwych operacji, szczególnie w ekosystemie DeFi.
- Szersze przyjęcie: Agenci AI staną się bardziej powszechnie stosowani w różnych branżach, od finansów i opieki zdrowotnej po zarządzanie łańcuchem dostaw i logistykę.
Konwergencja tych trendów stworzy potężny nowy paradygmat dla agentów AI, charakteryzujący się decentralizacją, współpracą i bezpieczeństwem. Ten paradygmat ma potencjał, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią, i odblokować nowe możliwości innowacji i wzrostu gospodarczego.