Co by się stało, gdyby protokoły A2A (Agent-to-Agent) Google’a i MCP (Multi-Party Communication Protocol) Anthropic’a stały się złotym standardem komunikacji w rozwoju agentów AI w Web3? Moja pierwsza reakcja jest taka, że byłyby one zasadniczo niekompatybilne. Moim zdaniem, środowisko, z którym mierzą się agenci AI w Web3, znacznie różni się od ekosystemu Web2, a wyzwania związane z wdrażaniem podstawowych protokołów komunikacyjnych są również drastycznie odmienne.
1. Luka w Dojrzałości Aplikacji
Szybkie przyjęcie A2A i MCP w domenie Web2 wynika z ich służby w wystarczająco dojrzałych scenariuszach aplikacyjnych. Są one zasadniczo “wzmacniaczami wartości”, a nie twórcami wartości. Natomiast większość agentów AI w Web3 jest wciąż na wczesnym etapie wdrażania agentów za pomocą jednego kliknięcia i brakuje im głębokich scenariuszy aplikacyjnych (DeFAI, GameFAi, itp.), co utrudnia bezpośrednią integrację i wykorzystanie tych protokołów.
Na przykład, gdy użytkownik pisze kod w Cursor, może użyć protokołu MCP jako łącznika, aby zaktualizować i opublikować kod na GitHub jednym kliknięciem, nie opuszczając bieżącego środowiska pracy. Protokół MCP poprawia doświadczenie. Jednak w środowisku Web3, jeśli użytkownik wykonuje transakcje on-chain za pomocą lokalnie dostrojonych strategii, może się zdezorientować, próbując analizować dane on-chain.
Wyobraź sobie programistę korzystającego z Cursor i chcącego przesłać aktualizacje bezpośrednio do repozytorium GitHub. Protokół MCP usprawnia ten proces, umożliwiając płynne przejście. Jednak krajobraz drastycznie się zmienia, gdy mamy do czynienia ze środowiskami Web3. Rozważmy scenariusz, w którym użytkownik stosuje lokalnie dostrojoną strategię do wykonywania transakcji on-chain. Złożoność analizy danych blockchain może szybko stać się przytłaczająca, pozostawiając użytkownika zagubionym w morzu informacji.
Dysproporcja w dojrzałości aplikacji tworzy znaczącą przeszkodę dla bezpośredniego zastosowania protokołów Web2 w przestrzeni Web3. Podczas gdy A2A i MCP rozwijają się w dobrze ugruntowanych ekosystemach Web2, wczesne etapy rozwoju agentów AI w Web3 stwarzają unikalne wyzwania, które wymagają dostosowanych rozwiązań.
Pokonywanie Luki:
Aby przezwyciężyć lukę w dojrzałości aplikacji, potrzebny jest wspólny wysiłek na rzecz wspierania rozwoju głębszych i bardziej zaawansowanych przypadków użycia dla agentów AI w Web3. Obejmuje to eksplorację aplikacji w zdecentralizowanych finansach (DeFi), grach (GameFi) i innych wschodzących obszarach. Tworząc atrakcyjne i praktyczne aplikacje, popyt na solidne protokoły komunikacyjne naturalnie wzrośnie, torując drogę do udanej integracji A2A i MCP.
Skupienie się na Tworzeniu Wartości:
Zamiast skupiać się wyłącznie na wzmacnianiu istniejącej wartości, agenci AI w Web3 muszą priorytetowo traktować tworzenie nowej wartości w zdecentralizowanym ekosystemie. Można to osiągnąć, wykorzystując unikalne możliwości technologii blockchain, takie jak przejrzystość, niezmienność i decentralizacja, do opracowywania innowacyjnych rozwiązań, które rozwiązują rzeczywiste problemy.
Kultywowanie Kwitnącego Ekosystemu:
Współpraca jest niezbędna do pielęgnowania wzrostu ekosystemu agentów AI w Web3. Obejmuje to zgromadzenie programistów, badaczy i przedsiębiorców w celu dzielenia się wiedzą, budowania narzędzi i tworzenia aplikacji, które przesuwają granice tego, co jest możliwe. Wspierając tętniącą życiem i wspierającą społeczność, możemy przyspieszyć rozwój i wdrażanie agentów AI w Web3.
2. Otchłań Brakującej Infrastruktury
Aby agenci AI w Web3 mogli zbudować kompletny ekosystem, muszą najpierw wypełnić poważne braki w infrastrukturze bazowej, w tym ujednoliconą warstwę danych, warstwę Oracle, warstwę wykonywania intencji, zdecentralizowaną warstwę konsensusu i inne. Często protokół A2A pozwala agentom łatwo wywoływać standardowe API w celu współpracy funkcjonalnej w środowisku Web2. Jednak w środowisku Web3 nawet prosta operacja arbitrażu cross-DEX napotyka na znaczące wyzwania.
Wyobraź sobie: użytkownik instruuje agenta AI, aby “kupił ETH z Uniswap, gdy cena jest poniżej 1600 USD i sprzedał go po odzyskaniu ceny”. Ta pozornie prosta operacja wymaga od agenta jednoczesnego rozwiązania szeregu problemów specyficznych dla Web3, takich jak parsowanie danych on-chain w czasie rzeczywistym, dynamiczna optymalizacja opłat za gaz, kontrola poślizgu i ochrona przed MEV. Natomiast agenci AI w Web2 mogą osiągnąć współpracę funkcjonalną, wywołując standardowe API. Poziom kompletności infrastruktury jest bardzo różny w porównaniu ze środowiskiem Web3.
Wyobraź sobie scenariusz, w którym agent AI ma za zadanie znalezienie najlepszej okazji arbitrażowej między różnymi zdecentralizowanymi giełdami (DEX). Agent musi analizować kanały cen w czasie rzeczywistym z wielu źródeł, oceniać dostępną płynność i obliczać potencjalną marżę zysku. Jednak zdecentralizowany charakter Web3 stwarza kilka wyzwań, które nie występują na tradycyjnych rynkach finansowych.
Adresowanie Deficytów Infrastruktury:
Aby zająć się otchłanią brakującej infrastruktury, wymagane jest wieloaspektowe podejście, koncentrujące się na rozwoju kluczowych komponentów, takich jak:
- Ujednolicona Warstwa Danych: Standardowa i niezawodna warstwa danych jest niezbędna do zapewnienia agentom AI dostępu do dokładnych i aktualnych informacji o stanie blockchain. Obejmuje to dane dotyczące cen tokenów, wolumenów transakcji i zdarzeń inteligentnych kontraktów.
- Warstwa Oracle: Oracle są potrzebne do połączenia świata on-chain i off-chain, zapewniając agentom AI dostęp do zewnętrznych źródeł danych, takich jak ceny rynkowe, warunki pogodowe i wiadomości.
- Warstwa Wykonywania Intencji: Warstwa wykonywania intencji jest wymagana, aby umożliwić agentom AI wykonywanie transakcji na blockchain w bezpieczny i wydajny sposób. Obejmuje to funkcje takie jak symulacja transakcji, optymalizacja gazu i kontrola poślizgu.
- Zdecentralizowana Warstwa Konsensusu: Zdecentralizowana warstwa konsensusu jest potrzebna, aby zapewnić integralność i niezawodność danych i transakcji przetwarzanych przez agentów AI. Obejmuje to mechanizmy zapobiegające manipulowaniu systemem przez złośliwych aktorów.
Budowanie Solidnego Fundamentu:
Inwestując w rozwój tych kluczowych komponentów infrastruktury, możemy stworzyć solidny fundament dla rozwoju agentów AI w Web3. Umożliwi to im wykonywanie bardziej złożonych zadań, podejmowanie lepszych decyzji i ostatecznie dostarczanie większej wartości użytkownikom.
Rola Standaryzacji:
Standaryzacja odgrywa kluczową rolę w rozwoju infrastruktury Web3. Ustanawiając wspólne standardy dla formatów danych, protokołów komunikacyjnych i interfejsów API, możemy ułatwić interoperacyjność między różnymi systemami i zmniejszyć złożoność budowania i wdrażania agentów AI w Web3.
3. Budowanie Zróżnicowanych Potrzeb AI w Web3
Jeśli agenci AI w Web3 po prostu zastosują protokoły i modele funkcjonalne Web2, trudno będzie wykorzystać cechy branży handlu on-chain, zwłaszcza złożone problemy, takie jak szumy danych, dokładność transakcji i różnorodność routerów.
Weźmy na przykład handel intencjami. W środowisku Web2 użytkownik instruuje “zarezerwuj najtańszy lot”, a protokół A2A pozwala wielu agentom łatwo współpracować, aby wykonać zadanie. Jednak w środowisku Web3, gdy użytkownik oczekuje “przekazania mojego USDC do Solany po najniższych kosztach i uczestniczenia w wydobywaniu płynności”, musi nie tylko zrozumieć intencje użytkownika, ale także zapewnić bezpieczeństwo, atomowość i redukcję kosztów oraz wykonać szereg złożonych operacji w łańcuchu. Innymi słowy, jeśli pozornie wygodna operacja naraża użytkowników na większe ryzyko bezpieczeństwa, to takie wygodne doświadczenie jest bez znaczenia, a popyt jest pseudo-popytem.
W tradycyjnych systemach Web2 rezerwacja najtańszego lotu obejmuje proste zapytanie do różnych API linii lotniczych, konsolidację wyników i przedstawienie użytkownikowi najlepszej opcji. Proces jest stosunkowo prosty i wydajny dzięki standardowym protokołom i scentralizowanym źródłom danych. Jednak krajobraz drastycznie się zmienia, gdy weźmiemy pod uwagę handel intencjami w środowisku Web3.
Adresowanie Zróżnicowanych Potrzeb AI w Web3:
Aby skutecznie adresować zróżnicowane potrzeby AI w Web3, kluczowe jest skupienie się na następujących obszarach:
- Redukcja Szumów Danych: Dane Web3 są często zaszumione i niewiarygodne ze względu na zdecentralizowany charakter ekosystemu. Agenci AI muszą być wyposażeni w solidne techniki filtrowania i walidacji danych, aby zapewnić dokładność swoich decyzji.
- Dokładność Transakcji: Wykonywanie transakcji na blockchain wymaga wysokiego stopnia precyzji, ponieważ nawet drobne błędy mogą prowadzić do znacznych strat finansowych. Agenci AI muszą być w stanie dokładnie symulować transakcje i uwzględniać czynniki takie jak opłaty za gaz i poślizg.
- Różnorodność Routerów: Ekosystem Web3 oferuje szeroką gamę routerów i protokołów do wykonywania transakcji. Agenci AI muszą być w stanie inteligentnie wybrać optymalny router w oparciu o czynniki takie jak koszt, szybkość i bezpieczeństwo.
Priorytetyzacja Bezpieczeństwa i Doświadczenia Użytkownika:
Chociaż wygoda i wydajność są ważnymi czynnikami, bezpieczeństwo i doświadczenie użytkownika powinny być najważniejsze. Agenci AI w Web3 powinni być zaprojektowani tak, aby chronić użytkowników przed potencjalnymi zagrożeniami, takimi jak ataki phishingowe, rug pulle i luki w inteligentnych kontraktach. Powinni również zapewniać użytkownikom jasne i przejrzyste informacje o ryzyku i nagrodach związanych z ich działaniami.
Znaczenie Świadomości Kontekstowej:
Agenci AI w Web3 muszą być świadomi kontekstu, aby skutecznie rozumieć i reagować na intencje użytkowników. Obejmuje to zrozumienie celów, preferencji i tolerancji ryzyka użytkownika. Biorąc pod uwagę te czynniki, agenci AI mogą dostarczać bardziej spersonalizowane i trafne rekomendacje.
Poza Prostą Automatyzacją:
Potencjał AI w Web3 wykracza daleko poza prostą automatyzację. Wykorzystując unikalne możliwości technologii blockchain, agenci AI mogą umożliwić nowe formy zdecentralizowanych finansów, zarządzania i współpracy. Wymaga to zmiany sposobu myślenia z prostego automatyzowania istniejących procesów na tworzenie zupełnie nowych paradygmatów tworzenia wartości.
Wartość A2A i MCP jest niezaprzeczalna, ale nie możemy oczekiwać, że zostaną one bezpośrednio zaadaptowane do ścieżki agenta AI w Web3 bez żadnych modyfikacji. Czy pusta przestrzeń wdrażania infrastruktury nie jest okazją dla Builderów? Przejście z Web2 do Web3 wymaga głębokiego zrozumienia podstawowych technologii, unikalnych wyzwań i zróżnicowanych potrzeb zdecentralizowanego ekosystemu. Adresując te wyzwania i skupiając się na tworzeniu wartości, możemy odblokować pełny potencjał AI w Web3 i zbudować bardziej otwartą, przejrzystą i sprawiedliwą przyszłość.