O Predicamento dos Agentes de IA Web3
O Calcanhar de Aquiles dos Agentes de IA Web3: Super-Conceituação
O desafio com os Agentes de IA Web3 reside em sua excessiva conceituação, onde a narrativa supera a utilidade prática. Embora haja muita discussão sobre a grande visão de plataformas descentralizadas e soberania de dados do usuário, a experiência do usuário de aplicações de produtos reais é frequentemente lamentavelmente inadequada. Especialmente após uma rodada de limpeza da bolha conceitual, poucos investidores de varejo estão dispostos a pagar por grandes e não cumpridas expectativas.
O espaço dos Agentes de IA Web3 tem sido assolado por uma ênfase exagerada em possibilidades teóricas em detrimento de resultados tangíveis. O fascínio da descentralização, propriedade de dados e modelos de governança inovadores capturou a imaginação de muitos, mas a realidade muitas vezes fica aquém do hype. Os usuários ficam com interfaces desajeitadas, funcionalidade limitada e uma sensação geral de que a tecnologia ainda não está pronta para o horário nobre.
A Necessidade de Aplicações Práticas
A comunidade Web3 precisa mudar seu foco de ideais abstratos para aplicações concretas. A promessa de IA descentralizada é convincente, mas só será concretizada se se traduzir em benefícios do mundo real para os usuários. Isso requer um foco na experiência do usuário, facilidade de uso e criação de valor tangível.
Os investidores estão ficando cansados de projetos que prometem a lua, mas não conseguem entregar. Eles estão procurando por projetos que possam demonstrar um caminho claro para a adoção e geração de receita. Isso significa construir produtos que resolvam problemas reais e ofereçam uma proposta de valor convincente.
O Pragmatismo da IA Web2: MCP e A2A
A Ascensão de MCP e A2A na IA Web2
A rápida ascensão do MCP, A2A e outros padrões de protocolo no campo da IA web2, e seu momentum resultante no espaço da IA, decorre de seu pragmatismo ‘visível e tangível’. MCP é como a interface USB-C do mundo da IA, permitindo que modelos de IA se conectem perfeitamente a várias fontes de dados e ferramentas. Já existem muitos casos de uso práticos do MCP.
Em forte contraste com o foco conceitual da IA Web3, a IA Web2 priorizou a praticidade e o impacto no mundo real. O surgimento de protocolos como MCP (Model-Controller-Pipeline) e A2A (Application-to-Application) tem sido impulsionado por um desejo de resolver problemas concretos e criar valor tangível.
MCP: O Conector Universal para IA
MCP, muitas vezes comparado a uma interface USB-C para IA, permite que modelos de IA se conectem perfeitamente a diversas fontes de dados e ferramentas. Essa abordagem padronizada simplifica a integração da IA em sistemas existentes, permitindo que os desenvolvedores construam aplicações mais complexas e poderosas.
A beleza do MCP reside em sua simplicidade e versatilidade. Ele fornece uma estrutura comum para conectar modelos de IA a fontes de dados, ferramentas e outras aplicações. Isso elimina a necessidade de integrações personalizadas, economizando tempo e esforço dos desenvolvedores.
Exemplos do Mundo Real de MCP em Ação
Por exemplo, alguns usuários podem usar diretamente o Claude para controlar o Blender para fazer modelos 3D, e alguns profissionais de UI/UX podem usar linguagem natural para gerar arquivos de design Figma completos. Alguns programadores também podem usar diretamente o Cursor para concluir a escrita de código, complementação e envio do Git em uma única etapa.
- Modelagem 3D com Tecnologia de IA: Imagine usar linguagem natural para instruir um modelo de IA a criar um modelo 3D. Com o MCP, isso está se tornando uma realidade. Os usuários podem simplesmente descrever o modelo desejado, e a IA irá gerá-lo automaticamente, simplificando o processo de design e abrindo novas possibilidades criativas.
- Design Automatizado de UI/UX: A tarefa tediosa de projetar interfaces de usuário agora pode ser automatizada com IA. Os profissionais de UI/UX podem usar linguagem natural para descrever a interface desejada, e a IA irá gerar um arquivo de design Figma completo, economizando-lhes incontáveis horas de trabalho.
- Programação Assistida por IA: Os programadores podem aproveitar a IA para automatizar tarefas de rotina e melhorar a qualidade do código. Com ferramentas como o Cursor, os desenvolvedores podem usar linguagem natural para escrever código, gerar documentação e enviar alterações para o Git, tudo a partir de uma única interface.
Esses exemplos destacam o potencial transformador do MCP. Ao fornecer uma estrutura padronizada para conectar modelos de IA a fontes de dados e ferramentas, o MCP está permitindo que os desenvolvedores construam aplicações mais poderosas e versáteis.
Unindo as Lacunas: MCP e A2A para Web3
As Limitações da IA Web3 em Cenários Verticais
Anteriormente, todos esperavam que o Agente de IA web3 tivesse aplicações de aterrissagem inovadoras nos dois principais cenários verticais de DeFai e GameFai, mas, na realidade,muitas aplicações semelhantes ainda estão presas no nível de ‘mostrar habilidades’ da interface de processamento de linguagem natural, o que não é suficiente para atender ao limite da praticidade.
Apesar da empolgação inicial, os Agentes de IA Web3 têm lutado para encontrar aplicações práticas em setores verticais importantes como DeFi (Finanças Descentralizadas) e GameFi (Jogos Descentralizados). Muitos projetos permanecem presos no estágio de ‘mostrar habilidades’, demonstrando impressionantes capacidades de processamento de linguagem natural, mas falhando em entregar valor tangível aos usuários.
Indo Além de ‘Mostrar Habilidades’
O foco em exibir capacidades técnicas tem acontecido em detrimento da usabilidade e do impacto no mundo real. Os usuários estão menos interessados em demonstrações chamativas e mais preocupados com como a IA pode resolver seus problemas e melhorar suas vidas.
Para ter sucesso, os Agentes de IA Web3 devem ir além da fase de ‘mostrar habilidades’ e se concentrar na construção de aplicações práticas que atendam a necessidades específicas. Isso requer um profundo entendimento do mercado-alvo e um compromisso com o design centrado no usuário.
O Poder da Colaboração Multi-Agente
Através da combinação de MCP e A2A, um sistema de colaboração Multi-Agente mais poderoso pode ser construído, e tarefas complexas podem ser divididas para que Agentes especializados lidem com elas. Por exemplo, deixe o Agente de análise ler os dados on-chain, analisar as tendências do mercado e conectar outros Agentes de previsão e Agentes de controle de risco para transformar o pensamento de execução integrada do Agente único do passado em um paradigma de divisão de trabalho colaborativo multi-Agente.
Ao combinar os pontos fortes do MCP e do A2A, os desenvolvedores podem criar sistemas multi-agente sofisticados que podem lidar com tarefas complexas. Essa abordagem envolve dividir as tarefas em componentes menores e mais gerenciáveis e atribuí-los a agentes especializados.
Um Ecossistema Colaborativo de Agentes de IA
Por exemplo, um agente de análise poderia ser encarregado de ler dados on-chain e analisar tendências de mercado, enquanto outros agentes poderiam se concentrar em previsão e controle de risco. Essa abordagem colaborativa permite uma execução mais eficiente e eficaz de tarefas complexas, afastando-se do paradigma tradicional de agente monolítico.
A chave para o sucesso reside na integração perfeita desses agentes, permitindo que eles se comuniquem e colaborem de forma eficaz. Isso requer uma estrutura de comunicação robusta e um entendimento compartilhado da tarefa em mãos.
Histórias de Sucesso do MCP como Projetos para Web3
Todos os casos de aplicação bem-sucedidos do MCP fornecem exemplos bem-sucedidos para o nascimento de uma nova geração de Agentes de negociação e jogos na web3.
As histórias de sucesso do MCP no mundo Web2 fornecem projetos valiosos para o desenvolvimento de agentes de negociação e jogos Web3. Ao aprender com as experiências dos pioneiros da Web2, os desenvolvedores da Web3 podem acelerar a adoção da IA nesses setores críticos.
A Abordagem Híbrida: Combinando o Pragmatismo Web2 com os Valores Web3
As Vantagens de uma Estrutura Híbrida
Além disso, a estrutura híbrida padrão baseada em MCP e A2A também tem vantagens como a simpatia aos usuários da web2 e a velocidade de aterrissagem da aplicação. Atualmente, é necessário apenas considerar como combinar a captura de valor e o mecanismo de incentivo da web3 com cenários de aplicação como DeFai e GameFai. Se os projetos ainda estiverem aderindo ao puro conceitualismo da web3 e se recusarem a abraçar o pragmatismo da web2, eles podem perder a próxima nova tendência do Agente de IA.
A estrutura híbrida, combinando os pontos fortes do MCP e A2A com os valores do Web3, oferece várias vantagens importantes, incluindo:
- Facilidade de uso: Ao aproveitar a infraestrutura e as ferramentas existentes do Web2, a estrutura híbrida pode fornecer uma experiência mais familiar e intuitiva para os usuários, diminuindo a barreira de entrada para as aplicações Web3.
- Implantação rápida: A estrutura híbrida permite que os desenvolvedores implantem rapidamente aplicações alimentadas por IA, aproveitando as tecnologias e a infraestrutura Web2 existentes.
- Mecanismos de captura de valor e incentivo: Ao integrar os mecanismos de captura de valor e incentivo do Web3, a estrutura híbrida pode alinhar os interesses dos usuários, desenvolvedores e outras partes interessadas, promovendo um ecossistema mais sustentável e equitativo.
Integrando os Valores Web3 nas Estruturas Web2
O desafio está em integrar perfeitamente os valores Web3 nas estruturas Web2. Isso requer uma consideração cuidadosa de como incorporar a governança descentralizada, a propriedade de dados e a tokenômica nos sistemas existentes.
O Risco do Puro Conceitualismo
Projetos que se apegam ao puro conceitualismo Web3 sem abraçar o pragmatismo do Web2 correm o risco de perder a próxima onda de inovação do Agente de IA. O futuro da IA está na interseção desses dois mundos, onde os ideais do Web3 são temperados pela praticidade do Web2.
O Futuro dos Agentes de IA: Uma Síntese de Ideais e Pragmatismo
Em poucas palavras, o novo impulso da próxima onda do Agente de IA está a caminho, mas não é mais a postura de pura narrativa e conceito de exagero do passado, mas deve ser apoiada pelo pragmatismo e aterrissagem da aplicação.
O futuro dos Agentes de IA reside em uma síntese de ideais e pragmatismo. Ao combinar as metas visionárias do Web3 com a abordagem prática do Web2, podemos criar uma nova geração de aplicações alimentadas por IA que sejam inovadoras e impactantes. A próxima onda de desenvolvimento do Agente de IA será impulsionada por aplicações práticas e valor do mundo real, não apenas hype e promessas vazias.