Web3 AI агенты: вызовы A2A и MCP

Пробел в зрелости приложений

Протоколы A2A и MCP быстро приобрели популярность в web2, поскольку они расширяют существующие сценарии использования. Однако web3 AI агенты все еще находятся на ранних стадиях разработки, испытывая недостаток в глубоких приложениях, таких как DeFAI и GameFAI. Этот пробел в зрелости затрудняет прямое применение этих протоколов в web3 среде и эффективное их использование.

Например, в web2 пользователи могут использовать протокол MCP для беспрепятственного обновления кода на таких платформах, как GitHub, не покидая текущую рабочую среду. Однако в web3 среде, при анализе данных в сети, использование локально обученной стратегии для выполнения транзакций в сети может вызывать затруднения. Это различие подчеркивает разрыв в зрелости приложений между двумя экосистемами, что затрудняет прямую переносимость web2 протоколов в web3.

Web2 приложения часто имеют хорошо развитые инструменты разработки, зрелые библиотеки и фреймворки, а также обширную поддержку сообщества разработчиков. Эта развитая экосистема упрощает процесс разработки и развертывания приложений, позволяя разработчикам быстро итерировать и внедрять инновации. Напротив, инструменты разработки и инфраструктура для web3 AI агентов находятся на ранних стадиях, и разработчики сталкиваются с большим количеством технических проблем и неопределенностей.

Кроме того, web2 приложения часто полагаются на централизованные серверы и базы данных, которые обеспечивают надежную производительность и масштабируемость. Однако web3 AI агентам необходимо работать в децентрализованных сетях, что может приводить к узким местам в производительности и проблемам масштабируемости. Внутренние задержки и ограничения пропускной способности децентрализованных сетей затрудняют создание высокопроизводительных AI агентов.

Чтобы преодолеть разрыв в зрелости приложений, web3 разработчикам необходимо сосредоточиться на создании инструментов, библиотек и фреймворков, специально разработанных для децентрализованных сред. Эти инструменты должны упростить процесс разработки и развертывания AI агентов и решить уникальные проблемы децентрализованных сетей. Кроме того, создание процветающего сообщества разработчиков web3 имеет важное значение для обмена знаниями, содействия сотрудничеству и продвижения инноваций. Нельзя недооценивать важность образовательных ресурсов, менторских программ и мероприятий по созданию сетей для поддержки развития навыков и опыта, необходимых для создания успешных web3 AI агентов.

Недостаточная инфраструктура

Отсутствие инфраструктуры в web3 является еще одним серьезным препятствием. Чтобы построить комплексную экосистему, web3 AI агенты должны решить проблему отсутствия основных компонентов, таких как унифицированный уровень данных, уровень оракулов, уровень выполнения намерений и децентрализованный уровень консенсуса.

В web2 протокол A2A позволяет агентам легко сотрудничать, используя стандартизированные API. В отличие от этого, даже для простых кросс-DEX арбитражных операций среда web3 создает огромные проблемы. Web2 экосистема имеет хорошо развитую инфраструктуру, поддерживающую беспрепятственную связь и обмен данными между агентами. Однако web3 экосистема остается фрагментированной и несовместимой, что затрудняет сотрудничество между агентами.

Например, web2 приложения могут использовать централизованные API шлюзы для управления связью между агентами и обеспечения соблюдения политик безопасности. Эти API шлюзы обеспечивают стандартизированный способ доступа к различным службам и источникам данных, что упрощает процесс разработки приложений. Однако web3 приложениям необходимо работать в децентрализованных сетях, что затрудняет создание и поддержание централизованных API шлюзов. Более того, web3 приложения требуют совершенно иного подхода к безопасности, учитывая распределенный характер сети и потенциал для злонамеренных атак.

Кроме того, web3 приложения часто полагаются на данные в цепочке, к которым может быть сложно получить доступ и обработать их. Данные в цепочке обычно хранятся в неструктурированном формате и могут быть распределены по нескольким блокчейнам. Чтобы эффективно использовать данные в цепочке, web3 AI агенты должны иметь возможность извлекать, преобразовывать и загружать данные из разных блокчейнов. Это требует специализированных инструментов и инфраструктуры для работы с уникальными характеристиками каждого блокчейна.

Чтобы решить проблему нехватки инфраструктуры, web3 разработчикам необходимо сосредоточиться на создании основных компонентов, которые поддерживают разработку и развертывание AI агентов. Эти компоненты должны включать:

• Унифицированный уровень данных: обеспечивает стандартизированный доступ к данным в цепочке и вне ее.
• Уровень оракулов: безопасно и надежно передает данные вне цепочки в цепочку.
• Уровень выполнения намерений: позволяет пользователям выражать свои намерения и позволяет агентам выполнять транзакции от их имени.
• Децентрализованный уровень консенсуса: гарантирует, что транзакции между агентами действительны и не могут быть подделаны.

Создавая эти основные компоненты, web3 разработчики могут создать более надежную и совместимую экосистему, поддерживающую разработку и развертывание AI агентов. Это также откроет двери для новых и инновационных приложений, которые ранее были невозможны из-за инфраструктурных ограничений.

Специфические для Web3 потребности

Web3 AI агенты должны решать уникальные потребности, которые отличаются от web2 протоколов и функций. Например, в web2 пользователи могут использовать протокол A2A для простого бронирования самых дешевых авиабилетов. Однако в web3, когда пользователь хочет перевести USDC между цепочками в Solana для майнинга ликвидности, агент должен понимать намерение пользователя, балансировать безопасность, атомарность и экономическую эффективность и выполнять сложные операции в цепочке.

Если эти операции увеличивают риски для безопасности, то воспринимаемое удобство становится бессмысленным, что делает потребность ложной. Web3 AI агенты должны иметь возможность обрабатывать сложные многошаговые транзакции, которые требуют взаимодействия между несколькими блокчейнами и протоколами. Эти транзакции могут потребовать тщательного планирования и выполнения, чтобы гарантировать их безопасность, эффективность и соответствие намерениям пользователя. Кроме того, агенты должны быть в состоянии динамически адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и связанным с ними рискам.

Кроме того, web3 AI агенты должны иметь возможность адаптироваться к постоянно меняющимся рыночным условиям и протоколам. Например, постоянно появляются новые протоколы DeFi, каждый из которых имеет свои правила и механизмы. Web3 AI агенты должны иметь возможность быстро учиться и адаптироваться к этим новым протоколам, чтобы предоставлять пользователям наилучшие стратегии транзакций. Это требует сложной системы машинного обучения, которая может анализировать данные в режиме реального времени и соответствующим образом корректировать стратегии.

Чтобы удовлетворить уникальные потребности web3, AI агенты должны быть оснащены расширенными функциями, такими как:

• Распознавание намерений: понимание намерений пользователя и преобразование их в исполнимые действия.
• Оценка рисков: оценка рисков, связанных с различными стратегиями транзакций.
• Атомарное выполнение: обеспечение атомарного выполнения транзакций, что означает, что все шаги выполняются успешно или не выполняются вообще.
• Адаптивное обучение: корректировка стратегий транзакций в соответствии с меняющимися рыночными условиями и протоколами.
• Гарантии конфиденциальности: защита пользовательских данных и обеспечение соблюдения требований конфиденциальности.

Интегрируя эти расширенные функции, web3 AI агенты могут предоставлять пользователям более безопасные, эффективные и персонализированные возможности транзакций. Это, в свою очередь, будет стимулировать более широкое внедрение и рост экосистемы web3.

Сложность межсетевой совместимости

Межсетевая совместимость является серьезной проблемой для web3 AI агентов. В web2 агенты могут легко взаимодействовать между различными платформами и службами, используя стандартизированные API. Однако в web3 разные блокчейны имеют разные протоколы и форматы данных, что затрудняет взаимодействие между агентами.

Например, агенту может потребоваться доступ к данным в блокчейне Ethereum, а затем выполнить транзакцию в блокчейне Solana. Для этого агент должен иметь возможность соединять разные блокчейны и обрабатывать разные сборы за газ и время подтверждения транзакций. Сложность межсетевой совместимости увеличивает стоимость разработки и развертывания web3 AI агентов.

Чтобы решить эту проблему, разработчики изучают различные межсетевые решения, такие как:

• Атомные свопы: позволяют пользователям напрямую обменивать токены между различными блокчейнами без необходимости доверять третьей стороне.
• Мосты: позволяют пользователям переносить токены из одного блокчейна в другой.
• Межсетевая передача сообщений: позволяет агентам отправлять и получать сообщения между разными блокчейнами.

Эти решения предлагают многообещающие подходы к межсетевой совместимости, но у них также есть некоторые недостатки. Например, атомные свопы могут потребовать сложных криптографических методов, а мосты могут представлять риски для безопасности. На межсетевую передачу сообщений могут влиять задержки и ограничения пропускной способности.

Для достижения истинной межсетевой совместимости необходимы дальнейшие исследования и разработки. Будущие решения могут потребовать объединения различных технологий и решения проблем, связанных с безопасностью, эффективностью и масштабируемостью. Кроме того, крайне важно разработать стандартизированные протоколы и API для межсетевой связи, чтобы облегчить взаимодействие между различными блокчейнами.

Соображения безопасности

Безопасность является одним из наиболее важных соображений для web3 AI агентов. Поскольку AI агентам предоставляется разрешение выполнять транзакции от имени пользователей, они являются потенциальными целями для хакеров и злоумышленников. Если AI агент скомпрометирован, злоумышленник может украсть средства, манипулировать рынками или совершать другие атаки.

Чтобы снизить риски для безопасности, web3 AI агенты должны использовать строгие меры безопасности, такие как:

• Многофакторная аутентификация: требует от пользователей предоставления нескольких факторов аутентификации для доступа к их учетным записям.
• Шифрование: шифрование конфиденциальных данных, таких как личные ключи и записи транзакций.
• Проверка безопасного кода: регулярная проверка кода на наличие уязвимостей.
• Программы вознаграждения за обнаружение ошибок: вознаграждение исследователей в области безопасности, обнаруживающих уязвимости.
• Мониторинг и оповещения: мониторинг систем на предмет подозрительной активности и своевременное предупреждение.

Помимо этих технических мер, пользователи также должны знать о рисках, связанных с использованием web3 AI агентов, и принимать меры для защиты своих учетных записей. Например, пользователи должны использовать надежные пароли, включать двухфакторную аутентификацию и быть бдительными в отношении фишинговых мошенничеств. Они также должны регулярно проверять свои записи транзакций и немедленно сообщать о любой подозрительной активности.

Проблемы конфиденциальности

Конфиденциальность является еще одним важным соображением для web3 AI агентов. Поскольку AI агентам предоставляется разрешение на доступ к пользовательским данным, они должны обрабатывать эти данные таким образом, чтобы уважать конфиденциальность пользователей. Пользователи должны иметь возможность контролировать то, как используются их данные, и они должны иметь возможность отказаться от сбора данных.

Чтобы решить проблемы конфиденциальности, web3 AI агенты должны использовать технологии защиты конфиденциальности, такие как:

• Дифференциальная конфиденциальность: добавление шума к данным для предотвращения идентификации отдельных лиц.
• Гомоморфное шифрование: позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными без предварительного их расшифрования.
• Нулевое доказательство знания: позволяет одной стороне доказать истинность утверждения, не раскрывая никакой информации об этом утверждении.
• Федеративное обучение: позволяет обучать модели AI, не обмениваясь необработанными данными.

Используя эти технологии защиты конфиденциальности, web3 AI агенты могут предоставлять пользователям более безопасные и конфиденциальные возможности. Кроме того, крайне важно разработать прозрачные политики конфиденциальности, которые четко объясняют, как собираются, используются и передаются пользовательские данные. Пользователи также должны иметь возможность легко получить доступ к своим данным и управлять ими, а также удалить свои данные, если они этого пожелают.

Децентрализованное управление

Децентрализованное управление является важным аспектом экосистемы web3 AI агентов. Чтобы обеспечить справедливость, прозрачность и соответствие AI агентов интересам пользователей, необходимо создать механизмы децентрализованного управления. Эти механизмы должны позволять пользователям участвовать в разработке и развертывании AI агентов и голосовать по важным решениям.

Механизмы децентрализованного управления могут принимать различные формы, такие как:

• Децентрализованные автономные организации (DAO): позволяют пользователям использовать токены для голосования по предложениям.
• Управление в сети: позволяет пользователям голосовать непосредственно по параметрам протокола в блокчейне.
• Системы репутации: вознаграждение пользователей, которые вносят вклад в экосистему.

Внедряя механизмы децентрализованного управления, web3 AI агенты могут создать более демократичную, прозрачную и ответственную экосистему. Это также поможет укрепить доверие и уверенность среди пользователей, что приведет к более широкому внедрению и росту.

Неопределенность регулирования

Неопределенность регулирования является серьезной проблемой для web3 AI агентов. Из-за новизны технологий web3 многие юрисдикции еще не разработали четкие нормативные рамки. Эта неопределенность затрудняет соблюдение компаниями законов и правил и может препятствовать инновациям.

Чтобы решить проблему неопределенности регулирования, правительствам необходимо сотрудничать с экспертами отрасли для разработки четких и всеобъемлющих нормативных рамок. Эти рамки должны решать проблемы, связанные с безопасностью, конфиденциальностью и защитой прав потребителей, а также способствовать инновациям. Кроме того, крайне важно, чтобы правила были технологически нейтральными и не создавали ненужных барьеров для входа.

Заключение

Хотя ценность протоколов A2A и MCP неоспорима, нереально ожидать, что они смогут плавно адаптироваться к области web3 AI агентов без модификаций. Разрыв в развертывании инфраструктуры предоставляет создателям возможность внедрять инновации и заполнять эти пробелы. Решая проблемы разрыва в зрелости приложений, недостаточности инфраструктуры, потребностей, специфичных для web3, сложности межсетевой совместимости, соображений безопасности и конфиденциальности, децентрализованного управления и неопределенности регулирования, web3 разработчики могут создать надежную, безопасную и более персонализированную экосистему, поддерживающую разработку и развертывание AI агентов. Это, в свою очередь, откроет двери для новых и инновационных приложений, которые ранее были невозможны, и будет стимулировать дальнейший рост и развитие экосистемы web3. В конечном счете, успех web3 AI агентов будет зависеть от совместных усилий разработчиков, исследователей, регуляторов и сообщества для решения этих проблем и создания будущего, в котором AI будет децентрализованным, безопасным и доступным для всех.