Затруднительное положение Web3 AI агентов
Ахиллесова пята Web3 AI агентов: чрезмерная концептуализация
Проблема с Web3 AI агентами заключается в их чрезмерной концептуализации, где повествование перевешивает практическую полезность. Хотя много говорят о великом видении децентрализованных платформ и суверенитете пользовательских данных, пользовательский опыт реальных прикладных продуктов часто вопиюще неадекватен. Особенно после раунда очистки концептуального пузыря немногие розничные инвесторы готовы платить за великие и невыполненные ожидания.
Пространство Web3 AI агентов было поражено чрезмерным акцентом на теоретических возможностях за счет ощутимых результатов. Очарование децентрализации, владения данными и новых моделей управления захватило воображение многих, но реальность часто не соответствует шумихе. Пользователи остаются с неуклюжими интерфейсами, ограниченной функциональностью и общим ощущением, что технология еще не готова к прайм-тайму.
Необходимость практических применений
Сообществу Web3 необходимо сместить акцент с абстрактных идеалов на конкретные приложения. Обещание децентрализованного ИИ убедительно, но оно будет реализовано только в том случае, если оно превратится в реальные выгоды для пользователей. Это требует сосредоточения внимания на пользовательском опыте, простоте использования и ощутимом создании ценности.
Инвесторы устают от проектов, которые обещают луну, но не в состоянии ее доставить. Они ищут проекты, которые могут продемонстрировать четкий путь к внедрению и получению дохода. Это означает создание продуктов, которые решают реальные проблемы и предлагают убедительное ценностное предложение.
Прагматизм Web2 AI: MCP и A2A
Рост MCP и A2A в Web2 AI
Быстрый рост MCP, A2A и других стандартных протоколов в области Web2 AI и их результирующий импульс в пространстве ИИ проистекают из их ‘видимого и ощутимого’ прагматизма. MCP подобен интерфейсу USB-C в мире ИИ, позволяя моделям ИИ беспрепятственно подключаться к различным источникам данных и инструментам. Уже существует множество практических вариантов использования MCP.
В отличие от концептуальной направленности Web3 AI, Web2 AI приоритезирует практичность и реальное воздействие. Появление таких протоколов, как MCP (Model-Controller-Pipeline) и A2A (Application-to-Application), было обусловлено желанием решать конкретные проблемы и создавать ощутимую ценность.
MCP: Универсальный соединитель для ИИ
MCP, часто сравниваемый с интерфейсом USB-C для ИИ, позволяет моделям ИИ беспрепятственно подключаться к различным источникам данных и инструментам. Этот стандартизированный подход упрощает интеграцию ИИ в существующие системы, позволяя разработчикам создавать более сложные и мощные приложения.
Красота MCP заключается в его простоте и универсальности. Он предоставляет общую структуру для подключения моделей ИИ к источникам данных, инструментам и другим приложениям. Это устраняет необходимость в пользовательских интеграциях, экономя разработчикам время и усилия.
Примеры MCP в действии
Например, некоторые пользователи могут напрямую использовать Claude для управления Blender для создания 3D-моделей, а некоторые UI/UX-практики могут использовать естественный язык для создания полных файлов дизайна Figma. Некоторые программисты также могут напрямую использовать Cursor для завершения написания кода, дополнения и отправки Git в одном месте.
- 3D-моделирование на основе ИИ: Представьте себе, что вы используете естественный язык, чтобы инструктировать модель ИИ для создания 3D-модели. С MCP это становится реальностью. Пользователи могут просто описать желаемую модель, и AI сгенерирует ее автоматически, оптимизируя процесс проектирования и открывая новые творческие возможности.
- Автоматизированный UI/UX дизайн: Утомительную задачу проектирования пользовательских интерфейсов теперь можно автоматизировать с помощью ИИ. UI/UX-практики могут использовать естественный язык для описания желаемого интерфейса, и AI сгенерирует полный файл дизайна Figma, экономя им бесчисленные часы работы.
- Программирование с помощью ИИ: Программисты могут использовать ИИ для автоматизации рутинных задач и повышения качества кода. С помощью таких инструментов, как Cursor, разработчики могут использовать естественный язык для написания кода, создания документации и отправки изменений в Git, и все это из одного интерфейса.
Эти примеры подчеркивают преобразующий потенциал MCP. Предоставляя стандартизированную структуру для подключения моделей ИИ к источникам данных и инструментам, MCP позволяет разработчикам создавать более мощные и универсальные приложения.
Преодоление разрыва: MCP и A2A для Web3
Ограничения Web3 AI в вертикальных сценариях
Ранее все ожидали, что Web3 AI Agent будет иметь инновационные посадочные приложения в двух основных вертикальных сценариях DeFai и GameFai, но в реальности многие подобные приложения все еще застревают на уровне ‘показывать навыки’ интерфейса обработки естественного языка, чего недостаточно для соответствия порогу практичности.
Несмотря на первоначальное волнение, Web3 AI агенты изо всех сил пытались найти практические приложения в ключевых вертикальных секторах, таких как DeFi (децентрализованное финансирование) и GameFi (децентрализованные игры). Многие проекты остаются на этапе ‘показывать навыки’, демонстрируя впечатляющие возможности обработки естественного языка, но не предоставляя ощутимой ценности пользователям.
Выход за рамки ‘показывать навыки’
Сосредоточение внимания на демонстрации технических возможностей произошло за счет удобства использования и реального воздействия. Пользователи меньше интересуются кричащими демонстрациями и больше обеспокоены тем, как ИИ может решать их проблемы и улучшать их жизнь.
Чтобы добиться успеха, Web3 AI агенты должны выйти за рамки фазы ‘показывать навыки’ и сосредоточиться на создании практических приложений, которые удовлетворяют конкретные потребности. Это требует глубокого понимания целевого рынка и приверженности ориентированному на пользователя дизайну.
Сила многоагентного сотрудничества
Благодаря сочетанию MCP и A2A можно построить более мощную систему многоагентного сотрудничества, и сложные задачи можно разбить для специализированных агентов для обработки. Например, позвольте аналитическому агенту читать данные в цепочке, анализировать рыночные тенденции и подключать других агентов прогнозирования и агентов контроля рисков, чтобы трансформировать мышление интегрированного выполнения прошлого единого агента в парадигму разделения труда многоагентного сотрудничества.
Объединив сильные стороны MCP и A2A, разработчики могут создавать сложные многоагентные системы, которые могут решать сложные задачи. Этот подход включает в себя разбиение задач на более мелкие, более управляемые компоненты и назначение их специализированным агентам.
Совместная экосистема AI агентов
Например, аналитическому агенту можно поручить чтение данных в цепочке и анализ рыночных тенденций, в то время как другие агенты могут сосредоточиться на прогнозировании и контроле рисков. Этот совместный подход позволяет более эффективно и результативно выполнять сложные задачи, отходя от традиционной монолитной парадигмы агента.
Ключ к успеху заключается в бесшовной интеграции этих агентов, позволяющей им эффективно общаться и сотрудничать. Это требует надежной структуры связи и общего понимания поставленной задачи.
Истории успеха MCP как чертежи для Web3
Все успешные примеры применения MCP предоставляют успешные примеры для рождения нового поколения торговых и игровых агентов в Web3.
Истории успеха MCP в мире Web2 предоставляют ценные чертежи для разработки торговых и игровых агентов Web3. Учась на опыте пионеров Web2, разработчики Web3 могут ускорить внедрение ИИ в этих критически важных секторах.
Гибридный подход: объединение прагматизма Web2 со ценностями Web3
Преимущества гибридной структуры
В дополнение к этому, гибридный стандарт структуры, основанный на MCP и A2A, также имеет такие преимущества, как дружелюбие к пользователям Web2 и скорость посадки приложений. В настоящее время необходимо только рассмотреть, как объединить механизм захвата ценности и стимулирования Web3 со сценариями применения, такими как DeFai и GameFai. Если проекты все еще придерживаются чистого концептуализма Web3 и отказываются принять прагматизм Web2, они могут пропустить следующую новую тенденцию AI Agent.
Гибридная структура, объединяющая сильные стороны MCP и A2A со ценностями Web3, предлагает несколько ключевых преимуществ, включая:
- Удобство для пользователей: Используя существующую инфраструктуру и инструменты Web2, гибридная структура может обеспечить более знакомый и интуитивно понятный опыт для пользователей, снижая барьер для входа в приложения Web3.
- Быстрое развертывание: Гибридная структура позволяет разработчикам быстро развертывать приложения на основе ИИ, используя существующие технологии и инфраструктуру Web2.
- Механизмы захвата ценности и стимулирования: Интегрируя механизмы захвата ценности и стимулирования Web3, гибридная структура может согласовать интересы пользователей, разработчиков и других заинтересованных сторон, способствуя созданию более устойчивой и справедливой экосистемы.
Интеграция ценностей Web3 в структуры Web2
Задача состоит в бесшовной интеграции ценностей Web3 в структуры Web2. Это требует тщательного рассмотрения того, как включить децентрализованное управление, владение данными и токеномику в существующие системы.
Риск чистого концептуализма
Проекты, которые цепляются за чистый концептуализм Web3, не принимая прагматизм Web2, рискуют упустить следующую волну инноваций AI Agent. Будущее ИИ заключается в пересечении этих двух миров, где идеалы Web3 смягчаются практичностью Web2.
Будущее AI агентов: синтез идеалов и прагматизма
В двух словах, новый импульс следующей волны AI Agent назревает, но это больше не чистая повествовательная и концептуально-хайповая позиция прошлого, а должна быть подкреплена прагматизмом и приземлением приложений.
Будущее AI агентов заключается в синтезе идеалов и прагматизма. Объединив дальновидные цели Web3 с практическим подходом Web2, мы можем создать новое поколение приложений на основе ИИ, которые будут как инновационными, так и эффективными. Следующая волна разработки AI Agent будет обусловлена практическими приложениями и реальной ценностью, а не просто шумихой и пустыми обещаниями.