Понимание Основных Протоколов
В ландшафте ончейн AI-агентов наблюдается ренессанс, обусловленный сближением протоколов, таких как MCP, A2A и UnifAI. Эти стандарты переплетаются, создавая новую инфраструктуру взаимодействия нескольких AI-агентов, превращая AI-агентов из простых поставщиков информации в функциональные инструменты приложений. Главный вопрос сейчас в том, означает ли это наступление второй весны для AI-агентов на блокчейне.
Model Context Protocol (MCP)
Протокол Model Context Protocol (MCP), разработанный компанией Anthropic, представляет собой открытый стандартный протокол, предназначенный для устранения разрыва между AI-моделями и внешними инструментами. По своей сути, MCP действует как ‘нервная система’, которая облегчает взаимодействие между агентами и внешним миром. Благодаря поддержке таких промышленных гигантов, как Google DeepMind, MCP быстро завоевал популярность в качестве признанного стандарта протокола.
Техническая значимость MCP заключается в стандартизации вызовов функций, позволяющей различным большим языковым моделям (LLM) взаимодействовать с внешними инструментами, используя унифицированный язык. Эта стандартизация аналогична ‘протоколу HTTP’ веб-3 AI-экосистемы. Однако MCP сталкивается с ограничениями в безопасной удаленной связи, особенно при работе со взаимодействиями с высокими ставками, связанными с активами.
Agent-to-Agent Protocol (A2A)
Протокол Agent-to-Agent Protocol (A2A), разработанный Google, представляет собой коммуникационный протокол, который представляет собой ‘социальную сеть’ для агентов. В отличие от MCP, ориентированного на подключение AI-инструментов, A2A делает упор на общение и взаимодействие между агентами. С помощью механизма Agent Card, A2A решает проблему обнаружения возможностей, способствуя межплатформенному, мультимодальному сотрудничеству агентов. Протокол получил поддержку более чем от 50 предприятий, включая Atlassian и Salesforce.
Функционально A2A служит ‘социальным протоколом’ в сфере AI, позволяя различным небольшим AI беспрепятственно сотрудничать. Помимо самого протокола, одобрение Google придает значительный авторитет пространству AI-агентов.
UnifAI
UnifAI, позиционирующийся как сеть сотрудничества агентов, стремится объединить сильные стороны MCP и A2A, предоставляя малым и средним предприятиям (МСП) межплатформенные решения для сотрудничества агентов. UnifAI функционирует как ‘промежуточный слой’, оптимизируя экосистемы агентов с помощью унифицированного механизма обнаружения сервисов. Однако, по сравнению с MCP и A2A, рыночное влияние и развитие экосистемы UnifAI остаются относительно скромными, что свидетельствует о потенциальном акценте на нишевых сценариях в будущем.
Сервер MCP на базе Solana и $DARK
Применение MCP на блокчейне Solana использует доверенную среду выполнения (TEE) для обеспечения безопасности, позволяя AI-агентам взаимодействовать непосредственно с блокчейном Solana. Это взаимодействие включает в себя такие операции, как запрос баланса счета и выпуск токенов.
Отличительной особенностью этого протокола является его возможность использования AI-агентов в децентрализованном финансировании (DeFi), что решает важнейшую проблему доверенного исполнения ончейн-операций. Соответствующий тикер, $DARK, недавно продемонстрировал устойчивость на рынке. Хотя следует проявлять осторожность, расширение уровня приложений DARK на основе MCP представляет собой новое направление.
Направления Расширения и Возможности
Какие направления расширения и возможности могут открыть AI-агенты на блокчейне с помощью этих стандартизированных протоколов?
Возможности Децентрализованного Исполнения Приложений
Дизайн Dark на основе TEE решает фундаментальную проблему: обеспечение надежного выполнения AI-моделями ончейн-операций. Это обеспечивает техническую поддержку для развертывания AI-агентов в DeFi, что потенциально ведет к появлению AI-агентов, которые автономно выполняют транзакции, выпускают токены и управляют позициями поставщиков ликвидности (LP).
В отличие от чисто концептуальных моделей агентов, эта практическая экосистема агентов имеет реальную ценность. Однако, имея лишь ограниченное количество действий, доступных на Github, Dark все еще находится на ранних стадиях и должен пройти определенный путь, прежде чем достичь широкого применения.
Совместная Сеть Блокчейнов с Несколькими Агентами
Изучение A2A и UnifAI сценариев сотрудничества с несколькими агентами вводит новые сетевые эффекты в экосистему ончейн-агентов. Представьте себе децентрализованную сеть, состоящую из специализированных агентов, которые превосходят ограничения одной LLM, формируя автономный совместный децентрализованный рынок. Это идеально согласуется с распределенной природой сетей блокчейнов.
Путь Вперед для AI-Агентов
Сектор AI-агентов выходит за рамки своей первоначальной ‘мем-управляемой’ фазы. Путь развития ончейн AI может включать в себя сначала рассмотрение межплатформенных стандартов (MCP, A2A), а затем создание инноваций на уровне приложений (таких как инициативы Dark в DeFi).
Децентрализованная экосистема агентов сформирует новую многоуровневую архитектуру: базовый уровень включает в себя основные гарантии безопасности, такие как TEE, средний уровень состоит из стандартов протоколов, таких как MCP/A2A, а верхний уровень состоит из конкретных вертикальных сценариев применения.
Для обычных пользователей, после того как они пережили первую волну взлетов и падений AI-агентов в сети, основное внимание уделяется уже не тому, кто может спекулировать на самом большом пузыре рыночной стоимости, а тому, кто может действительно решить основные болевые точки безопасности, доверия и сотрудничества в процессе объединения Web3 и AI. Что касается того, как избежать попадания в еще одну ловушку пузыря, я лично думаю, что мы должны наблюдать, может ли прогресс проекта внимательно следовать за инновациями AI-технологий web2.
Более Глубокое Погружение в Протоколы AI-Агентов: MCP, A2A и UnifAI
Возрождение AI-агентов на блокчейне вызвало значительный интерес, особенно с появлением таких протоколов, как MCP, A2A и UnifAI. Это не просто модные словечки; они представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как AI взаимодействует с децентрализованным миром и внутри него. Давайте разберем каждый из этих протоколов, чтобы понять их индивидуальный вклад и то, как они коллективно формируют будущее AI-агентов.
MCP: Стандартизация Языка AI
Представьте себе мир, где каждая AI-модель говорит на другом языке, не способна общаться с внешними инструментами или даже друг с другом. Такова была реальность до появления Model Context Protocol (MCP). Разработанный Anthropic, MCP - это протокол с открытым исходным кодом, который действует как универсальный переводчик, обеспечивая бесперебойную связь между AI-моделями и обширной экосистемой внешних ресурсов.
По своей сути, MCP стандартизирует вызовы функций, позволяя различным большим языковым моделям (LLM) взаимодействовать с внешними инструментами, используя унифицированный язык. Это меняет правила игры, потому что устраняет необходимость для разработчиков создавать пользовательские интеграции для каждой AI-модели, что значительно сокращает время и сложность разработки. Влияние этой стандартизации аналогично внедрению протокола HTTP для Интернета, позволяющего различным веб-серверам и браузерам беспрепятственно общаться.
Однако MCP не лишен своих ограничений. Хотя он превосходно справляется со стандартизацией связи, он не решает по своей сути проблемы безопасности, связанные с удаленным взаимодействием, особенно при работе с конфиденциальными данными или финансовыми транзакциями. Именно здесь в игру вступают другие протоколы и технологии.
A2A: Создание Социальной Сети для AI-Агентов
В то время как MCP фокусируется на общении между AI-моделями и внешними инструментами, Agent-to-Agent Protocol (A2A) решает проблему общения между самими AI-агентами. Думайте об этом как о ‘социальной сети’ для AI, где агенты могут обнаруживать друг друга, обмениваться информацией и сотрудничать в выполнении сложных задач.
Разработанный Google, A2A предоставляет структуру для взаимодействия агентов друг с другом стандартизированным способом. Он использует концепцию ‘Agent Cards’, которые похожи на цифровые профили, описывающие возможности агента и способы взаимодействия с ним. Это позволяет агентам обнаруживать возможности друг друга и формировать сотрудничество, не требуя предварительных знаний или сложных интеграций.
Потенциальные применения A2A огромны. Представьте себе сценарий, в котором AI-агенту, специализирующемуся на финансовом анализе, необходимо сотрудничать с агентом, специализирующимся на исследовании рынка. С помощью A2A эти агенты могут беспрепятственно подключаться, обмениваться данными и объединять свой опыт для создания более точных и содержательных отчетов.
Однако A2A все еще находится на ранних стадиях разработки, и его успех будет зависеть от широкого распространения в AI-сообществе. Участие Google придает проекту значительный авторитет, но еще предстоит выяснить, станет ли A2A доминирующим стандартом для связи между агентами.
UnifAI: Устранение Разрыва для МСП
В то время как MCP и A2A в основном ориентированы на крупные предприятия и продвинутые AI-приложения, UnifAI направлен на демократизацию доступа к технологии AI-агентов для малых и средних предприятий (МСП). Позиционируясь как ‘промежуточный слой’ между AI-моделями и бизнесом, UnifAI упрощает процесс интеграции AI-агентов в существующие рабочие процессы.
UnifAI использует унифицированный механизм обнаружения сервисов, который позволяет предприятиям легко находить и интегрировать AI-агентов, которые соответствуют их конкретным потребностям. Это устраняет необходимость для МСП инвестировать в дорогостоящую пользовательскую разработку или разбираться в сложностях интеграции разрозненных AI-моделей.
Однако UnifAI сталкивается с проблемой конкуренции с более крупными, более авторитетными игроками в пространстве AI-агентов. Его успех будет зависеть от его способности предложить убедительное ценностное предложение, которое резонирует с МСП, и его способности построить сильную экосистему поставщиков AI-агентов.
От Теории к Практике: Роль $DARK
Протоколы, которые мы обсуждали до сих пор, в основном ориентированы на стандартизацию и связь. Однако истинный потенциал AI-агентов заключается в их способности выполнять реальные задачи, особенно в рамках экосистемы децентрализованного финансирования (DeFi). Именно здесь в игру вступает $DARK.
$DARK - это реализация протокола MCP на основе Solana, которая использует доверенные среды выполнения (TEE) для обеспечения безопасной и надежной среды для взаимодействия AI-агентов с блокчейном. Это позволяет AI-агентам выполнять конфиденциальные операции, такие как запрос баланса счета и выпуск токенов, без ущерба для безопасности базового блокчейна.
Ключевым нововведением $DARK является использование TEE для создания ‘безопасного анклава’, где AI-агенты могут выполнять код, не опасаясь несанкционированного доступа или вмешательства. Это имеет решающее значение для приложений DeFi, где даже небольшая уязвимость может привести к значительным финансовым потерям.
Хотя $DARK все еще находится на ранних стадиях разработки, он представляет собой значительный шаг вперед в разработке безопасных и надежных AI-агентов для экосистемы DeFi. Его успех будет зависеть от его способности привлекать разработчиков и создавать процветающую экосистему AI-приложений для DeFi.
Будущее AI-Агентов: Децентрализованная и Совместная Экосистема
Протоколы и технологии, которые мы обсуждали, представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как мы думаем об AI-агентах. Они больше не являются изолированными сущностями, которые выполняют простые задачи. Вместо этого они становятся взаимосвязанными, совместными и способными выполнять сложные операции в рамках децентрализованной экосистемы.
Будущее AI-агентов, вероятно, будет характеризоваться следующими тенденциями:
- Повышенная Стандартизация: Протоколы, такие как MCP и A2A, будут становиться все более важными по мере взросления экосистемы AI-агентов, обеспечивая бесперебойную связь и сотрудничество между различными агентами и платформами.
- Большая Децентрализация: AI-агенты будут становиться более децентрализованными, работая в сетях блокчейнов и используя децентрализованные технологии для обеспечения прозрачности и безопасности.
- Повышенная Безопасность: TEE и другие технологии безопасности будут становиться все более важными по мере использования AI-агентов для выполнения более конфиденциальных операций, особенно в рамках экосистемы DeFi.
- Более Широкое Внедрение: AI-агенты будут становиться все более широко распространенными в различных отраслях, от финансов и здравоохранения до управления цепочками поставок и логистики.
Сближение этих тенденций создаст новую мощную парадигму для AI-агентов, которая характеризуется децентрализацией, сотрудничеством и безопасностью. Эта парадигма может революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями, и открыть новые возможности для инноваций и экономического роста.