Что произойдет, если A2A (Agent-to-Agent) от Google и MCP (Multi-Party Communication Protocol) от Anthropic станут золотым стандартом для коммуникации в разработке Web3 AI агентов? Моя первая реакция – они будут принципиально несовместимы. На мой взгляд, среда, с которой сталкиваются Web3 AI агенты, существенно отличается от экосистемы Web2, и задачи реализации основных протоколов коммуникации также кардинально различаются.
1. Разрыв в зрелости приложений
Быстрое принятие A2A и MCP в Web2 обусловлено их службой в достаточно зрелых сценариях применения. По сути, они являются ‘усилителями ценности’, а не создателями ценности. В отличие от этого, большинство Web3 AI агентов все еще находятся на ранних стадиях развертывания в один клик и не имеют глубоких сценариев применения (DeFAI, GameFAi и т.д.), что затрудняет прямую интеграцию и использование этих протоколов.
Например, когда пользователь пишет код в Cursor, он может использовать протокол MCP в качестве коннектора для обновления и публикации кода на GitHub одним кликом, не покидая текущую рабочую среду. Протокол MCP улучшает опыт. Однако в среде Web3, если пользователь выполняет ончейн транзакции, используя локально настроенные стратегии, он может потеряться при попытке анализа ончейн данных.
Представьте себе кодера, использующего Cursor и желающего отправить обновления непосредственно в репозиторий GitHub. Протокол MCP упрощает этот процесс, обеспечивая плавный переход. Однако ситуация резко меняется при работе со средами Web3. Рассмотрим сценарий, в котором пользователь использует локально настроенную стратегию для выполнения ончейн транзакций. Сложность анализа данных блокчейна может быстро стать подавляющей, оставляя пользователя потерянным в море информации.
Разрыв в зрелости приложений создает значительное препятствие для прямого применения протоколов Web2 в пространстве Web3. В то время как A2A и MCP процветают в устоявшихся экосистемах Web2, зарождающиеся стадии разработки Web3 AI агентов создают уникальные проблемы, требующие индивидуальных решений.
Преодоление разрыва:
Чтобы преодолеть этот разрыв в зрелости приложений, необходимы согласованные усилия для содействия развитию более глубоких и сложных вариантов использования для Web3 AI агентов. Это включает в себя изучение приложений в децентрализованных финансах (DeFi), играх (GameFi) и других новых областях. Создавая убедительные и практичные приложения, спрос на надежные протоколы коммуникации естественным образом возрастет, открывая путь для успешной интеграции A2A и MCP.
Сосредоточьтесь на создании ценности:
Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на усилении существующей ценности, Web3 AI агенты должны уделять приоритетное внимание созданию новой ценности в рамках децентрализованной экосистемы. Этого можно достичь, используя уникальные возможности технологии блокчейн, такие как прозрачность, неизменность и децентрализация, для разработки инновационных решений, решающих реальные проблемы.
Развитие процветающей экосистемы:
Совместный подход необходим для развития роста экосистемы Web3 AI агентов. Это включает в себя объединение разработчиков, исследователей и предпринимателей для обмена знаниями, создания инструментов и создания приложений, которые расширяют границы возможного. Развивая активное и поддерживающее сообщество, мы можем ускорить разработку и внедрение Web3 AI агентов.
2. Отсутствующая бездна инфраструктуры
Чтобы Web3 AI агенты могли построить полную экосистему, они должны сначала заполнить серьезно недостающую базовую инфраструктуру, включая унифицированный уровень данных, уровень Oracle, уровень выполнения намерений, децентрализованный уровень консенсуса и многое другое. Часто протокол A2A позволяет агентам легко вызывать стандартизированные API для функционального сотрудничества в среде Web2. Однако в среде Web3 даже простая операция кросс-DEX арбитража сталкивается со значительными проблемами.
Представьте себе: пользователь поручает AI агенту ‘купить ETH с Uniswap, когда цена ниже 1600 долларов, и продать его после восстановления цены’. Эта, казалось бы, простая операция требует от агента одновременного решения ряда специфических проблем Web3, таких как разбор ончейн данных в реальном времени, динамическая оптимизация платы за газ, контроль проскальзывания и защита MEV. В отличие от этого, Web2 AI агенты могут добиться функционального сотрудничества, вызывая стандартизированные API. Уровень завершенности инфраструктуры сильно отличается от среды Web3.
Представьте себе сценарий, в котором AI агенту поручено найти наилучшую возможность арбитража между различными децентрализованными биржами (DEX). Агенту необходимо анализировать ленты цен в реальном времени из нескольких источников, оценивать доступную ликвидность и рассчитывать потенциальную прибыль. Однако децентрализованная природа Web3 создает несколько проблем, которые отсутствуют на традиционных финансовых рынках.
Устранение недостатков инфраструктуры:
Для устранения отсутствующей бездны инфраструктуры требуется многогранный подход, ориентированный на разработку ключевых компонентов, таких как:
- Унифицированный уровень данных: Стандартизированный и надежный уровень данных необходим для предоставления AI агентам доступа к точной и своевременной информации о состоянии блокчейна. Это включает в себя данные о ценах токенов, объемах транзакций и событиях смарт-контрактов.
- Уровень Oracle: Oracle необходимы для преодоления разрыва между ончейн и оффчейн мирами, предоставляя AI агентам доступ к внешним источникам данных, таким как рыночные цены, погодные условия и новости.
- Уровень выполнения намерений: Уровень выполнения намерений необходим для того, чтобы AI агенты могли выполнять транзакции в блокчейне безопасным и эффективным способом. Это включает в себя такие функции, как моделирование транзакций, оптимизация газа и контроль проскальзывания.
- Децентрализованный уровень консенсуса: Децентрализованный уровень консенсуса необходим для обеспечения целостности и надежности данных и транзакций, обрабатываемых AI агентами. Это включает в себя механизмы предотвращения манипулирования системой злоумышленниками.
Создание прочной основы:
Инвестируя в разработку этих ключевых компонентов инфраструктуры, мы можем создать прочную основу для роста Web3 AI агентов. Это позволит им выполнять более сложные задачи, принимать более взвешенные решения и в конечном итоге приносить больше пользы пользователям.
Роль стандартизации:
Стандартизация играет решающую роль в развитии инфраструктуры Web3. Устанавливая общие стандарты для форматов данных, протоколов связи и интерфейсов API, мы можем облегчить взаимодействие между различными системами и уменьшить сложность создания и развертывания Web3 AI агентов.
3. Создание дифференцированных потребностей Web3 AI
Если Web3 AI агенты просто применяют протоколы и функциональные модели Web2, будет трудно использовать характеристики ончейн торговой индустрии, особенно сложные вопросы, такие как шум данных, точность транзакций и разнообразие маршрутизаторов.
Возьмем, к примеру, торговлю намерениями. В среде Web2 пользователь инструктирует ‘забронировать самый дешевый авиабилет’, и протокол A2A позволяет нескольким агентам легко сотрудничать для выполнения задачи. Однако в среде Web3, когда пользователь ожидает ‘перевести мой USDC в Solana по самой низкой цене и участвовать в добыче ликвидности’, им не только нужно понять намерение пользователя, но и обеспечить безопасность, атомарность и снижение затрат, а также выполнить серию сложных операций в сети. Другими словами, если кажущаяся удобной операция подвергает пользователей большим рискам безопасности, то такой удобный опыт бессмыслен и спрос является псевдо-спросом.
В традиционных системах Web2 бронирование самого дешевого авиабилета включает в себя простой запрос к различным API авиакомпаний, объединение результатов и представление пользователю наилучшего варианта. Процесс относительно прост и эффективен благодаря стандартизированным протоколам и централизованным источникам данных. Однако ситуация резко меняется при рассмотрении торговли намерениями в среде Web3.
Удовлетворение дифференцированных потребностей Web3 AI:
Чтобы эффективно удовлетворить дифференцированные потребности Web3 AI, крайне важно сосредоточиться на следующих областях:
- Уменьшение шума данных: Данные Web3 часто шумные и ненадежные из-за децентрализованной природы экосистемы. AI агенты должны быть оснащены надежными методами фильтрации и проверки данных для обеспечения точности своих решений.
- Точность транзакций: Выполнение транзакций в блокчейне требует высокой степени точности, поскольку даже небольшие ошибки могут привести к значительным финансовым потерям. AI агенты должны иметь возможность точно моделировать транзакции и учитывать такие факторы, как плата за газ и проскальзывание.
- Разнообразие маршрутизаторов: Экосистема Web3 предлагает широкий выбор маршрутизаторов и протоколов для выполнения транзакций. AI агенты должны уметь интеллектуально выбирать оптимальный маршрутизатор на основе таких факторов, как стоимость, скорость и безопасность.
Приоритизация безопасности и пользовательского опыта:
Хотя удобство и эффективность являются важными соображениями, безопасность и пользовательский опыт должны быть первостепенными. Web3 AI агенты должны быть разработаны для защиты пользователей от потенциальных рисков, таких как фишинговые атаки, вытягивание ковров и уязвимости смарт-контрактов. Они также должны предоставлять пользователям четкую и прозрачную информацию о рисках и вознаграждениях, связанных с их действиями.
Важность контекстной осведомленности:
Web3 AI агенты должны быть контекстно осведомлены, чтобы эффективно понимать и реагировать на намерения пользователей. Это включает в себя понимание целей, предпочтений и устойчивости к риску пользователя. Принимая во внимание эти факторы, AI агенты могут предоставлять более персонализированные и релевантные рекомендации.
За пределами простой автоматизации:
Потенциал Web3 AI выходит далеко за рамки простой автоматизации. Используя уникальные возможности технологии блокчейн, AI агенты могут обеспечить новые формы децентрализованного финансирования, управления и сотрудничества. Это требует изменения мышления от простой автоматизации существующих процессов к созданию совершенно новых парадигм создания ценности.
Ценность A2A и MCP неоспорима, но мы не можем ожидать, что они будут напрямую адаптированы к треку Web3 AI агентов без каких-либо модификаций. Разве пустое пространство развертывания инфраструктуры не является возможностью для строителей? Переход от Web2 к Web3 требует глубокого понимания базовых технологий, уникальных проблем и дифференцированных потребностей децентрализованной экосистемы. Решая эти проблемы и сосредотачиваясь на создании ценности, мы можем раскрыть весь потенциал Web3 AI и построить более открытое, прозрачное и справедливое будущее.