Tatizo la Mawakala wa Web3 AI
Udhaifu Mkuu wa Mawakala wa Web3 AI: Dhana Zilizokithiri
Changamoto kwa Mawakala wa Web3 AI inatokana na dhana zilizokithiri, ambapo maelezo yanazidi umuhimu wa matumizi. Ingawa kuna majadiliano mengi juu ya dira kuu ya majukwaa yaliyogatuliwa na uhuru wa data ya mtumiaji, uzoefu wa mtumiaji wa matumizi halisi ya bidhaa mara nyingi hautoshelezi. Hasa baada ya duru ya kusafisha dhana za ‘bubble’, wawekezaji wachache wa rejareja wako tayari kulipia matarajio makubwa na yasiyotimia.
Nafasi ya Wakala wa Web3 AI imekumbwa na msisitizo mkubwa juu ya uwezekano wa kinadharia kwa gharama ya matokeo yanayoonekana. Kivutio cha ugatuaji, umiliki wa data, na mifumo mipya ya utawala kimechukua mawazo ya wengi, lakini ukweli mara nyingi haufikii matarajio. Watumiaji wanaachwa na miingiliano migumu, utendaji mdogo, na hisia ya jumla kwamba teknolojia bado haiko tayari kwa matumizi makuu.
Umuhimu wa Matumizi Halisi
Jumuiya ya Web3 inahitaji kubadilisha mwelekeo wake kutoka kwa mawazo dhahania hadi matumizi halisi. Ahadi ya AI iliyogatuliwa inavutia, lakini itatimizwa tu ikiwa itatafsiriwa kuwa faida za ulimwengu halisi kwa watumiaji. Hii inahitaji kuzingatia uzoefu wa mtumiaji, urahisi wa utumiaji, na uundaji wa thamani inayoonekana.
Wawekezaji wanazidi kuchoshwa na miradi ambayo inaahidi mwezi lakini inashindwa kutoa. Wanatafuta miradi ambayo inaweza kuonyesha njia iliyo wazi ya kupitishwa na uzalishaji wa mapato. Hii inamaanisha kujenga bidhaa ambazo zinatatua shida halisi na kutoa pendekezo la thamani la kulazimisha.
Ufanisi wa Web2 AI: MCP na A2A
Kuinuka kwa MCP na A2A katika Web2 AI
Kuinuka kwa haraka kwa MCP, A2A, na viwango vingine vya itifaki katika uwanja wa Web2 AI, na kasi yao inayotokana katika nafasi ya AI, inatokana na ufanisi wao ‘unaonekana na unaoshikika’. MCP ni kama kiolesura cha USB-C cha ulimwengu wa AI, kuruhusu modeli za AI kuunganishwa kwa urahisi na vyanzo anuwai vya data na zana. Tayari kuna matumizi mengi ya vitendo ya MCP.
Tofauti kabisa na mwelekeo wa dhana wa Web3 AI, Web2 AI imetanguliza vitendo na athari za ulimwengu halisi. Kuibuka kwa itifaki kama vile MCP (Model-Controller-Pipeline) na A2A (Application-to-Application) kumeendeshwa na hamu ya kutatua shida halisi na kuunda thamani inayoonekana.
MCP: Kiunganishi cha Universal kwa AI
MCP, mara nyingi hufananishwa na kiolesura cha USB-C kwa AI, inawezesha modeli za AI kuunganishwa kwa urahisi na vyanzo tofauti vya data na zana. Njia hii sanifu hurahisisha ujumuishaji wa AI katika mifumo iliyopo, kuruhusu wasanidi programu kujenga matumizi ngumu zaidi na yenye nguvu.
Uzuri wa MCP upo katika unyenyekevu na uwezo wake wa kubadilika. Hutoa mfumo wa kawaida wa kuunganisha modeli za AI na vyanzo vya data, zana, na matumizi mengine. Hii huondoa hitaji la ujumuishaji maalum, kuokoa wasanidi programu wakati na bidii.
Mifano Halisi ya MCP Kazini
Kwa mfano, watumiaji wengine wanaweza kutumia moja kwa moja Claude kudhibiti Blender kutengeneza modeli za 3D, na watendaji wengine wa UI/UX wanaweza kutumia lugha asilia kutoa faili kamili za muundo wa Figma. Programu zingine pia zinaweza kutumia moja kwa moja Cursor kukamilisha uandishi wa msimbo, kuongeza, na uwasilishaji wa Git katika kituo kimoja.
- Uundaji wa 3D Unaoendeshwa na AI: Fikiria kutumia lugha asilia kumuelekeza modeli ya AI kuunda modeli ya 3D. Na MCP, hii inakuwa ukweli. Watumiaji wanaweza kuelezea tu modeli inayotakiwa, na AI itaitengeneza kiotomatiki, ikirahisisha mchakato wa muundo na kufungua uwezekano mpya wa ubunifu.
- Muundo wa UI/UX Ulioratibiwa: Kazi ngumu ya kubuni miingiliano ya mtumiaji sasa inaweza kuratibiwa na AI. Watendaji wa UI/UX wanaweza kutumia lugha asilia kuelezea kiolesura kinachotakiwa, na AI itatoa faili kamili ya muundo wa Figma, ikiwaokoa masaa mengi ya kazi.
- Programu Inayosaidiwa na AI: Programu zinaweza kutumia AI kuratibu kazi za kawaida na kuboresha ubora wa msimbo. Na zana kama Cursor, wasanidi programu wanaweza kutumia lugha asilia kuandika msimbo, kutoa hati, na kuwasilisha mabadiliko kwa Git, yote kutoka kwa kiolesura kimoja.
Mifano hii inaangazia uwezo wa kubadilisha wa MCP. Kwa kutoa mfumo sanifu wa kuunganisha modeli za AI na vyanzo vya data na zana, MCP inawezesha wasanidi programu kujenga matumizi yenye nguvu zaidi na yenye matumizi mengi.
Kuziba Pengo: MCP na A2A kwa Web3
Mapungufu ya Web3 AI katika Matukio Wima
Hapo awali, kila mtu alitarajia wakala wa web3 AI kuwa na matumizi ya ubunifu katika matukio mawili makuu wima ya DeFai na GameFai, lakini kwa kweli, matumizi mengi kama hayo bado yamekwama katika kiwango cha ‘ujuzi wa kuonyesha’ wa usindikaji wa lugha asilia, ambayo haitoshi kukidhi kizingiti cha vitendo.
Licha ya msisimko wa awali, Mawakala wa Web3 AI wamejitahidi kupata matumizi ya vitendo katika sekta muhimu wima kama vile DeFi (Fedha Zilizogatuliwa) na GameFi (Michezo ya Kubahatisha Iliyogatuliwa). Miradi mingi inabaki kukwama katika hatua ya ‘ujuzi wa kuonyesha’, ikionyesha uwezo mzuri wa usindikaji wa lugha asilia lakini ikishindwa kutoa thamani inayoonekana kwa watumiaji.
Kuenda Zaidi ya ‘Ujuzi wa Kuonyesha’
Mwelekeo wa kuonyesha uwezo wa kiufundi umekuja kwa gharama ya utumiaji na athari za ulimwengu halisi. Watumiaji hawapendi sana maonyesho ya flashy na wanajali zaidi jinsi AI inaweza kutatua shida zao na kuboresha maisha yao.
Ili kufanikiwa, Mawakala wa Web3 AI lazima waende zaidi ya awamu ya ‘ujuzi wa kuonyesha’ na wazingatie kujenga matumizi ya vitendo ambayo yanashughulikia mahitaji maalum. Hii inahitaji uelewa wa kina wa soko lengwa na kujitolea kwa muundo unaozingatia mtumiaji.
Nguvu ya Ushirikiano wa Mawakala Wengi
Kupitia mchanganyiko wa MCP na A2A, mfumo wenye nguvu zaidi wa ushirikiano wa Mawakala Wengi unaweza kujengwa, na kazi ngumu zinaweza kuvunjwa kwa Mawakala maalum kushughulikia. Kwa mfano, ruhusu wakala wa uchambuzi asome data ya kwenye mnyororo, achambue mienendo ya soko, na aunganishe mawakala wengine wa utabiri na mawakala wa udhibiti wa hatari ili kubadilisha fikra za utekelezaji zilizounganishwa za wakala mmoja za zamani kuwa dhana ya mgawanyo wa kazi wa ushirikiano wa mawakala wengi.
Kwa kuchanganya nguvu za MCP na A2A, wasanidi programu wanaweza kuunda mifumo ya kisasa ya mawakala wengi ambayo inaweza kukabiliana na kazi ngumu. Njia hii inahusisha kuvunja kazi katika sehemu ndogo, zinazoweza kudhibitiwa zaidi na kuzikabidhi kwa mawakala maalum.
Mazingira Shirikishi ya Mawakala wa AI
Kwa mfano, wakala wa uchambuzi anaweza kupewa jukumu la kusoma data ya kwenye mnyororo na kuchambua mienendo ya soko, wakati mawakala wengine wanaweza kuzingatia utabiri na udhibiti wa hatari. Njia hii shirikishi inaruhusu utekelezaji bora zaidi na madhubuti wa kazi ngumu, ikiondoka kutoka kwa dhana ya wakala ya monolithic ya jadi.
Ufunguo wa mafanikio upo katika ujumuishaji usio na mshono wa mawakala hawa, kuwaruhusu kuwasiliana na kushirikiana kwa ufanisi. Hii inahitaji mfumo thabiti wa mawasiliano na uelewa wa pamoja wa kazi iliyopo.
Hadithi za Mafanikio za MCP kama Michoro ya Web3
Matukio yote ya matumizi yaliyofaulu ya MCP hutoa mifano iliyofaulu kwa kuzaliwa kwa kizazi kipya cha mawakala wa biashara na michezo katika web3.
Hadithi za mafanikio za MCP katika ulimwengu wa Web2 hutoa michoro muhimu kwa maendeleo ya mawakala wa biashara na michezo ya kubahatisha ya Web3. Kwakujifunza kutoka kwa uzoefu wa waanzilishi wa Web2, wasanidi programu wa Web3 wanaweza kuharakisha kupitishwa kwa AI katika sekta hizi muhimu.
Njia Mseto: Kuchanganya Ufanisi wa Web2 na Thamani za Web3
Faida za Mfumo Mseto
Mbali na hizi, kiwango cha mfumo mseto kulingana na MCP na A2A pia kina faida kama vile urafiki kwa watumiaji wa web2 na kasi ya kutua kwa matumizi. Hivi sasa, ni muhimu tu kuzingatia jinsi ya kuchanganya ukamataji wa thamani ya web3 na utaratibu wa motisha na matukio ya matumizi kama vile DeFai na GameFai. Ikiwa miradi bado inashikilia dhana safi ya web3 na inakataa kukumbatia ufanisi wa web2, wanaweza kukosa mwelekeo mpya unaofuata wa Wakala wa AI.
Mfumo mseto, unaochanganya nguvu za MCP na A2A na maadili ya Web3, hutoa faida kadhaa muhimu, pamoja na:
- Urafiki wa Mtumiaji: Kwa kutumia miundombinu na zana zilizopo za Web2, mfumo mseto unaweza kutoa uzoefu unaojulikana zaidi na angavu kwa watumiaji, ukipunguza kizuizi cha kuingia kwa matumizi ya Web3.
- Upelekaji wa Haraka: Mfumo mseto unaruhusu wasanidi programu kupeleka haraka matumizi yanayoendeshwa na AI kwa kutumia teknolojia na miundombinu iliyopo ya Web2.
- Ukamataji wa Thamani na Taratibu za Motisha: Kwa kuunganisha ukamataji wa thamani ya Web3 na taratibu za motisha, mfumo mseto unaweza kuoanisha masilahi ya watumiaji, wasanidi programu, na wadau wengine, kukuza mazingira endelevu zaidi na ya usawa.
Kuunganisha Thamani za Web3 katika Mifumo ya Web2
Changamoto iko katika kuunganisha bila mshono thamani za Web3 katika mifumo ya Web2. Hii inahitaji kuzingatia kwa uangalifu jinsi ya kuingiza utawala uliogatuliwa, umiliki wa data, na tokenomics katika mifumo iliyopo.
Hatari ya Dhana Safi
Miradi ambayo inashikilia dhana safi ya Web3 bila kukumbatia ufanisi wa Web2 ina hatari ya kukosa wimbi linalofuata la uvumbuzi wa Wakala wa AI. Mustakabali wa AI upo katika makutano ya ulimwengu huu wawili, ambapo malengo ya Web3 yamedhibitiwa na vitendo vya Web2.
Mustakabali wa Mawakala wa AI: Muunganiko wa Malengo na Vitendo
Kwa kifupi, kasi mpya ya wimbi linalofuata la Wakala wa AI inazidi, lakini sio tena msimamo safi wa simulizi na dhana-hyping wa zamani, lakini lazima iungwe mkono na vitendo na kutua kwa matumizi.
Mustakabali wa Mawakala wa AI upo katika muunganiko wa malengo na vitendo. Kwa kuchanganya malengo ya maono ya Web3 na mbinu ya vitendo ya Web2, tunaweza kuunda kizazi kipya cha matumizi yanayoendeshwa na AI ambayo ni ya ubunifu na yenye athari. Wimbi linalofuata la maendeleo ya Wakala wa AI litaendeshwa na matumizi ya vitendo na thamani ya ulimwengu halisi, sio hype tu na ahadi tupu.