వెబ్3 AI ఏజెంట్ల A2A, MCPలోని మూడు 'గుడ్డి మచ్చలు'

వెబ్‌3 AI ఏజెంట్ల అభివృద్ధిలో గూగుల్ యొక్క A2A (ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్) మరియు ఆంత్రోపిక్ యొక్క MCP (మల్టీ-పార్టీ కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్) కమ్యూనికేషన్ కోసం స్వర్ణ ప్రమాణాలుగా మారితే ఏమి జరుగుతుంది? నా మొదటి స్పందన ఏమిటంటే, అవి ప్రాథమికంగా అననుకూలంగా ఉంటాయి. నా అభిప్రాయం ప్రకారం, వెబ్‌3 AI ఏజెంట్లు ఎదుర్కొనే పర్యావరణం వెబ్‌2 పర్యావరణ వ్యవస్థ కంటే గణనీయంగా భిన్నంగా ఉంటుంది మరియు ప్రధాన కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్స్‌ను అమలు చేయడంలో సవాళ్లు కూడా చాలా భిన్నంగా ఉంటాయి.

1. అప్లికేషన్ మెచ్యూరిటీ గ్యాప్

వెబ్‌2 డొమైన్‌లో A2A మరియు MCP వేగంగా స్వీకరించడానికి కారణం వాటి సేవ తగినంత పరిణతి చెందిన అప్లికేషన్ దృశ్యాలలో ఉండటం. అవి తప్పనిసరిగా ‘విలువ యాంప్లిఫైయర్‌లు’ మాత్రమే, విలువ సృష్టికర్తలు కాదు. దీనికి విరుద్ధంగా, చాలా వెబ్‌3 AI ఏజెంట్లు ఇంకా వన్-క్లిక్ ఏజెంట్ విస్తరణ ప్రారంభ దశలోనే ఉన్నాయి మరియు లోతైన అప్లికేషన్ దృశ్యాలు (DeFAI, GameFAi మొదలైనవి) లేవు, ఈ ప్రోటోకాల్‌లు నేరుగా కలిసిపోయి ఉపయోగపడటం కష్టం.

ఉదాహరణకు, ఒక వినియోగదారు కర్సర్‌లో కోడ్ వ్రాస్తున్నప్పుడు, వారు MCP ప్రోటోకాల్‌ను కనెక్టర్‌గా ఉపయోగించి ప్రస్తుత పని వాతావరణాన్ని వదలకుండా ఒకే క్లిక్‌తో GitHubకు కోడ్‌ను నవీకరించవచ్చు మరియు ప్రచురించవచ్చు. MCP ప్రోటోకాల్ అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. అయితే, వెబ్‌3 వాతావరణంలో, ఒక వినియోగదారు స్థానికంగా చక్కగా ట్యూన్ చేసిన వ్యూహాలను ఉపయోగించి ఆన్-చైన్ లావాదేవీలను అమలు చేస్తే, వారు ఆన్-చైన్ డేటాను విశ్లేషించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు అయోమయానికి గురవుతారు.

ఒక కోడర్ కర్సర్‌ను ఉపయోగించి నేరుగా GitHub రిపోజిటరీకి నవీకరణలను పుష్ చేయాలనుకుంటున్నాడని ఊహించుకోండి. MCP ప్రోటోకాల్ ఈ ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది, ఇది అతుకులు లేని పరివర్తనకు అనుమతిస్తుంది. అయితే, వెబ్‌3 వాతావరణంతో వ్యవహరించేటప్పుడు దృశ్యం నాటకీయంగా మారుతుంది. ఒక వినియోగదారు ఆన్-చైన్ లావాదేవీలను అమలు చేయడానికి స్థానికంగా చక్కగా ట్యూన్ చేసిన వ్యూహాన్ని ఉపయోగిస్తున్న సందర్భాన్ని పరిగణించండి. బ్లాక్‌చెయిన్ డేటాను విశ్లేషించే సంక్లిష్టత త్వరగా అధికం కావచ్చు, వినియోగదారు సమాచారం సముద్రంలో చిక్కుకుపోతారు.

అప్లికేషన్ మెచ్యూరిటీలో ఉన్న వ్యత్యాసం వెబ్‌3 స్పేస్‌లో వెబ్‌2 ప్రోటోకాల్‌ల ప్రత్యక్ష అనువర్తనానికి గణనీయమైన అడ్డంకిని సృష్టిస్తుంది. A2A మరియు MCP వెబ్‌2 యొక్క బాగా స్థిరపడిన పర్యావరణ వ్యవస్థలలో వృద్ధి చెందుతున్నప్పటికీ, వెబ్‌3 AI ఏజెంట్ అభివృద్ధి యొక్క ప్రారంభ దశలు ప్రత్యేకమైన సవాళ్లను కలిగిస్తాయి, వీటికి తగిన పరిష్కారాలు అవసరం.

అంతరాన్ని తగ్గించడం:

ఈ అప్లికేషన్ మెచ్యూరిటీ అంతరాన్ని అధిగమించడానికి, వెబ్‌3 AI ఏజెంట్ల కోసం లోతైన మరియు మరింత అధునాతన వినియోగ కేసుల అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి సమన్వయ ప్రయత్నం అవసరం. ఇందులో వికేంద్రీకృత ఫైనాన్స్ (DeFi), గేమింగ్ (GameFi) మరియు ఇతర అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రాంతాలలో అనువర్తనాలను అన్వేషించడం కూడా ఉన్నాయి. ఆకర్షణీయమైన మరియు ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలను సృష్టించడం ద్వారా, బలమైన కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్‌ల కోసం డిమాండ్ సహజంగా పెరుగుతుంది, A2A మరియు MCP విజయవంతమైన ఏకీకరణకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది.

విలువ సృష్టిపై దృష్టి పెట్టండి:

ఇప్పటికే ఉన్న విలువను విస్తరించడంపై మాత్రమే దృష్టి పెట్టకుండా, వికేంద్రీకృత పర్యావరణ వ్యవస్థలో కొత్త విలువను సృష్టించడానికి వెబ్‌3 AI ఏజెంట్లు ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. పారదర్శకత, మార్పులేనితత్వం మరియు వికేంద్రీకరణ వంటి బ్లాక్‌చెయిన్ టెక్నాలజీ యొక్క ప్రత్యేక సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడం ద్వారా మరియు నిజ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించే వినూత్న పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా దీనిని సాధించవచ్చు.

విలువైన పర్యావరణ వ్యవస్థను పెంపొందించడం:

వెబ్‌3 AI ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క వృద్ధిని పెంపొందించడానికి సహకార విధానం చాలా అవసరం. ఇది విజ్ఞానాన్ని పంచుకోవడానికి, సాధనాలను నిర్మించడానికి మరియు సాధ్యమయ్యే వాటి సరిహద్దులను నెట్టే అనువర్తనాలను సృష్టించడానికి డెవలపర్లు, పరిశోధకులు మరియు వ్యవస్థాపకులను ఒకచోట చేర్చడం. శక్తివంతమైన మరియు సహాయక సమాజాన్ని పెంపొందించడం ద్వారా, మేము వెబ్‌3 AI ఏజెంట్ల అభివృద్ధి మరియు స్వీకరణను వేగవంతం చేయవచ్చు.

2. తప్పిపోయిన మౌలిక సదుపాయాల అగాధం

వెబ్‌3 AI ఏజెంట్లు పూర్తి పర్యావరణ వ్యవస్థను నిర్మించడానికి, వారు మొదట ఏకీకృత డేటా లేయర్, ఒరాకిల్ లేయర్, ఉద్దేశ్య అమలు లేయర్, వికేంద్రీకృత ఏకాభిప్రాయ లేయర్ మరియు మరిన్నింటితో సహా తీవ్రంగా లేని అంతర్లీన మౌలిక సదుపాయాలను పూరించాలి. తరచుగా, A2A ప్రోటోకాల్ వెబ్‌2 వాతావరణంలో క్రియాత్మక సహకారం కోసం ఏజెంట్లు ప్రామాణిక APIలను సులభంగా కాల్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. అయితే, వెబ్‌3 వాతావరణంలో, సాధారణ క్రాస్-DEX ఆర్బిట్రేజ్ ఆపరేషన్ కూడా గణనీయమైన సవాళ్లను ఎదుర్కొంటుంది.

దీన్ని చిత్రించండి: ఒక వినియోగదారు ‘ధర $1600 కంటే తక్కువగా ఉన్నప్పుడు Uniswap నుండి ETHని కొనుగోలు చేయమని మరియు ధర కోలుకున్న తర్వాత దాన్ని అమ్మమని’ AI ఏజెంట్‌కు సూచిస్తాడు. ఈ సాధారణ ఆపరేషన్ ఏజెంట్ నిజ-సమయ ఆన్-చైన్ డేటా పార్సింగ్, డైనమిక్ గ్యాస్ ఫీజు ఆప్టిమైజేషన్, స్లిపేజ్ కంట్రోల్ మరియు MEV రక్షణ వంటి వెబ్‌3-నిర్దిష్ట సమస్యలను ఏకకాలంలో పరిష్కరించడానికి అవసరం. దీనికి విరుద్ధంగా, వెబ్‌2 AI ఏజెంట్లు ప్రామాణిక APIలను కాల్ చేయడం ద్వారా క్రియాత్మక సహకారాన్ని సాధించగలవు. వెబ్‌3 వాతావరణంతో పోలిస్తే మౌలిక సదుపాయాల సంపూర్ణత స్థాయి చాలా భిన్నంగా ఉంటుంది.

ఒక AI ఏజెంట్ వివిధ వికేంద్రీకృత ఎక్స్ఛేంజ్‌ల (DEXలు) మధ్య ఉత్తమ ఆర్బిట్రేజ్ అవకాశాన్ని కనుగొనడానికి నియమించబడిన పరిస్థితిని ఊహించుకోండి. ఏజెంట్ బహుళ మూలాల నుండి నిజ-సమయ ధర ఫీడ్‌లను విశ్లేషించాలి, అందుబాటులో ఉన్న లిక్విడిటీని అంచనా వేయాలి మరియు సంభావ్య లాభ మార్జిన్‌ను లెక్కించాలి. అయితే, వెబ్‌3 యొక్క వికేంద్రీకృత స్వభావం సాంప్రదాయ ఆర్థిక మార్కెట్‌లలో లేని అనేక సవాళ్లను అందిస్తుంది.

మౌలిక సదుపాయాల లోపాలను పరిష్కరించడం:

తప్పిపోయిన మౌలిక సదుపాయాల అగాధాన్ని పరిష్కరించడానికి, బహుముఖ విధానం అవసరం, ఇది కీ కాంపోనెంట్‌ల అభివృద్ధిపై దృష్టి పెడుతుంది:

• ఏకీకృత డేటా లేయర్: బ్లాక్‌చెయిన్ స్థితి గురించి ఖచ్చితమైన మరియు సకాలంలో సమాచారాన్ని AI ఏజెంట్‌లకు అందించడానికి ప్రామాణికమైన మరియు నమ్మదగిన డేటా లేయర్ అవసరం. ఇందులో టోకెన్ ధరలు, లావాదేవీ వాల్యూమ్‌లు మరియు స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్ ఈవెంట్‌లపై డేటా ఉంటుంది.
• ఒరాకిల్ లేయర్: ఆన్-చైన్ మరియు ఆఫ్-చైన్ ప్రపంచాల మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించడానికి ఒరాకిల్స్ అవసరం, మార్కెట్ ధరలు, వాతావరణ పరిస్థితులు మరియు వార్తా ఈవెంట్‌ల వంటి బాహ్య డేటా మూలాధారాలకు AI ఏజెంట్‌లకు ప్రాప్యతను అందిస్తుంది.
• ఉద్దేశ్య అమలు లేయర్: AI ఏజెంట్‌లు బ్లాక్‌చెయిన్‌లో సురక్షితమైన మరియు సమర్థవంతమైన పద్ధతిలో లావాదేవీలను అమలు చేయడానికి ఉద్దేశ్య అమలు లేయర్ అవసరం. ఇందులో లావాదేవీ అనుకరణ, గ్యాస్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు స్లిపేజ్ నియంత్రణ వంటి లక్షణాలు ఉంటాయి.
• వికేంద్రీకృత ఏకాభిప్రాయ లేయర్: AI ఏజెంట్‌లు ప్రాసెస్ చేసిన డేటా మరియు లావాదేవీల సమగ్రత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి వికేంద్రీకృత ఏకాభిప్రాయ లేయర్ అవసరం. హానికరమైన నటులు వ్యవస్థను తారుమారు చేయకుండా నిరోధించడానికి ఇందులో మెకానిజమ్‌లు ఉన్నాయి.

బలమైన పునాదిని నిర్మించడం:

ఈ కీలక మౌలిక సదుపాయాల భాగాల అభివృద్ధిలో పెట్టుబడులు పెట్టడం ద్వారా, మేము వెబ్‌3 AI ఏజెంట్ల వృద్ధికి బలమైన పునాదిని సృష్టించవచ్చు. ఇది మరింత సంక్లిష్టమైన పనులను చేయడానికి, మంచి నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు అంతిమంగా వినియోగదారులకు ఎక్కువ విలువను అందించడానికి వారిని అనుమతిస్తుంది.

ప్రమాణీకరణ పాత్ర:

వెబ్‌3 మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధిలో ప్రమాణీకరణ కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డేటా ఫార్మాట్‌లు, కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్‌లు మరియు API ఇంటర్‌ఫేస్‌ల కోసం సాధారణ ప్రమాణాలను స్థాపించడం ద్వారా, మేము విభిన్న సిస్టమ్‌ల మధ్య పరస్పర కార్యాచరణను సులభతరం చేయవచ్చు మరియు వెబ్‌3 AI ఏజెంట్‌లను నిర్మించడం మరియు విస్తరించడం యొక్క సంక్లిష్టతను తగ్గించవచ్చు.

3. వెబ్‌3 AI విభిన్న అవసరాలను నిర్మించడం

వెబ్‌3 AI ఏజెంట్లు కేవలం వెబ్‌2 ప్రోటోకాల్‌లు మరియు క్రియాత్మక నమూనాలను వర్తింపజేస్తే, డేటా శబ్దం, లావాదేవీ ఖచ్చితత్వం మరియు రూటర్ వైవిధ్యం వంటి సంక్లిష్ట సమస్యలతో సహా ఆన్-చైన్ ట్రేడింగ్ పరిశ్రమ యొక్క లక్షణాలను ఉపయోగించడం కష్టం అవుతుంది.

ఉద్దేశ్య ట్రేడింగ్‌ను ఉదాహరణగా తీసుకోండి. వెబ్‌2 వాతావరణంలో, ఒక వినియోగదారు ‘చౌకైన విమానాన్ని బుక్ చేయమని’ సూచిస్తాడు మరియు పనిని పూర్తి చేయడానికి బహుళ ఏజెంట్‌లు సులభంగా సహకరించడానికి A2A ప్రోటోకాల్ అనుమతిస్తుంది. అయితే, వెబ్‌3 వాతావరణంలో, ఒక వినియోగదారు ‘నా USDCని అతి తక్కువ ఖర్చుతో Solanaకు క్రాస్-చైన్ చేయమని మరియు లిక్విడిటీ మైనింగ్‌లో పాల్గొనమని’ ఆశిస్తే, వారు వినియోగదారు ఉద్దేశాన్ని అర్థం చేసుకోవడమే కాకుండా భద్రత, అటామిసిటీ మరియు ఖర్చు తగ్గింపును కూడా నిర్ధారించాలి మరియు గొలుసుపై అనేక సంక్లిష్ట కార్యకలాపాలను నిర్వహించాలి. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, చూడటానికి సౌకర్యవంతమైన ఆపరేషన్ వినియోగదారులను ఎక్కువ భద్రతా ప్రమాదాలకు గురిచేస్తే, అటువంటి అనుకూలమైన అనుభవం అర్ధంలేనిది మరియు డిమాండ్ ఒక సూడో-డిమాండ్.

సాంప్రదాయ వెబ్‌2 సిస్టమ్‌లలో, చౌకైన విమానాన్ని బుక్ చేయడం అనేది వివిధ ఎయిర్‌లైన్ APIలకు సూటిగా ప్రశ్న, ఫలితాలను ఏకీకృతం చేయడం మరియు ఉత్తమ ఎంపికను వినియోగదారుకు అందించడం. ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్‌లు మరియు కేంద్రీకృత డేటా మూలాల కారణంగా ప్రక్రియ సాపేక్షంగా సరళంగా మరియు సమర్థవంతంగా ఉంటుంది. అయితే, వెబ్‌3 వాతావరణంలో ఉద్దేశ్య ట్రేడింగ్‌ను పరిశీలిస్తే దృశ్యం నాటకీయంగా మారుతుంది.

వెబ్‌3 AI యొక్క విభిన్న అవసరాలను పరిష్కరించడం:

వెబ్‌3 AI యొక్క విభిన్న అవసరాలను సమర్థవంతంగా పరిష్కరించడానికి, కింది ప్రాంతాలపై దృష్టి పెట్టడం చాలా ముఖ్యం:

• డేటా శబ్దం తగ్గింపు: పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క వికేంద్రీకృత స్వభావం కారణంగా వెబ్‌3 డేటా తరచుగా శబ్దం మరియు నమ్మదగనిది. AI ఏజెంట్‌లు వారి నిర్ణయాల ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి బలమైన డేటా ఫిల్టరింగ్ మరియు ధ్రువీకరణ సాంకేతికతలతో అమర్చబడి ఉండాలి.
• లావాదేవీ ఖచ్చితత్వం: బ్లాక్‌చెయిన్‌లో లావాదేవీలను అమలు చేయడానికి అధిక స్థాయి ఖచ్చితత్వం అవసరం, చిన్న లోపాలు కూడా గణనీయమైన ఆర్థిక నష్టాలకు దారితీస్తాయి. AI ఏజెంట్‌లు లావాదేవీలను ఖచ్చితంగా అనుకరించగలగాలి మరియు గ్యాస్ ఫీజులు మరియు స్లిపేజ్ వంటి అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి.
• రూటర్ వైవిధ్యం: వెబ్‌3 పర్యావరణ వ్యవస్థ లావాదేవీలను అమలు చేయడానికి అనేక రకాల రూటర్‌లు మరియు ప్రోటోకాల్‌లను అందిస్తుంది. AI ఏజెంట్‌లు ఖర్చు, వేగం మరియు భద్రత వంటి అంశాల ఆధారంగా సరైన రూటర్‌ను తెలివిగా ఎంచుకోగలగాలి.

భద్రత మరియు వినియోగదారు అనుభవానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం:

సౌలభ్యం మరియు సామర్థ్యం ముఖ్యమైన పరిశీలనలు అయినప్పటికీ, భద్రత మరియు వినియోగదారు అనుభవానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి. AI ఏజెంట్‌లు ఫిషింగ్ దాడులు, రగ్ పుల్‌లు మరియు స్మార్ట్ కాంట్రాక్ట్ దుర్బలత్వాలు వంటి సంభావ్య ప్రమాదాల నుండి వినియోగదారులను రక్షించడానికి రూపొందించబడాలి. వారు తమ చర్యలకు సంబంధించిన ప్రమాదాలు మరియు బహుమతుల గురించి స్పష్టమైన మరియు పారదర్శక సమాచారాన్ని వినియోగదారులకు అందించాలి.

సందర్భోచిత అవగాహన యొక్క ప్రాముఖ్యత:

వినియోగదారు ఉద్దేశాలను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ప్రతిస్పందించడానికి వెబ్‌3 AI ఏజెంట్‌లు సందర్భోచితంగా తెలుసుకోవాలి. వినియోగదారు లక్ష్యాలు, ప్రాధాన్యతలు మరియు రిస్క్ టోలరెన్స్‌ను అర్థం చేసుకోవడం ఇందులో ఉంటుంది. ఈ అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా, AI ఏజెంట్‌లు మరింత వ్యక్తిగతీకరించిన మరియు సంబంధిత సిఫార్సులను అందించగలవు.

సాధారణ ఆటోమేషన్ దాటి:

వెబ్‌3 AI యొక్క సామర్థ్యం సాధారణ ఆటోమేషన్ కంటే చాలా ఎక్కువ. బ్లాక్‌చెయిన్ టెక్నాలజీ యొక్క ప్రత్యేక సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, AI ఏజెంట్‌లు వికేంద్రీకృత ఫైనాన్స్, గవర్నెన్స్ మరియు సహకారం యొక్క కొత్త రూపాలను ప్రారంభించగలవు. ఇది ఇప్పటికే ఉన్న ప్రక్రియలను స్వయంచాలకంగా చేయడానికి బదులుగా విలువ సృష్టి కోసం పూర్తిగా కొత్త నమూనాలను సృష్టించడానికి మనస్తత్వ మార్పు అవసరం.

A2A మరియు MCP యొక్క విలువ కాదనలేనిది, అయితే వాటిని ఎలాంటి మార్పు లేకుండా వెబ్‌3 AI ఏజెంట్ ట్రాక్‌కు నేరుగా స్వీకరించాలని మనం ఆశించలేము. ఖాళీ ఇన్ఫ్రా విస్తరణ స్థలం బిల్డర్లకు అవకాశం కాదా? వెబ్‌2 నుండి వెబ్‌3కి మారడానికి అంతర్లీన సాంకేతికతలు, ప్రత్యేక సవాళ్లు మరియు వికేంద్రీకృత పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క విభిన్న అవసరాలపై లోతైన అవగాహన అవసరం. ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడం ద్వారా మరియు విలువ సృష్టిపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా, మేము వెబ్‌3 AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయవచ్చు మరియు మరింత బహిరంగ, పారదర్శక మరియు సమానమైన భవిష్యత్తును నిర్మించవచ్చు.