Google A2A และ Anthropic MCP มีศักยภาพในการเป็นมาตรฐานการสื่อสารสำหรับ web3 AI agent แต่การนำไปใช้นั้นเผชิญกับความท้าทายเนื่องจากความแตกต่างที่สำคัญระหว่างระบบนิเวศ web2 และ web3 บทความนี้จะเจาะลึกถึงอุปสรรคที่เกิดจากความแตกต่างเหล่านี้ โดยเน้นปัญหาเฉพาะที่ web3 AI agent ต้องเอาชนะให้ได้
ช่องว่างความสมบูรณ์ของแอปพลิเคชัน
A2A และ MCP ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วใน web2 เนื่องจากช่วยปรับปรุงกรณีการใช้งานที่มีอยู่แล้ว แต่ web3 AI agent ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา โดยขาดกรณีการใช้งานเชิงลึกเช่น DeFAI และ GameFAI ช่องว่างความสมบูรณ์นี้ทำให้ยากที่จะนำโปรโตคอลเหล่านี้มาใช้โดยตรงในสภาพแวดล้อม web3 และใช้ประโยชน์จากมันอย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างเช่น ใน web2 ผู้ใช้สามารถใช้โปรโตคอล MCP เพื่ออัปเดตโค้ดบนแพลตฟอร์มเช่น GitHub ได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องออกจากสภาพแวดล้อมการทำงานปัจจุบัน แต่ในสภาพแวดล้อม web3 เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลบนเชน การใช้กลยุทธ์ที่ฝึกฝนในเครื่องเพื่อดำเนินการธุรกรรมบนเชนอาจทำให้สับสนได้ ความแตกต่างนี้เน้นให้เห็นถึงช่องว่างความสมบูรณ์ของแอปพลิเคชันระหว่างระบบนิเวศทั้งสอง ทำให้โปรโตคอล web2 ยากที่จะนำไปใช้โดยตรงใน web3
แอปพลิเคชัน web2 มักจะมีเครื่องมือพัฒนา ไลบรารี และเฟรมเวิร์กที่สมบูรณ์ รวมถึงการสนับสนุนจากชุมชนนักพัฒนาจำนวนมาก ระบบนิเวศที่สมบูรณ์นี้ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำซ้ำและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็ว ในทางตรงกันข้าม เครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการพัฒนา web3 AI agent ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น นักพัฒนาต้องเผชิญกับความท้าทายทางเทคนิคและความไม่แน่นอนมากขึ้น
นอกจากนี้ แอปพลิเคชัน web2 มักจะพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์และฐานข้อมูลแบบรวมศูนย์ ซึ่งให้ประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดที่เชื่อถือได้ แต่ web3 AI agent จำเป็นต้องทำงานบนเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาด ความล่าช้าและข้อจำกัดด้านปริมาณงานโดยธรรมชาติของเครือข่ายแบบกระจายอำนาจทำให้การสร้าง AI agent ที่มีประสิทธิภาพสูงเป็นเรื่องยากยิ่งขึ้น
เพื่อลดช่องว่างความสมบูรณ์ของแอปพลิเคชัน นักพัฒนา web3 จำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่การสร้างเครื่องมือ ไลบรารี และเฟรมเวิร์กที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับสภาพแวดล้อมแบบกระจายอำนาจ เครื่องมือเหล่านี้ควรลดความซับซ้อนของกระบวนการพัฒนาและปรับใช้ AI agent และแก้ไขความท้าทายเฉพาะของเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ นอกจากนี้ การสร้างชุมชนนักพัฒนา web3 ที่เจริญรุ่งเรืองเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการแบ่งปันความรู้ ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน และขับเคลื่อนนวัตกรรม
โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เพียงพอ
การขาดโครงสร้างพื้นฐานใน web3 เป็นอุปสรรคสำคัญอีกประการหนึ่ง เพื่อสร้างระบบนิเวศที่ครอบคลุม web3 AI agent จะต้องแก้ไขส่วนประกอบพื้นฐานที่ขาดหายไป เช่น เลเยอร์ข้อมูลแบบรวม เลเยอร์ Oracle เลเยอร์การดำเนินการตามความตั้งใจ และเลเยอร์ฉันทามติแบบกระจายอำนาจ
ใน web2 โปรโตคอล A2A ช่วยให้ agent ทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดายโดยใช้ API ที่ได้มาตรฐาน ในทางตรงกันข้าม สภาพแวดล้อม web3 ก่อให้เกิดความท้าทายอย่างมาก แม้แต่สำหรับการดำเนินการเก็งกำไรข้าม DEX อย่างง่าย ระบบนิเวศ web2 มีโครงสร้างพื้นฐานที่สมบูรณ์ ซึ่งรองรับการสื่อสารและการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ราบรื่นระหว่าง agent แต่ระบบนิเวศ web3 ยังคงกระจัดกระจายและไม่สามารถทำงานร่วมกันได้ ทำให้การทำงานร่วมกันระหว่าง agent เป็นเรื่องยาก
ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชัน web2 สามารถใช้ API Gateway แบบรวมศูนย์เพื่อจัดการการสื่อสารระหว่าง agent และบังคับใช้นโยบายความปลอดภัย API Gateway เหล่านี้มีวิธีที่ได้มาตรฐานในการเข้าถึงบริการและแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ทำให้กระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชันง่ายขึ้น แต่แอปพลิเคชัน web3 จำเป็นต้องทำงานบนเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ ซึ่งทำให้การสร้างและบำรุงรักษา API Gateway แบบรวมศูนย์เป็นเรื่องยาก
นอกจากนี้ แอปพลิเคชัน web3 มักจะพึ่งพาข้อมูลบนเชน ซึ่งอาจเข้าถึงและประมวลผลได้ยาก ข้อมูลบนเชนมักจะจัดเก็บในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง และอาจกระจัดกระจายอยู่บนบล็อกเชนหลายแห่ง เพื่อใช้ข้อมูลบนเชนอย่างมีประสิทธิภาพ web3 AI agent จะต้องสามารถแยก แปลง และโหลดข้อมูลจากบล็อกเชนต่าง ๆ ได้
เพื่อแก้ไขปัญหาโครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เพียงพอ นักพัฒนา web3 จำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่การสร้างส่วนประกอบพื้นฐานที่รองรับการพัฒนาและการปรับใช้ AI agent ส่วนประกอบเหล่านี้ควรรวมถึง:
- เลเยอร์ข้อมูลแบบรวม: ให้การเข้าถึงข้อมูลบนเชนและนอกเชนที่เป็นมาตรฐาน
- เลเยอร์ Oracle: นำข้อมูลนอกเชนมาสู่เชนอย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้
- เลเยอร์การดำเนินการตามความตั้งใจ: ช่วยให้ผู้ใช้แสดงความตั้งใจและให้ agent ดำเนินการธุรกรรมในนามของพวกเขา
- เลเยอร์ฉันทามติแบบกระจายอำนาจ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าธุรกรรมระหว่าง agent นั้นถูกต้องและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้
ด้วยการสร้างส่วนประกอบพื้นฐานเหล่านี้ นักพัฒนา web3 สามารถสร้างระบบนิเวศที่แข็งแกร่งและสามารถทำงานร่วมกันได้มากขึ้น ซึ่งรองรับการพัฒนาและการปรับใช้ AI agent
ข้อกำหนดเฉพาะของ Web3
web3 AI agent จะต้องแก้ไขข้อกำหนดเฉพาะที่แตกต่างจากโปรโตคอลและฟังก์ชัน web2 ตัวอย่างเช่น ใน web2 ผู้ใช้สามารถใช้โปรโตคอล A2A เพื่อจองเที่ยวบินที่ถูกที่สุดได้อย่างง่ายดาย แต่ใน web3 เมื่อผู้ใช้ต้องการโอน USDC ข้ามเชนไปยัง Solana เพื่อทำการขุดสภาพคล่อง agent จะต้องเข้าใจความตั้งใจของผู้ใช้ สร้างสมดุลระหว่างความปลอดภัย ความเป็นอะตอม และความคุ้มค่า และดำเนินการตามการดำเนินการบนเชนที่ซับซ้อน
หากการดำเนินการเหล่านี้เพิ่มความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ความสะดวกสบายที่รับรู้ได้จะไม่มีความหมาย ทำให้ความต้องการกลายเป็นความต้องการที่เป็นเท็จ web3 AI agent จำเป็นต้องสามารถจัดการธุรกรรมที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน ซึ่งต้องมีการโต้ตอบข้ามบล็อกเชนและโปรโตคอลหลายรายการ ธุรกรรมเหล่านี้อาจต้องมีการวางแผนและการดำเนินการอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และเป็นไปตามความตั้งใจของผู้ใช้
นอกจากนี้ web3 AI agent จำเป็นต้องสามารถปรับตัวให้เข้ากับสภาวะตลาดและโปรโตคอลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตัวอย่างเช่น โปรโตคอล DeFi ใหม่ ๆ จะเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยแต่ละโปรโตคอลมีกฎเกณฑ์และกลไกของตัวเอง web3 AI agent จำเป็นต้องสามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับโปรโตคอลใหม่เหล่านี้ได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับกลยุทธ์การซื้อขายที่ดีที่สุด
เพื่อให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของ web3 AI agent จำเป็นต้องมีฟังก์ชันขั้นสูง เช่น:
- การจดจำความตั้งใจ: ทำความเข้าใจความตั้งใจของผู้ใช้และแปลงเป็นActions ที่ดำเนินการได้
- การประเมินความเสี่ยง: ประเมินความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับกลยุทธ์การซื้อขายที่แตกต่างกัน
- การดำเนินการที่เป็นอะตอม: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าธุรกรรมดำเนินการในลักษณะที่เป็นอะตอม ซึ่งหมายความว่าทุกขั้นตอนสำเร็จหรือล้มเหลวทั้งหมด
- การเรียนรู้แบบปรับตัว: ปรับกลยุทธ์การซื้อขายตามสภาวะตลาดและโปรโตคอลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
ด้วยการรวมฟังก์ชันขั้นสูงเหล่านี้ web3 AI agent สามารถมอบประสบการณ์การซื้อขายที่ปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และเป็นส่วนตัวมากขึ้นแก่ผู้ใช้
ความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันข้ามเชน
การทำงานร่วมกันข้ามเชนเป็นความท้าทายสำคัญที่ web3 AI agent ต้องเผชิญ ใน web2 agent สามารถสื่อสารระหว่างแพลตฟอร์มและบริการต่าง ๆ ได้อย่างง่ายดายโดยใช้ API ที่ได้มาตรฐาน แต่ใน web3 บล็อกเชนที่แตกต่างกันมีโปรโตคอลและรูปแบบข้อมูลที่แตกต่างกัน ทำให้การทำงานร่วมกันระหว่าง agent เป็นเรื่องยาก
ตัวอย่างเช่น agent อาจจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลบนบล็อกเชน Ethereum จากนั้นดำเนินการธุรกรรมบนบล็อกเชน Solana เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ agent จะต้องสามารถเชื่อมต่อข้ามบล็อกเชนที่แตกต่างกัน และจัดการค่าธรรมเนียม gas และเวลาการยืนยันธุรกรรมที่แตกต่างกัน ความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันข้ามเชนเพิ่มต้นทุนการพัฒนาและการปรับใช้ web3 AI agent
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ นักพัฒนากำลังสำรวจโซลูชันข้ามเชนต่าง ๆ เช่น:
- Atomic swap: ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแลกเปลี่ยนโทเค็นโดยตรงระหว่างบล็อกเชนที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องเชื่อถือบุคคลที่สาม
- Bridges: ช่วยให้ผู้ใช้สามารถถ่ายโอนโทเค็นจากบล็อกเชนหนึ่งไปยังอีกบล็อกเชนหนึ่งได้
- Cross-chain messaging: ช่วยให้ agent สามารถส่งและรับข้อความระหว่างบล็อกเชนที่แตกต่างกัน
โซลูชันเหล่านี้มีแนวทางที่น่าหวังสำหรับการทำงานร่วมกันข้ามเชน แต่ก็มีข้อเสียบางประการเช่นกัน ตัวอย่างเช่น Atomic swap อาจต้องใช้เทคนิคการเข้ารหัสลับที่ซับซ้อน ในขณะที่ Bridges อาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัย Cross-chain messaging อาจมีข้อจำกัดด้านความล่าช้าและปริมาณงาน
เพื่อให้เกิดการทำงานร่วมกันข้ามเชนอย่างแท้จริง จำเป็นต้องมีการวิจัยและพัฒนาเพิ่มเติม โซลูชันในอนาคตอาจต้องรวมเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน และแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาด
ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย
ความปลอดภัยเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งสำหรับ web3 AI agent เนื่องจาก AI agent ได้รับอนุญาตให้ดำเนินการธุรกรรมในนามของผู้ใช้ พวกเขาจึงเป็นเป้าหมายที่เป็นไปได้สำหรับแฮกเกอร์และผู้ไม่หวังดี หาก AI agent ถูกบุกรุก ผู้โจมตีอาจขโมยเงิน Manipulate ตลาด หรือเปิดตัวการโจมตีอื่น ๆ
เพื่อลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย web3 AI agent จำเป็นต้องใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด เช่น:
- การตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัย: กำหนดให้ผู้ใช้ต้องระบุปัจจัยการตรวจสอบสิทธิ์หลายรายการเพื่อเข้าถึงบัญชีของตน
- การเข้ารหัส: เข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น Private key และบันทึกธุรกรรม
- การตรวจสอบโค้ดที่ปลอดภัย: ตรวจสอบโค้ดเป็นประจำเพื่อหาช่องโหว่
- โครงการ Bounty Bug: ให้รางวัลแก่นักวิจัยด้านความปลอดภัยที่ค้นพบช่องโหว่
- การตรวจสอบและการแจ้งเตือน: ตรวจสอบระบบเพื่อหากิจกรรมที่น่าสงสัยและส่งการแจ้งเตือนทันที
นอกเหนือจากมาตรการทางเทคนิคเหล่านี้ ผู้ใช้ยังต้องตระหนักถึงความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการใช้ web3 AI agent และใช้มาตรการเพื่อปกป้องบัญชีของตน ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ควรใช้รหัสผ่านที่รัดกุม เปิดใช้งานการตรวจสอบสิทธิ์แบบสองปัจจัย และระวังการหลอกลวงแบบฟิชชิ่ง
ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว
ความเป็นส่วนตัวเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญอีกประการหนึ่งสำหรับ web3 AI agent เนื่องจาก AI agent ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ พวกเขาจึงจำเป็นต้องจัดการข้อมูลเหล่านี้ในลักษณะที่เคารพความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ผู้ใช้ควรสามารถควบคุมวิธีการใช้ข้อมูลของตน และควรสามารถเลือกไม่เข้าร่วมการรวบรวมข้อมูลได้
เพื่อแก้ไขข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว web3 AI agent จำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีปกป้องความเป็นส่วนตัว เช่น:
- Differential privacy: เพิ่มสัญญาณรบกวนให้กับข้อมูลเพื่อป้องกันการระบุตัวบุคคล
- Homomorphic encryption: อนุญาตให้ทำการคำนวณบนข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่จำเป็นต้องถอดรหัสข้อมูลก่อน
- Zero-knowledge proofs: อนุญาตให้ฝ่ายหนึ่งพิสูจน์ความจริงของข้อความโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลใด ๆ เกี่ยวกับข้อความนั้น
- Federated learning: อนุญาตให้ฝึกฝนโมเดล AI โดยไม่ต้องแบ่งปันข้อมูลดิบ
ด้วยการใช้เทคโนโลยีปกป้องความเป็นส่วนตัวเหล่านี้ web3 AI agent สามารถมอบประสบการณ์ที่ปลอดภัยและเป็นส่วนตัวมากขึ้นแก่ผู้ใช้
การกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ
การกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจเป็นแง่มุมที่สำคัญของระบบนิเวศ web3 AI agent เพื่อให้แน่ใจว่า AI agent มีความยุติธรรม โปร่งใส และสอดคล้องกับผลประโยชน์ของผู้ใช้ จำเป็นต้องสร้างกลไกการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ กลไกเหล่านี้ควรอนุญาตให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมในการพัฒนาและการปรับใช้ AI agent และลงคะแนนเสียงในการตัดสินใจที่สำคัญ
กลไกการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจสามารถมีได้หลายรูปแบบ เช่น:
- Decentralized Autonomous Organization (DAO): อนุญาตให้ผู้ใช้ใช้โทเค็นเพื่อลงคะแนนเสียงในข้อเสนอ
- On-chain governance: อนุญาตให้ผู้ใช้ลงคะแนนเสียงโดยตรงบนพารามิเตอร์โปรโตคอลบนบล็อกเชน
- ระบบชื่อเสียง: ให้รางวัลแก่ผู้ใช้ที่มีส่วนร่วมในระบบนิเวศ
ด้วยการใช้กลไกการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ web3 AI agent สามารถสร้างระบบนิเวศที่เป็นประชาธิปไตย โปร่งใส และมีความรับผิดชอบมากขึ้น
ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบ
ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบเป็นความท้าทายสำคัญที่ web3 AI agent ต้องเผชิญ เนื่องจากลักษณะของเทคโนโลยี web3 เป็นสิ่งใหม่ เขตอำนาจศาลหลายแห่งยังไม่ได้พัฒนากรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน ความไม่แน่นอนนี้ทำให้ธุรกิจปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับได้ยาก และอาจขัดขวางนวัตกรรมได้
เพื่อแก้ไขความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบ รัฐบาลจำเป็นต้องทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อพัฒนากรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจนและครอบคลุม กรอบเหล่านี้ควรแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการคุ้มครองผู้บริโภค ในขณะที่ส่งเสริมนวัตกรรม
สรุป
แม้ว่าคุณค่าของโปรโตคอล A2A และ MCP จะเป็นสิ่งที่ไม่อาจปฏิเสธได้ แต่การคาดหวังว่าโปรโตคอลเหล่านี้จะปรับตัวเข้ากับขอบเขตของ web3 AI agent ได้อย่างราบรื่นโดยไม่มีการปรับเปลี่ยนใด ๆ ถือเป็นเรื่องที่ไม่สมจริง ช่องว่างในด้านการปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานเปิดโอกาสให้ผู้สร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ และเติมเต็มช่องว่างเหล่านี้ ด้วยการแก้ไขช่องว่างความสมบูรณ์ของแอปพลิเคชัน โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่เพียงพอ ข้อกำหนดเฉพาะของ web3 ความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันข้ามเชน ความปลอดภัยและปัญหาด้านความเป็นส่วนตัว การกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ และความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบ นักพัฒนา web3 สามารถสร้างระบบนิเวศที่แข็งแกร่ง ปลอดภัย และเป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งรองรับการพัฒนาและการปรับใช้ AI agent