AI Agents: MCP และ A2A ปฏิวัติ Web3

จุดอ่อนของ Web3 AI Agents: การเน้นแนวคิดมากเกินไป

ความท้าทายของ Web3 AI Agents อยู่ที่การเน้นแนวคิดมากเกินไป โดยที่เรื่องเล่ามีน้ำหนักมากกว่าประโยชน์ใช้สอยจริง แม้ว่าจะมีการพูดคุยกันมากมายเกี่ยวกับวิสัยทัศน์อันยิ่งใหญ่ของแพลตฟอร์มแบบกระจายอำนาจและอธิปไตยข้อมูลผู้ใช้ แต่ประสบการณ์ผู้ใช้ของแอปพลิเคชันผลิตภัณฑ์จริงมักจะไม่เพียงพออย่างน่าเศร้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากรอบของการชำระล้างฟองสบู่นามธรรม นักลงทุนรายย่อยเพียงไม่กี่รายเต็มใจที่จะจ่ายสำหรับความคาดหวังอันยิ่งใหญ่และไม่สมหวัง

พื้นที่ Web3 AI Agent ได้รับผลกระทบจากการเน้นมากเกินไปในความเป็นไปได้ทางทฤษฎีโดยเสียค่าใช้จ่ายของผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม เสน่ห์ของการกระจายอำนาจ การเป็นเจ้าของข้อมูล และรูปแบบการกำกับดูแลแบบใหม่ได้ดึงดูดจินตนาการของผู้คนจำนวนมาก แต่ความเป็นจริงมักจะต่ำกว่าโฆษณา ผู้ใช้จะเหลือเพียงอินเทอร์เฟซที่ยุ่งยาก ฟังก์ชันการทำงานที่จำกัด และความรู้สึกทั่วไปว่าเทคโนโลยียังไม่พร้อมสำหรับช่วงเวลาไพรม์ไทม์

ชุมชน Web3 จำเป็นต้องเปลี่ยนโฟกัสจากอุดมคติที่เป็นนามธรรมไปสู่แอปพลิเคชันที่เป็นรูปธรรม สัญญาของ AI แบบกระจายอำนาจนั้นน่าสนใจ แต่มันจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อมันแปลเป็นผลประโยชน์ในโลกแห่งความเป็นจริงสำหรับผู้ใช้ สิ่งนี้ต้องใช้การมุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ผู้ใช้ ความง่ายในการใช้งาน และการสร้างมูลค่าที่จับต้องได้

นักลงทุนเริ่มเบื่อหน่ายกับโครงการที่สัญญาว่าจะไปดวงจันทร์แต่ล้มเหลวในการส่งมอบ พวกเขากำลังมองหาโครงการที่สามารถแสดงเส้นทางที่ชัดเจนไปสู่การยอมรับและการสร้างรายได้ ซึ่งหมายถึงการสร้างผลิตภัณฑ์ที่แก้ปัญหาจริงและนำเสนอข้อเสนอที่มีคุณค่า

ความเป็นจริงของ Web2 AI: MCP และ A2A

การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของ MCP, A2A และมาตรฐานโปรโตคอลอื่น ๆ ในสาขา Web2 AI และแรงผลักดันที่เกิดขึ้นในพื้นที่ AI มีสาเหตุมาจากความจริงจังที่ “มองเห็นได้และจับต้องได้” MCP เปรียบเสมือนอินเทอร์เฟซ USB-C ของโลก AI ซึ่งช่วยให้โมเดล AI เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างราบรื่น มีกรณีการใช้งาน MCP ในทางปฏิบัติมากมายอยู่แล้ว

เมื่อเทียบกับจุดเน้นเชิงแนวคิดของ Web3 AI อย่างสิ้นเชิง Web2 AI ได้ให้ความสำคัญกับความเป็นประโยชน์และการสร้างผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง การเกิดขึ้นของโปรโตคอลเช่น MCP (Model-Controller-Pipeline) และ A2A (Application-to-Application) ได้รับแรงหนุนจากความปรารถนาที่จะแก้ปัญหาที่เป็นรูปธรรมและสร้างมูลค่าที่จับต้องได้

MCP ซึ่งมักเปรียบเทียบกับอินเทอร์เฟซ USB-C สำหรับ AI ช่วยให้โมเดล AI เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น แนวทางที่เป็นมาตรฐานนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการรวม AI เข้ากับระบบที่มีอยู่ ทำให้ผู้พัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนและทรงพลังยิ่งขึ้น

ความงามของ MCP อยู่ที่ความเรียบง่ายและความอเนกประสงค์ มันมีกรอบการทำงานทั่วไปสำหรับการเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูล เครื่องมือ และแอปพลิเคชันอื่น ๆ ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการรวมระบบแบบกำหนดเอง ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามของนักพัฒนา

ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้บางคนสามารถใช้ Claude โดยตรงเพื่อควบคุม Blender เพื่อสร้างแบบจำลอง 3 มิติ และผู้ปฏิบัติงาน UI/UX บางคนสามารถใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสร้างไฟล์ออกแบบ Figma ที่สมบูรณ์ โปรแกรมเมอร์บางคนยังสามารถใช้ Cursor โดยตรงเพื่อเขียนโค้ด เติมเต็ม และส่ง Git ได้ในที่เดียว

• การสร้างแบบจำลอง 3 มิติด้วย AI: ลองจินตนาการถึงการใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อสั่งให้โมเดล AI สร้างแบบจำลอง 3 มิติ ด้วย MCP สิ่งนี้กำลังกลายเป็นจริง ผู้ใช้สามารถอธิบายแบบจำลองที่ต้องการได้ และ AI จะสร้างมันโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยเพิ่มความคล่องตัวในกระบวนการออกแบบและเปิดโอกาสความเป็นไปได้ในการสร้างสรรค์ใหม่ ๆ
• การออกแบบ UI/UX อัตโนมัติ: งานที่น่าเบื่อในการออกแบบส่วนต่อประสานผู้ใช้สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ด้วย AI ผู้ปฏิบัติงาน UI/UX สามารถใช้ภาษาธรรมชาติเพื่ออธิบายส่วนต่อประสานที่ต้องการ และ AI จะสร้างไฟล์ออกแบบ Figma ที่สมบูรณ์ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในการทำงานได้นับไม่ถ้วน
• การเขียนโปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI: โปรแกรมเมอร์สามารถใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อทำให้งานประจำเป็นไปโดยอัตโนมัติและปรับปรุงคุณภาพของโค้ด ด้วยเครื่องมือเช่น Cursor นักพัฒนาสามารถใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อเขียนโค้ด สร้างเอกสาร และส่งการเปลี่ยนแปลงไปยัง Git ทั้งหมดจากอินเทอร์เฟซเดียว

ตัวอย่างเหล่านี้เน้นให้เห็นถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ MCP ด้วยการจัดหากรอบการทำงานที่เป็นมาตรฐานสำหรับการเชื่อมต่อโมเดล AI กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือ MCP กำลังช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันที่ทรงพลังและหลากหลายยิ่งขึ้น

การเชื่อมช่องว่าง: MCP และ A2A สำหรับ Web3

ก่อนหน้านี้ ทุกคนคาดหวังว่า web3 AI Agent จะมีแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในสองสถานการณ์แนวตั้งหลักของ DeFai และ GameFai แต่ในความเป็นจริง แอปพลิเคชันที่คล้ายกันจำนวนมากยังคงติดอยู่ที่ระดับ “แสดงทักษะ” ของอินเทอร์เฟซการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งไม่เพียงพอที่จะตอบสนองเกณฑ์ของความเป็นประโยชน์

แม้จะมีความตื่นเต้นในขั้นต้น Web3 AI Agents ก็พยายามหาแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงในภาคส่วนแนวตั้งที่สำคัญเช่น DeFi (Decentralized Finance) และ GameFi (Decentralized Gaming) โครงการจำนวนมากยังคงติดอยู่ที่ขั้นตอน “แสดงทักษะ” โดยแสดงความสามารถในการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่น่าประทับใจ แต่ล้มเหลวในการส่งมอบมูลค่าที่จับต้องได้ให้กับผู้ใช้

การมุ่งเน้นไปที่การแสดงความสามารถทางเทคนิคมีค่าใช้จ่ายในการใช้งานและผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง ผู้ใช้สนใจในการสาธิตที่ฉูดฉาดน้อยกว่า และกังวลมากขึ้นว่า AI จะแก้ปัญหาและปรับปรุงชีวิตของพวกเขาได้อย่างไร

เพื่อให้ประสบความสำเร็จ Web3 AI Agents จะต้องก้าวข้ามขั้นตอน “แสดงทักษะ” และมุ่งเน้นไปที่การสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงซึ่งตอบสนองความต้องการเฉพาะ สิ่งนี้ต้องอาศัยความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับตลาดเป้าหมายและความมุ่งมั่นในการออกแบบที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง

ด้วยการรวมกันของ MCP และ A2A สามารถสร้างระบบการทำงานร่วมกันแบบ Multi-Agent ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถแบ่งงานที่ซับซ้อนเพื่อให้ Agents ที่มีความเชี่ยวชาญจัดการได้ ตัวอย่างเช่น ให้ Analysis Agent อ่านข้อมูลบนเชน วิเคราะห์แนวโน้มของตลาด และเชื่อมต่อ Prediction Agents และ Risk Control Agents อื่น ๆ เพื่อเปลี่ยนความคิดในการดำเนินการแบบบูรณาการของ Single Agent ในอดีตให้เป็นกระบวนทัศน์การแบ่งงานแบบร่วมมือกันของ Multi-Agent

ด้วยการรวมจุดแข็งของ MCP และ A2A เข้าด้วยกัน นักพัฒนาสามารถสร้างระบบ multi-agent ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถจัดการกับงานที่ซับซ้อนได้ แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการแบ่งงานออกเป็นส่วนประกอบที่เล็กลงและจัดการได้มากขึ้น และมอบหมายให้ตัวแทนพิเศษ

ตัวอย่างเช่น Analysis Agent สามารถได้รับมอบหมายให้อ่านข้อมูลบนเชนและวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด ในขณะที่ Agents อื่น ๆ สามารถมุ่งเน้นไปที่การคาดการณ์และการควบคุมความเสี่ยง แนวทางที่ให้ความร่วมมือนี้ช่วยให้การดำเนินการงานที่ซับซ้อนมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น โดยย้ายออกไปจากกระบวนทัศน์ Agent แบบเสาหินแบบดั้งเดิม

กุญแจสู่ความสำเร็จอยู่ที่การรวม Agents เหล่านี้เข้าด้วยกันอย่างราบรื่น ทำให้พวกเขาสามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้ต้องใช้กรอบการสื่อสารที่แข็งแกร่งและความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับงานที่อยู่ในมือ

กรณีการใช้งานที่ประสบความสำเร็จทั้งหมดของ MCP ให้ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จสำหรับการกำเนิดของ Trading and Game Agents รุ่นใหม่ใน web3

เรื่องราวความสำเร็จของ MCP ในโลก Web2 มอบพิมพ์เขียวอันมีค่าสำหรับการพัฒนา Web3 Trading and Gaming Agents ด้วยการเรียนรู้จากประสบการณ์ของผู้บุกเบิก Web2 นักพัฒนา Web3 สามารถเร่งการนำ AI ไปใช้ในภาคส่วนที่สำคัญเหล่านี้ได้

แนวทางแบบผสมผสาน: การรวมความเป็นประโยชน์ของ Web2 เข้ากับค่านิยมของ Web3

นอกจากนี้ มาตรฐานกรอบงานแบบผสมผสานที่ใช้ MCP และ A2A ยังมีข้อดี เช่น ความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ web2 และความเร็วในการลงจอดของแอปพลิเคชัน ปัจจุบัน สิ่งที่ต้องพิจารณาคือวิธีการรวมการดักจับมูลค่าและกลไกจูงใจของ web3 เข้ากับสถานการณ์แอปพลิเคชัน เช่น DeFai และ GameFai หากโครงการยังคงยึดมั่นในลัทธินามธรรมบริสุทธิ์ของ web3 และปฏิเสธที่จะยอมรับความเป็นประโยชน์ของ web2 พวกเขาอาจพลาดแนวโน้มใหม่ของ AI Agent ไป

กรอบงานแบบผสมผสาน ซึ่งรวมจุดแข็งของ MCP และ A2A เข้ากับค่านิยมของ Web3 นำเสนอข้อดีที่สำคัญหลายประการ ได้แก่:

• ความเป็นมิตรต่อผู้ใช้: ด้วยการใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือที่มีอยู่ของ Web2 กรอบงานแบบผสมผสานสามารถมอบประสบการณ์ที่คุ้นเคยและใช้งานง่ายยิ่งขึ้นสำหรับผู้ใช้ ลดอุปสรรคในการเข้าสู่แอปพลิเคชัน Web3
• การปรับใช้อย่างรวดเร็ว: กรอบงานแบบผสมผสานช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับใช้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐาน Web2 ที่มีอยู่
• กลไกการดักจับมูลค่าและจูงใจ: ด้วยการรวมกลไกการดักจับมูลค่าและจูงใจของ Web3 กรอบงานแบบผสมผสานสามารถจัดแนวผลประโยชน์ของผู้ใช้ นักพัฒนา และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ ส่งเสริมระบบนิเวศที่ยั่งยืนและเท่าเทียมกันมากขึ้น

ความท้าทายอยู่ที่การรวมค่านิยม Web3 เข้ากับกรอบงาน Web2 อย่างราบรื่น สิ่งนี้ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบว่าจะรวมการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ การเป็นเจ้าของข้อมูล และโทเค็นโนมิกส์เข้ากับระบบที่มีอยู่อย่างไร

โครงการที่ยึดติดกับลัทธินามธรรมบริสุทธิ์ของ Web3 โดยไม่ยอมรับความเป็นประโยชน์ของ Web2 เสี่ยงที่จะพลาดคลื่นลูกใหม่ของนวัตกรรม AI Agent อนาคตของ AI อยู่ที่จุดตัดของสองโลกนี้ โดยที่อุดมคติของ Web3 ถูกลดทอนลงด้วยความเป็นประโยชน์ของ Web2

กล่าวโดยสรุป แรงผลักดันใหม่ของคลื่นลูกต่อไปของ AI Agent กำลังก่อตัวขึ้น แต่ไม่ใช่ท่าทีของการเล่าเรื่องบริสุทธิ์และการโฆษณาแนวคิดแบบเดิม ๆ อีกต่อไป แต่ต้องได้รับการสนับสนุนจากความเป็นประโยชน์และการลงจอดของแอปพลิเคชัน

อนาคตของ AI Agents อยู่ที่การสังเคราะห์อุดมคติและความเป็นประโยชน์ ด้วยการรวมเป้าหมายที่มีวิสัยทัศน์ของ Web3 เข้ากับแนวทางปฏิบัติของ Web2 เราสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นใหม่ที่ทั้งนวัตกรรมและสร้างผลกระทบ การพัฒนา AI Agent คลื่นลูกต่อไปจะขับเคลื่อนโดยแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จริงและมูลค่าในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่ใช่แค่การโฆษณาและการสัญญาที่ว่างเปล่า