ทำความเข้าใจโปรโตคอลหลัก
Model Context Protocol (MCP)
Model Context Protocol (MCP) ซึ่งนำโดย Anthropic เป็นโปรโตคอลมาตรฐานเปิดที่ออกแบบมาเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือภายนอก โดยหลักแล้ว MCP ทำหน้าที่เป็น ‘ระบบประสาท’ ที่อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่าง Agents และโลกภายนอก ด้วยการสนับสนุนจากบริษัทยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม เช่น Google DeepMind ทำให้ MCP ได้รับแรงผลักดันอย่างรวดเร็วในฐานะมาตรฐานโปรโตคอลที่เป็นที่ยอมรับ
ความสำคัญทางเทคนิคของ MCP อยู่ที่การกำหนดมาตรฐานของการเรียกฟังก์ชัน ทำให้ Large Language Models (LLMs) ที่หลากหลายสามารถโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอกโดยใช้ภาษาที่เป็นหนึ่งเดียว การกำหนดมาตรฐานนี้เปรียบเสมือน ‘โปรโตคอล HTTP’ ของระบบนิเวศ Web3 AI อย่างไรก็ตาม MCP เผชิญกับข้อจำกัดในการสื่อสารที่ปลอดภัยจากระยะไกล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับการโต้ตอบที่มีเดิมพันสูงซึ่งเกี่ยวข้องกับสินทรัพย์
Agent-to-Agent Protocol (A2A)
Agent-to-Agent Protocol (A2A) ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก Google เป็นโปรโตคอลการสื่อสารที่จินตนาการถึง ‘เครือข่ายโซเชียล’ สำหรับ Agents ตรงกันข้ามกับ MCP ที่มุ่งเน้นการเชื่อมต่อเครื่องมือ AI แต่ A2A เน้นที่การสื่อสารและการโต้ตอบระหว่าง Agents ผ่านกลไก Agent Card A2A แก้ปัญหาการค้นพบความสามารถ ส่งเสริมการทำงานร่วมกันของ Agent ข้ามแพลตฟอร์มและหลายรูปแบบ โปรโตคอลนี้ได้รับการสนับสนุนจากกว่า 50 องค์กร รวมถึง Atlassian และ Salesforce
ในทางปฏิบัติ A2A ทำหน้าที่เป็น ‘โปรโตคอลโซเชียล’ ภายในขอบเขต AI ทำให้ AI ขนาดเล็กต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น นอกเหนือจากโปรโตคอลแล้ว การรับรองของ Google ยังให้ความน่าเชื่อถืออย่างมากแก่พื้นที่ AI Agent
UnifAI
UnifAI ซึ่งอยู่ในตำแหน่งเครือข่ายการทำงานร่วมกันของ Agent มีเป้าหมายที่จะรวมจุดแข็งของทั้ง MCP และ A2A โดยให้บริการโซลูชันการทำงานร่วมกันของ Agent ข้ามแพลตฟอร์มแก่ Small and Medium Enterprises (SMEs) UnifAI ทำงานเป็น ‘ชั้นกลาง’ ปรับปรุงระบบนิเวศของ Agent ผ่านกลไกการค้นหาบริการที่เป็นหนึ่งเดียว อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับ MCP และ A2A อิทธิพลทางการตลาดและการพัฒนาอีโคซิสเต็มของ UnifAI ยังคงค่อนข้างน้อย ซึ่งบ่งบอกถึงศักยภาพในการมุ่งเน้นไปที่สถานการณ์เฉพาะในอนาคต
เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ใช้ Solana และ $DARK
แอปพลิเคชันของ MCP บนบล็อกเชน Solana ใช้ประโยชน์จาก Trusted Execution Environment (TEE) เพื่อให้ความปลอดภัย ทำให้ AI Agents สามารถโต้ตอบโดยตรงกับบล็อกเชน Solana การโต้ตอบนี้รวมถึงการดำเนินการต่างๆ เช่น การสอบถามยอดคงเหลือในบัญชีและการออกโทเค็น
คุณสมบัติที่โดดเด่นของโปรโตคอลนี้คือการเปิดใช้งาน AI Agents ใน Decentralized Finance (DeFi) ซึ่งแก้ไขปัญหาสำคัญของการดำเนินการที่เชื่อถือได้สำหรับการดำเนินการบนเชน สัญลักษณ์ที่เกี่ยวข้อง $DARK ได้แสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นในตลาดเมื่อเร็วๆ นี้ แม้ว่าจะต้องระมัดระวัง แต่การขยายเลเยอร์แอปพลิเคชันของ DARK ที่อิงตาม MCP แสดงถึงทิศทางใหม่
ทิศทางการขยายตัวและโอกาส
ด้วยโปรโตคอลที่ได้มาตรฐานเหล่านี้ AI Agents บนเชนสามารถปลดล็อกทิศทางการขยายตัวและโอกาสอะไรได้บ้าง
ความสามารถของแอปพลิเคชันการดำเนินการแบบกระจายอำนาจ
การออกแบบที่ใช้ TEE ของ Dark แก้ปัญหาพื้นฐาน: การเปิดใช้งานโมเดล AI เพื่อดำเนินการบนเชนได้อย่างน่าเชื่อถือ ซึ่งให้การสนับสนุนทางเทคนิคสำหรับการปรับใช้ AI Agent ใน DeFi ซึ่งอาจนำไปสู่ AI Agents ที่ดำเนินการธุรกรรม ออกโทเค็น และจัดการตำแหน่ง Liquidity Provider (LP) ได้โดยอัตโนมัติ
ตรงกันข้ามกับโมเดล Agent ที่เป็นแนวคิดอย่างแท้จริง ระบบนิเวศ Agent ที่ใช้งานได้จริงนี้มีคุณค่าที่แท้จริง อย่างไรก็ตาม ด้วยจำนวน Actions ที่จำกัดบน Github Dark ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและมีระยะทางที่ต้องครอบคลุมก่อนที่จะได้รับการใช้งานอย่างแพร่หลาย
เครือข่ายบล็อกเชนการทำงานร่วมกันแบบ Multi-Agent
การสำรวจสถานการณ์การทำงานร่วมกันแบบ Multi-Agent ของ A2A และ UnifAI แนะนำผลกระทบเครือข่ายใหม่ๆ ต่อระบบนิเวศ Agent บนเชน ลองจินตนาการถึงเครือข่ายแบบกระจายอำนาจที่ประกอบด้วย Agents เฉพาะทางที่ก้าวข้ามข้อจำกัดของ LLM เดียว ก่อตัวเป็นตลาดแบบกระจายอำนาจที่ทำงานร่วมกันโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้สอดคล้องกับลักษณะการกระจายของเครือข่ายบล็อกเชนอย่างสมบูรณ์แบบ
เส้นทางข้างหน้าสำหรับ AI Agents
ภาค AI Agent กำลังพัฒนาไปไกลกว่า ‘ยุคที่ขับเคลื่อนด้วยมีม’ ในช่วงเริ่มต้น เส้นทางการพัฒนาสำหรับ AI บนเชนอาจเกี่ยวข้องกับการจัดการกับมาตรฐานข้ามแพลตฟอร์ม (MCP, A2A) ก่อน จากนั้นจึงสร้างสรรค์นวัตกรรมเลเยอร์แอปพลิเคชัน (เช่น โครงการริเริ่ม DeFi ของ Dark)
ระบบนิเวศ Agent แบบกระจายอำนาจจะสร้างสถาปัตยกรรมแบบแบ่งชั้นใหม่: เลเยอร์พื้นฐานประกอบด้วยการรับประกันความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน เช่น TEE เลเยอร์กลางประกอบด้วยมาตรฐานโปรโตคอล เช่น MCP/A2A และเลเยอร์บนประกอบด้วยสถานการณ์แอปพลิเคชันแนวตั้งเฉพาะ
สำหรับผู้ใช้ทั่วไป หลังจากที่ได้สัมผัสกับคลื่นลูกแรกของขาขึ้นและขาลงของ AI Agent บนเชนแล้ว จุดสนใจไม่ได้อยู่ที่ว่าใครสามารถเก็งกำไรในฟองสบู่มูลค่าตลาดที่ใหญ่ที่สุดได้อีกต่อไป แต่อยู่ที่ใครสามารถแก้ปัญหาหลักของความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และการทำงานร่วมกันได้อย่างแท้จริงในกระบวนการรวม Web3 และ AI สำหรับวิธีหลีกเลี่ยงการตกลงไปในกับดักฟองสบู่อื่น ฉันคิดว่าเราควรสังเกตว่าความคืบหน้าของโครงการสามารถติดตามนวัตกรรมเทคโนโลยี AI ของ web2 ได้อย่างใกล้ชิดหรือไม่
เจาะลึกโปรโตคอล AI Agent: MCP, A2A และ UnifAI
การกลับมาของ AI agents บนบล็อกเชนได้จุดประกายความสนใจอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการเกิดขึ้นของโปรโตคอล เช่น MCP, A2A และ UnifAI สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงคำศัพท์เฉพาะ แต่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่ AI โต้ตอบกับและภายในโลกแบบกระจายอำนาจ มาวิเคราะห์โปรโตคอลแต่ละรายการเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจการมีส่วนร่วมของแต่ละรายการและวิธีการที่พวกเขาร่วมกันกำหนดอนาคตของ AI agents
MCP: การกำหนดมาตรฐานภาษาของ AI
ลองจินตนาการถึงโลกที่โมเดล AI ทุกตัวพูดภาษาที่แตกต่างกัน ไม่สามารถสื่อสารกับเครื่องมือภายนอก หรือแม้แต่ซึ่งกันและกัน นี่คือความเป็นจริงก่อน Model Context Protocol (MCP) MCP ซึ่งพัฒนาโดย Anthropic เป็นโปรโตคอลโอเพนซอร์สที่ทำหน้าที่เป็นตัวแปลสากล ช่วยให้การสื่อสารราบรื่นระหว่างโมเดล AI และระบบนิเวศขนาดใหญ่ของทรัพยากรภายนอก
โดยหลักแล้ว MCP กำหนดมาตรฐานการเรียกฟังก์ชัน ทำให้ Large Language Models (LLMs) ที่แตกต่างกันสามารถโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอกโดยใช้ภาษาที่เป็นหนึ่งเดียว นี่คือตัวเปลี่ยนเกม เพราะช่วยลดความจำเป็นที่นักพัฒนาจะต้องสร้างการผสานรวมแบบกำหนดเองสำหรับโมเดล AI แต่ละตัว ซึ่งช่วยลดเวลาและความซับซ้อนในการพัฒนาได้อย่างมาก ผลกระทบของการกำหนดมาตรฐานนี้เปรียบเสมือนการเปิดตัวโปรโตคอล HTTP สำหรับเว็บ ซึ่งช่วยให้เว็บเซิร์ฟเวอร์และเบราว์เซอร์ต่างๆ สามารถสื่อสารได้อย่างราบรื่น
อย่างไรก็ตาม MCP ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน แม้ว่าจะโดดเด่นในการกำหนดมาตรฐานการสื่อสาร แต่ก็ไม่ได้แก้ไขข้อกังวลด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบระยะไกลโดยเนื้อแท้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือธุรกรรมทางการเงิน นี่คือจุดที่โปรโตคอลและเทคโนโลยีอื่นๆ เข้ามามีบทบาท
A2A: การสร้างเครือข่ายโซเชียลสำหรับ AI Agents
ในขณะที่ MCP มุ่งเน้นที่การสื่อสารระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือภายนอก Agent-to-Agent Protocol (A2A) กล่าวถึงการสื่อสารระหว่าง AI agents ด้วยกันเอง คิดว่ามันเป็น ‘เครือข่ายโซเชียล’ สำหรับ AI ที่ agents สามารถค้นพบซึ่งกันและกัน แลกเปลี่ยนข้อมูล และทำงานร่วมกันในงานที่ซับซ้อน
A2A ซึ่งนำโดย Google เป็นกรอบการทำงานสำหรับ agents เพื่อโต้ตอบซึ่งกันและกันในลักษณะที่เป็นมาตรฐาน มันใช้ประโยชน์จากแนวคิดของ ‘Agent Cards’ ซึ่งเหมือนกับโปรไฟล์ดิจิทัลที่อธิบายความสามารถของ agent และวิธีการโต้ตอบกับมัน สิ่งนี้ทำให้ agents สามารถค้นพบความสามารถของกันและกันและสร้างความร่วมมือโดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้ล่วงหน้าหรือการผสานรวมที่ซับซ้อน
การใช้งานที่เป็นไปได้ของ A2A นั้นมีมากมาย ลองจินตนาการถึงสถานการณ์ที่ AI agent ที่เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ทางการเงินจำเป็นต้องทำงานร่วมกับ agent ที่เชี่ยวชาญด้านการวิจัยตลาด ด้วย A2A agents เหล่านี้สามารถเชื่อมต่อ แลกเปลี่ยนข้อมูล และรวมความเชี่ยวชาญของพวกเขาเพื่อสร้างรายงานที่แม่นยำและลึกซึ้งยิ่งขึ้นได้อย่างราบรื่น
อย่างไรก็ตาม A2A ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา และความสำเร็จของมันจะขึ้นอยู่กับการยอมรับอย่างแพร่หลายจากชุมชน AI การมีส่วนร่วมของ Google ทำให้โครงการมีความน่าเชื่อถืออย่างมาก แต่ยังคงต้องรอดูกันต่อไปว่า A2A จะกลายเป็นมาตรฐานที่โดดเด่นสำหรับการสื่อสารแบบ agent-to-agent หรือไม่
UnifAI: การเชื่อมช่องว่างสำหรับ SMEs
ในขณะที่ MCP และ A2A มุ่งเน้นไปที่องค์กรขนาดใหญ่และแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูงเป็นหลัก UnifAI มีเป้าหมายที่จะทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยี AI agent เป็นประชาธิปไตยสำหรับ Small and Medium Enterprises (SMEs) UnifAI วางตัวเป็น ‘เลเยอร์กลาง’ ระหว่างโมเดล AI และธุรกิจ ทำให้กระบวนการรวม AI agents เข้ากับขั้นตอนการทำงานที่มีอยู่เป็นเรื่องง่าย
UnifAI ใช้ประโยชน์จากกลไกการค้นหาบริการที่เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถค้นหาและรวม AI agents ที่ตรงกับความต้องการเฉพาะของตนได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้ช่วยลดความจำเป็นที่ SMEs จะต้องลงทุนในการพัฒนาแบบกำหนดเองราคาแพง หรือนำทางความซับซ้อนของการรวมโมเดล AI ที่แตกต่างกัน
อย่างไรก็ตาม UnifAI เผชิญกับความท้าทายในการแข่งขันกับผู้เล่นที่มีขนาดใหญ่กว่าและเป็นที่ยอมรับมากกว่าในพื้นที่ AI agent ความสำเร็จของมันจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการนำเสนอข้อเสนอที่มีคุณค่าที่น่าสนใจซึ่งสอดคล้องกับ SMEs และความสามารถในการสร้างระบบนิเวศที่แข็งแกร่งของผู้ให้บริการ AI agent
จากทฤษฎีสู่การปฏิบัติ: บทบาทของ $DARK
โปรโตคอลที่เราได้กล่าวถึงไปแล้วนั้นมุ่งเน้นไปที่การกำหนดมาตรฐานและการสื่อสารเป็นหลัก อย่างไรก็ตาม ศักยภาพที่แท้จริงของ AI agents อยู่ที่ความสามารถในการปฏิบัติงานในโลกแห่งความเป็นจริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายในระบบนิเวศ decentralized finance (DeFi) นี่คือจุดที่ $DARK เข้ามามีบทบาท
$DARK เป็นการใช้งานโปรโตคอล MCP ที่ใช้ Solana ซึ่งใช้ประโยชน์จาก Trusted Execution Environments (TEEs) เพื่อมอบสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้สำหรับ AI agents ในการโต้ตอบกับบล็อกเชน สิ่งนี้ทำให้ AI agents สามารถปฏิบัติงานที่ละเอียดอ่อน เช่น การสอบถามยอดคงเหลือในบัญชีและการออกโทเค็น โดยไม่กระทบต่อความปลอดภัยของบล็อกเชนพื้นฐาน
นวัตกรรมที่สำคัญของ $DARK คือการใช้ TEEs เพื่อสร้าง ‘เขตปลอดภัย’ ที่ AI agents สามารถรันโค้ดได้โดยไม่ต้องกลัวการดัดแปลงหรือการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชัน DeFi ที่แม้แต่ช่องโหว่เล็กๆ น้อยๆ ก็อาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินอย่างมาก
แม้ว่า $DARK จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา แต่ก็แสดงถึงก้าวสำคัญในการพัฒนา AI agents ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้สำหรับระบบนิเวศ DeFi ความสำเร็จของมันจะขึ้นอยู่กับความสามารถในการดึงดูดนักพัฒนาและสร้างระบบนิเวศที่เฟื่องฟูของแอปพลิเคชัน DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
อนาคตของ AI Agents: ระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจและการทำงานร่วมกัน
โปรโตคอลและเทคโนโลยีที่เราได้กล่าวถึงแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่เราคิดเกี่ยวกับ AI agents พวกเขาไม่ได้เป็นเพียงหน่วยงานที่โดดเดี่ยวที่ทำงานง่ายๆ อีกต่อไป แต่พวกเขากำลังกลายเป็นสิ่งที่เชื่อมต่อถึงกัน ทำงานร่วมกัน และสามารถปฏิบัติงานที่ซับซ้อนภายในระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจ
อนาคตของ AI agents มีแนวโน้มที่จะมีลักษณะดังต่อไปนี้:
- การกำหนดมาตรฐานที่เพิ่มขึ้น: โปรโตคอล เช่น MCP และ A2A จะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อระบบนิเวศ AI agent เติบโตเต็มที่ ช่วยให้การสื่อสารและการทำงานร่วมกันเป็นไปอย่างราบรื่นระหว่าง agents และแพลตฟอร์มต่างๆ
- การกระจายอำนาจที่มากขึ้น: AI agents จะมีการกระจายอำนาจมากขึ้น ทำงานบนเครือข่ายบล็อกเชน และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีกระจายอำนาจเพื่อให้มั่นใจถึงความโปร่งใสและความปลอดภัย
- ความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง: TEEs และเทคโนโลยีความปลอดภัยอื่นๆ จะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อ AI agents ถูกใช้เพื่อปฏิบัติงานที่ละเอียดอ่อนมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งภายในระบบนิเวศ DeFi
- การยอมรับที่กว้างขึ้น: AI agents จะได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางมากขึ้นในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การเงินและการดูแลสุขภาพ ไปจนถึงการจัดการซัพพลายเชนและโลจิสติกส์
การบรรจบกันของแนวโน้มเหล่านี้จะสร้างกระบวนทัศน์ใหม่ที่ทรงพลังสำหรับ AI agents ซึ่งมีลักษณะเด่นคือการกระจายอำนาจ การทำงานร่วมกัน และความปลอดภัย กระบวนทัศน์นี้มีศักยภาพในการปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยีและปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรมและการเติบโตทางเศรษฐกิจ