ช่องว่างของความพร้อมใช้งานของแอปพลิเคชัน
การนำ A2A (Agent-to-Agent) และ MCP (Multi-Party Communication Protocol) มาใช้อย่างรวดเร็วในโดเมน Web2 เป็นเพราะการบริการในสถานการณ์แอปพลิเคชันที่ค่อนข้างสมบูรณ์ พวกเขาเป็น ‘ตัวขยายมูลค่า’ โดยพื้นฐานมากกว่าผู้สร้างมูลค่า ในทางตรงกันข้าม Web3 AI Agents ส่วนใหญ่อยู่ในช่วงเริ่มต้นของการปรับใช้ Agent แบบคลิกเดียวและขาดสถานการณ์แอปพลิเคชันที่ลึกซึ้ง (DeFAI, GameFAi ฯลฯ ) ทำให้ยากต่อการรวมและใช้ประโยชน์จากโปรโตคอลเหล่านี้โดยตรง
ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้เขียนโค้ดใน Cursor พวกเขาสามารถใช้โปรโตคอล MCP เป็นตัวเชื่อมต่อเพื่ออัปเดตและเผยแพร่โค้ดไปยัง GitHub ได้ด้วยคลิกเดียวโดยไม่ต้องออกจากสภาพแวดล้อมการทำงานปัจจุบัน โปรโตคอล MCP ช่วยเพิ่มประสบการณ์ อย่างไรก็ตาม ในสภาพแวดล้อม Web3 หากผู้ใช้ดำเนินการธุรกรรมบนเครือข่ายโดยใช้กลยุทธ์ที่ปรับแต่งมาในเครื่อง พวกเขาอาจหลงทางเมื่อพยายามวิเคราะห์ข้อมูลบนเครือข่าย
ลองนึกภาพนักเขียนโค้ดที่ใช้ Cursor และต้องการส่งการอัปเดตไปยังที่เก็บ GitHub โดยตรง โปรโตคอล MCP ทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้น ช่วยให้การเปลี่ยนผ่านราบรื่น อย่างไรก็ตาม ภูมิทัศน์เปลี่ยนไปอย่างมากเมื่อต้องจัดการกับสภาพแวดล้อม Web3 ลองพิจารณาสถานการณ์ที่ผู้ใช้ใช้กลยุทธ์ที่ปรับแต่งมาในเครื่องสำหรับการดำเนินการธุรกรรมบนเครือข่าย ความซับซ้อนของการวิเคราะห์ข้อมูลบล็อกเชนสามารถครอบงำได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ผู้ใช้หลงทางในทะเลข้อมูล
ความแตกต่างในความพร้อมใช้งานของแอปพลิเคชันสร้างอุปสรรคสำคัญสำหรับการใช้งานโปรโตคอล Web2 โดยตรงในพื้นที่ Web3 ในขณะที่ A2A และ MCP เติบโตในระบบนิเวศที่ได้รับการยอมรับอย่างดีของ Web2 ขั้นตอนเริ่มต้นของการพัฒนา Web3 AI Agent ก่อให้เกิดความท้าทายที่ไม่เหมือนใครซึ่งต้องใช้โซลูชันที่ปรับให้เหมาะสม
การเชื่อมช่องว่าง:
เพื่อเอาชนะช่องว่างของความพร้อมใช้งานของแอปพลิเคชันนี้ จำเป็นต้องมีความพยายามร่วมกันเพื่อส่งเสริมการพัฒนา Use Cases ที่ลึกซึ้งและซับซ้อนยิ่งขึ้นสำหรับ Web3 AI Agents ซึ่งรวมถึงการสำรวจแอปพลิเคชันใน Decentralized Finance (DeFi), Gaming (GameFi) และพื้นที่เกิดใหม่อื่นๆ ด้วยการสร้างแอปพลิเคชันที่น่าสนใจและใช้งานได้จริง ความต้องการโปรโตคอลการสื่อสารที่แข็งแกร่งจะเพิ่มขึ้นตามธรรมชาติ ซึ่งเป็นการปูทางไปสู่การรวม A2A และ MCP ที่ประสบความสำเร็จ
เน้นการสร้างมูลค่า:
แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การขยายมูลค่าที่มีอยู่เท่านั้น Web3 AI Agents ต้องจัดลำดับความสำคัญในการสร้างมูลค่าใหม่ภายในระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจ สามารถทำได้โดยการใช้ประโยชน์จากความสามารถเฉพาะตัวของเทคโนโลยีบล็อกเชน เช่น ความโปร่งใส ความไม่เปลี่ยนแปลง และการกระจายอำนาจ เพื่อพัฒนาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมที่แก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง
การปลูกฝังระบบนิเวศที่เจริญรุ่งเรือง:
แนวทางความร่วมมือเป็นสิ่งจำเป็นในการบ่มเพาะการเติบโตของระบบนิเวศ Web3 AI Agent ซึ่งเกี่ยวข้องกับการนำนักพัฒนา นักวิจัย และผู้ประกอบการมารวมกันเพื่อแบ่งปันความรู้ สร้างเครื่องมือ และสร้างแอปพลิเคชันที่ผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ ด้วยการส่งเสริมชุมชนที่มีชีวิตชีวาและสนับสนุน เราสามารถเร่งการพัฒนาและการนำ Web3 AI Agents มาใช้
ช่องว่างของโครงสร้างพื้นฐานที่ขาดหายไป
เพื่อให้ Web3 AI Agents สร้างระบบนิเวศที่สมบูรณ์ได้ พวกเขาต้องเติมเต็มโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานที่ขาดแคลนอย่างรุนแรงก่อน ซึ่งรวมถึง Data Layer ที่เป็นหนึ่งเดียว Oracle Layer Intent Execution Layer Decentralized Consensus Layer และอื่นๆ บ่อยครั้งที่โปรโตคอล A2A ช่วยให้ Agents สามารถเรียก API ที่ได้มาตรฐานได้อย่างง่ายดายสำหรับการทำงานร่วมกันในสภาพแวดล้อม Web2 อย่างไรก็ตาม ในสภาพแวดล้อม Web3 แม้แต่การดำเนินการเก็งกำไร Cross-DEX อย่างง่ายก็ยังเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ
ลองนึกภาพสิ่งนี้: ผู้ใช้สั่งให้ AI Agent ‘ซื้อ ETH จาก Uniswap เมื่อราคาต่ำกว่า $1600 และขายหลังจากที่ราคากลับมา’ การดำเนินการที่ดูเหมือนง่ายนี้กำหนดให้ Agent ต้องแก้ไขปัญหาเฉพาะของ Web3 พร้อมกัน เช่น การแยกวิเคราะห์ข้อมูลบนเครือข่ายแบบเรียลไทม์ การเพิ่มประสิทธิภาพค่า Gas แบบไดนามิก การควบคุม Slippage และการป้องกัน MEV ในทางตรงกันข้าม Web2 AI Agents สามารถบรรลุการทำงานร่วมกันโดยการเรียก API ที่ได้มาตรฐาน ระดับความสมบูรณ์ของโครงสร้างพื้นฐานแตกต่างกันอย่างมากเมื่อเทียบกับสภาพแวดล้อม Web3
ลองนึกภาพสถานการณ์ที่ AI Agent ได้รับมอบหมายให้ค้นหาโอกาสในการเก็งกำไรที่ดีที่สุดระหว่าง Decentralized Exchanges (DEXs) ที่แตกต่างกัน Agent จำเป็นต้องวิเคราะห์ฟีดราคาแบบเรียลไทม์จากหลายแหล่ง ประเมินสภาพคล่องที่มีอยู่ และคำนวณอัตรากำไรที่อาจเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม ลักษณะการกระจายอำนาจของ Web3 นำเสนอความท้าทายหลายประการที่ไม่มีอยู่ในตลาดการเงินแบบดั้งเดิม
การแก้ไขข้อบกพร่องของโครงสร้างพื้นฐาน:
ในการแก้ไขช่องว่างของโครงสร้างพื้นฐานที่ขาดหายไป จำเป็นต้องมีแนวทางหลายแง่มุม โดยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาส่วนประกอบหลัก เช่น:
- Unified Data Layer: Data Layer ที่ได้มาตรฐานและเชื่อถือได้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการให้ AI Agents เข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องและทันเวลาเกี่ยวกับสถานะของบล็อกเชน ซึ่งรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับราคาโทเค็น ปริมาณการทำธุรกรรม และเหตุการณ์ Smart Contract
- Oracle Layer: Oracles มีความจำเป็นในการเชื่อมช่องว่างระหว่างโลกบนเครือข่ายและนอกเครือข่าย โดยให้ AI Agents เข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ราคาตลาด สภาพอากาศ และเหตุการณ์ข่าวสาร
- Intent Execution Layer: Intent Execution Layer มีความจำเป็นเพื่อให้ AI Agents สามารถดำเนินการธุรกรรมบนบล็อกเชนได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงคุณสมบัติต่างๆ เช่น การจำลองธุรกรรม การเพิ่มประสิทธิภาพ Gas และการควบคุม Slippage
- Decentralized Consensus Layer: Decentralized Consensus Layer มีความจำเป็นเพื่อให้มั่นใจในความสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของข้อมูลและธุรกรรมที่ประมวลผลโดย AI Agents ซึ่งรวมถึงกลไกสำหรับการป้องกันผู้กระทำผิดที่เป็นอันตรายจากการจัดการระบบ
การสร้างรากฐานที่แข็งแกร่ง:
ด้วยการลงทุนในการพัฒนาส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานหลักเหล่านี้ เราสามารถสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการเติบโตของ Web3 AI Agents ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น ตัดสินใจได้ดีขึ้น และส่งมอบคุณค่าที่มากขึ้นให้กับผู้ใช้ในที่สุด
บทบาทของการสร้างมาตรฐาน:
การสร้างมาตรฐานมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน Web3 ด้วยการกำหนดมาตรฐานทั่วไปสำหรับรูปแบบข้อมูล โปรโตคอลการสื่อสาร และอินเทอร์เฟซ API เราสามารถอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างระบบต่างๆ และลดความซับซ้อนของการสร้างและปรับใช้ Web3 AI Agents
สร้างความต้องการที่แตกต่างของ Web3 AI
หาก Web3 AI Agents เพียงแค่ใช้โปรโตคอลและโมเดลการทำงานของ Web2 ก็จะยากที่จะใช้ประโยชน์จากลักษณะเฉพาะของอุตสาหกรรมการซื้อขายบนเครือข่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญหาที่ซับซ้อน เช่น Data Noise ความถูกต้องของธุรกรรม และความหลากหลายของ Router
ยกตัวอย่างการซื้อขาย Intent ในสภาพแวดล้อม Web2 ผู้ใช้สั่งให้ ‘จองเที่ยวบินที่ถูกที่สุด’ และโปรโตคอล A2A ช่วยให้ Agents หลายรายสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดายเพื่อทำภารกิจให้สำเร็จ อย่างไรก็ตาม ในสภาพแวดล้อม Web3 เมื่อผู้ใช้คาดหวัง ‘ที่จะ Cross-Chain USDC ของฉันไปยัง Solana ในราคาที่ต่ำที่สุดและเข้าร่วมในการขุดสภาพคล่อง’ พวกเขาไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจ Intent ของผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังต้องรับประกันความปลอดภัย ความเป็นอะตอม และการลดต้นทุน และดำเนินการชุดการดำเนินการที่ซับซ้อนบนเครือข่าย กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากการดำเนินการที่ดูเหมือนสะดวกสบายทำให้ผู้ใช้มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยมากขึ้น ประสบการณ์ที่สะดวกสบายดังกล่าวก็จะไม่มีความหมาย และความต้องการนั้นเป็นความต้องการหลอกๆ
ในระบบ Web2 แบบดั้งเดิม การจองเที่ยวบินที่ถูกที่สุดเกี่ยวข้องกับการสอบถามไปยัง API ของสายการบินต่างๆ โดยตรง รวบรวมผลลัพธ์ และนำเสนอตัวเลือกที่ดีที่สุดให้กับผู้ใช้ กระบวนการนี้ค่อนข้างง่ายและมีประสิทธิภาพ ต้องขอบคุณโปรโตคอลที่ได้มาตรฐานและแหล่งข้อมูลส่วนกลาง อย่างไรก็ตาม ภูมิทัศน์เปลี่ยนไปอย่างมากเมื่อพิจารณาถึงการซื้อขาย Intent ในสภาพแวดล้อม Web3
การจัดการกับความต้องการที่แตกต่างของ Web3 AI:
เพื่อจัดการกับความต้องการที่แตกต่างของ Web3 AI อย่างมีประสิทธิภาพ การมุ่งเน้นไปที่พื้นที่ต่อไปนี้เป็นสิ่งสำคัญ:
- Data Noise Reduction: ข้อมูล Web3 มักจะมีเสียงดังและไม่น่าเชื่อถือ เนื่องจากลักษณะการกระจายอำนาจของระบบนิเวศ AI Agents จำเป็นต้องมีเทคนิคการกรองและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่แข็งแกร่ง เพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องของการตัดสินใจ
- Transaction Accuracy: การดำเนินการธุรกรรมบนบล็อกเชนต้องใช้ความแม่นยำในระดับสูง เนื่องจากข้อผิดพลาดเล็กน้อยก็อาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินที่สำคัญได้ AI Agents ต้องสามารถจำลองธุรกรรมได้อย่างแม่นยำและคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น ค่า Gas และ Slippage
- Router Diversity: ระบบนิเวศ Web3 นำเสนอ Routers และโปรโตคอลที่หลากหลายสำหรับการดำเนินการธุรกรรม AI Agents ต้องสามารถเลือก Router ที่เหมาะสมที่สุดอย่างชาญฉลาด โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น ต้นทุน ความเร็ว และความปลอดภัย
การจัดลำดับความสำคัญของความปลอดภัยและประสบการณ์ผู้ใช้:
แม้ว่าความสะดวกสบายและประสิทธิภาพจะเป็นสิ่งที่ต้องพิจารณา แต่ความปลอดภัยและประสบการณ์ของผู้ใช้ควรมีความสำคัญสูงสุด Web3 AI Agents ควรได้รับการออกแบบมาเพื่อปกป้องผู้ใช้จากความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่น การโจมตีแบบ Phishing, Rug Pulls และช่องโหว่ Smart Contract พวกเขาควรให้ข้อมูลที่ชัดเจนและโปร่งใสแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับความเสี่ยงและผลตอบแทนที่เกี่ยวข้องกับการกระทำของพวกเขา
ความสำคัญของการรับรู้บริบท:
Web3 AI Agents ต้องรับรู้บริบทเพื่อให้เข้าใจและตอบสนองต่อ Intent ของผู้ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการทำความเข้าใจเป้าหมาย ความชอบ และความอดทนต่อความเสี่ยงของผู้ใช้ การคำนึงถึงปัจจัยเหล่านี้ AI Agents สามารถให้คำแนะนำที่เป็นส่วนตัวและเกี่ยวข้องมากขึ้น
เหนือกว่าระบบอัตโนมัติอย่างง่าย:
ศักยภาพของ Web3 AI ขยายออกไปไกลกว่าระบบอัตโนมัติอย่างง่าย โดยการใช้ประโยชน์จากความสามารถเฉพาะตัวของเทคโนโลยีบล็อกเชน AI Agents สามารถเปิดใช้งานรูปแบบใหม่ของการเงิน การกำกับดูแล และการทำงานร่วมกันแบบกระจายอำนาจ ซึ่งต้องมีการเปลี่ยนความคิดจากเพียงแค่การทำให้กระบวนการที่มีอยู่เป็นไปโดยอัตโนมัติไปเป็นการสร้างกระบวนทัศน์ใหม่ทั้งหมดสำหรับการสร้างมูลค่า
มูลค่าของ A2A และ MCP เป็นสิ่งที่ปฏิเสธไม่ได้ แต่เราไม่สามารถคาดหวังให้พวกเขาสามารถปรับตัวเข้ากับ Web3 AI Agent Track ได้โดยตรงโดยไม่มีการแก้ไขใดๆ พื้นที่การปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ว่างเปล่าไม่ใช่โอกาสสำหรับ Builders หรือไม่ การเปลี่ยนจาก Web2 เป็น Web3 ต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับเทคโนโลยีพื้นฐาน ความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร และความต้องการที่แตกต่างของระบบนิเวศแบบกระจายอำนาจ ด้วยการแก้ไขความท้าทายเหล่านี้และมุ่งเน้นไปที่การสร้างมูลค่า เราสามารถปลดล็อกศักยภาพทั้งหมดของ Web3 AI และสร้างอนาคตที่เปิดกว้าง โปร่งใส และเท่าเทียมกันมากขึ้น