Web3 AI aracıları, Google’ın A2A ve Anthropic’in MCP protokollerini iletişim standardı olarak benimsemede önemli zorluklarla karşı karşıyadır. Bunun nedeni, web2 ve web3 ekosistemleri arasındaki belirgin farklılıklardır. Bu makale, bu farklılıkların yarattığı engelleri derinlemesine inceleyerek, web3 AI aracıların üstesinden gelmesi gereken benzersiz sorunları vurgulamaktadır.
Uygulama Olgunluk Açığı
A2A ve MCP, olgunlaşmış uygulama senaryolarını geliştirdikleri için web2 alanında hızla popülerlik kazanmıştır. Ancak, web3 AI aracıları hala geliştirmenin erken aşamalarındadır ve DeFAI ve GameFAI gibi derinlemesine uygulama senaryolarından yoksundur. Bu olgunluk açığı, bu protokollerin web3 ortamına doğrudan uygulanmasını ve etkili bir şekilde kullanılmasını zorlaştırmaktadır.
Örneğin, web2’de kullanıcılar, mevcut çalışma ortamlarından ayrılmak zorunda kalmadan GitHub gibi platformlardaki kodları sorunsuz bir şekilde güncellemek için MCP protokolünü kullanabilirler. Ancak, web3 ortamında, zincir üstü verileri analiz ederken, yerel olarak eğitilmiş bir strateji kullanarak zincir üstü işlemler gerçekleştirmek kafa karıştırıcı olabilir. Bu farklılık, iki ekosistem arasındaki uygulama olgunluk açığını vurgulamakta ve web2 protokollerinin web3’e doğrudan taşınmasını zorlaştırmaktadır.
Web2 uygulamaları genellikle iyi kurulmuş geliştirme araçlarına, olgunlaşmış kütüphanelere ve çerçevelere ve geniş bir geliştirici topluluğu desteğine sahiptir. Bu kapsamlı ekosistem, uygulama geliştirme ve dağıtım sürecini basitleştirerek geliştiricilerin hızlı bir şekilde yineleme yapmasına ve yenilikler yapmasına olanak tanır. Aksine, web3 AI aracıları için geliştirme araçları ve altyapısı hala erken aşamadadır ve geliştiriciler daha fazla teknik zorluk ve belirsizlikle karşı karşıyadır.
Ek olarak, web2 uygulamaları genellikle güvenilir performans ve ölçeklenebilirlik sağlayan merkezi sunuculara ve veritabanlarına güvenir. Ancak, web3 AI aracıları, performans darboğazlarına ve ölçeklenebilirlik sorunlarına yol açabilecek merkezi olmayan ağlarda çalışmalıdır. Merkezi olmayan ağların doğal gecikme ve verim sınırlamaları, yüksek performanslı AI aracıları oluşturmayı daha da zorlaştırmaktadır.
Uygulama olgunluk açığını kapatmak için, web3 geliştiricilerin merkezi olmayan ortamlar için özel olarak tasarlanmış araçlar, kütüphaneler ve çerçeveler oluşturmaya odaklanmaları gerekmektedir. Bu araçlar, AI aracıların geliştirme ve dağıtım sürecini basitleştirmeli ve merkezi olmayan ağların benzersiz zorluklarını ele almalıdır. Ek olarak, bilgi paylaşımını, işbirliğini teşvik etmeyi ve yeniliği yönlendirmeyi amaçlayan gelişen bir web3 geliştirici topluluğu oluşturmak çok önemlidir.
Yetersiz Altyapı
Web3 alanındaki altyapı eksikliği bir diğer önemli engeldir. Kapsamlı bir ekosistem oluşturmak için, web3 AI aracıları, birleşik bir veri katmanı, oracle katmanı, niyet yürütme katmanı ve merkezi olmayan konsensüs katmanı gibi temel bileşenlerin eksikliğini gidermelidir.
Web2’de, A2A protokolü, aracıların standartlaştırılmış API’leri kullanarak kolayca işbirliği yapmasına olanak tanır. Buna karşılık, web3 ortamı, basit DEX’ler arası arbitraj işlemleri için bile büyük zorluklar sunmaktadır. Web2 ekosistemi, aracıların sorunsuz iletişimini ve veri alışverişini destekleyen iyi kurulmuş bir altyapıya sahiptir. Ancak, web3 ekosistemi hala parçalı ve birlikte çalışamaz durumdadır, bu da aracıların işbirliğini zorlaştırmaktadır.
Örneğin, web2 uygulamaları, aracıların iletişimini yönetmek ve güvenlik politikalarını uygulamak için merkezi API ağ geçitlerinden yararlanabilir. Bu API ağ geçitleri, çeşitli hizmetlere ve veri kaynaklarına erişmek için standartlaştırılmış bir yol sağlayarak uygulama geliştirme sürecini basitleştirir. Ancak, web3 uygulamalarının merkezi olmayan bir ağda çalışması gerekir, bu da merkezi API ağ geçitleri oluşturmayı ve sürdürmeyi zorlaştırır.
Ek olarak, web3 uygulamaları genellikle erişilmesi ve işlenmesi zor olabilecek zincir üstü verilere güvenir. Zincir üstü veriler genellikle yapılandırılmamış bir biçimde depolanır ve birden fazla blok zincirine dağılmış olabilir. Zincir üstü verileri etkili bir şekilde kullanmak için, web3 AI aracıların farklı blok zincirlerinden veri çıkarma, dönüştürme ve yükleme yeteneğine sahip olması gerekir.
Altyapı eksikliğini gidermek için, web3 geliştiricilerin AI aracıların geliştirilmesini ve dağıtımını destekleyen temel bileşenler oluşturmaya odaklanmaları gerekmektedir. Bu bileşenler şunları içermelidir:
- Birleşik veri katmanı: Zincir üstü ve zincir dışı verilere standartlaştırılmış erişim sağlar.
- Oracle katmanı: Zincir dışı verileri zincire güvenli ve güvenilir bir şekilde getirir.
- Niyet yürütme katmanı: Kullanıcıların niyetlerini ifade etmelerine ve aracıların onlar adına işlem gerçekleştirmelerine olanak tanır.
- Merkezi olmayan konsensüs katmanı: Aracıların arasındaki işlemlerin geçerli ve değiştirilemez olmasını sağlar.
Bu temel bileşenleri oluşturarak, web3 geliştiricileri AI aracıların geliştirilmesini ve dağıtımını destekleyen daha güçlü ve birlikte çalışabilir bir ekosistem oluşturabilirler.
Web3’e Özgü İhtiyaçlar
Web3 AI aracıları, web2 protokollerinden ve işlevlerinden farklı benzersiz ihtiyaçları gidermelidir. Örneğin, web2’de kullanıcılar, en ucuz uçuşu kolayca ayırtmak için A2A protokolünü kullanabilirler. Ancak, web3’te, bir kullanıcı USDC’yi zincirler arası Solana’ya likidite madenciliği için aktarmak istediğinde, aracı kullanıcının niyetini anlamalı, güvenliği, atomikliği ve maliyet etkinliğini dengelemeli ve karmaşık zincir üstü işlemler gerçekleştirmelidir.
Bu işlemler güvenlik risklerini artırırsa, algılanan kolaylık anlamsız hale gelir ve talebi sahte bir talep haline getirir. Web3 AI aracıların, birden fazla blok zinciri ve protokolle etkileşim gerektiren karmaşık çok adımlı işlemleri işleyebilmesi gerekir. Bu işlemlerin güvenli, verimli ve kullanıcının niyetine uygun olmasını sağlamak için dikkatli planlama ve yürütme gerekebilir.
Ek olarak, web3 AI aracıların sürekli değişen piyasa koşullarına ve protokollere uyum sağlayabilmesi gerekir. Örneğin, yeni DeFi protokolleri sürekli olarak ortaya çıkmakta ve her protokolün kendine özgü kuralları ve mekanizmaları bulunmaktadır. Web3 AI aracıların, kullanıcılara en iyi işlem stratejilerini sağlamak için bu yeni protokolleri hızlı bir şekilde öğrenebilmesi ve uyum sağlayabilmesi gerekir.
Web3’ün benzersiz ihtiyaçlarını karşılamak için, AI aracıları aşağıdakiler gibi gelişmiş özelliklerle donatılmalıdır:
- Niyet tanıma: Kullanıcıların niyetini anlar ve yürütülebilir eylemlere dönüştürür.
- Risk değerlendirmesi: Farklı işlem stratejileriyle ilişkili riskleri değerlendirir.
- Atomik yürütme: İşlemlerin atomik olarak yürütülmesini sağlar, yani tüm adımlar başarılı olur veya tüm adımlar başarısız olur.
- Uyarlanabilir öğrenme: Sürekli değişen piyasa koşullarına ve protokollere göre işlem stratejilerini ayarlar.
Bu gelişmiş özellikleri entegre ederek, web3 AI aracıları kullanıcılara daha güvenli, daha verimli ve daha kişiselleştirilmiş bir işlem deneyimi sunabilir.
Zincirler Arası Birlikte Çalışabilirliğin Karmaşıklığı
Zincirler arası birlikte çalışabilirlik, web3 AI aracıların karşılaştığı önemli bir zorluktur. Web2’de, aracıların farklı platformlar ve hizmetler arasında kolayca iletişim kurması için standartlaştırılmış API’ler kullanılabilir. Ancak, web3’te, farklı blok zincirleri farklı protokollere ve veri biçimlerine sahiptir, bu da aracıların birlikte çalışabilirliğini zorlaştırmaktadır.
Örneğin, bir aracı Ethereum blok zincirindeki verilere erişmesi ve ardından Solana blok zincirinde bir işlem gerçekleştirmesi gerekebilir. Bunu gerçekleştirmek için, aracı farklı blok zincirleri arasında köprü kurabilmeli ve farklı gas ücretlerini ve işlem onay sürelerini işleyebilmelidir. Zincirler arası birlikte çalışabilirliğin karmaşıklığı, web3 AI aracıların geliştirme ve dağıtım maliyetlerini artırmaktadır.
Bu sorunu çözmek için, geliştiriciler aşağıdakiler gibi çeşitli zincirler arası çözümleri araştırmaktadır:
- Atomik takas: Kullanıcıların üçüncü bir tarafa güvenmek zorunda kalmadan doğrudan farklı blok zincirleri arasında token takas etmelerine olanak tanır.
- Köprüleme: Kullanıcıların tokenları bir blok zincirinden diğerine aktarmasına olanak tanır.
- Zincirler arası mesajlaşma: Aracıların farklı blok zincirleri arasında mesaj gönderip almasına olanak tanır.
Bu çözümler zincirler arası birlikte çalışabilirlik için umut verici bir yaklaşım sunar, ancak aynı zamanda bazı dezavantajları da vardır. Örneğin, atomik takas karmaşık şifreleme teknikleri gerektirebilirken, köprüleme güvenlik riskleri oluşturabilir. Zincirler arası mesajlaşma, gecikme ve verim sınırlamalarına tabi olabilir.
Gerçek zincirler arası birlikte çalışabilirliği gerçekleştirmek için daha fazla araştırma ve geliştirme gerekmektedir. Gelecekteki çözümler, farklı teknolojileri birleştirmeyi ve güvenlik, verimlilik ve ölçeklenebilirlik ile ilgili sorunları ele almayı gerektirebilir.
Güvenlik Hususları
Güvenlik, web3 AI aracıları için en önemli hususlardan biridir. AI aracılarına kullanıcılar adına işlem gerçekleştirme yetkisi verildiğinden, bilgisayar korsanlarının ve kötü niyetli aktörlerin potansiyel hedefidirler. Bir AI aracısı tehlikeye atılırsa, saldırganlar fon çalabilir, piyasaları manipüle edebilir veya başka saldırılar başlatabilir.
Güvenlik risklerini azaltmak için, web3 AI aracıları aşağıdakiler gibi sıkı güvenlik önlemleri almalıdır:
- Çok faktörlü kimlik doğrulama: Kullanıcıların hesaplarına erişmek için birden fazla kimlik doğrulama faktörü sağlamasını gerektirir.
- Şifreleme: Özel anahtarlar ve işlem kayıtları gibi hassas verileri şifreler.
- Güvenli kod incelemesi: Güvenlik açıklarını bulmak için kodu düzenli olarak inceler.
- Ödül programları: Güvenlik açıkları bulan güvenlik araştırmacılarını ödüllendirir.
- İzleme ve uyarı: Şüpheli etkinlikleri bulmak ve zamanında uyarı vermek için sistemleri izler.
Bu teknik önlemlere ek olarak, kullanıcıların web3 AI aracılarını kullanmakla ilişkili risklerin farkında olması ve hesaplarını korumak için adımlar atması gerekir. Örneğin, kullanıcılar güçlü parolalar kullanmalı, iki faktörlü kimlik doğrulamayı etkinleştirmeli ve kimlik avı dolandırıcılıklarına karşı tetikte olmalıdır.
Gizlilik Sorunları
Gizlilik, web3 AI aracıları için bir diğer önemli husustur. AI aracılarına kullanıcı verilerine erişme yetkisi verildiğinden, bu verileri kullanıcı gizliliğine saygı duyan bir şekilde işlemeleri gerekir. Kullanıcılar, verilerinin nasıl kullanıldığını kontrol edebilmeli ve veri toplamadan vazgeçebilmelidir.
Gizlilik sorunlarını çözmek için, web3 AI aracıları aşağıdakiler gibi gizliliği koruyan teknolojiler kullanmalıdır:
- Diferansiyel gizlilik: Bireyleri tanımlamayı önlemek için verilere gürültü ekler.
- Homomorfik şifreleme: Verilerin şifresini çözmeden şifreli veriler üzerinde hesaplamalar yapılmasına olanak tanır.
- Sıfır bilgi kanıtları: Bir tarafın, ifadenin kendisi hakkında herhangi bir bilgi vermeden bir ifadenin doğruluğunu kanıtlamasına olanak tanır.
- Birleştirilmiş öğrenme: AI modellerinin ham verileri paylaşmadan eğitilmesine olanak tanır.
Bu gizliliği koruyan teknolojileri kullanarak, web3 AI aracıları kullanıcılara daha güvenli ve daha gizli bir deneyim sunabilir.
Merkezi Olmayan Yönetişim
Merkezi olmayan yönetişim, web3 AI aracı ekosisteminin temel bir yönüdür. AI aracıların adil, şeffaf ve kullanıcıların çıkarlarına uygun olmasını sağlamak için merkezi olmayan yönetişim mekanizmaları kurulması gerekir. Bu mekanizmalar, kullanıcıların AI aracıların geliştirilmesine ve dağıtımına katılmasına ve önemli kararlarda oy kullanmasına olanak tanımalıdır.
Merkezi olmayan yönetişim mekanizmaları aşağıdakiler gibi birçok biçimde olabilir:
- Merkezi olmayan özerk kuruluşlar (DAO’lar): Kullanıcıların tokenları kullanarak önerilerde oy kullanmasına olanak tanır.
- Zincir üstü yönetişim: Kullanıcıların doğrudan blok zincirinde protokol parametreleri hakkında oy kullanmasına olanak tanır.
- İtibar sistemleri: Ekosisteme katkıda bulunan kullanıcıları ödüllendirir.
Merkezi olmayan yönetişim mekanizmaları uygulayarak, web3 AI aracıları daha demokratik, daha şeffaf ve daha sorumlu bir ekosistem oluşturabilir.
Düzenleyici Belirsizlik
Düzenleyici belirsizlik, web3 AI aracıların karşılaştığı önemli bir zorluktur. Web3 teknolojisinin yeni doğası nedeniyle, birçok yargı alanı henüz net bir düzenleyici çerçeve geliştirmemiştir. Bu belirsizlik, işletmelerin yasalara ve düzenlemelere uymasını zorlaştırmakta ve yeniliği engelleyebilmektedir.
Düzenleyici belirsizliği çözmek için, hükümetlerin açık ve kapsamlı bir düzenleyici çerçeve geliştirmek için endüstri uzmanlarıyla işbirliği yapması gerekir. Bu çerçeveler, güvenlikle, gizlilikle ve tüketici korumasıyla ilgili sorunları ele alırken, yeniliği teşvik etmelidir.
Özet
A2A ve MCP protokollerinin değeri tartışılmaz olsa da, herhangi bir değişiklik yapılmadan web3 AI aracı alanına sorunsuz bir şekilde uyum sağlamalarını beklemek gerçekçi değildir. Altyapı dağıtımındaki boşluklar, inşaatçılara bu boşlukları yenileme ve doldurma fırsatları sunmaktadır. Uygulama olgunluk açığını, yetersiz altyapıyı, web3’e özgü ihtiyaçları, zincirler arası birlikte çalışabilirliğin karmaşıklığını, güvenlik ve gizlilik sorunlarını, merkezi olmayan yönetişimi ve düzenleyici belirsizliği ele alarak, web3 geliştiricileri AI aracıların geliştirilmesini ve dağıtımını destekleyen güçlü, güvenli ve daha kişiselleştirilmiş bir ekosistem oluşturabilir.