Neden bir sonraki AI Ajanı coşkusunun MCP+A2A gibi web2 AI standart çerçeve protokollerine dayanacağını iddia ediyorum? Bunun arkasındaki mantık oldukça açık:
Web3 AI Ajanlarının Çıkmazı
Web3 AI Ajanlarının Aşil Topuğu: Aşırı Kavramsallaştırma
Web3 AI Ajanlarındaki zorluk, anlatının pratik faydadan ağır bastığı aşırı kavramsallaştırmalarında yatmaktadır. Merkeziyetsiz platformların ve kullanıcı verisi egemenliğinin büyük vizyonu hakkında çok fazla tartışma olmasına rağmen, gerçek ürün uygulamalarının kullanıcı deneyimi genellikle son derece yetersizdir. Özellikle bir kavramsal balon temizliği turundan sonra, az sayıda perakende yatırımcı büyük ve yerine getirilmeyen beklentiler için ödeme yapmaya isteklidir.
Web3 AI Ajan alanı, somut sonuçlar pahasına teorik olasılıklara aşırı vurgu yapmaktan zarar görmüştür. Merkeziyetsizlik, veri sahipliği ve yeni yönetim modellerinin cazibesi birçok kişinin hayal gücünü yakalamıştır, ancak gerçeklik genellikle abartının gerisinde kalmaktadır. Kullanıcılar, hantal arayüzler, sınırlı işlevsellik ve teknolojinin henüz hazır olmadığı genel bir hisle baş başa kalmaktadır.
Pratik Uygulamalara Duyulan İhtiyaç
Web3 topluluğunun odağını soyut ideallerden somut uygulamalara kaydırması gerekmektedir. Merkeziyetsiz AI’nın vaadi büyüleyicidir, ancak yalnızca kullanıcılar için gerçek dünya faydalarına dönüşürse gerçekleştirilecektir. Bu, kullanıcı deneyimine, kullanım kolaylığına ve somut değer yaratmaya odaklanmayı gerektirir.
Yatırımcılar, ayı vaat eden ancak yerine getiremeyen projelerden bıkmaya başlamaktadır. Benimsenmeye ve gelir üretmeye giden net bir yolu gösterebilen projeler aramaktadırlar. Bu, gerçek sorunları çözen ve zorlayıcı bir değer önerisi sunan ürünler inşa etmek anlamına gelir.
Web2 AI’nın Pragmatizmi: MCP ve A2A
Web2 AI’da MCP ve A2A’nın Yükselişi
MCP, A2A ve web2 AI alanındaki diğer protokol standartlarının hızla yükselişi ve AI alanındaki sonuçtaki ivmeleri, ‘görünür ve elle tutulur’ pragmatizmlerinden kaynaklanmaktadır. MCP, AI dünyasının USB-C arayüzü gibidir ve AI modellerinin çeşitli veri kaynaklarına ve araçlarına sorunsuz bir şekilde bağlanmasını sağlar. Zaten birçok pratik MCP kullanım durumu vardır.
Web3 AI’nın kavramsal odağının aksine, Web2 AI pratikliğe ve gerçek dünya etkisine öncelik vermiştir. MCP (Model-Controller-Pipeline) ve A2A (Application-to-Application) gibi protokollerin ortaya çıkışı, somut sorunları çözme ve somut değer yaratma arzusundan kaynaklanmıştır.
MCP: AI için Evrensel Bağlayıcı
Genellikle AI için bir USB-C arayüzüne benzetilen MCP, AI modellerinin çeşitli veri kaynaklarına ve araçlarına sorunsuz bir şekilde bağlanmasını sağlar. Bu standartlaştırılmış yaklaşım, AI’nın mevcut sistemlere entegrasyonunu basitleştirerek geliştiricilerin daha karmaşık ve güçlü uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.
MCP’nin güzelliği, sadeliği ve çok yönlülüğünde yatmaktadır. AI modellerini veri kaynaklarına, araçlara ve diğer uygulamalara bağlamak için ortak bir çerçeve sağlar. Bu, özel entegrasyon ihtiyacını ortadan kaldırarak geliştiricilerin zamandan ve emekten tasarruf etmesini sağlar.
MCP’nin Eylemdeki Gerçek Dünya Örnekleri
Örneğin, bazı kullanıcılar doğrudan Claude’u kullanarak 3D modeller yapmak için Blender’ı kontrol edebilir ve bazı UI/UX uygulayıcıları doğal dili kullanarak eksiksiz Figma tasarım dosyaları oluşturabilir. Bazı programcılar ayrıca kod yazma, tamamlama ve Git gönderimini tek durakta tamamlamak için doğrudan Cursor’u kullanabilir.
- AI Destekli 3D Modelleme: Doğal dili kullanarak bir AI modeline bir 3D model oluşturmasını talimatı verdiğinizi hayal edin. MCP ile bu bir gerçeklik haline geliyor. Kullanıcılar sadece istenen modeli tanımlayabilir ve AI otomatik olarak üretecektir, tasarım sürecini kolaylaştıracak ve yeni yaratıcı olasılıklar açacaktır.
- Otomatik UI/UX Tasarımı: Kullanıcı arayüzleri tasarlamanın sıkıcı görevi artık AI ile otomatikleştirilebilir. UI/UX uygulayıcıları istenen arayüzü tanımlamak için doğal dili kullanabilir ve AI eksiksiz bir Figma tasarım dosyası oluşturarak sayısız saatlik çalışmalarını kurtaracaktır.
- AI Destekli Programlama: Programcılar rutin görevleri otomatikleştirmek ve kod kalitesini artırmak için AI’dan yararlanabilir. Cursor gibi araçlarla, geliştiriciler kod yazmak, belgeler oluşturmak ve Git’e değişiklikler göndermek için doğal dili kullanabilir, hepsi tek bir arayüzden.
Bu örnekler, MCP’nin dönüştürücü potansiyelini vurgulamaktadır. AI modellerini veri kaynaklarına ve araçlara bağlamak için standartlaştırılmış bir çerçeve sağlayarak, MCP geliştiricilerin daha güçlü ve çok yönlü uygulamalar oluşturmasını sağlamaktadır.
Köprü Kurmak: Web3 için MCP ve A2A
Dikey Senaryolarda Web3 AI’nın Sınırları
Daha önce herkes, web3 AI Ajanı’nın DeFai ve GameFai’nin iki büyük dikey senaryosunda yenilikçi iniş uygulamalarına sahip olmasını bekliyordu, ancak gerçekte, benzer uygulamaların çoğu hala pratiklik eşiğini karşılamaya yetmeyen doğal dil işleme arayüzü ‘becerilerini gösterme’ düzeyinde sıkışmış durumda.
İlk heyecana rağmen, Web3 AI Ajanları, DeFi (Merkeziyetsiz Finans) ve GameFi (Merkeziyetsiz Oyun) gibi kilit dikey sektörlerde pratik uygulamalar bulmakta zorlanmıştır. Birçok proje, etkileyici doğal dil işleme yeteneklerini gösteren ancak kullanıcılara somut değer sunamayan ‘becerileri gösterme’ aşamasında kalmaktadır.
‘Becerileri Gösterme’nin Ötesine Geçmek
Teknik yetenekleri sergilemeye odaklanmak, kullanılabilirlik ve gerçek dünya etkisi pahasına olmuştur. Kullanıcılar gösterişli gösterilerden daha az ve AI’nın sorunlarını nasıl çözebileceği ve hayatlarını nasıl iyileştirebileceği ile daha çok ilgilenmektedir.
Başarılı olmak için Web3 AI Ajanları, ‘becerileri gösterme’ aşamasının ötesine geçmeli ve belirli ihtiyaçları karşılayan pratik uygulamalar oluşturmaya odaklanmalıdır. Bu, hedef pazarın derinlemesine anlaşılmasını ve kullanıcı merkezli tasarıma bağlılığı gerektirir.
Çoklu Ajan İşbirliğinin Gücü
MCP ve A2A’nın kombinasyonu sayesinde, daha güçlü bir Çoklu Ajan işbirliği sistemi inşa edilebilir ve karmaşık görevler, uzman Ajanların işlemesi için parçalanabilir. Örneğin, analiz Ajanının zincir içi verileri okumasına, pazar trendlerini analiz etmesine ve geçmişteki tek Ajanın entegre yürütme düşüncesini çoklu Ajan işbirlikçi iş bölümü paradigmasına dönüştürmek için diğer tahmin Ajanlarını ve risk kontrol Ajanlarını bağlamasına izin verin.
MCP ve A2A’nın güçlü yönlerini birleştirerek, geliştiriciler karmaşık görevlerin üstesinden gelebilecek gelişmiş çoklu ajan sistemleri oluşturabilirler. Bu yaklaşım, görevleri daha küçük, daha yönetilebilir bileşenlere ayırmayı ve bunları uzman ajanlara atamayı içerir.
AI Ajanlarının İşbirlikçi Ekosistemi
Örneğin, bir analiz ajanı, zincir içi verileri okuma ve pazar trendlerini analiz etme görevini üstlenirken, diğer ajanlar tahmin ve risk kontrolüne odaklanabilir. Bu işbirlikçi yaklaşım, karmaşık görevlerin daha verimli ve etkili bir şekilde yürütülmesini sağlayarak, geleneksel monolitik ajan paradigmasından uzaklaşır.
Başarının anahtarı, bu ajanların sorunsuz entegrasyonunda, etkili bir şekilde iletişim kurmalarına ve işbirliği yapmalarına olanak sağlamaktadır. Bu, sağlam bir iletişim çerçevesi ve ele alınan görevin ortak bir anlayışını gerektirir.
Web3 için Mavi Baskı Olarak MCP Başarı Hikayeleri
MCP’nin tüm başarılı uygulama vakaları, web3’te yeni nesil ticaret ve oyun Ajanlarının doğuşu için başarılı örnekler sunmaktadır.
Web2 dünyasındaki MCP’nin başarı hikayeleri, Web3 ticaret ve oyun ajanlarının geliştirilmesi için değerli mavi baskılar sunmaktadır. Web2 öncülerinin deneyimlerinden öğrenerek, Web3 geliştiricileri AI’nın bu kritik sektörlerde benimsenmesini hızlandırabilirler.
Hibrit Yaklaşım: Web2 Pragmatizmini Web3 Değerleriyle Birleştirmek
Hibrit Bir Çerçevenin Avantajları
Bunlara ek olarak, MCP ve A2A’ya dayalı hibrit çerçeve standardı ayrıca web2 kullanıcılarına ve uygulama iniş hızına uygunluk gibi avantajlara sahiptir. Şu anda, web3’ün değer yakalama ve teşvik mekanizmasının DeFai ve GameFai gibi uygulama senaryolarıyla nasıl birleştirileceğini düşünmek yeterlidir. Projeler hala web3 saf kavramsalcılığına bağlı kalıyor ve web2 pragmatizmini benimsemeyi reddediyorsa, AI Ajanının bir sonraki yeni trendini kaçırabilirler.
MCP ve A2A’nın güçlü yönlerini Web3’ün değerleriyle birleştiren hibrit çerçeve, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli temel avantajlar sunmaktadır:
- Kullanıcı Dostu: Mevcut Web2 altyapısından ve araçlarından yararlanarak, hibrit çerçeve kullanıcılar için daha tanıdık ve sezgisel bir deneyim sağlayabilir ve Web3 uygulamaları için giriş bariyerini düşürebilir.
- Hızlı Dağıtım: Hibrit çerçeve, geliştiricilerin mevcut Web2 teknolojilerinden ve altyapısından yararlanarak AI destekli uygulamaları hızlı bir şekilde dağıtmasına olanak tanır.
- Değer Yakalama ve Teşvik Mekanizmaları: Web3’ün değer yakalama ve teşvik mekanizmalarını entegre ederek, hibrit çerçeve kullanıcıların, geliştiricilerin ve diğer paydaşların çıkarlarını uyumlu hale getirebilir, daha sürdürülebilir ve adil bir ekosistemi teşvik edebilir.
Web3 Değerlerini Web2 Çerçevelerine Entegre Etmek
Zorluk, Web3 değerlerini Web2 çerçevelerine sorunsuz bir şekilde entegre etmektir. Bu, merkeziyetsiz yönetimi, veri sahipliğini ve tokenomiğin mevcut sistemlere nasıl dahil edileceğinin dikkatlice değerlendirilmesini gerektirir.
Saf Kavramsalcılık Riski
Web2’nin pragmatizmini benimsemeden saf Web3 kavramsalcılığına sarılan projeler, AI Ajanı yeniliğinin bir sonraki dalgasını kaçırma riskiyle karşı karşıyadır. AI’nın geleceği, Web3’ün ideallerinin Web2’nin pratikliğiyle yumuşatıldığı bu iki dünyanın kesişim noktasında yatmaktadır.
AI Ajanlarının Geleceği: İdeallerin ve Pragmatizmin Sentezi
Kısacası, AI Ajanının bir sonraki dalgasının yeni ivmesi hazırlanıyor, ancak artık geçmişin saf anlatı ve kavramı abartma duruşu değil, pragmatizm ve uygulama inişi ile desteklenmelidir.
AI Ajanlarının geleceği, ideallerin ve pragmatizmin bir sentezinde yatmaktadır. Web3’ün vizyoner hedeflerini Web2’nin pratik yaklaşımıyla birleştirerek, hem yenilikçi hem de etkili yeni nesil AI destekli uygulamalar oluşturabiliriz. AI Ajanının bir sonraki gelişme dalgası, sadece abartı ve boş vaatlerle değil, pratik uygulamalar ve gerçek dünya değeriyle yönlendirilecektir.