Temel Protokolleri Anlamak
Model Bağlam Protokolü (MCP)
Anthropic öncülüğünde geliştirilen Model Bağlam Protokolü (MCP), AI modelleri ve harici araçlar arasındaki boşluğu doldurmak için tasarlanmış açık standart bir protokoldür. Özünde MCP, Aracılar ve dış dünya arasında birlikte çalışabilirliği kolaylaştıran bir ‘sinir sistemi’ görevi görür. Google DeepMind gibi sektör devlerinin desteğiyle MCP, tanınmış bir protokol standardı olarak hızla ilgi görmüştür.
MCP’nin teknik önemi, işlev çağrılarının standardizasyonunda yatmaktadır ve çeşitli Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler), birleşik bir dil kullanarak harici araçlarla etkileşim kurmasını sağlamaktadır. Bu standardizasyon, Web3 AI ekosisteminin ‘HTTP protokolüne’ benzetilebilir. Bununla birlikte, MCP, özellikle varlıkları içeren yüksek riskli etkileşimlerde, uzaktan güvenli iletişimde sınırlamalarla karşılaşır.
Aracıdan Aracıya Protokolü (A2A)
Google tarafından desteklenen Aracıdan Aracıya Protokolü (A2A), Aracılar için bir ‘sosyal ağ’ öngören bir iletişim protokolüdür. MCP’nin AI araçlarını bağlamaya odaklanmasının aksine, A2A, Aracılar arasındaki iletişimi ve etkileşimi vurgular. Aracı Kartı mekanizması aracılığıyla A2A, yetenek keşfi sorununu ele alarak, platformlar arası, çok modlu Aracı işbirliğini teşvik eder. Protokol, Atlassian ve Salesforce dahil olmak üzere 50’den fazla kuruluştan destek almıştır.
İşlevsel olarak A2A, AI alanında bir ‘sosyal protokol’ görevi görerek, farklı küçük AI’ların sorunsuz bir şekilde işbirliği yapmasını sağlar. Protokolün kendisinin ötesinde, Google’ın onayı, AI Aracı alanına önemli bir güvenilirlik katmaktadır.
UnifAI
Bir Aracı işbirliği ağı olarak konumlanan UnifAI, hem MCP hem de A2A’nın güçlü yönlerini entegre etmeyi, Küçük ve Orta Ölçekli İşletmelere (KOBİ’ler) platformlar arası Aracı işbirliği çözümleri sağlamayı amaçlar. UnifAI, birleşik bir hizmet keşif mekanizması aracılığıyla Aracı ekosistemlerini kolaylaştıran bir ‘ara katman’ olarak çalışır. Bununla birlikte, MCP ve A2A ile karşılaştırıldığında, UnifAI’nin pazar etkisi ve ekosistem gelişimi nispeten mütevazı kalmakta ve gelecekte niş senaryolara potansiyel bir odaklanma olduğunu göstermektedir.
Solana Tabanlı MCP Sunucusu ve $DARK
MCP’nin Solana blok zincirindeki bir uygulaması, güvenliği sağlamak için Güvenilir Yürütme Ortamı (TEE) kullanarak, AI Aracılarının doğrudan Solana blok zinciri ile etkileşim kurmasını sağlar. Bu etkileşim, hesap bakiyelerini sorgulama ve token çıkarma gibi işlemleri içerir.
Bu protokolün öne çıkan özelliği, Merkezi Olmayan Finans’ta (DeFi) AI Aracılarının etkinleştirilmesi ve zincir üstü işlemler için güvenilir yürütme sorununu ele almasıdır. Karşılık gelen sembol olan $DARK, son zamanlarda piyasada direnç göstermiştir. Dikkatli olunması gerekse de, DARK’ın MCP’ye dayalı uygulama katmanı genişlemesi, yeni bir yönü temsil etmektedir.
Genişleme Yönleri ve Fırsatları
Bu standartlaştırılmış protokollerle, zincir üstü AI Aracılar hangi genişleme yönlerinin ve fırsatlarının kilidini açabilir?
Merkezi Olmayan Yürütme Uygulama Yetenekleri
Dark’ın TEE tabanlı tasarımı, temel bir zorluğu ele alır: AI modellerinin zincir üstü işlemleri güvenilir bir şekilde yürütmesini sağlamak. Bu, DeFi’de AI Aracı dağıtımı için teknik destek sağlar ve potansiyel olarak işlemleri otonom olarak yürüten, token çıkaran ve Likidite Sağlayıcı (LP) pozisyonlarını yöneten AI Aracılarına yol açar.
Tamamen kavramsal Aracı modellerinin aksine, bu pratik Aracı ekosistemi gerçek değere sahiptir. Bununla birlikte, Github’da yalnızca sınırlı sayıda Eylem bulunmasıyla, Dark hala erken aşamalarındadır ve yaygın uygulamaya ulaşmadan önce kat etmesi gereken bir mesafe vardır.
Çok Aracılı İşbirlikçi Blok Zinciri Ağı
A2A ve UnifAI’nin çok aracılı işbirliği senaryolarına yönelik keşfi, zincir üstü Aracı ekosistemine yeni ağ etkileri getiriyor. Tek bir LLM’nin sınırlamalarını aşan, otonom bir işbirlikçi merkezi olmayan pazar oluşturan özel Aracılardan oluşan merkezi olmayan bir ağ hayal edin. Bu, blok zinciri ağlarının dağıtılmış doğasıyla mükemmel bir şekilde uyumludur.
AI Aracılarının İleriye Giden Yolu
AI Aracı sektörü, ilk ‘meme odaklı’ aşamasının ötesine geçiyor. Zincir üstü AI için geliştirme yolu, önce platformlar arası standartları (MCP, A2A) ele almayı ve ardından uygulama katmanı yenilikleri (Dark’ın DeFi girişimleri gibi) yaratmayı içerebilir.
Merkezi olmayan Aracı ekosistemi yeni bir katmanlı mimari oluşturacaktır: alttaki katman TEE gibi temel güvenlik garantilerinden, orta katman MCP/A2A gibi protokol standartlarından ve üst katman belirli dikey uygulama senaryolarından oluşur.
Sıradan kullanıcılar için, zincirdeki AI Aracı iniş ve çıkışlarının ilk dalgasını yaşadıktan sonra, odak noktası artık en büyük piyasa değeri balonunu kimin speküle edebileceği değil, Web3 ve AI’yı birleştirme sürecinde güvenlik, güven ve işbirliğinin temel sorunlarını kimin gerçekten çözebileceğidir. Başka bir balon tuzağına düşmekten nasıl kaçınılacağına gelince, şahsen projenin ilerlemesinin web2’nin AI teknoloji yeniliğini yakından takip edip edemeyeceğini gözlemlememiz gerektiğini düşünüyorum.
AI Aracı Protokollerine Daha Derinlemesine Bakış: MCP, A2A ve UnifAI
Blok zincirindeki AI aracıların yeniden canlanması, özellikle MCP, A2A ve UnifAI gibi protokollerin ortaya çıkmasıyla önemli bir ilgi uyandırmıştır. Bunlar sadece moda sözler değil; AI’nın merkezi olmayan dünyayla ve içindeki etkileşim biçiminde temel bir değişimi temsil ediyorlar. Bireysel katkılarını ve AI aracıların geleceğini toplu olarak nasıl şekillendirdiklerini anlamak için bu protokollerin her birini ayrıntılı olarak inceleyelim.
MCP: AI Dilini Standartlaştırmak
Her AI modelinin farklı bir dil konuştuğu, harici araçlarla ve hatta birbirleriyle iletişim kuramadığı bir dünya hayal edin. Model Bağlam Protokolü’nden (MCP) önce gerçeklik buydu. Anthropic tarafından geliştirilen MCP, AI modelleri ile geniş bir harici kaynak ekosistemi arasında kusursuz iletişimi sağlayan evrensel bir çevirmen görevi gören açık kaynaklı bir protokoldür.
Özünde MCP, işlev çağrılarını standartlaştırır ve farklı Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) birleşik bir dil kullanarak harici araçlarla etkileşim kurmasını sağlar. Bu, oyunun kurallarını değiştiren bir şeydir, çünkü geliştiricilerin her AI modeli için özel entegrasyonlar oluşturmasına gerek kalmaz, bu da geliştirme süresini ve karmaşıklığını önemli ölçüde azaltır. Bu standardizasyonun etkisi, farklı web sunucularının ve tarayıcıların sorunsuz bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan web için HTTP protokolünün tanıtımına benzer.
Ancak MCP’nin de sınırlamaları vardır. İletişimi standartlaştırmada mükemmel olsa da, özellikle hassas veriler veya finansal işlemlerle uğraşırken, uzaktan etkileşimlerle ilgili güvenlik endişelerini doğal olarak ele almaz. Diğer protokoller ve teknolojiler devreye burada giriyor.
A2A: AI Aracılar İçin Bir Sosyal Ağ Oluşturmak
MCP, AI modelleri ile harici araçlar arasındaki iletişime odaklanırken, Aracıdan Aracıya Protokolü (A2A), AI aracıların kendi aralarındaki iletişimi ele alır. AI için bir ‘sosyal ağ’ gibi düşünün, burada aracılar birbirlerini keşfedebilir, bilgi alışverişinde bulunabilir ve karmaşık görevlerde işbirliği yapabilir.
Google tarafından desteklenen A2A, aracıların standart bir şekilde birbirleriyle etkileşim kurmaları için bir çerçeve sağlar. Bir aracının yeteneklerini ve onunla nasıl etkileşim kurulacağını açıklayan dijital profiller gibi olan ‘Aracı Kartları’ kavramını kullanır. Bu, aracıların birbirlerinin yeteneklerini keşfetmelerine ve ön bilgi veya karmaşık entegrasyonlar gerektirmeden işbirlikleri oluşturmalarına olanak tanır.
A2A’nın potansiyel uygulamaları çok geniştir. Finansal analiz konusunda uzmanlaşmış bir AI aracısının, pazar araştırmasıkonusunda uzmanlaşmış bir aracıyla işbirliği yapması gereken bir senaryo hayal edin. A2A ile bu aracılar sorunsuz bir şekilde bağlantı kurabilir, veri alışverişinde bulunabilir ve daha doğru ve içgörülü raporlar oluşturmak için uzmanlıklarını birleştirebilir.
Ancak A2A hala geliştirmenin ilk aşamalarındadır ve başarısı AI topluluğu tarafından yaygın olarak benimsenmesine bağlı olacaktır. Google’ın katılımı projeye önemli bir güvenilirlik katıyor, ancak A2A’nın aracıdan aracıya iletişim için baskın standart haline gelip gelmeyeceği henüz belli değil.
UnifAI: KOBİ’ler İçin Köprü Kurmak
MCP ve A2A öncelikle büyük işletmelere ve gelişmiş AI uygulamalarına odaklanırken, UnifAI, Küçük ve Orta Ölçekli İşletmeler (KOBİ’ler) için AI aracı teknolojisine erişimi demokratikleştirmeyi amaçlamaktadır. AI modelleri ve işletmeler arasında bir ‘ara katman’ olarak konumlanan UnifAI, AI aracılarını mevcut iş akışlarına entegre etme sürecini basitleştirir.
UnifAI, işletmelerin belirli ihtiyaçlarını karşılayan AI aracılarını kolayca bulmalarını ve entegre etmelerini sağlayan birleşik bir hizmet keşif mekanizmasını kullanır. Bu, KOBİ’lerin pahalı özel geliştirmeye yatırım yapmasına veya farklı AI modellerini entegre etmenin karmaşıklıklarını aşmasına gerek kalmaz.
Ancak UnifAI, AI aracı alanında daha büyük, daha köklü oyuncularla rekabet etme zorluğuyla karşı karşıyadır. Başarısı, KOBİ’lerle rezonansa giren ve güçlü bir AI aracı sağlayıcıları ekosistemi oluşturma yeteneğine sahip cazip bir değer teklifi sunma yeteneğine bağlı olacaktır.
Teoriden Pratiğe: $DARK’ın Rolü
Şimdiye kadar tartıştığımız protokoller öncelikle standardizasyona ve iletişime odaklanmıştır. Ancak AI aracıların gerçek potansiyeli, özellikle merkezi olmayan finans (DeFi) ekosisteminde gerçek dünya görevlerini gerçekleştirme yeteneklerinde yatmaktadır. $DARK burada devreye giriyor.
$DARK, AI aracıların blok zinciri ile etkileşim kurması için güvenli ve güvenilir bir ortam sağlamak üzere Güvenilir Yürütme Ortamlarından (TEE’ler) yararlanan MCP protokolünün Solana tabanlı bir uygulamasıdır. Bu, AI aracıların hesap bakiyelerini sorgulama ve token çıkarma gibi hassas işlemleri, temel blok zincirinin güvenliğini tehlikeye atmadan gerçekleştirmesine olanak tanır.
$DARK’ın temel yeniliği, AI aracıların kodu kurcalama veya yetkisiz erişim korkusu olmadan çalıştırabileceği bir ‘güvenli bölge’ oluşturmak için TEE’leri kullanmasıdır. Bu, küçük bir güvenlik açığının bile önemli finansal kayıplara yol açabileceği DeFi uygulamaları için çok önemlidir.
$DARK hala geliştirmenin ilk aşamalarında olsa da, DeFi ekosistemi için güvenli ve güvenilir AI aracıların geliştirilmesinde önemli bir adımı temsil etmektedir. Başarısı, geliştiricileri çekme ve AI destekli DeFi uygulamalarından oluşan gelişen bir ekosistem oluşturma yeteneğine bağlı olacaktır.
AI Aracılarının Geleceği: Merkezi Olmayan ve İşbirlikçi Bir Ekosistem
Tartıştığımız protokoller ve teknolojiler, AI aracıları hakkında düşünme biçimimizde temel bir değişimi temsil etmektedir. Artık basit görevleri gerçekleştiren izole varlıklar değiller. Bunun yerine, birbirine bağlı, işbirlikçi ve merkezi olmayan bir ekosistem içinde karmaşık işlemleri gerçekleştirme yeteneğine sahip hale geliyorlar.
AI aracıların geleceği muhtemelen aşağıdaki eğilimlerle karakterize edilecektir:
- Artan Standardizasyon: AI aracı ekosistemi olgunlaştıkça, farklı aracılar ve platformlar arasında kusursuz iletişim ve işbirliğini sağlayan MCP ve A2A gibi protokoller giderek daha önemli hale gelecektir.
- Daha Fazla Merkezi Olmama: AI aracıları daha merkezi olmayan hale gelecek, blok zinciri ağlarında çalışacak ve şeffaflık ve güvenlik sağlamak için merkezi olmayan teknolojilerden yararlanacaktır.
- Gelişmiş Güvenlik: AI aracıları, özellikle DeFi ekosisteminde daha hassas işlemleri gerçekleştirmek için kullanıldıkça, TEE’ler ve diğer güvenlik teknolojileri giderek daha önemli hale gelecektir.
- Daha Geniş Benimseme: AI aracıları, finans ve sağlıktan tedarik zinciri yönetimi ve lojistiğe kadar çeşitli sektörlerde daha yaygın olarak benimsenecektir.
Bu eğilimlerin birleşimi, ademi merkeziyetçilik, işbirliği ve güvenlikle karakterize edilen AI aracıları için güçlü yeni bir paradigma yaratacaktır. Bu paradigma, teknolojiyle etkileşim biçimimizde devrim yaratma ve inovasyon ve ekonomik büyüme için yeni olanakların kilidini açma potansiyeline sahiptir.