Web3 yapay zeka ajanlarının geliştirilmesinde Google’ın A2A (Ajandan Ajan’a) ve Anthropic’in MCP (Çok Taraflı İletişim Protokolü) protokolleri altın standart haline gelirse ne olur? İlk tepkim, bunların temelden uyumsuz olacağı yönünde. Benim görüşüme göre, web3 yapay zeka ajanlarının karşılaştığı ortam, web2 ekosisteminden önemli ölçüde farklı ve temel iletişim protokollerini uygulama konusundaki zorluklar da çok farklı.
1. Uygulama Olgunluğu Farkı
A2A ve MCP’nin web2 alanında hızla benimsenmesi, yeterince olgun uygulama senaryolarında hizmet etmelerinden kaynaklanmaktadır. Bunlar esasen değer yaratıcılarından ziyade “değer yükselticileridir”. Aksine, çoğu web3 yapay zeka ajanı hala tek tıklamayla ajan dağıtımının ilk aşamalarında ve derin uygulama senaryolarından (DeFAI, GameFAi, vb.) yoksundur, bu da bu protokollerin doğrudan entegre edilmesini ve kullanılmasını zorlaştırmaktadır.
Örneğin, bir kullanıcı Cursor’da kod yazarken, mevcut çalışma ortamından ayrılmadan kodu tek bir tıklamayla GitHub’a güncellemek ve yayınlamak için MCP protokolünü bir bağlayıcı olarak kullanabilir. MCP protokolü deneyimi geliştirir. Ancak, bir web3 ortamında, bir kullanıcı yerel olarak ince ayar yapılmış stratejiler kullanarak zincir üstü işlemleri yürütürse, zincir üstü verileri analiz etmeye çalışırken kafası karışabilir.
Cursor’ı kullanan ve güncellemeleri doğrudan bir GitHub deposuna göndermek isteyen bir kodlayıcıyı hayal edin. MCP protokolü bu süreci kolaylaştırarak sorunsuz bir geçiş sağlar. Ancak, web3 ortamlarıyla uğraşırken manzara önemli ölçüde değişir. Bir kullanıcının zincir üstü işlemleri yürütmek için yerel olarak ince ayar yapılmış bir strateji kullandığı bir senaryoyu düşünün. Blok zinciri verilerini analiz etmenin karmaşıklığı hızla bunaltıcı hale gelebilir ve kullanıcıyı bir bilgi denizinde kaybolmuş halde bırakabilir.
Uygulama olgunluğundaki eşitsizlik, web2 protokollerinin web3 alanında doğrudan uygulanması için önemli bir engel oluşturur. A2A ve MCP, web2’nin köklü ekosistemlerinde gelişirken, web3 yapay zeka ajanı geliştirmesinin başlangıç aşamaları, uyarlanmış çözümler gerektiren benzersiz zorluklar ortaya koymaktadır.
Boşluğu Doldurma:
Bu uygulama olgunluğu boşluğunun üstesinden gelmek için, web3 yapay zeka ajanları için daha derin ve daha karmaşık kullanım örneklerinin geliştirilmesini teşvik etmek için ortak bir çaba gereklidir. Bu, merkezi olmayan finans (DeFi), oyun (GameFi) ve diğer gelişmekte olan alanlardaki uygulamaları keşfetmeyi içerir. Zorlayıcı ve pratik uygulamalar oluşturarak, sağlam iletişim protokollerine olan talep doğal olarak artacak ve A2A ve MCP’nin başarılı bir şekilde entegre edilmesinin önü açılacaktır.
Değer Yaratmaya Odaklanma:
Web3 yapay zeka ajanları, yalnızca mevcut değeri yükseltmeye odaklanmak yerine, merkezi olmayan ekosistemde yeni değer yaratmaya öncelik vermelidir. Bu, blockchain teknolojisinin şeffaflık, değişmezlik ve merkeziyetsizlik gibi benzersiz yeteneklerinden yararlanarak gerçek dünya sorunlarını çözen yenilikçi çözümler geliştirerek elde edilebilir.
Gelişen Bir Ekosistemi Geliştirme:
Web3 yapay zeka ajanı ekosisteminin büyümesini teşvik etmek için işbirlikçi bir yaklaşım esastır. Bu, geliştiricileri, araştırmacıları ve girişimcileri bir araya getirerek bilgi paylaşımını, araçlar oluşturmayı ve mümkün olanın sınırlarını zorlayan uygulamalar oluşturmayı içerir. Canlı ve destekleyici bir topluluk oluşturarak, web3 yapay zeka ajanlarının geliştirilmesini ve benimsenmesini hızlandırabiliriz.
2. Eksik Altyapı Uçurumu
Web3 yapay zeka ajanlarının eksiksiz bir ekosistem oluşturabilmesi için öncelikle birleşik bir veri katmanı, Oracle katmanı, niyet yürütme katmanı, merkezi olmayan fikir birliği katmanı ve daha fazlası dahil olmak üzere ciddi şekilde eksik olan temel altyapıyı doldurmaları gerekir. Genellikle, A2A protokolü, ajanların web2 ortamında işlevsel işbirliği için standartlaştırılmış API’leri kolayca çağırmasına olanak tanır. Ancak, web3 ortamında, basit bir çapraz DEX arbitraj işlemi bile önemli zorluklarla karşı karşıyadır.
Şunu hayal edin: bir kullanıcı bir yapay zeka ajanı talimat vererek ‘ETH’yi fiyat 1600 doların altındayken Uniswap’tan satın al ve fiyat düzelince sat’ diyor. Bu görünüşte basit işlem, ajanın aynı anda gerçek zamanlı zincir üstü veri ayrıştırma, dinamik Gas ücreti optimizasyonu, kayma kontrolü ve MEV koruması gibi bir dizi web3’e özgü sorunu çözmesini gerektirir. Aksine, web2 yapay zeka ajanları, standartlaştırılmış API’leri çağırarak işlevsel işbirliği sağlayabilir. Altyapı tamamlanma düzeyi, web3 ortamına kıyasla çok farklıdır.
Bir yapay zeka ajanının, farklı merkezi olmayan borsalar (DEX’ler) arasındaki en iyi arbitraj fırsatını bulmakla görevlendirildiği bir senaryoyu hayal edin. Ajanın, birden fazla kaynaktan gelen gerçek zamanlı fiyat akışlarını analiz etmesi, mevcut likiditeyi değerlendirmesi ve potansiyel kar marjını hesaplaması gerekir. Ancak, web3’ün merkezi olmayan yapısı, geleneksel finans piyasalarında bulunmayan çeşitli zorluklar sunmaktadır.
Altyapı Eksikliklerini Giderme:
Eksik altyapı uçurumunu gidermek için, aşağıdakiler gibi temel bileşenlerin geliştirilmesine odaklanan çok yönlü bir yaklaşım gereklidir:
- Birleşik Veri Katmanı: Yapay zeka ajanlarına blok zincirinin durumu hakkında doğru ve zamanında bilgiye erişim sağlamak için standartlaştırılmış ve güvenilir bir veri katmanı esastır. Bu, token fiyatları, işlem hacimleri ve akıllı sözleşme olayları hakkındaki verileri içerir.
- Oracle Katmanı: Oracles, yapay zeka ajanlarına piyasa fiyatları, hava koşulları ve haber olayları gibi harici veri kaynaklarına erişim sağlayarak zincir üstü ve zincir dışı dünyalar arasındaki boşluğu doldurmak için gereklidir.
- Niyet Yürütme Katmanı: Yapay zeka ajanlarının işlemleri blok zincirinde güvenli ve verimli bir şekilde yürütmesini sağlamak için bir niyet yürütme katmanı gereklidir. Bu, işlem simülasyonu, gaz optimizasyonu ve kayma kontrolü gibi özellikleri içerir.
- Merkezi Olmayan Fikir Birliği Katmanı: Yapay zeka ajanları tarafından işlenen verilerin ve işlemlerin bütünlüğünü ve güvenilirliğini sağlamak için merkezi olmayan bir fikir birliği katmanı gereklidir. Bu, kötü niyetli aktörlerin sistemi manipüle etmesini önlemek için mekanizmalar içerir.
Sağlam Bir Temel Oluşturma:
Bu temel altyapı bileşenlerinin geliştirilmesine yatırım yaparak, web3 yapay zeka ajanlarının büyümesi için sağlam bir temel oluşturabiliriz. Bu, onların daha karmaşık görevleri yerine getirmelerini, daha iyi kararlar almalarını ve sonuçta kullanıcılara daha fazla değer sunmalarını sağlayacaktır.
Standardizasyonun Rolü:
Standardizasyon, web3 altyapısının geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır. Veri formatları, iletişim protokolleri ve API arayüzleri için ortak standartlar oluşturarak, farklı sistemler arasında birlikte çalışabilirliği kolaylaştırabilir ve web3 yapay zeka ajanları oluşturma ve dağıtma karmaşıklığını azaltabiliriz.
3. Web3 AI’nın Farklılaştırılmış İhtiyaçlarını Oluşturma
Web3 yapay zeka ajanları basitçe web2’nin protokollerini ve işlevsel modellerini uygularsa, özellikle veri gürültüsü, işlem doğruluğu ve Yönlendirici çeşitliliği gibi karmaşık sorunlar olmak üzere, zincir üstü ticaret endüstrisinin özelliklerinden yararlanmak zor olacaktır.
Niyet ticaretini örnek olarak ele alalım. Web2 ortamında, bir kullanıcı “en ucuz uçuşu rezerve et” talimatını verir ve A2A protokolü birden fazla ajanın görevi tamamlamak için kolayca işbirliği yapmasına olanak tanır. Ancak, web3 ortamında, bir kullanıcı “USDC’mi en düşük maliyetle Solana’ya çapraz zincir yapmak ve likidite madenciliğine katılmak” istediğinde, yalnızca kullanıcının niyetini anlamaları değil, aynı zamanda güvenliği, atomikliği ve maliyet azaltmayı sağlamaları ve zincirde bir dizi karmaşık işlem gerçekleştirmeleri gerekir. Başka bir deyişle, görünüşte uygun bir işlem kullanıcıları daha büyük güvenlik risklerine maruz bırakırsa, böyle bir uygun deneyim anlamsızdır ve talep sahte bir taleptir.
Geleneksel web2 sistemlerinde, en ucuz uçuşu rezerve etmek, çeşitli havayolu API’lerine basit bir sorgu göndermeyi, sonuçları birleştirmeyi ve en iyi seçeneği kullanıcıya sunmayı içerir. Süreç, standartlaştırılmış protokoller ve merkezi veri kaynakları sayesinde nispeten basit ve verimlidir. Ancak, web3 ortamında niyet ticaretini düşündüğümüzde manzara önemli ölçüde değişir.
Web3 AI’nın Farklılaştırılmış İhtiyaçlarını Giderme:
Web3 AI’nın farklılaştırılmış ihtiyaçlarını etkili bir şekilde gidermek için, aşağıdaki alanlara odaklanmak çok önemlidir:
- Veri Gürültüsü Azaltma: Web3 verileri, ekosistemin merkezi olmayan yapısı nedeniyle genellikle gürültülü ve güvenilmezdir. Yapay zeka ajanlarının kararlarının doğruluğunu sağlamak için sağlam veri filtreleme ve doğrulama teknikleriyle donatılması gerekir.
- İşlem Doğruluğu: İşlemleri blok zincirinde yürütmek yüksek derecede hassasiyet gerektirir, çünkü küçük hatalar bile önemli finansal kayıplara yol açabilir. Yapay zeka ajanlarının işlemleri doğru bir şekilde simüle edebilmesi ve gaz ücretleri ve kayma gibi faktörleri hesaba katabilmesi gerekir.
- Yönlendirici Çeşitliliği: Web3 ekosistemi, işlemleri yürütmek için çok çeşitli yönlendiriciler ve protokoller sunar. Yapay zeka ajanlarının maliyet, hız ve güvenlik gibi faktörlere göre en uygun yönlendiriciyi akıllıca seçebilmesi gerekir.
Güvenlik ve Kullanıcı Deneyimine Öncelik Verme:
Kolaylık ve verimlilik önemli hususlar olsa da, güvenlik ve kullanıcı deneyimi her şeyden önce gelmelidir. Web3 yapay zeka ajanları, kullanıcıları kimlik avı saldırıları, halı çekmeleri ve akıllı sözleşme güvenlik açıkları gibi potansiyel risklerden korumak için tasarlanmalıdır. Ayrıca, kullanıcılara eylemleriyle ilişkili riskler ve ödüller hakkında açık ve şeffaf bilgiler sağlamalıdır.
Bağlamsal Farkındalığın Önemi:
Web3 yapay zeka ajanlarının, kullanıcı niyetlerini etkili bir şekilde anlamak ve yanıtlamak için bağlamsal olarak farkında olması gerekir. Bu, kullanıcının hedeflerini, tercihlerini ve risk toleransını anlamayı içerir. Yapay zeka ajanları, bu faktörleri dikkate alarak daha kişiselleştirilmiş ve ilgili önerilerde bulunabilir.
Basit Otomasyonun Ötesinde:
Web3 AI’nın potansiyeli basit otomasyonun çok ötesine uzanır. Yapay zeka ajanları, blok zinciri teknolojisinin benzersiz yeteneklerinden yararlanarak merkezi olmayan finans, yönetişim ve işbirliğinin yeni biçimlerini etkinleştirebilir. Bu, mevcut süreçleri basitçe otomatikleştirmekten değer yaratma için tamamen yeni paradigmalar oluşturmaya doğru bir zihniyet kayması gerektirir.
A2A ve MCP’nin değeri yadsınamaz, ancak herhangi bir değişiklik yapılmadan doğrudan web3 yapay zeka ajanı parkuruna uyarlanmalarını bekleyemeyiz. Boş altyapı dağıtım alanı İnşaatçılar için bir fırsat değil mi? Web2’den web3’e geçiş, temel teknolojilerin, benzersiz zorlukların ve merkezi olmayan ekosistemin farklılaştırılmış ihtiyaçlarının derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. Bu zorlukların üstesinden gelerek ve değer yaratmaya odaklanarak, web3 AI’nın tüm potansiyelinin kilidini açabilir ve daha açık, şeffaf ve adil bir gelecek inşa edebiliriz.