ویب 3 AI ایجنٹس کا مستقبل: MCP اور A2A

ویب 3 AI ایجنٹس کی پریشانی

ویب 3 AI ایجنٹس کی اکلیز ہیل: زیادہ تصوری سازی

ویب 3 AI ایجنٹس کے ساتھ چیلنج ان کی ضرورت سے زیادہ تصوریت میں مضمر ہے، جہاں بیانیہ عملی افادیت سے زیادہ ہے۔ اگرچہ विकेंद्रीकृत پلیٹ فارمز اور صارف کے ڈیٹا خودمختاری کے عظیم الشان وژن کے بارے میں بہت سی بحثیں ہوتی ہیں، لیکن اصل پروڈکٹ ایپلی کیشنز کا صارف کا تجربہ اکثر افسوسناک حد تک ناکافی ہوتا ہے۔ خاص طور پر تصوراتی بلبلے کی صفائی کے ایک دور کے بعد، چند خوردہ سرمایہ کار عظیم اور نامکمل توقعات کی قیمت ادا کرنے کے لیے تیار ہیں۔

ویب 3 AI ایجنٹ کی جگہ ٹھوس نتائج کی قیمت پر نظریاتی امکانات پر زیادہ زور دینے سے دوچار ہے۔ विकेंद्रीकरण، डेटा ملکیت، اور ناول گورننس ماڈلز کی رغبت نے بہت سے لوگوں کے تخیل کو اپنی گرفت میں لے لیا ہے، لیکن حقیقت اکثر ہائپ سے کم ہوتی ہے۔ صارفین کو کلنکی انٹرفیس، محدود فعالیت، اور ایک عام احساس کے ساتھ چھوڑ دیا جاتا ہے کہ ٹیکنالوجی ابھی تک پرائم ٹائم کے لیے تیار نہیں ہے۔

عملی ایپلی کیشنز کی ضرورت

ویب 3 کمیونٹی کو اپنی توجہ تجریدی نظریات سے ہٹ کر ٹھوس ایپلی کیشنز پر مرکوز کرنے کی ضرورت ہے۔ विकेंद्रीकृत AI کا وعدہ دلکش ہے، لیکن یہ تبھی پورا ہوگا جب یہ صارفین کے لیے حقیقی دنیا کے فوائد میں ترجمہ ہو۔ اس کے لیے صارف کے تجربے، استعمال میں آسانی اور ٹھوس قدر کی تخلیق پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے۔

سرمایہ کار ان منصوبوں سے بیزار ہو رہے ہیں جو چاند کا وعدہ کرتے ہیں لیکن ڈیلیور کرنے میں ناکام رہتے ہیں۔ وہ ایسے منصوبوں کی تلاش میں ہیں جو اپنانے اور آمدنی پیدا کرنے کے لیے ایک واضح راستہ دکھا سکیں۔ اس کا مطلب ہے کہ ایسے پروڈکٹس بنانا جو حقیقی مسائل کو حل کرتے ہیں اور ایک زبردست قدر تجویز پیش کرتے ہیں۔

ویب 2 AI کی عملیت: MCP اور A2A

ویب 2 AI میں MCP اور A2A کا عروج

ویب 2 AI فیلڈ میں MCP، A2A، اور دیگر پروٹوکول کے معیارات کا تیزی سے عروج، اور AI کی جگہ میں ان کی نتیجے میں رفتار، ان کی ‘نظر آنے والی اور ٹھوس’ عملیت سے آتی ہے۔ MCP AI دنیا کے USB-C انٹرفیس کی طرح ہے، جو AI ماڈلز کو مختلف ڈیٹا ذرائع اور ٹولز سے بغیر کسی رکاوٹ کے جڑنے کی اجازت دیتا ہے۔ MCP کے پہلے سے ہی بہت سے عملی استعمال کے معاملات موجود ہیں۔

ویب 3 AI کی تصوری توجہ کے بالکل برعکس، ویب 2 AI نے عملیت اور حقیقی دنیا کے اثرات کو ترجیح دی ہے۔ MCP (ماڈل-کنٹرولر-پائپ لائن) اور A2A (ایپلیکیشن ٹو ایپلیکیشن) جیسے پروٹوکول کا ابھرنا ٹھوس مسائل کو حل کرنے اور ٹھوس قدر پیدا کرنے کی خواہش سے کارفرما ہے۔

MCP: AI کے لیے یونیورسل کنیکٹر

MCP، جسے اکثر AI کے لیے USB-C انٹرفیس سے تشبیہ دی جاتی ہے، AI ماڈلز کو متنوع ڈیٹا ذرائع اور ٹولز سے بغیر کسی رکاوٹ کے جڑنے کے قابل بناتا ہے۔ یہ معیاری نقطہ نظر موجودہ سسٹمز میں AI کے انضمام کو آسان بناتا ہے، جس سے ڈویلپرز کو زیادہ پیچیدہ اور طاقتور ایپلی کیشنز بنانے کی اجازت ملتی ہے۔

MCP کی خوبصورتی اس کی سادگی اور استعداد میں مضمر ہے۔ یہ AI ماڈلز کو ڈیٹا ذرائع، ٹولز اور دیگر ایپلی کیشنز سے جوڑنے کے لیے ایک عام فریم ورک فراہم کرتا ہے۔ یہ کسٹم انضمام کی ضرورت کو ختم کرتا ہے، ڈویلپرز کا وقت اور محنت بچاتا ہے۔

ایکشن میں MCP کی حقیقی دنیا کی مثالیں

مثال کے طور پر، کچھ صارفین براہ راست 3D ماڈلز بنانے کے لیے ब्लेंडर کو کنٹرول کرنے کے لیے Claude کا استعمال کر سکتے ہیں، اور کچھ UI/UX پریکٹیشنرز مکمل Figma ڈیزائن فائلیں تیار کرنے کے لیے قدرتی زبان استعمال کر سکتے ہیں۔ کچھ پروگرامرز ایک اسٹاپ میں کوڈ لکھنے، تکمیل اور Git جمع کرانے کو مکمل کرنے کے لیے براہ راست Cursor کا بھی استعمال کر سکتے ہیں۔

• AI-پاورڈ 3D ماڈلنگ: تصور کریں کہ آپ قدرتی زبان استعمال کر رہے ہیں تاکہ AI ماڈل کو 3D ماڈل بنانے کی ہدایت کی جا سکے۔ MCP کے ساتھ، یہ حقیقت بن رہی ہے۔ صارفین آسانی سے مطلوبہ ماڈل کو بیان کر سکتے ہیں، اور AI اسے خود بخود تیار کر دے گا، ڈیزائن کے عمل کو ہموار کر دے گا اور نئی تخلیقی امکانات کو کھول دے گا۔
• خودکار UI/UX ڈیزائن: صارف انٹرفیس کو ڈیزائن کرنے کا تھکا دینے والا کام اب AI کے ذریعے خودکار کیا جا سکتا ہے۔ UI/UX پریکٹیشنرز مطلوبہ انٹرفیس کو بیان کرنے کے لیے قدرتی زبان استعمال کر سکتے ہیں، اور AI ایک مکمل Figma ڈیزائن فائل تیار کرے گا، جو ان کے ان گنت گھنٹوں کی بچت کرے گا۔
• AI-اسسٹڈ پروگرامنگ: پروگرامرز روٹین کے کاموں کو خودکار کرنے اور کوڈ کوالٹی کو بہتر بنانے کے لیے AI سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ Cursor جیسے ٹولز کے ساتھ، ڈویلپرز کوڈ لکھنے، دستاویزات تیار کرنے اور Git میں تبدیلیاں جمع کرانے کے لیے قدرتی زبان استعمال کر سکتے ہیں، یہ سب کچھ ایک ہی انٹرفیس سے۔

یہ مثالیں MCP کی تبدیلی کی صلاحیت کو اجاگر کرتی ہیں۔ ڈیٹا ذرائع اور ٹولز سے AI ماڈلز کو جوڑنے کے لیے ایک معیاری فریم ورک فراہم کر کے، MCP ڈویلپرز کو زیادہ طاقتور اور ورسٹائل ایپلی کیشنز بنانے کے قابل بنا رہا ہے۔

خلا کو پر کرنا: ویب 3 کے لیے MCP اور A2A

عمودی منظرناموں میں ویب 3 AI کی حدود

اس سے پہلے، ہر کوئی توقع کر رہا تھا کہ वेब3 AI ایجنٹ کو DeFai اور GameFai کے دو بڑے عمودی منظرناموں میں اختراعی لینڈنگ ایپلی کیشنز حاصل ہوں گی، لیکن حقیقت میں، اسی طرح کی بہت سی ایپلی کیشنز اب بھی قدرتی زبان پروسیسنگ انٹرفیس ‘شو سکلز’ کی سطح پر پھنسی ہوئی ہیں، جو عملییت کی حد کو پورا کرنے کے لیے کافی نہیں ہے۔

ابتدائی جوش و خروش کے باوجود، ویب 3 AI ایجنٹس کو DeFi (विकेंद्रीकृत فنانس) اور GameFi (विकेंद्रीकृत گیمنگ) جیسے اہم عمودی شعبوں میں عملی ایپلی کیشنز تلاش کرنے کے لیے جدوجہد کرنی پڑی ہے۔ بہت سے پروجیکٹس ‘شو سکلز’ کے مرحلے پر پھنسے ہوئے ہیں، جو متاثر کن قدرتی زبان پروسیسنگ صلاحیتوں کا مظاہرہ کرتے ہیں لیکن صارفین کو ٹھوس قدر فراہم کرنے میں ناکام رہتے ہیں۔

‘شو سکلز’ سے آگے بڑھنا

تکنیکی صلاحیتوں کو دکھانے پر توجہ صارفیت اور حقیقی دنیا کے اثرات کی قیمت پر آئی ہے۔ صارفین فلیشی مظاہروں میں کم اور اس میں زیادہ دلچسپی رکھتے ہیں کہ AI ان کے مسائل کو کیسے حل کر سکتا ہے اور ان کی زندگیوں کو کیسے بہتر بنا سکتا ہے۔

کامیاب ہونے کے لیے، ویب 3 AI ایجنٹس کو ‘شو سکلز’ کے مرحلے سے آگے بڑھنا چاہیے اور مخصوص ضروریات کو پورا کرنے والی عملی ایپلی کیشنز بنانے پر توجہ مرکوز کرنی چاہیے۔ اس کے لیے ٹارگٹ مارکیٹ کی گہری سمجھ اور صارف پر مرکوز ڈیزائن کے لیے وابستگی کی ضرورت ہے۔

ملٹی ایجنٹ تعاون کی طاقت

MCP اور A2A کے امتزاج کے ذریعے، ایک زیادہ طاقتور ملٹی ایجنٹ تعاون سسٹم تعمیر کیا جا سکتا ہے، اور پیچیدہ کاموں کو ماہر ایجنٹس کے ذریعے ہینڈل کرنے کے لیے توڑا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، تجزیہ ایجنٹ کو آن چین डेटा پڑھنے، مارکیٹ کے رجحانات کا تجزیہ کرنے، اور پچھلے سنگل ایجنٹ کی مربوط عملدرآمد سوچ کو ملٹی ایجنٹ تعاون کے ڈویژن آف لیبر پیراڈائم میں تبدیل کرنے کے لیے دیگر پیشن گوئی ایجنٹس اور رسک کنٹرول ایجنٹس کو جوڑنے دیں۔

MCP اور A2A کی طاقتوں کو یکجا کر کے، ڈویلپرز جدید ملٹی ایجنٹ سسٹمز بنا سکتے ہیں جو پیچیدہ کاموں سے نمٹ سکتے ہیں۔ اس نقطہ نظر میں کاموں کو چھوٹے، زیادہ قابل انتظام اجزاء میں توڑنا اور انہیں ماہر ایجنٹس کو تفویض کرنا شامل ہے۔

AI ایجنٹس کا ایک باہمی تعاون کا ماحول

مثال کے طور پر، ایک تجزیہ ایجنٹ کو آن چین डेटा پڑھنے اور مارکیٹ کے رجحانات کا تجزیہ کرنے کا کام سونپا جا سکتا ہے، جبکہ دیگر ایجنٹس پیشن گوئی اور رسک کنٹرول پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ یہ باہمی تعاون کا نقطہ نظر پیچیدہ کاموں کے زیادہ موثر اور موثر عملدرآمد کی اجازت دیتا ہے، جو روایتی یک سنگی ایجنٹ پیراڈائم سے دور ہوتا ہے۔

کامیابی کی کلید ان ایجنٹوں کے ہموار انضمام میں مضمر ہے، جو انہیں مؤثر طریقے سے بات چیت اور تعاون کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کے لیے ایک مضبوط کمیونیکیشن فریم ورک اور ہاتھ میں موجود کام کی مشترکہ سمجھ کی ضرورت ہے۔

ویب 3 کے لیے بلیو پرنٹس کے طور پر MCP کامیابی کی کہانیاں

MCP کے تمام کامیاب ایپلیکیشن کیس ویب 3 میں ٹریڈنگ اور گیم ایجنٹس کی ایک نئی نسل کی پیدائش کے لیے کامیاب مثالیں فراہم کرتے ہیں۔

ویب 2 دنیا میں MCP کی کامیابی کی کہانیاں ویب 3 ٹریڈنگ اور گیمنگ ایجنٹس کی ترقی کے لیے قیمتی بلیو پرنٹس فراہم کرتی ہیں۔ ویب 2 علمبرداروں کے تجربات سے سیکھ کر، ویب 3 ڈویلپرز ان اہم شعبوں میں AI کو اپنانے کو تیز کر سکتے ہیں۔

ہائبرڈ نقطہ نظر: ویب 2 عملیت کو ویب 3 اقدار کے ساتھ جوڑنا

ایک ہائبرڈ فریم ورک کے فوائد

ان کے علاوہ، MCP اور A2A پر مبنی ہائبرڈ فریم ورک اسٹینڈرڈ کے بھی فوائد ہیں جیسے ویب 2 صارفین کے لیے دوستانہ ہونا اور ایپلیکیشن لینڈنگ اسپیڈ۔ اس وقت، صرف یہ غور کرنے کی ضرورت ہے کہ ویب 3 کی ویلیو کیپچر اور ترغیبی میکانزم کو DeFai اور GameFai جیسے ایپلیکیشن منظرناموں کے ساتھ کیسے ملایا جائے۔ اگر پروجیکٹس اب بھی ویب 3 خالص تصوریت پر قائم ہیں اور ویب 2 عملیت کو اپنانے سے انکار کرتے ہیں، تو وہ AI ایجنٹ کے اگلے نئے رجحان سے محروم ہو سکتے ہیں۔

ہائبرڈ فریم ورک، جو MCP اور A2A کی طاقتوں کو ویب 3 کی اقدار کے ساتھ جوڑتا ہے، کئی اہم فوائد پیش کرتا ہے، جن میں شامل ہیں:

• صارف دوست: ویب 2 کے موجودہ انفراسٹرکچر اور ٹولز سے فائدہ اٹھا کر، ہائبرڈ فریم ورک صارفین کے لیے ایک زیادہ مانوس اور بدیہی تجربہ فراہم کر سکتا ہے، جس سے ویب 3 ایپلی کیشنز کے لیے داخلے کی راہ میں رکاوٹ کم ہو جاتی ہے۔
• تیز رفتار تعیناتی: ہائبرڈ فریم ورک ڈویلپرز کو موجودہ ویب 2 ٹیکنالوجیز اور انفراسٹرکچر سے فائدہ اٹھا کر AI-پاورڈ ایپلی کیشنز کو تیزی سے تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
• ویلیو کیپچر اور ترغیبی میکانزم: ویب 3 کی ویلیو کیپچر اور ترغیبی میکانزم کو مربوط کر کے، ہائبرڈ فریم ورک صارفین، ڈویلپرز اور دیگر اسٹیک ہولڈرز کے مفادات کو ہم آہنگ کر سکتا ہے، جس سے ایک زیادہ پائیدار اور منصفانہ ماحولیاتی نظام کو فروغ ملتا ہے۔

ویب 2 فریم ورک میں ویب 3 اقدار کو مربوط کرنا

چیلنج یہ ہے کہ ویب 3 اقدار کو ویب 2 فریم ورک میں بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط کیا جائے۔ اس کے لیے اس بات پر احتیاط سے غور کرنے کی ضرورت ہے کہ کس طرح وکेंद्रीकृत گورننس، डेटा ملکیت، اور ٹوکنائمکس کو موجودہ سسٹمز میں شامل کیا جائے۔

خالص تصوریت کا خطرہ

ایسے پروجیکٹس جو ویب 2 کی عملیت کو اپنانے کے بغیر خالص ویب 3 تصوریت پر قائم رہتے ہیں وہ AI ایجنٹ کی اگلی لہر کی اختراع سے محروم ہونے کا خطرہ مول لیتے ہیں۔ AI کا مستقبل ان دو جہانوں کے سنگم میں مضمر ہے، جہاں ویب 3 کے نظریات کو ویب 2 کی عملیت سے معتدل کیا جاتا ہے۔

AI ایجنٹس کا مستقبل: نظریات اور عملیت کا امتزاج

مختصر یہ کہ AI ایجنٹ کی اگلی لہر کا نیا مومینٹم ابھر رہا ہے، لیکن یہ اب ماضی کی خالص بیانیہ اور تصور کو بڑھاوا دینے والی پوزیشن نہیں ہے، بلکہ اسے عملیت اور ایپلیکیشن لینڈنگ سے سپورٹ کیا جانا چاہیے۔

AI ایجنٹس کا مستقبل نظریات اور عملیت کے امتزاج میں مضمر ہے۔ ویب 3 کے بصیرت والے اہداف کو ویب 2 کے عملی نقطہ نظر کے ساتھ جوڑ کر، ہم AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کی ایک نئی نسل تشکیل دے سکتے ہیں جو اختراعی اور متاثر کن دونوں ہوں۔ AI ایجنٹ کی اگلی ترقی عملی ایپلی کیشنز اور حقیقی دنیا کی قدر سے کارفرما ہوگی، نہ کہ صرف ہائپ اور خالی وعدوں سے۔