Các giao thức A2A của Google và MCP của Anthropic có tiềm năng trở thành tiêu chuẩn giao tiếp cho các web3 AI agent, nhưng việc áp dụng chúng phải đối mặt với những thách thức đáng kể do sự khác biệt rõ rệt giữa các hệ sinh thái web2 và web3. Bài viết này đi sâu vào các rào cản do những khác biệt này gây ra, nhấn mạnh các vấn đề riêng mà web3 AI agent cần vượt qua.
Khoảng cách về độ trưởng thành của ứng dụng
A2A và MCP đã nhanh chóng trở nên phổ biến trong lĩnh vực web2 vì chúng tăng cường các trường hợp sử dụng đã trưởng thành. Tuy nhiên, các web3 AI agent vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu, thiếu các trường hợp sử dụng sâu sắc như DeFAI và GameFAI. Khoảng cách về độ trưởng thành này gây khó khăn cho việc áp dụng trực tiếp các giao thức này vào môi trường web3 và sử dụng hiệu quả.
Ví dụ, trong web2, người dùng có thể sử dụng giao thức MCP để cập nhật liền mạch mã trên các nền tảng như GitHub mà không cần rời khỏi môi trường làm việc hiện tại. Tuy nhiên, trong môi trường web3, khi phân tích dữ liệu trên chuỗi, việc sử dụng các chiến lược được huấn luyện cục bộ để thực hiện các giao dịch trên chuỗi có thể gây khó hiểu. Sự khác biệt này làm nổi bật khoảng cách về độ trưởng thành của ứng dụng giữa hai hệ sinh thái, gây khó khăn cho việc chuyển trực tiếp các giao thức web2 sang web3.
Các ứng dụng web2 thường có các công cụ phát triển được thiết lập tốt, các thư viện và framework trưởng thành và sự hỗ trợ cộng đồng nhà phát triển lớn. Hệ sinh thái hoàn chỉnh này đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai ứng dụng, cho phép các nhà phát triển lặp lại và đổi mới nhanh chóng. Ngược lại, các công cụ và cơ sở hạ tầng phát triển cho web3 AI agent vẫn còn ở giai đoạn đầu, các nhà phát triển phải đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật và sự không chắc chắn hơn.
Ngoài ra, các ứng dụng web2 thường dựa vào các máy chủ và cơ sở dữ liệu tập trung, cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng đáng tin cậy. Tuy nhiên, web3 AI agent cần chạy trên các mạng phi tập trung, điều này có thể dẫn đến tắc nghẽn hiệu suất và các vấn đề về khả năng mở rộng. Độ trễ và giới hạn thông lượng vốn có của các mạng phi tập trung gây khó khăn hơn cho việc xây dựng các AI agent hiệu suất cao.
Để thu hẹp khoảng cách về độ trưởng thành của ứng dụng, các nhà phát triển web3 cần tập trung vào việc xây dựng các công cụ, thư viện và framework được thiết kế riêng cho môi trường phi tập trung. Các công cụ này nên đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai AI agent, đồng thời giải quyết các thách thức riêng của các mạng phi tập trung. Ngoài ra, việc xây dựng một cộng đồng nhà phát triển web3 thịnh vượng là rất quan trọng để chia sẻ kiến thức, thúc đẩy sự hợp tác và thúc đẩy sự đổi mới.
Cơ sở hạ tầng không đủ
Việc thiếu cơ sở hạ tầng trong lĩnh vực web3 là một trở ngại lớn khác. Để xây dựng một hệ sinh thái toàn diện, web3 AI agent phải giải quyết sự thiếu hụt các thành phần cơ bản, chẳng hạn như lớp dữ liệu thống nhất, lớp oracle, lớp thực thi ý định và lớp đồng thuận phi tập trung.
Trong web2, giao thức A2A cho phép các agent cộng tác dễ dàng bằng cách sử dụng các API tiêu chuẩn hóa. Ngược lại, ngay cả đối với các hoạt động chênh lệch giá đơn giản trên DEX, môi trường web3 cũng gây ra những thách thức lớn. Hệ sinh thái web2 có cơ sở hạ tầng được thiết lập tốt, hỗ trợ giao tiếp liền mạch và trao đổi dữ liệu giữa các agent. Tuy nhiên, hệ sinh thái web3 vẫn còn phân tán và không tương tác, gây khó khăn cho việc cộng tác giữa các agent.
Ví dụ, các ứng dụng web2 có thể sử dụng các API gateway tập trung để quản lý giao tiếp giữa các agent và thực thi các chính sách bảo mật. Các API gateway này cung cấp một cách tiêu chuẩn hóađể truy cập nhiều dịch vụ và nguồn dữ liệu khác nhau, đơn giản hóa quá trình phát triển ứng dụng. Tuy nhiên, các ứng dụng web3 cần chạy trên các mạng phi tập trung, điều này gây khó khăn cho việc xây dựng và duy trì các API gateway tập trung.
Ngoài ra, các ứng dụng web3 thường dựa vào dữ liệu trên chuỗi, dữ liệu này có thể khó truy cập và xử lý. Dữ liệu trên chuỗi thường được lưu trữ ở định dạng phi cấu trúc và có thể được phân tán trên nhiều blockchain. Để sử dụng hiệu quả dữ liệu trên chuỗi, web3 AI agent cần có khả năng trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu từ các blockchain khác nhau.
Để giải quyết vấn đề thiếu cơ sở hạ tầng, các nhà phát triển web3 cần tập trung vào việc xây dựng các thành phần cơ bản hỗ trợ quá trình phát triển và triển khai AI agent. Các thành phần này nên bao gồm:
- Lớp dữ liệu thống nhất: Cung cấp khả năng truy cập tiêu chuẩn hóa vào dữ liệu trên và ngoài chuỗi.
- Lớp oracle: Đưa dữ liệu ngoài chuỗi một cách an toàn và đáng tin cậy lên chuỗi.
- Lớp thực thi ý định: Cho phép người dùng thể hiện ý định của họ và cho phép các agent thực hiện các giao dịch thay mặt họ.
- Lớp đồng thuận phi tập trung: Đảm bảo rằng các giao dịch giữa các agent là hợp lệ và không thể bị giả mạo.
Bằng cách xây dựng các thành phần cơ bản này, các nhà phát triển web3 có thể tạo ra một hệ sinh thái mạnh mẽ và tương tác hơn, hỗ trợ quá trình phát triển và triển khai AI agent.
Nhu cầu đặc thù của Web3
Các web3 AI agent phải giải quyết các nhu cầu riêng biệt khác với các giao thức và chức năng web2. Ví dụ, trong web2, người dùng có thể sử dụng giao thức A2A để dễ dàng đặt chuyến bay rẻ nhất. Tuy nhiên, trong web3, khi người dùng muốn chuyển USDC xuyên chuỗi sang Solana để khai thác thanh khoản, agent phải hiểu ý định của người dùng, cân bằng tính bảo mật, tính nguyên tử và hiệu quả chi phí, đồng thời thực hiện các hoạt động phức tạp trên chuỗi.
Nếu các hoạt động này làm tăng rủi ro bảo mật, thì sự tiện lợi được cảm nhận sẽ trở nên vô nghĩa, do đó làm cho nhu cầu trở thành nhu cầu sai. Các web3 AI agent cần có khả năng xử lý các giao dịch đa bước phức tạp, đòi hỏi sự tương tác trên nhiều blockchain và giao thức. Các giao dịch này có thể cần lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận để đảm bảo rằng chúng an toàn, hiệu quả và phù hợp với ý định của người dùng.
Ngoài ra, các web3 AI agent cần có khả năng thích ứng với các điều kiện thị trường và giao thức không ngừng thay đổi. Ví dụ, các giao thức DeFi mới liên tục xuất hiện, mỗi giao thức đều có các quy tắc và cơ chế riêng. Các web3 AI agent cần có khả năng học hỏi và thích ứng nhanh chóng với các giao thức mới này để cung cấp các chiến lược giao dịch tốt nhất cho người dùng.
Để đáp ứng các nhu cầu riêng của web3, AI agent cần được trang bị các chức năng nâng cao, chẳng hạn như:
- Nhận dạng ý định: Hiểu ý định của người dùng và chuyển chúng thành các hành động có thể thực hiện được.
- Đánh giá rủi ro: Đánh giá các rủi ro liên quan đến các chiến lược giao dịch khác nhau.
- Thực thi nguyên tử: Đảm bảo rằng các giao dịch được thực hiện theo cách nguyên tử, có nghĩa là tất cả các bước đều thành công hoặc tất cả đều thất bại.
- Học tập thích ứng: Điều chỉnh các chiến lược giao dịch dựa trên các điều kiện thị trường và giao thức không ngừng thay đổi.
Bằng cách tích hợp các chức năng nâng cao này, các web3 AI agent có thể cung cấp cho người dùng trải nghiệm giao dịch an toàn hơn, hiệu quả hơn và được cá nhân hóa hơn.
Sự phức tạp của khả năng tương tác chuỗi chéo
Khả năng tương tác chuỗi chéo là một thách thức lớn mà các web3 AI agent phải đối mặt. Trong web2, các agent có thể dễ dàng giao tiếp giữa các nền tảng và dịch vụ khác nhau bằng cách sử dụng các API tiêu chuẩn hóa. Tuy nhiên, trong web3, các blockchain khác nhau có các giao thức và định dạng dữ liệu khác nhau, điều này gây khó khăn cho khả năng tương tác giữa các agent.
Ví dụ, một agent có thể cần truy cập dữ liệu trên blockchain Ethereum, sau đó thực hiện giao dịch trên blockchain Solana. Để đạt được điều này, agent cần có khả năng bắc cầu qua các blockchain khác nhau và xử lý các khoản phí gas và thời gian xác nhận giao dịch khác nhau. Sự phức tạp của khả năng tương tác chuỗi chéo làm tăng chi phí phát triển và triển khai web3 AI agent.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đang khám phá các giải pháp chuỗi chéo khác nhau, chẳng hạn như:
- Trao đổi nguyên tử: Cho phép người dùng trực tiếp trao đổi token giữa các blockchain khác nhau mà không cần tin tưởng bên thứ ba.
- Bắc cầu: Cho phép người dùng chuyển token từ một blockchain sang blockchain khác.
- Truyền tin chuỗi chéo: Cho phép các agent gửi và nhận tin nhắn giữa các blockchain khác nhau.
Các giải pháp này cung cấp các phương pháp đầy hứa hẹn để tương tác chuỗi chéo, nhưng chúng cũng có một số nhược điểm. Ví dụ, trao đổi nguyên tử có thể yêu cầu các kỹ thuật mật mã phức tạp, trong khi bắc cầu có thể gây ra rủi ro bảo mật. Truyền tin chuỗi chéo có thể bị ảnh hưởng bởi độ trễ và giới hạn thông lượng.
Để đạt được khả năng tương tác chuỗi chéo thực sự, cần phải nghiên cứu và phát triển thêm. Các giải pháp trong tương lai có thể cần kết hợp các công nghệ khác nhau và giải quyết các vấn đề liên quan đến bảo mật, hiệu quả và khả năng mở rộng.
Cân nhắc về bảo mật
Bảo mật là một trong những cân nhắc quan trọng nhất đối với các web3 AI agent. Vì AI agent được cấp quyền thực hiện các giao dịch thay mặt người dùng, nên chúng là mục tiêu tiềm năng của tin tặc và các tác nhân độc hại. Nếu AI agent bị xâm phạm, kẻ tấn công có thể đánh cắp tiền, thao túng thị trường hoặc thực hiện các cuộc tấn công khác.
Để giảm thiểu rủi ro bảo mật, các web3 AI agent cần áp dụng các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt, chẳng hạn như:
- Xác thực đa yếu tố: Yêu cầu người dùng cung cấp nhiều yếu tố xác thực để truy cập vào tài khoản của họ.
- Mã hóa: Mã hóa dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như khóa riêng và lịch sử giao dịch.
- Đánh giá mã bảo mật: Thường xuyên xem xét mã để tìm các lỗ hổng.
- Chương trình tiền thưởng lỗi: Thưởng cho các nhà nghiên cứu bảo mật phát hiện ra các lỗ hổng.
- Giám sát và cảnh báo: Giám sát hệ thống để tìm các hoạt động đáng ngờ và phát ra cảnh báo kịp thời.
Ngoài các biện pháp kỹ thuật này, người dùng cũng cần biết về những rủi ro liên quan đến việc sử dụng web3 AI agent và thực hiện các bước để bảo vệ tài khoản của họ. Ví dụ, người dùng nên sử dụng mật khẩu mạnh, bật xác thực hai yếu tố và cảnh giác với các trò gian lận lừa đảo.
Vấn đề về quyền riêng tư
Quyền riêng tư là một cân nhắc quan trọng khác đối với các web3 AI agent. Vì AI agent được cấp quyền truy cập vào dữ liệu người dùng, nên chúng cần xử lý dữ liệu này theo cách tôn trọng quyền riêng tư của người dùng. Người dùng phải có thể kiểm soát cách sử dụng dữ liệu của họ và họ phải có thể chọn không tham gia thu thập dữ liệu.
Để giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư, các web3 AI agent cần áp dụng các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư, chẳng hạn như:
- Quyền riêng tư khác biệt: Thêm nhiễu vào dữ liệu để ngăn chặn việc xác định cá nhân.
- Mã hóa đồng hình: Cho phép tính toán được thực hiện trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã dữ liệu trước.
- Chứng minh không kiến thức: Cho phép một bên chứng minh tính đúng đắn của một tuyên bố mà không cần tiết lộ bất kỳ thông tin nào về bản thân tuyên bố.
- Học liên kết: Cho phép các mô hình AI được đào tạo mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc.
Bằng cách áp dụng các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư này, các web3 AI agent có thể cung cấp cho người dùng trải nghiệm an toàn hơn và riêng tư hơn.
Quản trị phi tập trung
Quản trị phi tập trung là một khía cạnh quan trọng của hệ sinh thái web3 AI agent. Để đảm bảo rằng AI agent là công bằng, minh bạch và phù hợp với lợi ích của người dùng, cần thiết lập các cơ chế quản trị phi tập trung. Các cơ chế này sẽ cho phép người dùng tham gia vào quá trình phát triển và triển khai AI agent, đồng thời bỏ phiếu về các quyết định quan trọng.
Các cơ chế quản trị phi tập trung có thể có nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như:
- Tổ chức tự trị phi tập trung (DAO): Cho phép người dùng sử dụng token để bỏ phiếu cho các đề xuất.
- Quản trị trên chuỗi: Cho phép người dùng trực tiếp bỏ phiếu về các tham số giao thức trên blockchain.
- Hệ thống danh tiếng: Thưởng cho người dùng đóng góp vào hệ sinh thái.
Bằng cách thực hiện các cơ chế quản trị phi tập trung, các web3 AI agent có thể tạo ra một hệ sinh thái dân chủ hơn, minh bạch hơn và có trách nhiệm hơn.
Sự không chắc chắn về quy định
Sự không chắc chắn về quy định là một thách thức lớn mà các web3 AI agent phải đối mặt. Do bản chất mới lạ của công nghệ web3, nhiều khu vực pháp lý vẫn chưa phát triển các khuôn khổ pháp lý rõ ràng. Sự không chắc chắn này gây khó khăn cho các doanh nghiệp trong việc tuân thủ luật pháp và quy định, đồng thời có thể cản trở sự đổi mới.
Để giải quyết sự không chắc chắn về quy định, các chính phủ cần hợp tác với các chuyên gia trong ngành để phát triển các khuôn khổ pháp lý rõ ràng và toàn diện. Các khuôn khổ này sẽ giải quyết các vấn đề liên quan đến bảo mật, quyền riêng tư và bảo vệ người tiêu dùng, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới.
Tóm tắt
Mặc dù giá trị của các giao thức A2A và MCP là không thể phủ nhận, nhưng việc kỳ vọng chúng có thể thích ứng liền mạch với lĩnh vực web3 AI agent mà không cần sửa đổi là không thực tế. Khoảng cách trong việc triển khai cơ sở hạ tầng mang đến cho những người xây dựng cơ hội để đổi mới và lấp đầy những khoảng trống này. Bằng cách giải quyết khoảng cách về độ trưởng thành của ứng dụng, cơ sở hạ tầng không đủ, các nhu cầu riêng của web3, sự phức tạp của khả năng tương tác chuỗi chéo, các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư, quản trị phi tập trung và sự không chắc chắn về quy định, các nhà phát triển web3 có thể tạo ra một hệ sinh thái mạnh mẽ, an toàn và được cá nhân hóa hơn, hỗ trợ quá trình phát triển và triển khai AI agent.