Nếu A2A (Agent-to-Agent) của Google và MCP (Multi-Party Communication Protocol) của Anthropic trở thành tiêu chuẩn vàng cho giao tiếp trong phát triển AI agent Web3, điều gì sẽ xảy ra? Phản ứng ban đầu của tôi là chúng sẽ về cơ bản không tương thích. Theo tôi, môi trường mà AI agent Web3 đối mặt khác biệt đáng kể so với hệ sinh thái Web2, và những thách thức trong việc triển khai các giao thức giao tiếp cốt lõi cũng khác biệt một cách triệt để.
1. Khoảng Cách Trưởng Thành Ứng Dụng
Việc áp dụng nhanh chóng A2A và MCP trong lĩnh vực Web2 là do dịch vụ của chúng trong các tình huống ứng dụng đủ trưởng thành. Về cơ bản chúng là ‘bộ khuếch đại giá trị’ hơn là người tạo ra giá trị. Ngược lại, hầu hết các AI agent Web3 vẫn còn trong giai đoạn đầu của việc triển khai agent một cú nhấp chuột và thiếu các tình huống ứng dụng sâu (DeFAI, GameFAi, v.v.), khiến cho việc tích hợp và tận dụng trực tiếp các giao thức này trở nên khó khăn.
Ví dụ, khi người dùng viết code trong Cursor, họ có thể sử dụng giao thức MCP làm trình kết nối để cập nhật và xuất bản code lên GitHub chỉ với một cú nhấp chuột mà không cần rời khỏi môi trường làm việc hiện tại của họ. Giao thức MCP nâng cao trải nghiệm. Tuy nhiên, trong môi trường Web3, nếu người dùng thực hiện các giao dịch trên chuỗi bằng cách sử dụng các chiến lược được tinh chỉnh cục bộ, họ có thể trở nên mất phương hướng khi cố gắng phân tích dữ liệu trên chuỗi.
Hãy tưởng tượng một coder sử dụng Cursor và muốn đẩy các bản cập nhật trực tiếp lên một kho lưu trữ GitHub. Giao thức MCP sắp xếp quy trình này, cho phép chuyển đổi liền mạch. Tuy nhiên, bối cảnh thay đổi đáng kể khi xử lý môi trường Web3. Hãy xem xét một kịch bản trong đó người dùng sử dụng một chiến lược được tinh chỉnh cục bộ để thực hiện các giao dịch trên chuỗi. Sự phức tạp của việc phân tích dữ liệu blockchain có thể nhanh chóng trở nên quá tải, khiến người dùng lạc trong một biển thông tin.
Sự khác biệt về độ trưởng thành ứng dụng tạo ra một rào cản đáng kể cho việc áp dụng trực tiếp các giao thức Web2 trong không gian Web3. Trong khi A2A và MCP phát triển mạnh trong hệ sinh thái Web2 đã được thiết lập tốt, các giai đoạn sơ khai của sự phát triển AI agent Web3 đặt ra những thách thức riêng đòi hỏi các giải pháp phù hợp.
Thu hẹp Khoảng Cách:
Để vượt qua khoảng cách trưởng thành ứng dụng này, cần có một nỗ lực phối hợp để thúc đẩy sự phát triển của các trường hợp sử dụng sâu hơn và tinh vi hơn cho các AI agent Web3. Điều này bao gồm việc khám phá các ứng dụng trong tài chính phi tập trung (DeFi), trò chơi (GameFi) và các lĩnh vực mới nổi khác. Bằng cách tạo ra các ứng dụng hấp dẫn và thiết thực, nhu cầu về các giao thức giao tiếp mạnh mẽ sẽ tự nhiên tăng lên, mở đường cho sự tích hợp thành công của A2A và MCP.
Tập trung vào Tạo Giá trị:
Thay vì chỉ tập trung vào việc khuếch đại giá trị hiện có, các AI agent Web3 cần ưu tiên tạo ra giá trị mới trong hệ sinh thái phi tập trung. Điều này có thể đạt được bằng cách tận dụng các khả năng độc đáo của công nghệ blockchain, chẳng hạn như tính minh bạch, tính bất biến và phân quyền, để phát triển các giải pháp sáng tạo giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Nuôi dưỡng một Hệ sinh thái Thịnh vượng:
Một cách tiếp cận hợp tác là rất cần thiết để nuôi dưỡng sự phát triển của hệ sinh thái AI agent Web3. Điều này bao gồm việc tập hợp các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và doanh nhân để chia sẻ kiến thức, xây dựng các công cụ và tạo ra các ứng dụng vượt qua ranh giới của những gì có thể. Bằng cách thúc đẩy một cộng đồng sôi động và hỗ trợ, chúng ta có thể đẩy nhanh sự phát triển và áp dụng của các AI agent Web3.
2. Vực Thẳm Cơ Sở Hạ Tầng Bị Thiếu
Để các AI agent Web3 xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh, trước tiên họ phải lấp đầy cơ sở hạ tầng cơ bản bị thiếu nghiêm trọng, bao gồm một lớp dữ liệu thống nhất, lớp Oracle, lớp thực thi ý định, lớp đồng thuận phi tập trung, v.v. Thông thường, giao thức A2A cho phép các agent dễ dàng gọi các API tiêu chuẩn hóa để cộng tác chức năng trong môi trường Web2. Tuy nhiên, trong môi trường Web3, ngay cả một hoạt động арбитраж xuyên DEX đơn giản cũng phải đối mặt với những thách thức đáng kể.
Hãy hình dung điều này: một người dùng hướng dẫn một AI agent ‘mua ETH từ Uniswap khi giá dưới $1600 và bán nó sau khi giá phục hồi’. Thao tác có vẻ đơn giản này đòi hỏi agent phải đồng thời giải quyết một loạt các vấn đề cụ thể của Web3, chẳng hạn như phân tích cú pháp dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, tối ưu hóa phí Gas động, kiểm soát trượt giá và bảo vệ MEV. Ngược lại, các AI agent Web2 có thể đạt được sự cộng tác chức năng bằng cách gọi các API tiêu chuẩn hóa. Mức độ hoàn thiện của cơ sở hạ tầng khác nhau rất nhiều so với môi trường Web3.
Hãy tưởng tượng một kịch bản trong đó một AI agent được giao nhiệm vụ tìm kiếm cơ hội арбитраж tốt nhất giữa các sàn giao dịch phi tập trung (DEX) khác nhau. Agent cần phân tích nguồn cấp dữ liệu giá theo thời gian thực từ nhiều nguồn, đánh giá tính thanh khoản có sẵn và tính toán tỷ suất lợi nhuận tiềm năng. Tuy nhiên, bản chất phi tập trung của Web3 đặt ra một số thách thức không có trong thị trường tài chính truyền thống.
Giải quyết các Thiếu sót về Cơ sở hạ tầng:
Để giải quyết vực thẳm cơ sở hạ tầng bị thiếu, cần có một cách tiếp cận đa diện, tập trung vào sự phát triển của các thành phần chính như:
- Lớp Dữ liệu Thống nhất: Một lớp dữ liệu tiêu chuẩn và đáng tin cậy là rất cần thiết để cung cấp cho các AI agent quyền truy cập vào thông tin chính xác và kịp thời về trạng thái của blockchain. Điều này bao gồm dữ liệu về giá token, khối lượng giao dịch và các sự kiện hợp đồng thông minh.
- Lớp Oracle: Oracles là cần thiết để thu hẹp khoảng cách giữa thế giới trên chuỗi và ngoài chuỗi, cung cấp cho các AI agent quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu bên ngoài như giá thị trường, điều kiện thời tiết và các sự kiện tin tức.
- Lớp Thực thi Ý định: Một lớp thực thi ý định là cần thiết để cho phép các AI agent thực hiện các giao dịch trên blockchain một cách an toàn và hiệu quả. Điều này bao gồm các tính năng như mô phỏng giao dịch, tối ưu hóa gas và kiểm soát trượt giá.
- Lớp Đồng thuận Phi tập trung: Một lớp đồng thuận phi tập trung là cần thiết để đảm bảo tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu và các giao dịch được xử lý bởi các AI agent. Điều này bao gồm các cơ chế để ngăn chặn các tác nhân độc hại thao túng hệ thống.
Xây dựng một Nền tảng Vững chắc:
Bằng cách đầu tư vào sự phát triển của các thành phần cơ sở hạ tầng chính này, chúng ta có thể tạo ra một nền tảng vững chắc cho sự phát triển của các AI agent Web3. Điều này sẽ cho phép họ thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn, đưa ra quyết định tốt hơn và cuối cùng mang lại giá trị lớn hơn cho người dùng.
Vai trò của Tiêu chuẩn hóa:
Tiêu chuẩn hóa đóng một vai trò quan trọng trong sự phát triển của cơ sở hạ tầng Web3. Bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn chung cho các định dạng dữ liệu, giao thức giao tiếp và giao diện API, chúng ta có thể tạo điều kiện cho khả năng tương tác giữa các hệ thống khác nhau và giảm độ phức tạp của việc xây dựng và triển khai các AI agent Web3.
3. Xây dựng Nhu cầu Khác biệt của AI Web3
Nếu các AI agent Web3 chỉ đơn giản áp dụng các giao thức và mô hình chức năng của Web2, sẽ khó tận dụng các đặc tính của ngành giao dịch trên chuỗi, đặc biệt là các vấn đề phức tạp như nhiễu dữ liệu, độ chính xác của giao dịch và sự đa dạng của Router.
Lấy giao dịch ý định làm ví dụ. Trong môi trường Web2, một người dùng hướng dẫn ‘đặt chuyến bay rẻ nhất’, và giao thức A2A cho phép nhiều agent dễ dàng cộng tác để hoàn thành nhiệm vụ. Tuy nhiên, trong môi trường Web3, khi một người dùng mong đợi ‘chuyển USDC của tôi sang Solana với chi phí thấp nhất và tham gia khai thác thanh khoản’, họ không chỉ cần hiểu ý định của người dùng mà còn phải đảm bảo an ninh, tính nguyên tử và giảm chi phí, và thực hiện một loạt các hoạt động phức tạp trên chuỗi. Nói cách khác, nếu một thao tác có vẻ thuận tiện lại khiến người dùng gặp phải rủi ro an ninh lớn hơn, thì trải nghiệm thuận tiện như vậy là vô nghĩa và nhu cầu là một nhu cầu giả tạo.
Trong các hệ thống Web2 truyền thống, việc đặt chuyến bay rẻ nhất bao gồm một truy vấn đơn giản đến các API của các hãng hàng không khác nhau, hợp nhất các kết quả và trình bày tùy chọn tốt nhất cho người dùng. Quá trình này tương đối đơn giản và hiệu quả, nhờ các giao thức tiêu chuẩn hóa và các nguồn dữ liệu tập trung. Tuy nhiên, bối cảnh thay đổi đáng kể khi xem xét giao dịch ý định trong môi trường Web3.
Giải quyết các Nhu cầu Khác biệt của AI Web3:
Để giải quyết hiệu quả các nhu cầu khác biệt của AI Web3, cần tập trung vào các lĩnh vực sau:
- Giảm Nhiễu Dữ liệu: Dữ liệu Web3 thường bị nhiễu và không đáng tin cậy, do bản chất phi tập trung của hệ sinh thái. Các AI agent cần được trang bị các kỹ thuật lọc và xác thực dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo tính chính xác của các quyết định của họ.
- Độ chính xác của Giao dịch: Thực hiện các giao dịch trên blockchain đòi hỏi mức độ chính xác cao, vì ngay cả những sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến thiệt hại tài chính đáng kể. Các AI agent cần có khả năng mô phỏng chính xác các giao dịch và tính đến các yếu tố như phí gas và trượt giá.
- Đa dạng Router: Hệ sinh thái Web3 cung cấp một loạt các router và giao thức để thực hiện các giao dịch. Các AI agent cần có khả năng lựa chọn một cách thông minh router tối ưu dựa trên các yếu tố như chi phí, tốc độ và bảo mật.
Ưu tiên Bảo mật và Trải nghiệm Người dùng:
Mặc dù sự thuận tiện và hiệu quả là những cân nhắc quan trọng, bảo mật và trải nghiệm người dùng phải là tối quan trọng. Các AI agent Web3 nên được thiết kế để bảo vệ người dùng khỏi các rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như tấn công lừa đảo, rug pull và các lỗ hổng hợp đồng thông minh. Họ cũng nên cung cấp cho người dùng thông tin rõ ràng và minh bạch về những rủi ro và phần thưởng liên quan đến hành động của họ.
Tầm quan trọng của Nhận thức Theo ngữ cảnh:
Các AI agent Web3 cần nhận thức theo ngữ cảnh để hiểu và phản hồi hiệu quả các ý định của người dùng. Điều này bao gồm việc hiểu các mục tiêu, sở thích và khả năng chịu rủi ro của người dùng. Bằng cách tính đến các yếu tố này, các AI agent có thể cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa và phù hợp hơn.
Vượt ra ngoài Tự động hóa Đơn giản:
Tiềm năng của AI Web3 vượt xa tự động hóa đơn giản. Bằng cách tận dụng các khả năng độc đáo của công nghệ blockchain, các AI agent có thể cho phép các hình thức tài chính phi tập trung, quản trị và cộng tác mới. Điều này đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy từ việc đơn giản tự động hóa các quy trình hiện có sang việc tạo ra các mô hình hoàn toàn mới để tạo ra giá trị.
Giá trị của A2A và MCP là không thể phủ nhận, nhưng chúng ta không thể mong đợi chúng được điều chỉnh trực tiếp cho AI agent Web3 mà không có bất kỳ sửa đổi nào. Chẳng phải không gian triển khai cơ sở hạ tầng trống rỗng là một cơ hội cho các Nhà xây dựng sao? Quá trình chuyển đổi từ Web2 sang Web3 đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về các công nghệ cơ bản, những thách thức riêng và các nhu cầu khác biệt của hệ sinh thái phi tập trung. Bằng cách giải quyết những thách thức này và tập trung vào việc tạo ra giá trị, chúng ta có thể mở khóa toàn bộ tiềm năng của AI Web3 và xây dựng một tương lai cởi mở, minh bạch và công bằng hơn.