理解MCP (模型上下文协议)
由 Anthropic 开发的模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 代表了一种开放标准协议，旨在建立连接 AI 模型与外部工具的“神经系统”。该协议旨在解决 Agent 与外部工具之间互操作性的关键挑战。 凭借 Google DeepMind 等行业巨头的支持，MCP 迅速成为业内公认的标准。
MCP 的技术重要性在于其对函数调用的标准化，使不同的大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 能够使用统一的语言与外部工具交互。 这种标准化类似于 Web3 AI 生态系统中的“HTTP 协议”。 但是，MCP 存在一定的局限性，尤其是在远程安全通信方面，随着涉及资产的频繁交互，这些局限性会更加明显。
解码A2A (Agent-to-Agent 协议)
由 Google 牵头的 Agent-to-Agent 协议 (A2A) 是一个用于 Agent 之间交互的通信框架，类似于“Agent 社交网络”。 与专注于连接 AI 工具的 MCP 不同，A2A 强调 Agent 之间的通信和交互。 它利用 Agent 卡机制来解决能力发现问题，从而实现跨平台和多模态的 Agent 协作，并得到包括 Atlassian 和 Salesforce 在内的 50 多家公司的支持。
从功能上讲，A2A 充当 AI 世界中的“社交协议”，通过标准化方法促进不同小型 AI 实体之间的协作。 除了协议本身之外，Google 在支持 AI Agent 方面的作用意义重大。
分析UnifAI
UnifAI 定位为 Agent 协作网络，旨在整合 MCP 和 A2A 的优势，为中小型企业 (Small and Medium Enterprises, SMEs) 提供跨平台 Agent 协作解决方案。 它的架构类似于一个“中间层”，旨在通过统一的服务发现机制来提高 Agent 生态系统的效率。 但是，与其他协议相比，UnifAI 的市场影响力和生态系统发展仍然相对有限，表明未来可能会专注于特定的利基场景。
DARK：Solana 上的 MCP 服务器应用
DARK 代表了在 Solana 区块链上构建的 MCP 服务器应用程序的实现。 利用可信执行环境 (Trusted Execution Environment, TEE)，它提供安全性，允许 AI Agent 直接与 Solana 区块链交互，以进行查询帐户余额和发行代币等操作。
该协议的关键亮点在于它能够在 DeFi 领域内增强 AI Agent 的能力，从而解决链上操作的可信执行问题。 DARK 基于 MCP 的应用层实现为探索开辟了新途径。
链上 AI Agent 的潜在扩展方向和机会
在这些标准化协议的帮助下，链上 AI Agent 可以探索各种扩展方向和机会：
**去中心化执行应用程序功能：**DARK 基于 TEE 的设计解决了核心挑战 - 使 AI 模型能够可靠地执行链上操作。 这为 DeFi 领域中 AI Agent 的实施提供了技术支持，可能导致更多的 AI Agent 自主执行交易、发行代币和管理流动性池。
与纯粹的概念性 Agent 模型相比，这种实用的 Agent 生态系统具有真正的价值。（但是，目前 GitHub 上只有 12 个 Actions，DARK 仍处于早期阶段，远未达到大规模应用。）
多 Agent 协作区块链网络： A2A 和 UnifAI 对多 Agent 协作场景的探索为链上 Agent 生态系统引入了新的网络效应可能性。 想象一个由各种专业 Agent 组成的去中心化网络，它可能超过单个 LLM 的能力并形成一个自主、协作、去中心化的市场。 这与区块链网络的分布式特性完美契合。
AI Agent 格局的演变
AI Agent 行业正在摆脱单纯的炒作驱动。 链上 AI 的发展路径可能包括首先解决跨平台标准问题（MCP、A2A），然后分支到应用层创新（例如 DARK 的 DeFi 工作）。
去中心化 Agent 生态系统将形成一种新的分层扩展架构：底层由 TEE 等基本安全保障组成，中间层由 MCP/A2A 等协议标准组成，上层具有特定的垂直应用场景。（这对于现有的 Web3 AI 链上标准协议来说可能是不利的。）
对于普通用户而言，在经历了链上 AI Agent 的最初繁荣和萧条之后，重点应该从识别可以创造最大市场价值泡沫的项目转移到真正解决 Web3 与 AI 集成核心痛点的项目，例如安全性、信任和协作。 为了避免再次陷入泡沫陷阱，建议监测项目进展是否与 Web2 中的 AI 技术创新保持一致。
关键要点
- AI Agent 可能基于 Web2 AI 标准协议（MCP、A2A 等）迎来新一波应用层扩展和炒作机会。
- AI Agent 不再局限于单一实体的信息推送服务。 多 AI Agent 交互和协作执行工具服务（DeFAI、GameFAI 等）将成为关键重点。
深入研究 MCP 在标准化 AI 交互中的作用
MCP 的核心是为 AI 模型创建一种通用的语言，以便与外部世界进行通信。 可以将其视为提供一个通用翻译器，使 AI 系统能够与各种工具和服务进行交互，而无需为每个工具和服务进行自定义集成。 这是一个巨大的飞跃，因为它极大地降低了构建 AI 驱动型应用程序的复杂性和时间。
MCP 的主要优势之一是它能够抽象化不同工具和服务的底层复杂性。 这意味着 AI 开发人员可以专注于其应用程序的逻辑，而不是陷入如何与特定 API 或数据格式交互的细节中。 这种抽象也使得更换一个工具变得更容易，只要它们都支持 MCP 标准。
此外，MCP 促进了一种更模块化和可组合的 AI 开发方法。 通过为 AI 模型如何与外部工具交互定义清晰的接口，可以更容易地通过组合更小、更专业的组件来构建复杂的 AI 系统。 这种模块化也使得在不同项目中重用和共享 AI 组件变得更容易。
但是，MCP 带来的标准化也带来了一些挑战。 定义适用于各种工具和服务的通用接口需要仔细的考虑和妥协。 存在标准变得过于通用而无法完全捕捉特定工具的细微之处的风险。 此外，确保标准是安全的并且可以防止恶意攻击至关重要。
A2A 对协作 AI 生态系统的愿景
虽然 MCP 专注于 AI 模型和外部工具之间的交互，但 A2A 采取了更广泛的视角，并设想了一个 AI agent 的协作生态系统。 这个生态系统将允许不同的 AI agent 进行通信、协调并协同工作以解决复杂的问题。
Agent 卡机制是 A2A 的关键组成部分，使 agent 能够发现彼此的功能并交换信息。 这种机制允许 agent 宣传他们的技能和服务，从而使其他 agent 更容易找到和利用它们。 Agent 卡还提供了一种标准化的方式来描述他们的能力，确保无论它们的底层实现如何，其他 agent 都可以理解它们。
A2A 对通信和协作的关注为 AI 应用程序开辟了广泛的可能性。 想象一下，一个 AI agent 团队协同工作来管理供应链，每个 agent 负责特定的任务，例如预测需求、优化物流或谈判合同。 通过协作和共享信息，这些 agent 可以使供应链更高效、更具弹性。
但是，构建协作 AI 生态系统也带来了巨大的挑战。 确保 agent 可以相互信任并安全地交换信息至关重要。 此外，开发用于解决冲突和协调多个 agent 之间行动的协议至关重要。
UnifAI 弥合差距的雄心
UnifAI 旨在通过提供一个统一的平台来构建和部署 AI 应用程序，从而弥合 MCP 和 A2A 之间的差距。 它试图结合两种协议的优势，为开发人员提供一套全面的工具，用于与外部服务交互并与其他 AI agent 协作。
UnifAI 对 SME 的关注尤其值得注意。 SME 通常缺乏从头开始构建复杂 AI 系统的资源和专业知识。 通过提供一个即用型平台，UnifAI 可以帮助 SME 采用 AI 技术并改善其业务流程。
但是，UnifAI 面临着与 AI 市场上现有参与者竞争的挑战。 为了成功，它需要提供一个引人注目的价值主张，使其与现有解决方案区分开来。 这可能涉及专注于特定的利基市场或提供其他地方无法获得的独特功能。
DARK 大胆进军 DeFi
DARK 在 Solana 上实施 MCP 服务器代表了将 AI 与去中心化金融 (DeFi) 集成的 bold 举措。 通过利用可信执行环境(TEE)，DARK 使 AI agent 能够安全地与 Solana 区块链交互，从而为 AI 驱动的 DeFi 应用程序开辟了一系列可能性。
DARK 的主要优势之一是它能够自动化复杂的 DeFi 策略。 可以对 AI agent 进行编程以监控市场状况、执行交易和管理流动性池，所有这些都无需人工干预。 这种自动化可以提高效率并降低人为错误的风险。
但是，将 AI 与 DeFi 集成也存在重大风险。 AI agent 可能容易受到攻击，这些攻击会利用其代码或底层 DeFi 协议中的漏洞。 此外，在 DeFi 中使用 AI 可能会引起对透明度和问责制的担忧。
AI Agent 的未来：多层方法
AI agent 的发展可能会遵循一种多层方法，不同的层负责系统的不同方面。 底层将侧重于提供基本的安全性和信任，使用 TEE 等技术。 中间层将由 MCP 和 A2A 等协议标准组成，这些标准可实现互操作性和协作。 上层将具有针对不同行业和用例量身定制的特定垂直应用程序。
这种多层方法将允许以模块化和可扩展的方式构建 AI agent。 不同的层可以独立开发和改进，而不会影响其他层的功能。 这种模块化也将使 AI agent 更容易适应新技术和用例。
但是，确保不同的层无缝地协同工作将是一个关键挑战。 不同的层必须设计为彼此兼容，并且它们之间必须有清晰的接口。 此外，确保不同的层是安全的并且可以防止恶意攻击至关重要。