AI Agent的文艺复兴：MCP、A2A及UnifAI的新范式
链上AI Agent的领域正在经历一场复兴，其标志是MCP、A2A和UnifAI等协议的融合。这些标准相互交织，正在创建一个新颖的多AI Agent交互基础设施，从而将AI Agent从单纯的信息提供者提升为功能性的应用程序工具。现在关键的问题是，这是否预示着区块链上AI Agent的第二个春天即将到来。
理解核心协议
模型上下文协议 (MCP)
由Anthropic领衔的模型上下文协议 (MCP) 是一种开放标准协议，旨在弥合AI模型与外部工具之间的差距。从本质上讲，MCP充当一种“神经系统”，促进Agent与外部世界之间的互操作性。在Google DeepMind等行业巨头的支持下，MCP已迅速获得认可，成为公认的协议标准。
MCP的技术意义在于其对函数调用的标准化，使各种大型语言模型 (LLM) 能够使用统一的语言与外部工具进行交互。这种标准化类似于Web3 AI生态系统的“HTTP协议”。然而，MCP在远程安全通信方面存在局限性，尤其是在处理涉及资产的高风险交互时。
Agent间协议 (A2A)
由Google倡导的Agent间协议 (A2A) 是一种通信协议，它设想了一个Agent的“社交网络”。与MCP专注于连接AI工具不同，A2A强调Agent之间的通信和交互。通过Agent Card机制，A2A解决了能力发现的挑战，促进了跨平台、多模态的Agent协作。该协议已获得包括Atlassian和Salesforce在内的50多家企业的支持。
从功能上讲，A2A充当AI领域的“社交协议”，使不同的小型AI能够无缝协作。除了协议本身之外，Google的认可也为AI Agent领域提供了重要的可信度。
UnifAI
UnifAI定位为一个Agent协作网络，旨在整合MCP和A2A的优势，为中小型企业 (SME) 提供跨平台的Agent协作解决方案。UnifAI充当一个“中间层”，通过统一的服务发现机制来简化Agent生态系统。然而，与MCP和A2A相比，UnifAI的市场影响力及生态系统发展仍然相对适中，这表明未来可能会专注于利基场景。
基于Solana的MCP服务器和$DARK
MCP在Solana区块链上的一个应用利用可信执行环境 (TEE) 来提供安全性，从而使AI Agent能够直接与Solana区块链进行交互。这种交互包括查询账户余额和发行代币等操作。
该协议的突出特点是它使AI Agent能够应用于去中心化金融 (DeFi) 领域，从而解决了链上操作的可信执行这一关键问题。相应的代币代码$DARK最近在市场上表现出弹性。虽然需要谨慎对待，但DARK基于MCP的应用层扩展代表了一个新的方向。
扩展方向与机遇
有了这些标准化协议，链上AI Agent可以解锁哪些扩展方向和机遇？
去中心化执行应用能力
Dark基于TEE的设计解决了根本性的挑战：使AI模型能够可靠地执行链上操作。这为在DeFi中部署AI Agent提供了技术支持，从而可能产生能够自主执行交易、发行代币和管理流动性提供者 (LP) 头寸的AI Agent。
与纯粹概念性的Agent模型相比，这种实用的Agent生态系统具有真正的价值。然而，由于Github上只有有限数量的Actions可用，Dark仍处于早期阶段，距离实现广泛应用还有一段距离。
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。设想一个由专门的Agent组成的去中心化网络，这些Agent超越了单个LLM的局限性，形成一个自主协作的去中心化市场。这与区块链网络的分布式特性完美契合。
AI Agent的未来之路
AI Agent领域正在超越其最初的“meme驱动”阶段。链上AI的发展路径可能包括首先解决跨平台标准（MCP、A2A），然后创建应用层创新（例如Dark的DeFi计划）。
去中心化的Agent生态系统将形成一个新的分层架构：底层包括TEE等基本安全保障，中间层由MCP/A2A等协议标准组成，上层则由特定的垂直应用场景组成。
对于普通用户来说，在经历了链上第一波AI Agent的起起落落之后，关注点不再是谁能炒作最大的市值泡沫，而是谁能真正解决Web3和AI结合过程中安全、信任、协作的核心痛点。至于如何避免再次落入泡沫陷阱，我个人认为应该观察项目进展是否能紧跟web2的AI技术创新。
深入探讨AI Agent协议：MCP、A2A和UnifAI
区块链上AI Agent的复兴引起了极大的兴趣，特别是像MCP、A2A和UnifAI这样的协议的出现。这些不仅仅是流行语；它们代表着AI如何与去中心化世界交互以及在去中心化世界中交互的根本性转变。让我们剖析一下这些协议中的每一个，以了解它们的各自贡献，以及它们如何共同塑造AI Agent的未来。
MCP：标准化AI的语言
想象一下这样一个世界：每个AI模型都说不同的语言，无法与外部工具甚至彼此通信。这在模型上下文协议 (MCP) 出现之前是现实。MCP由Anthropic开发，是一种开源协议，充当通用翻译器，使AI模型与庞大的外部资源生态系统之间能够进行无缝通信。
从本质上讲，MCP标准化了函数调用，允许不同的大型语言模型 (LLM) 使用统一的语言与外部工具进行交互。这是一个游戏规则改变者，因为它消除了开发人员为每个AI模型构建自定义集成的需要，从而大大缩短了开发时间和复杂性。这种标准化的影响类似于为Web引入HTTP协议，从而使不同的Web服务器和浏览器能够无缝通信。
然而，MCP并非没有局限性。虽然它擅长标准化通信，但它本身并没有解决与远程交互相关的安全问题，尤其是在处理敏感数据或金融交易时。这就是其他协议和技术发挥作用的地方。
A2A：为AI Agent构建社交网络
虽然MCP专注于AI模型和外部工具之间的通信，但Agent间协议 (A2A) 解决了AI Agent自身之间的通信。可以将其视为AI的“社交网络”，Agent可以在其中相互发现、交换信息以及协作完成复杂的任务。
A2A由Google牵头，提供了一个框架，使Agent能够以标准化的方式相互交互。它利用“Agent Card”的概念，这些Agent Card就像数字配置文件，描述了Agent的功能以及如何与之交互。这允许Agent发现彼此的功能并形成协作，而无需事先了解或进行复杂的集成。
A2A的潜在应用非常广泛。想象一下这样一种情况：一个专门从事财务分析的AI Agent需要与一个专门从事市场研究的Agent合作。借助A2A，这些Agent可以无缝连接、交换数据并结合它们的专业知识来生成更准确、更具洞察力的报告。
然而，A2A仍处于开发的早期阶段，其成功将取决于AI社区的广泛采用。Google的参与为该项目提供了重要的可信度，但A2A是否会成为Agent间通信的主导标准仍有待观察。
UnifAI：弥合中小企业的差距
虽然MCP和A2A主要专注于大型企业和高级AI应用，但UnifAI旨在为中小型企业 (SME) 提供对AI Agent技术的民主化访问。UnifAI定位于AI模型和企业之间的“中间层”，简化了将AI Agent集成到现有工作流程中的过程。
UnifAI利用统一的服务发现机制，使企业可以轻松地查找和集成满足其特定需求的AI Agent。这消除了中小企业投资昂贵的自定义开发或应对集成不同AI模型的复杂性的需要。
然而，UnifAI面临着与AI Agent领域中规模更大、更成熟的参与者竞争的挑战。其成功将取决于其提供对中小企业产生共鸣的引人注目的价值主张的能力，以及其构建强大的AI Agent提供商生态系统的能力。
从理论到实践：$DARK的作用
到目前为止，我们讨论的协议主要侧重于标准化和通信。然而，AI Agent的真正潜力在于它们执行实际任务的能力，尤其是在去中心化金融 (DeFi) 生态系统中。这就是$DARK发挥作用的地方。
$DARK是MCP协议的基于Solana的实现，它利用可信执行环境 (TEE) 来为AI Agent与区块链交互提供安全可信的环境。这允许AI Agent执行敏感操作（例如查询账户余额和发行代币），而不会损害底层区块链的安全性。
$DARK的关键创新是使用TEE来创建一个“安全飞地”，AI Agent可以在其中执行代码而无需担心篡改或未经授权的访问。这对于DeFi应用至关重要，因为即使是很小的漏洞也可能导致重大的财务损失。
虽然$DARK仍处于开发的早期阶段，但它代表着为DeFi生态系统开发安全可信的AI Agent的重大进步。其成功将取决于其吸引开发人员并构建蓬勃发展的AI驱动的DeFi应用生态系统的能力。
AI Agent的未来：去中心化和协作的生态系统
我们讨论的协议和技术代表了我们思考AI Agent方式的根本性转变。它们不再是执行简单任务的孤立实体。相反，它们正在变得相互连接、协作，并能够在去中心化生态系统中执行复杂的操作。
AI Agent的未来可能以以下趋势为特征：
- 更高的标准化： 随着AI Agent生态系统的成熟，像MCP和A2A这样的协议将变得越来越重要，从而实现不同Agent和平台之间的无缝通信和协作。
- 更大的去中心化： AI Agent将变得更加去中心化，在区块链网络上运行，并利用去中心化技术来确保透明度和安全性。
- 增强的安全性： 随着AI Agent被用于执行更敏感的操作，尤其是在DeFi生态系统中，TEE和其他安全技术将变得越来越重要。
- 更广泛的采用： AI Agent将在各种行业中得到更广泛的采用，从金融和医疗保健到供应链管理和物流。
这些趋势的融合将为AI Agent创造一种强大的新范式，这种范式的特点是去中心化、协作和安全。这种范式有可能彻底改变我们与技术交互的方式，并释放创新和经济增长的新可能性。