谷歌的 A2A 和 Anthropic 的 MCP 協議有潛力成為 web3 AI 代理的通信標準，但由於 web2 和 web3 生態系統之間的顯著差異，它們的採用面臨著嚴峻的挑戰。本文深入探討了這些差異造成的障礙，強調了 web3 AI 代理需要克服的獨特問題。
應用成熟度差距
A2A 和 MCP 在 web2 領域迅速普及，因為它們增強了已成熟的應用場景。然而，web3 AI 代理仍處於開發的早期階段，缺乏 DeFAI 和 GameFAI 等深層應用場景。這種成熟度差距使得這些協議難以直接應用到 web3 環境中並有效利用。
例如，在 web2 中，用戶可以使用 MCP 協議無縫更新 GitHub 等平台上的代碼，而無需離開當前工作環境。但是，在 web3 環境中，當分析鏈上數據時，使用本地訓練的策略執行鏈上交易可能會令人困惑。這種差異凸顯了兩個生態系統之間的應用成熟度差距，使得 web2 協議難以直接移植到 web3 中。
web2 應用通常擁有完善的開發工具、成熟的庫和框架，以及大量的開發者社區支持。這種完善的生態系統簡化了應用開發和部署過程，使開發者能夠快速迭代和創新。相反，web3 AI 代理的開發工具和基礎設施還處於早期階段，開發者面臨著更多的技術挑戰和不確定性。
此外，web2 應用通常依賴於集中式伺服器和資料庫，這些伺服器和資料庫提供可靠的性能和可擴展性。但是，web3 AI 代理需要在去中心化網絡上運行，這可能會導致性能瓶頸和可擴展性問題。去中心化網絡的固有延遲和吞吐量限制使得構建高性能的 AI 代理變得更加困難。
為了彌合應用成熟度差距，web3 開發者需要專注於構建專門為去中心化環境量身定制的工具、庫和框架。這些工具應簡化 AI 代理的開發和部署過程，並解決去中心化網絡的獨特挑戰。此外，建立一個蓬勃發展的 web3 開發者社區對於共享知識、促進協作和推動創新至關重要。這不僅需要技術上的突破，更需要社群的共同參與和持續貢獻。例如，可以建立開放原始碼專案，鼓勵開發者貢獻程式碼、分享經驗，並且透過工作坊、研討會等方式，提升整體開發社群的技術水平。
更進一步，可以考慮建立孵化器或加速器計畫，專門針對 web3 AI 代理的開發團隊提供資源和指導。這些計畫可以提供資金、技術支援、市場推廣等方面的協助，幫助新創團隊快速成長。同時，也可以鼓勵企業與學術界合作，共同研究 web3 AI 代理的相關技術，並且將研究成果應用於實際產品中。
總之，彌合應用成熟度差距需要多方面的努力，包括技術創新、社群參與、資源投入以及產學合作。只有透過這些共同努力，才能夠推動 web3 AI 代理的發展，並且使其能夠在去中心化環境中發揮更大的作用。
基礎設施不足
web3 領域缺乏基礎設施是另一個重大障礙。為了構建一個全面的生態系統，web3 AI 代理必須解決基本組件的缺失，例如統一的資料層、預言機層、意圖執行層和去中心化共識層。
在 web2 中，A2A 協議允許代理使用標準化 API 輕鬆協作。相比之下，即使對於簡單的跨 DEX 套利操作，web3 環境也會帶來巨大的挑戰。web2 生態系統擁有完善的基礎設施，支持代理之間的無縫通信和數據交換。但是，web3 生態系統仍然分散且不互操作，使得代理之間的協作變得困難。
例如，web2 應用可以利用集中式 API 網關來管理代理之間的通信，並強制執行安全策略。這些 API 網關提供了一種標準化的方式來訪問各種服務和數據源，從而簡化了應用開發過程。但是，web3 應用需要在去中心化網絡上運行，這使得構建和維護集中式 API 網關變得困難。
此外，web3 應用通常依賴於鏈上數據，這些數據可能難以訪問和處理。鏈上數據通常以非結構化的格式存儲，並且可能分散在多個區塊鏈上。為了有效地使用鏈上數據，web3 AI 代理需要能夠從不同的區塊鏈提取、轉換和加載數據。
為了解決基礎設施不足的問題，web3 開發者需要專注於構建基本組件，這些組件支持 AI 代理的開發和部署。這些組件應包括：
- **統一資料層：**提供對鏈上和鏈下數據的標準化訪問。
- **預言機層：**將鏈下數據安全可靠地帶到鏈上。
- **意圖執行層：**允許用戶表達他們的意圖並讓代理代表他們執行交易。
- **去中心化共識層：**確保代理之間的交易有效且不可篡改。
通過構建這些基本組件，web3 開發者可以創建一個更強大、更互操作的生態系統，支持 AI 代理的開發和部署。建立統一資料層可以考慮使用 subgraph 技術，或者建立統一資料索引，提升資料查詢效率。預言機層則需要確保資料的真實性與安全性，避免惡意攻擊。意圖執行層需要設計完善的智能合約，確保交易的安全執行。去中心化共識層則需要選擇合適的共識機制，確保網路的穩定性與安全性。
Web3 特有的需求
web3 AI 代理必須解決與 web2 協議和功能不同的獨特需求。例如，在 web2 中，用戶可以使用 A2A 協議輕鬆預訂最便宜的航班。但是，在 web3 中，當用戶想要將 USDC 跨鏈轉移到 Solana 進行流動性挖礦時，代理必須了解用戶意圖、平衡安全性、原子性和成本效益，並執行複雜的鏈上操作。
如果這些操作增加了安全風險，那麼感知到的便利性將變得毫無意義，從而使需求成為虛假需求。web3 AI 代理需要能夠處理複雜的多步驟交易，這些交易需要跨多個區塊鏈和協議進行交互。這些交易可能需要仔細的計劃和執行，以確保它們安全、高效且符合用戶的意圖。
此外，web3 AI 代理需要能夠適應不斷變化市場條件和協議。例如，新的 DeFi 協議會不斷湧現，每個協議都有自己的規則和機制。web3 AI 代理需要能夠快速學習和適應這些新協議，以便為用戶提供最佳的交易策略。
為了滿足 web3 的獨特需求，AI 代理需要配備高級功能，例如：
- **意圖識別：**理解用戶的意圖並將其轉化為可執行的行動。
- **風險評估：**評估與不同交易策略相關的風險。
- **原子執行：**確保交易以原子方式執行，這意味著所有步驟都成功或都失敗。
- **自適應學習：**根據不斷變化市場條件和協議調整交易策略。
通過集成這些高級功能，web3 AI 代理可以為用戶提供更安全、更高效且更個性化的交易體驗。意圖識別需要強大的自然語言處理能力，能夠準確理解用戶的指令。風險評估需要建立完善的風險模型，能夠評估不同交易策略的潛在風險。原子執行需要使用智能合約技術，確保交易的完整性。自適應學習需要使用機器學習演算法，能夠根據市場變化調整交易策略。
跨鏈互操作性的複雜性
跨鏈互操作性是 web3 AI 代理面臨的一個重大挑戰。在 web2 中，代理可以使用標準化 API 輕鬆地在不同的平台和服務之間進行通信。但是，在 web3 中，不同的區塊鏈具有不同的協議和數據格式，這使得代理之間的互操作性變得困難。
例如，一個代理可能需要在以太坊區塊鏈上訪問數據，然後在 Solana 區塊鏈上執行交易。為了實現這一點，代理需要能夠跨不同的區塊鏈進行橋接，並處理不同的 gas 費用和交易確認時間。跨鏈互操作性的複雜性增加了 web3 AI 代理的開發和部署成本。
為了解決這個問題，開發者正在探索各種跨鏈解決方案，例如：
- **原子互換：**允許用戶直接在不同的區塊鏈之間交換代幣，而無需信任第三方。
- **橋接：**允許用戶將代幣從一個區塊鏈轉移到另一個區塊鏈。
- **跨鏈消息傳遞：**允許代理在不同的區塊鏈之間發送和接收消息。
這些解決方案為跨鏈互操作性提供了有希望的方法，但它們也存在一些缺點。例如，原子互換可能需要複雜的密碼學技術，而橋接可能存在安全風險。跨鏈消息傳遞可能會受到延遲和吞吐量限制。
為了實現真正的跨鏈互操作性，需要進一步的研究和開發。未來的解決方案可能需要結合不同的技術，並解決與安全、效率和可擴展性相關的問題。例如，可以使用零知識證明技術，在不洩漏數據的情況下驗證交易的有效性。也可以使用分片技術，提升跨鏈交易的吞吐量。
安全性考慮
安全性是 web3 AI 代理最重要的考慮因素之一。由於 AI 代理被授予代表用戶執行交易的權限，因此它們是黑客和惡意行為者的潛在目標。如果 AI 代理受到損害，攻擊者可能會竊取資金、操縱市場或發動其他攻擊。
為了減輕安全風險，web3 AI 代理需要採用嚴格的安全措施，例如：
- **多因素身份驗證：**要求用戶提供多個身份驗證因素才能訪問其帳戶。
- **加密：**加密敏感數據，例如私鑰和交易記錄。
- **安全代碼審查：**定期審查代碼以查找漏洞。
- **漏洞賞金計劃：**獎勵發現漏洞的安全研究人員。
- **監控和警報：**監控系統以查找可疑活動並及時發出警報。
除了這些技術措施之外，用戶還需要了解與使用 web3 AI 代理相關的風險，並採取措施來保護自己的帳戶。例如，用戶應使用強密碼、啟用雙因素身份驗證，並警惕網絡釣魚詐騙。定期更換密碼，使用硬體錢包儲存私鑰，以及仔細檢查交易細節，都可以有效提升安全性。
隐私問題
隐私是 web3 AI 代理的另一个重要考虑因素。由于 AI 代理被授予访问用户数据的权限，因此它们需要以一种尊重用户隐私的方式处理这些数据。用户应该能够控制其数据的使用方式，并且他们应该能够选择退出数据收集。
为了解决隐私问题，web3 AI 代理需要采用隐私保护技术，例如：
- **差分隐私：**向数据添加噪音以防止识别个人。
- **同态加密：**允许对加密数据执行计算，而无需先解密数据。
- **零知识证明：**允许一方证明声明的真实性，而无需透露任何有关声明本身的信息。
- **联合学习：**允许 AI 模型在不共享原始数据的情况下进行训练。
通过采用这些隐私保护技术，web3 AI 代理可以为用户提供更安全、更隐私的体验。差分隐私可以有效保护用户数据，但可能会降低数据的准确性。同态加密计算复杂，但可以完全保护数据隐私。零知识证明可以验证交易的有效性，而无需透露交易细节。联合学习可以在不共享数据的情况下训练 AI 模型，保护数据隐私。
去中心化治理
去中心化治理是 web3 AI 代理生态系统的关键方面。为了确保 AI 代理公平、透明且符合用户的利益，需要建立去中心化治理机制。这些机制应允许用户参与 AI 代理的开发和部署，并对关键决策进行投票。
去中心化治理机制可以采取多种形式，例如：
- **去中心化自治组织 (DAO)：**允许用户使用代币对提案进行投票。
- **链上治理：**允许用户直接在区块链上对协议参数进行投票。
- **声誉系统：**奖励对生态系统做出贡献的用户。
通过实施去中心化治理机制，web3 AI 代理可以创建一个更民主、更透明且更负责任的生态系统。DAO 可以有效实现去中心化治理，但需要设计完善的投票机制，避免恶意攻击。链上治理可以直接在区块链上进行投票，但需要考虑 gas 费用和交易确认时间。声誉系统可以激励用户参与生态建设，但需要设计公平的评价标准。
监管不确定性
监管不确定性是 web3 AI 代理面临的一个重大挑战。由于 web3 技术的性质新颖，许多司法管辖区尚未制定明确的监管框架。这种不确定性使得企业难以遵守法律法规，并可能阻碍创新。
为了解决监管不确定性，政府需要与行业专家合作，制定明确且全面的监管框架。这些框架应解决与安全、隐私和消费者保护相关的问题，同时促进创新。明确的监管框架可以吸引更多企业进入 web3 领域，促进技术创新和应用。政府需要平衡创新与监管，制定灵活的监管政策，适应 web3 技术的快速发展。
总结
雖然 A2A 和 MCP 協議的價值是不可否認的，但在不進行修改的情況下，期望它們能夠無縫適應 web3 AI 代理領域是不現實的。基礎設施部署方面的差距為構建者提供了創新和填補這些空白的機會。通過解決應用成熟度差距、基礎設施不足、web3 特有的需求、跨鏈互操作性的複雜性、安全性和隱私問題、去中心化治理和監管不確定性，web3 開發者可以創建一個強大、安全且更個性化的生態系統，支持 AI 代理的開發和部署。總之，web3 AI 代理的發展需要多方面的努力，包括技術創新、社群參與、政策支持以及監管配合。只有透過這些共同努力，才能夠推動 web3 AI 代理的發展，並且使其能夠在去中心化環境中發揮更大的作用，最終實現 web3 的願景。