鏈上 AI Agent 的發展正在經歷一場復興，以 MCP、A2A 和 UnifAI 等協定的融合為標誌。這些標準相互交織，創建了一個新型的多 AI Agent 互動基礎設施，將 AI Agent 從單純的資訊提供者提升為功能性的應用工具。現在最關鍵的問題是，這是否預示著區塊鏈上 AI Agent 的第二次春天即將到來。
核心協定解析
模型上下文協定 (MCP)
由 Anthropic 領軍的模型上下文協定 (MCP) 是一個開放標準協定，旨在彌合 AI 模型與外部工具之間的鴻溝。MCP 的核心作用就像一個’神經系統’，促進 Agent 與外部世界之間的互通性。在 Google DeepMind 等產業巨擘的支持下，MCP 迅速獲得了廣泛關注，成為公認的協定標準。
MCP 的技術意義在於其函數呼叫的標準化，使各種大型語言模型 (LLM) 能夠使用統一的語言與外部工具進行交互。這種標準化類似於 Web3 AI 生態系統的 ‘HTTP 協定’。然而，MCP 在遠端安全通訊方面存在局限性，尤其是在涉及資產的高風險交互中。
Agent 對 Agent 協定 (A2A)
由 Google 倡導的 Agent 對 Agent 協定 (A2A) 是一種通訊協定，設想為 Agent 建立一個’社交網路’。與 MCP 側重於連接 AI 工具不同，A2A 強調 Agent 之間的通訊和互動。透過 Agent Card 機制，A2A 解決了能力發現的難題，促進了跨平台、多模態的 Agent 協作。該協定已獲得包括 Atlassian 和 Salesforce 在內的 50 多家企業的支持。
從功能上講，A2A 充當 AI 領域中的 ‘社交協定’，使不同的小型 AI 能夠無縫協作。除了協定本身之外，Google 的背書也為 AI Agent 領域賦予了顯著的信譽。
UnifAI
UnifAI 定位為一個 Agent 協作網路，旨在整合 MCP 和 A2A 的優勢，為中小型企業 (SME) 提供跨平台的 Agent 協作解決方案。UnifAI 作為一個 ‘中間層’ 運行，透過統一的服務發現機制簡化 Agent 生態系統。然而，與 MCP 和 A2A 相比，UnifAI 的市場影響力和生態系統發展仍然相對較小，這表明未來可能會側重於利基情境。
基於 Solana 的 MCP 伺服器與 $DARK
MCP 在 Solana 區塊鏈上的一個應用，利用受信任執行環境 (TEE) 提供安全性，使 AI Agent 能夠直接與 Solana 區塊鏈進行交互。這種交互包括查詢帳戶餘額和發行代幣等操作。
這個協定的突出特點是它使 AI Agent 能夠在去中心化金融 (DeFi) 中發揮作用，解決了鏈上操作的信任執行這個關鍵問題。相應的代幣 $DARK 最近在市場上表現出了韌性。雖然需要謹慎，但 DARK 基於 MCP 的應用層擴展代表了一個新的方向。
擴展方向與機會
有了這些標準化的協定，鏈上 AI Agent 可以解鎖哪些擴展方向和機會？
去中心化執行的應用能力
Dark 基於 TEE 的設計解決了一個根本性的挑戰：使 AI 模型能夠可靠地執行鏈上操作。這為 AI Agent 在 DeFi 中的部署提供了技術支援，可能引導出能夠自主執行交易、發行代幣和管理流動性提供者 (LP) 頭寸的 AI Agent。
與純粹概念性的 Agent 模型相比，這個實用的 Agent 生態系統具有真正的價值。然而，由於 Github 上只有有限數量的 Action 可用，Dark 仍處於早期階段，距離廣泛應用還有很長的路要走。
多 Agent 協作區塊鏈網路
A2A 和 UnifAI 對多 Agent 協作情境的探索，為鏈上 Agent 生態系統引入了新的網路效應。想像一個由專業 Agent 組成的去中心化網路，這些 Agent 超越了單個 LLM 的限制，形成一個自主協作的去中心化市場。這與區塊鏈網路的分布式特性完美契合。
AI Agent 的發展之路
AI Agent 領域正在超越其最初的 ‘迷因驅動’ 階段。鏈上 AI 的發展路徑可能涉及首先解決跨平台標準 (MCP、A2A)，然後創建應用層創新 (例如 Dark 的 DeFi 倡議)。
去中心化的 Agent 生態系統將形成一個新的分層架構：底層包括 TEE 等基本安全保障，中層包括 MCP/A2A 等協定標準，上層包括特定的垂直應用情境。
對於普通用戶而言，在經歷了鏈上第一波 AI Agent 的起伏之後，關注的重點不再是誰能炒作最大的市值泡沫，而是誰能真正解決 Web3 與 AI 結合過程中安全、信任和協作的核心痛點。至於如何避免再次陷入泡沫陷阱，我個人認為應該觀察專案進度是否能緊密跟隨 web2 的 AI 技術創新。
深入探討 AI Agent 協定：MCP、A2A 和 UnifAI
AI Agent 在區塊鏈上的復興引發了廣泛的興趣，尤其是像 MCP、A2A 和 UnifAI 這樣的協定出現。這些不僅僅是流行語；它們代表了 AI 如何與去中心化世界互動以及在其中互動的根本性轉變。讓我們剖析這些協定，以了解它們的個別貢獻以及它們如何共同塑造 AI Agent 的未來。
MCP：標準化 AI 的語言
想像一下，如果每個 AI 模型都使用不同的語言，無法與外部工具甚至彼此通訊，那會是什麼樣的世界？這就是模型上下文協定 (MCP) 出現之前的現實。MCP 由 Anthropic 開發，是一個開源協定，充當通用翻譯器，使 AI 模型與龐大的外部資源生態系統之間能夠無縫通訊。
MCP 的核心是標準化函數呼叫，允許不同的型大型語言模型 (LLM) 使用統一的語言與外部工具進行交互。這是一個遊戲規則改變者，因為它消除了開發人員為每個 AI 模型構建自定義集成的需求，從而顯著減少了開發時間和複雜性。這種標準化的影響類似於為 Web 引入 HTTP 協定，使不同的 Web 伺服器和瀏覽器能夠無縫通訊。
然而，MCP 並非沒有局限性。雖然它擅長標準化通訊，但它並未從根本上解決與遠端交互相關的安全性問題，尤其是在處理敏感數據或金融交易時。這就是其他協定和技術發揮作用的地方。
A2A：為 AI Agent 構建社交網路
雖然 MCP 側重於 AI 模型和外部工具之間的通訊，但 Agent 對 Agent 協定 (A2A) 解決了 AI Agent 彼此之間的通訊。將其視為 AI 的 ‘社交網路’，Agent 可以在其中發現彼此、交換資訊並協作完成複雜的任務。
A2A 由 Google 領軍，提供了一個 Agent 以標準化方式相互交互的框架。它利用 ‘Agent Card’ 的概念，Agent Card 就像描述 Agent 功能以及如何與其互動的數位檔案。這使 Agent 能夠發現彼此的功能並形成協作，而無需事先了解或進行複雜的集成。
A2A 的潛在應用非常廣泛。想像一下，一個專門從事金融分析的 AI Agent 需要與一個專門從事市場研究的 Agent 協作。借助 A2A，這些 Agent 可以無縫連接、交換數據並結合他們的專業知識來生成更準確、更具洞察力的報告。
然而，A2A 仍處於開發的早期階段，其成功將取決於 AI 社區的廣泛採用。Google 的參與為該專案賦予了顯著的信譽，但 A2A 是否會成為 Agent 對 Agent 通訊的主導標準仍有待觀察。
UnifAI：彌合中小型企業的差距
雖然 MCP 和 A2A 主要側重於大型企業和高級 AI 應用程式，但 UnifAI 旨在為中小型企業 (SME) 提供 AI Agent 技術的民主化訪問。UnifAI 定位為 AI 模型和企業之間的 ‘中間層’，簡化了將 AI Agent 整合到現有工作流程中的過程。
UnifAI 利用統一的服務發現機制，使企業能夠輕鬆找到並集成滿足其特定需求的 AI Agent。這消除了中小型企業投資於昂貴的自定義開發或應對集成不同 AI 模型的複雜性的需求。
然而，UnifAI 面臨著與 AI Agent 領域中規模更大、更成熟的參與者競爭的挑戰。它的成功將取決於它提供有說服力的價值主張，該價值主張能引起中小型企業的共鳴，並且它有能力建立一個強大的 AI Agent 提供者生態系統。
從理論到實踐：$DARK 的作用
到目前為止，我們討論的協定主要側重於標準化和通訊。然而，AI Agent 的真正潛力在於它們執行現實世界任務的能力，尤其是在去中心化金融 (DeFi) 生態系統中。這就是 $DARK 發揮作用的地方。
$DARK 是 MCP 協定的基於 Solana 的實現，它利用受信任執行環境 (TEE) 為 AI Agent 提供安全可靠的環境，以便與區塊鏈進行交互。這允許 AI Agent 執行敏感操作，例如查詢帳戶餘額和發行代幣，而不會損害底層區塊鏈的安全性。
$DARK 的關鍵創新是使用 TEE 來創建一個 ‘安全隔離區’，AI Agent 可以在其中執行代碼，而無需擔心篡改或未經授權的訪問。這對於 DeFi 應用程式至關重要，因為即使是很小的漏洞也可能導致重大的財務損失。
雖然 $DARK 仍處於開發的早期階段，但它代表了為 DeFi 生態系統開發安全可靠的 AI Agent 的重要一步。它的成功將取決於它吸引開發人員並建立一個蓬勃發展的 AI 驅動的 DeFi 應用程式生態系統的能力。
AI Agent 的未來：一個去中心化和協作的生態系統
我們討論的協定和技術代表了我們對 AI Agent 的思考方式的根本性轉變。它們不再是執行簡單任務的孤立實體。相反，它們正變得相互關聯、協作，並且能夠在去中心化生態系統中執行複雜的操作。
AI Agent 的未來可能具有以下趨勢：
- 增加標準化： 隨著 AI Agent 生態系統的成熟，像 MCP 和 A2A 這樣的協定將變得越來越重要，從而實現不同 Agent 和平台之間的無縫通訊和協作。
- 更大的去中心化： AI Agent 將變得更加去中心化，在區塊鏈網路上運行並利用去中心化技術來確保透明度和安全性。
- 增強的安全性： 隨著 AI Agent 用於執行更敏感的操作，尤其是在 DeFi 生態系統中，TEE 和其他安全技術將變得越來越重要。
- 更廣泛的採用： AI Agent 將在各個行業中得到更廣泛的採用，從金融和醫療保健到供應鏈管理和物流。
這些趨勢的融合將為 AI Agent 創建一個強大的新範例，該範例的特點是去中心化、協作和安全性。這種範例有可能徹底改變我們與技術互動的方式，並釋放創新和經濟增長的新可能性。