¿Por qué afirmo que la próxima ola de AI Agents se basará en protocolos de marco estándar web2AI como MCP+A2A? La lógica detrás de esto es muy simple:
El dilema del agente de IA web3 radica en la sobreconceptualización, donde la narrativa supera la utilidad. Al discutir el futuro de las plataformas descentralizadas y la gran visión de la soberanía de los datos del usuario, la experiencia del usuario en las aplicaciones de productos reales es lamentable. Especialmente después de haber pasado por una ronda de purificación de burbujas conceptuales, hay muy pocos inversores minoristas dispuestos a pagar por expectativas grandiosas e irreales.
Los estándares de protocolos MCP, A2A, etc. en el campo de la IA web2 pueden surgir rápidamente y formar una gran energía en el círculo de la IA debido a su pragmatismo "visible y tangible". MCP es como el conector USB-C del mundo de la IA, permitiendo que los modelos de IA se conecten sin problemas a diversas fuentes de datos y herramientas, y ya existen muchos casos prácticos de MCP.
Por ejemplo: hay usuarios que pueden controlar Blender para crear modelos 3D directamente con Claude, además algunos profesionales de UI/UX pueden generar archivos de diseño completos en Figma usando lenguaje natural, y algunos programadores también pueden completar operaciones como redacción y complemento de código y envío a Git de forma integral con Cursor.
Anteriormente, todos esperaban que los Agentes de IA web3 pudieran tener aplicaciones innovadoras en los dos escenarios verticales de DeFi y GameFi, pero en realidad, muchas aplicaciones similares todavía se encuentran en el nivel de "demostración de habilidades" de la interfaz de procesamiento de lenguaje natural, y no alcanzan el umbral de utilidad.
Y a través de la combinación de MCP y A2A, se puede construir un sistema de colaboración Multi-Agent más poderoso que descompone tareas complejas para que agentes especializados las manejen. Por ejemplo, permitir que un agente de análisis lea datos en la cadena, analice las tendencias del mercado y conecte a otros agentes de predicción y agentes de gestión de riesgos, transformando la idea de ejecución integrada de un solo agente en un paradigma de ejecución colaborativa y distribuida entre múltiples agentes.
Todos los casos de aplicación exitosos de MCP anteriores han proporcionado ejemplos exitosos para el nacimiento de la nueva generación de transacciones y agentes de juegos web3.
Además de esto, el estándar del marco híbrido basado en MCP y A2A tiene ventajas como la amigabilidad para los usuarios de web2 y la velocidad de implementación de aplicaciones. En este momento, solo es necesario considerar cómo capturar el valor de web3 y combinarlo con mecanismos de incentivo y escenarios de aplicación como DeFai y GameFai. Si todavía hay un proyecto que se aferra al purismo conceptual de web3 y rechaza abrazar el pragmatismo de web2, es probable que se pierda la próxima tendencia de nueva generación de AI Agent.
En resumen, la próxima ola de impulso de los Agentes de IA se está gestando, pero ya no será en la actitud del pasado de simplemente narrar conceptos, sino que debe sustentarse en el pragmatismo y la aplicación práctica.
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¿Por qué la próxima ola de agentes de IA se basará en un marco estándar de IA de Web2?
Autor: Haotian
¿Por qué afirmo que la próxima ola de AI Agents se basará en protocolos de marco estándar web2AI como MCP+A2A? La lógica detrás de esto es muy simple:
El dilema del agente de IA web3 radica en la sobreconceptualización, donde la narrativa supera la utilidad. Al discutir el futuro de las plataformas descentralizadas y la gran visión de la soberanía de los datos del usuario, la experiencia del usuario en las aplicaciones de productos reales es lamentable. Especialmente después de haber pasado por una ronda de purificación de burbujas conceptuales, hay muy pocos inversores minoristas dispuestos a pagar por expectativas grandiosas e irreales.
Los estándares de protocolos MCP, A2A, etc. en el campo de la IA web2 pueden surgir rápidamente y formar una gran energía en el círculo de la IA debido a su pragmatismo "visible y tangible". MCP es como el conector USB-C del mundo de la IA, permitiendo que los modelos de IA se conecten sin problemas a diversas fuentes de datos y herramientas, y ya existen muchos casos prácticos de MCP.
Por ejemplo: hay usuarios que pueden controlar Blender para crear modelos 3D directamente con Claude, además algunos profesionales de UI/UX pueden generar archivos de diseño completos en Figma usando lenguaje natural, y algunos programadores también pueden completar operaciones como redacción y complemento de código y envío a Git de forma integral con Cursor.
Y a través de la combinación de MCP y A2A, se puede construir un sistema de colaboración Multi-Agent más poderoso que descompone tareas complejas para que agentes especializados las manejen. Por ejemplo, permitir que un agente de análisis lea datos en la cadena, analice las tendencias del mercado y conecte a otros agentes de predicción y agentes de gestión de riesgos, transformando la idea de ejecución integrada de un solo agente en un paradigma de ejecución colaborativa y distribuida entre múltiples agentes.
Todos los casos de aplicación exitosos de MCP anteriores han proporcionado ejemplos exitosos para el nacimiento de la nueva generación de transacciones y agentes de juegos web3.
Además de esto, el estándar del marco híbrido basado en MCP y A2A tiene ventajas como la amigabilidad para los usuarios de web2 y la velocidad de implementación de aplicaciones. En este momento, solo es necesario considerar cómo capturar el valor de web3 y combinarlo con mecanismos de incentivo y escenarios de aplicación como DeFai y GameFai. Si todavía hay un proyecto que se aferra al purismo conceptual de web3 y rechaza abrazar el pragmatismo de web2, es probable que se pierda la próxima tendencia de nueva generación de AI Agent.
En resumen, la próxima ola de impulso de los Agentes de IA se está gestando, pero ya no será en la actitud del pasado de simplemente narrar conceptos, sino que debe sustentarse en el pragmatismo y la aplicación práctica.