AI Agent ฤดูใบไม้ผลิที่สอง? MCP, A2A และ UnifAI อาจกําลังสร้างกระบวนทัศน์ใหม่

เมื่อเร็ว ๆ นี้ตัวแทน AI แบบ on-chain ดูเหมือนจะแสดงสัญญาณของการฟื้นตัว มาตรฐานโปรโตคอลเช่น MCP, A2A และ UnifAI กําลังเสริมซึ่งกันและกันเพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานการโต้ตอบ Multi-AI Agent ใหม่อัพเกรด AI Agent จากบริการพุชข้อมูลที่บริสุทธิ์ไปสู่ระดับบริการเครื่องมือแอปพลิเคชันการดําเนินการ คําถามคือนี่จะเป็นจุดเริ่มต้นของคลื่นลูกที่สองของ AI Agent on-chain spring หรือไม่?

1. Model Context Protocol (MCP): โปรโตคอลมาตรฐานแบบเปิดที่เปิดตัวโดย Anthropic ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะเปิด "ระบบประสาท" ระหว่างโมเดล AI และเครื่องมือภายนอกและแก้ปัญหาการทํางานร่วมกันระหว่างตัวแทนและเครื่องมือภายนอก Google DeepMind ได้แสดงการสนับสนุนทําให้ MCP กลายเป็นมาตรฐานโปรโตคอลที่ได้รับการยอมรับในอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว

ค่าทางเทคนิคของ MCP อยู่ที่การกําหนดมาตรฐานการเรียกฟังก์ชัน เพื่อให้ LLM ที่แตกต่างกันสามารถโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอกในภาษาที่เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งเทียบเท่ากับ "โปรโตคอล HTTP" ในโลก Web3 AI แต่ยังคงมีข้อบกพร่องในลิงก์การสื่อสารความปลอดภัยระยะไกล (@SlowMist_Team @evilcos มีรายงานและการวิเคราะห์ความปลอดภัยมากมาย) โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากพฤติกรรมการโต้ตอบที่เกี่ยวข้องกับสินทรัพย์นั้นเข้มข้น

2. A2A (Agent-to-Agent Protocol): โปรโตคอลการสื่อสารระหว่างตัวแทนที่นําโดย Google คล้ายกับกรอบโปรโตคอลของ "Agent Social Network" เมื่อเทียบกับ MCP ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การเชื่อมต่อของเครื่องมือ AI A2A มุ่งเน้นไปที่การสื่อสารและการโต้ตอบระหว่างตัวแทนมากขึ้น กลไก Agent Card ช่วยแก้ปัญหาการค้นพบความสามารถและตระหนักถึงการทํางานร่วมกันข้ามแพลตฟอร์มและหลายรูปแบบซึ่งได้รับการสนับสนุนจากองค์กรมากกว่า 50 แห่งเช่น Atlassian และ Salesforce

จากมุมมองการทํางาน A2A เป็นเหมือน "โปรโตคอลทางสังคม" ในโลก AI ทําให้ AI ขนาดเล็กต่างๆ สามารถทํางานร่วมกันได้อย่างเป็นหนึ่งเดียว โดยส่วนตัวแล้วฉันรู้สึกว่านอกเหนือจากข้อตกลงแล้วมันมีความหมายมากขึ้นสําหรับ Google ที่จะ "บันทึกเกม" เพื่อรับรอง AI Agent

3. UnifAI: วางตําแหน่งเป็นเครือข่ายการทํางานร่วมกันของตัวแทนโดยพยายามรวมข้อดีของ MCP และ A2A เพื่อจัดหาโซลูชันการทํางานร่วมกันของตัวแทนข้ามแพลตฟอร์มสําหรับวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม เค้าโครงของมันคล้ายกับ "ชั้นกลาง" โดยหวังว่าจะทําให้ระบบนิเวศของตัวแทนมีประสิทธิภาพมากขึ้นผ่านกลไกการค้นพบบริการแบบครบวงจร อย่างไรก็ตามเมื่อเทียบกับโปรโตคอลอื่น ๆ อิทธิพลของตลาดและการสร้างระบบนิเวศของ UnifAI ยังไม่เพียงพอและอาจมุ่งเน้นไปที่สถานการณ์บางส่วนในอนาคต

@darkresearchai: เป็นการใช้งานแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ใช้บล็อกเชน Solana ซึ่งให้การรับประกันความปลอดภัยผ่านสภาพแวดล้อมการดําเนินการที่เชื่อถือได้ของ TEE เพื่อให้ตัวแทน AI สามารถโต้ตอบกับบล็อกเชน Solana ได้โดยตรง เช่น การสืบค้นยอดคงเหลือในบัญชี การออกโทเค็น และการดําเนินการอื่นๆ

จุดเด่นที่ใหญ่ที่สุดของโปรโตคอลคือช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการเลือกเส้นทางของ DeFi ด้วย AI Agent ซึ่งช่วยแก้ปัญหาการดําเนินการที่เชื่อถือได้ของการดําเนินงานแบบ on-chain Ticker $DARK ที่สอดคล้องกันได้เพิ่มขึ้นอย่างเงียบ ๆ กับแนวโน้มเมื่อเร็ว ๆ นี้ แต่สอดคล้องกับทัศนคติที่ระมัดระวังในการถูกงูกัดและกลัวเชือกดีเป็นเวลาสิบปีฉันจะไม่แนะนําที่นี่ อย่างไรก็ตาม เลเยอร์แอปพลิเคชันที่ใช้ MCP ของ DARK ได้เปิดทิศทางใหม่อย่างแท้จริง

คําถามคือตัวแทน AI แบบ on-chain สามารถสร้างทิศทางและโอกาสในการขยายได้อย่างไรด้วยความช่วยเหลือของโปรโตคอลมาตรฐานเหล่านี้

1. ความสามารถของแอปพลิเคชันการดําเนินการแบบกระจายอํานาจ: ตามการออกแบบของ TEE Dark แก้ปัญหาหลัก - วิธีทําให้โมเดล AI ทํางานแบบ on-chain ได้อย่างน่าเชื่อถือ สิ่งนี้ให้การสนับสนุนทางเทคนิคสําหรับการนําตัวแทน AI ไปใช้ในฟิลด์ DeFi ซึ่งหมายความว่าในอนาคตอาจมีตัวแทน AI มากขึ้นที่ดําเนินการ DeFi อย่างอิสระเช่นการซื้อขายการออกโทเค็นและการจัดการ LP

เมื่อเทียบกับโมเดล Agent ที่เป็นโฆษณาเชิงแนวคิดอย่างหมดจดในอดีตนิเวศวิทยาของ Agent ประเภทนี้ที่มีคุณค่าในทางปฏิบัติคือที่ที่มูลค่าที่แท้จริงอยู่ (อย่างไรก็ตามปัจจุบัน Dark มีจํานวน จํากัด 12 Actions บน github ซึ่งถือได้ว่าเป็นการเริ่มต้นที่ดีและยังมีหนทางอีกยาวไกลที่จะออกจากขั้นตอนแนวคิดไปสู่แอปพลิเคชันขนาดใหญ่)

2. เครือข่ายบล็อกเชนที่ทํางานร่วมกันแบบหลายตัวแทน: A2A และ UnifAI สํารวจสถานการณ์การทํางานร่วมกันแบบหลายตัวแทนได้นําความเป็นไปได้ของเอฟเฟกต์เครือข่ายใหม่มาสู่ระบบนิเวศของตัวแทนแบบออนเชน ลองนึกภาพเครือข่ายแบบกระจายอํานาจที่ประกอบด้วยตัวแทนมืออาชีพที่หลากหลายซึ่งอาจทะลุผ่านขอบเขตความสามารถของ LLM เดียวและสร้างตลาดแบบกระจายอํานาจของการทํางานร่วมกันแบบอิสระซึ่งเกิดขึ้นอย่างสมบูรณ์แบบกับลักษณะของเครือข่ายแบบกระจายของบล็อกเชน

เหนือ

ไม่ว่าในกรณีใดการติดตามตัวแทน AI กําลังกําจัดภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออก" MEME" และเส้นทางการพัฒนาของ AI แบบออนเชนอาจเป็นการแก้ปัญหามาตรฐานข้ามแพลตฟอร์ม (MCP, A2A) ก่อนจากนั้นจึงได้รับนวัตกรรมชั้นแอปพลิเคชัน (เช่นความพยายามของ Dark ในฟิลด์ DeFi)

ระบบนิเวศของเอเจนต์แบบกระจายอํานาจจะสร้างสถาปัตยกรรมการขยายตัวแบบลําดับชั้นใหม่: ชั้นล่างคือการประกันความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน เช่น TEE ชั้นกลางคือ MCP/A2A และมาตรฐานโปรโตคอลอื่นๆ และชั้นบนเป็นแอปพลิเคชันสถานการณ์แนวตั้งเฉพาะ ( นี่อาจเป็นผลเสียสําหรับโปรโตคอลมาตรฐาน web3 AI on-chain ที่บริสุทธิ์ครั้งหนึ่งหรือไม่? ตัวสั่น )

สําหรับผู้ใช้ทั่วไปหลังจากประสบกับคลื่นลูกแรกของการขึ้น ๆ ลง ๆ ในห่วงโซ่ AI Agent มันไม่ได้เกี่ยวกับว่าใครสามารถกระตุ้นฟองสบู่มูลค่าตลาดที่ใหญ่ที่สุดได้อีกต่อไป แต่ใครสามารถแก้ไขจุดปวดหลักได้อย่างแท้จริงเช่นความปลอดภัยความน่าเชื่อถือและการทํางานร่วมกันในกระบวนการรวม Web3 และ AI สําหรับวิธีหลีกเลี่ยงการตกหลุมพรางฟองสบู่อื่นโดยส่วนตัวแล้วฉันคิดว่าเป็นการดีที่จะสังเกตว่าความคืบหน้าของโครงการสามารถติดตามนวัตกรรมเทคโนโลยี AI ของ web2 ได้หรือไม่

เพื่อสรุป:

1. AI Agent จะมีโอกาสโฆษณาส่วนขยายเลเยอร์แอปพลิเคชันคลื่นลูกใหม่ตามโปรโตคอลมาตรฐาน web2 AI (MCP, A2A ฯลฯ );

2. ตัวแทน AI ไม่พอใจกับบริการพุชข้อความเสาหินอีกต่อไปและบริการเครื่องมือดําเนินการ (DeFAI, GameFAI ฯลฯ ) สําหรับการโต้ตอบและการทํางานร่วมกันของตัวแทนหลาย AI จะเป็นไฮไลท์ใหม่