Останнім часом ончейн-агенти штучного інтелекту, схоже, демонструють ознаки відновлення. Стандарти протоколів, такі як MCP, A2A та UnifAI, доповнюють один одного, утворюючи нову інфраструктуру взаємодії Multi-AI Agent, оновлюючи AI Agent з чисто інформаційного push-сервісу до рівня інструменту виконання додатків. Питання в тому, чи стане це початком другої хвилі ончейн-весни AI Agent?
Model Context Protocol (MCP): протокол відкритого стандарту, запущений компанією Anthropic, який, по суті, відкриває «нервову систему» між моделями штучного інтелекту та зовнішніми інструментами, а також вирішує проблему сумісності між агентами та зовнішніми інструментами. Google DeepMind висловив свою підтримку йому, завдяки чому MCP швидко став визнаним у галузі стандартом протоколу.
Технічна цінність MCP полягає в стандартизації викликів функцій, щоб різні LLM могли взаємодіяти із зовнішніми інструментами на уніфікованій мові, що еквівалентно «протоколу HTTP» у світі штучного інтелекту Web3, але він все ще має недоліки у віддаленому каналі зв'язку безпеки (@SlowMist_Team @evilcos Існує багато звітів та аналізів безпеки), особливо після того, як поведінка взаємодії з активами є інтенсивною;
A2A (Agent-to-Agent Protocol): протокол міжагентного зв'язку під керівництвом Google, подібний до протокольної структури "Agent Social Network". У порівнянні з MCP, який фокусується на підключенні інструментів штучного інтелекту, A2A більше фокусується на комунікації та взаємодії між агентами. Механізм Agent Card вирішує проблему виявлення можливостей і реалізує кросплатформну та мультимодальну співпрацю агентів, яку підтримують понад 50 підприємств, таких як Atlassian та Salesforce.
З функціональної точки зору, A2A більше схожий на «соціальний протокол» у світі штучного інтелекту, що дозволяє різним маленьким ШІ працювати разом уніфіковано. Особисто я вважаю, що на додаток до угоди, для Google більш доцільно «зберегти гру», щоб схвалити AI Agent.
UnifAI: Позиціонується як мережа співпраці агентів, вона намагається інтегрувати переваги MCP та A2A для надання кросплатформних рішень для співпраці агентів для малих та середніх підприємств. Його структура схожа на «середній рівень», сподіваючись зробити екосистему агентів більш ефективною за допомогою уніфікованого механізму виявлення послуг. Однак, порівняно з кількома іншими протоколами, ринковий вплив UnifAI та побудова екосистеми все ще недостатні, і в майбутньому він може зосередитися на певному сценарії сегмента.
@darkresearchai: Це реалізація серверної програми MCP на основі блокчейну Solana, яка забезпечує гарантію безпеки через довірене середовище виконання TEE, щоб агент штучного інтелекту міг безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, наприклад, запитувати залишки на рахунках, випускати токени та виконувати інші операції.
Найбільшою особливістю протоколу є те, що він розширює можливості вибору шляху DeFi за допомогою AI Agent, який вирішує проблему довіреного виконання операцій у ланцюжку. Його відповідний Ticker $DARK останнім часом тихо піднімається проти тренду, але відповідно до обережного ставлення бути укушеним змією і боятися мотузки колодязя протягом десяти років, я не буду рекомендувати його тут. Однак прикладний рівень DARK на основі MCP дійсно відкрив новий напрямок.
Питання в тому, які напрямки розширення та можливості можуть бути згенеровані ончейн-агентами штучного інтелекту за допомогою цих стандартизованих протоколів?
Можливості децентралізованих додатків виконання: Ґрунтуючись на дизайні TEE, Dark вирішує основну проблему - як змусити моделі штучного інтелекту надійно виконувати операції в ланцюжку. Це забезпечує технічну підтримку для впровадження агентів штучного інтелекту у сфері DeFi, а це означає, що в майбутньому може з'явитися більше агентів штучного інтелекту, які самостійно виконують операції DeFi, такі як торгівля, випуск токенів та управління LP.
У порівнянні з моделлю Агента, яка в минулому була чисто концептуальним хайпом, цей вид агентної екології з практичною цінністю - це те, в чому полягає справжня цінність. (Однак, Dark наразі має лише обмежену кількість у 12 дій на github, що можна вважати лише хорошим початком, і від повного виходу зі стадії концепції до масштабного застосування ще довгий шлях)
Багатоагентна спільна блокчейн-мережа: A2A та UnifAI дослідження сценаріїв співпраці з кількома агентами принесло нові можливості мережевого ефекту в екосистему агентів у мережі. Уявіть собі децентралізовану мережу, що складається з безлічі професійних агентів, які можуть подолати межі можливостей одного LLM і сформувати децентралізований ринок автономної співпраці, який ідеально вписується в характеристики розподіленої мережі блокчейну.
Вище.
У будь-якому випадку, агент ШІ позбавляється дилеми «MEME», і шлях розвитку ончейн ШІ може полягати в тому, щоб спочатку вирішити кросплатформну стандартну проблему (MCP, A2A), а потім отримати інновації на прикладному рівні (наприклад, спроба Дарка в галузі DeFi).
Децентралізована екосистема агентів сформує нову ієрархічну архітектуру розширення: нижній рівень – це базове забезпечення безпеки, таке як TEE, середній рівень – MCP/A2A та інші стандарти протоколу, а верхній рівень – специфічні вертикальні сценарії. ( це може бути негативом для колись чистого стандартного протоколу web3 AI в мережі? Тремтячи. )
Для звичайних користувачів, після того, як вони пережили першу хвилю злетів і падінь у ланцюжку агентів штучного інтелекту, мова йде вже не про те, хто може розкрутити найбільшу бульбашку ринкової вартості, а про те, хто може по-справжньому вирішити основні больові точки, такі як безпека, надійність і співпраця в процесі об'єднання Web3 і штучного інтелекту. Що стосується того, як не потрапити в чергову бульбашкову пастку, то особисто я вважаю, що добре спостерігати, чи зможе прогрес проєкту йти в ногу з технологічними інноваціями штучного інтелекту web2.
Підіб'ємо підсумки:
AI Agent матиме нову хвилю хайпових можливостей розширення прикладного рівня на основі стандартних протоколів штучного інтелекту web2 (MCP, A2A тощо);
Агентів штучного інтелекту більше не влаштовують монолітні сервіси push-повідомлень, а новою родзинкою стануть сервіси інструментів виконання (DeFAI, GameFAI тощо) для взаємодії та спільної роботи з агентами мультиштучного інтелекту.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Агент штучного інтелекту Друга весна? MCP, A2A та UnifAI можуть розкручувати нову парадигму
Останнім часом ончейн-агенти штучного інтелекту, схоже, демонструють ознаки відновлення. Стандарти протоколів, такі як MCP, A2A та UnifAI, доповнюють один одного, утворюючи нову інфраструктуру взаємодії Multi-AI Agent, оновлюючи AI Agent з чисто інформаційного push-сервісу до рівня інструменту виконання додатків. Питання в тому, чи стане це початком другої хвилі ончейн-весни AI Agent?
Технічна цінність MCP полягає в стандартизації викликів функцій, щоб різні LLM могли взаємодіяти із зовнішніми інструментами на уніфікованій мові, що еквівалентно «протоколу HTTP» у світі штучного інтелекту Web3, але він все ще має недоліки у віддаленому каналі зв'язку безпеки (@SlowMist_Team @evilcos Існує багато звітів та аналізів безпеки), особливо після того, як поведінка взаємодії з активами є інтенсивною;
З функціональної точки зору, A2A більше схожий на «соціальний протокол» у світі штучного інтелекту, що дозволяє різним маленьким ШІ працювати разом уніфіковано. Особисто я вважаю, що на додаток до угоди, для Google більш доцільно «зберегти гру», щоб схвалити AI Agent.
@darkresearchai: Це реалізація серверної програми MCP на основі блокчейну Solana, яка забезпечує гарантію безпеки через довірене середовище виконання TEE, щоб агент штучного інтелекту міг безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, наприклад, запитувати залишки на рахунках, випускати токени та виконувати інші операції.
Найбільшою особливістю протоколу є те, що він розширює можливості вибору шляху DeFi за допомогою AI Agent, який вирішує проблему довіреного виконання операцій у ланцюжку. Його відповідний Ticker $DARK останнім часом тихо піднімається проти тренду, але відповідно до обережного ставлення бути укушеним змією і боятися мотузки колодязя протягом десяти років, я не буду рекомендувати його тут. Однак прикладний рівень DARK на основі MCP дійсно відкрив новий напрямок.
Питання в тому, які напрямки розширення та можливості можуть бути згенеровані ончейн-агентами штучного інтелекту за допомогою цих стандартизованих протоколів?
У порівнянні з моделлю Агента, яка в минулому була чисто концептуальним хайпом, цей вид агентної екології з практичною цінністю - це те, в чому полягає справжня цінність. (Однак, Dark наразі має лише обмежену кількість у 12 дій на github, що можна вважати лише хорошим початком, і від повного виходу зі стадії концепції до масштабного застосування ще довгий шлях)
Вище.
У будь-якому випадку, агент ШІ позбавляється дилеми «MEME», і шлях розвитку ончейн ШІ може полягати в тому, щоб спочатку вирішити кросплатформну стандартну проблему (MCP, A2A), а потім отримати інновації на прикладному рівні (наприклад, спроба Дарка в галузі DeFi).
Децентралізована екосистема агентів сформує нову ієрархічну архітектуру розширення: нижній рівень – це базове забезпечення безпеки, таке як TEE, середній рівень – MCP/A2A та інші стандарти протоколу, а верхній рівень – специфічні вертикальні сценарії. ( це може бути негативом для колись чистого стандартного протоколу web3 AI в мережі? Тремтячи. )
Для звичайних користувачів, після того, як вони пережили першу хвилю злетів і падінь у ланцюжку агентів штучного інтелекту, мова йде вже не про те, хто може розкрутити найбільшу бульбашку ринкової вартості, а про те, хто може по-справжньому вирішити основні больові точки, такі як безпека, надійність і співпраця в процесі об'єднання Web3 і штучного інтелекту. Що стосується того, як не потрапити в чергову бульбашкову пастку, то особисто я вважаю, що добре спостерігати, чи зможе прогрес проєкту йти в ногу з технологічними інноваціями штучного інтелекту web2.
Підіб'ємо підсумки:
AI Agent матиме нову хвилю хайпових можливостей розширення прикладного рівня на основі стандартних протоколів штучного інтелекту web2 (MCP, A2A тощо);
Агентів штучного інтелекту більше не влаштовують монолітні сервіси push-повідомлень, а новою родзинкою стануть сервіси інструментів виконання (DeFAI, GameFAI тощо) для взаємодії та спільної роботи з агентами мультиштучного інтелекту.