في الآونة الأخيرة ، يبدو أن عوامل الذكاء الاصطناعي على السلسلة تظهر عليها علامات التعافي. تكمل معايير البروتوكول مثل MCP و A2A و UnifAI بعضها البعض لتشكيل بنية تحتية جديدة للتفاعل مع عامل الذكاء الاصطناعي متعدد ، وترقية وكيل الذكاء الاصطناعي من خدمة دفع المعلومات البحتة إلى مستوى خدمة أداة تطبيق التنفيذ. السؤال هو ، هل ستكون هذه بداية الموجة الثانية من زنبرك عامل الذكاء الاصطناعي على السلسلة؟ 1) بروتوكول السياق النموذجي (MCP): بروتوكول قياسي مفتوح أطلقته Anthropic ، والذي يفتح بشكل أساسي "الجهاز العصبي" بين نماذج الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية ، ويحل مشكلة قابلية التشغيل البيني بين الوكلاء والأدوات الخارجية. أعربت شركة DeepMind من Google عن دعمها لها ، مما جعل MCP سرعان ما أصبح معيارا للبروتوكول معترف به في الصناعة. تكمن القيمة التقنية ل MCP في توحيد استدعاءات الوظائف ، بحيث يمكن لمديري LLMs المختلفين التفاعل مع الأدوات الخارجية بلغة موحدة ، وهو ما يعادل "بروتوكول HTTP" في عالم Web3 الذكاء الاصطناعي ، ولكن لا يزال لديها أوجه قصور في الاتصالات الأمنية عن بعد (@SlowMist_Team @evilcos هناك العديد من التقارير والتحليلات الأمنية) ، خاصة بعد أن يكون سلوك التفاعل الذي يتضمن الأصول مكثفا ؛ 2) A2A (بروتوكول الوكيل إلى الوكيل): بروتوكول الاتصال بين الوكلاء الذي تقوده Google ، على غرار إطار عمل بروتوكول "Agent Social Network". بالمقارنة مع MCP ، الذي يركز على اتصال أدوات الذكاء الاصطناعي ، يركز A2A بشكل أكبر على الاتصال والتفاعل بين الوكلاء. تحل آلية بطاقة الوكيل مشكلة اكتشاف القدرات وتحقق تعاون الوكيل عبر الأنظمة الأساسية ومتعدد الوسائط ، والذي تم دعمه من قبل أكثر من 50 شركة مثل Atlassian و Salesforce. من وجهة نظر وظيفية ، يشبه A2A إلى حد كبير "بروتوكولا اجتماعيا" في عالم الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي الصغيرة المختلفة بالعمل معا بطريقة موحدة. أنا شخصيا أشعر أنه باستثناء الاتفاقية ، من الأهمية بمكان أن "تنقذ Google" المصادقة على وكيل الذكاء الاصطناعي. 3) UnifAI: تم وضعها كشبكة تعاون للوكلاء ، وتحاول دمج مزايا MCP و A2A لتوفير حلول تعاون الوكلاء عبر الأنظمة الأساسية للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم. يشبه تصميمه "الطبقة الوسطى" ، على أمل جعل النظام البيئي للوكيل أكثر كفاءة من خلال آلية اكتشاف الخدمة الموحدة. ومع ذلك ، بالمقارنة مع العديد من البروتوكولات الأخرى ، لا يزال تأثير سوق UnifAI وبناء النظام البيئي غير كافيين ، وقد يركز على سيناريو قطاع معين في المستقبل. @darkresearchai: إنه تطبيق خادم MCP يعتمد على Solana blockchain ، والذي يوفر ضمانا أمنيا من خلال بيئة التنفيذ الموثوق بها TEE ، بحيث يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي التفاعل مباشرة مع Solana blockchain ، مثل الاستعلام عن أرصدة الحسابات وإصدار الرموز المميزة وغيرها من العمليات. أكبر ما يميز البروتوكول هو أنه يمكن من اختيار مسار DeFi باستخدام عامل الذكاء الاصطناعي ، مما يحل مشكلة التنفيذ الموثوق به للعمليات على السلسلة. كان $DARK المؤشر المقابل له يرتفع بهدوء ضد الاتجاه مؤخرا ، ولكن تماشيا مع الموقف الحذر المتمثل في التعرض للعض من قبل ثعبان والخوف من حبل البئر لمدة عشر سنوات ، لن أوصي به هنا. ومع ذلك ، فإن توسيع طبقة التطبيق ل DARK بناء على MCP يفتح اتجاها جديدا. السؤال هو ، ما هي اتجاهات التوسع والفرص التي يمكن إنشاؤها بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة بمساعدة هذه البروتوكولات الموحدة؟ 1) قدرات تطبيق التنفيذ اللامركزي: استنادا إلى تصميم TEE ، يحل Dark مشكلة أساسية - كيفية جعل نماذج الذكاء الاصطناعي تؤدي عمليات على السلسلة بمصداقية. يوفر هذا الدعم الفني لتنفيذ وكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi ، مما يعني أنه في المستقبل ، قد يكون هناك المزيد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يقومون بعمليات DeFi بشكل مستقل مثل التداول وإصدار الرمز المميز وإدارة LP. بالمقارنة مع نموذج الوكيل الذي كان ضجيجا مفاهيميا بحتا في الماضي ، فإن هذا النوع من بيئة الوكيل ذات القيمة العملية هو المكان الذي تكمن فيه القيمة الحقيقية. (ومع ذلك ، لا يحتوي Dark حاليا إلا على عدد محدود من 12 إجراء على github ، والتي لا يمكن اعتبارها إلا بداية جيدة ، ولا يزال هناك طريق طويل لنقطعه من مغادرة مرحلة المفهوم تماما إلى التطبيق على نطاق واسع) 2) شبكة blockchain التعاونية متعددة الوكلاء: أدى استكشاف A2A و UnifAI لسيناريوهات التعاون متعدد الوكلاء إلى جلب إمكانيات جديدة لتأثير الشبكة إلى النظام البيئي للوكلاء على السلسلة. تخيل شبكة لامركزية تتكون من العديد من الوكلاء المحترفين ، والتي قد تخترق حدود القدرة لLLM واحد وتشكل سوقا لامركزيا للتعاون المستقل ، والذي يصادف أنه يتناسب تماما مع خصائص الشبكة الموزعة ل blockchain. فوق. على أي حال ، فإن مسار عامل الذكاء الاصطناعي يتخلص من معضلة "MEME" ، وقد يكون مسار تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة هو حل المشكلة القياسية عبر الأنظمة الأساسية (MCP ، A2A) أولا ، ثم اشتقاق ابتكار طبقة التطبيق (مثل محاولة Dark في مجال DeFi). سيشكل النظام البيئي للعامل اللامركزي بنية توسع هرمية جديدة: الطبقة السفلية هي ضمان الأمان الأساسي مثل TEE ، والطبقة الوسطى هي MCP / A2A ومعايير البروتوكول الأخرى ، والطبقة العليا هي تطبيقات سيناريو رأسي محددة. (قد يكون هذا سلبيا للبروتوكول القياسي على الذكاء الاصطناعي web3 الذي كان نقيا في السابق؟) يرتجف. ) بالنسبة للمستخدمين العاديين ، بعد تجربة الموجة الأولى من الصعود والهبوط في سلسلة وكيل الذكاء الاصطناعي ، لم يعد الأمر يتعلق بمن يمكنه إثارة أكبر فقاعة قيمة سوقية ، ولكن من يمكنه حقا حل نقاط الألم الأساسية مثل الأمان والجدارة بالثقة والتعاون في عملية الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لكيفية تجنب الوقوع في فخ فقاعة آخر ، أعتقد شخصيا أنه من الجيد ملاحظة ما إذا كان تقدم المشروع يمكن أن يواكب ابتكار تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ل web2. باختصار: 1. سيكون لدى وكيل الذكاء الاصطناعي موجة جديدة من فرص الضجيج لتمديد طبقة التطبيق بناء على بروتوكولات الذكاء الاصطناعي web2 القياسية (MCP و A2A وما إلى ذلك) ؛ 2. لم يعد وكلاء الذكاء الاصطناعي راضين عن خدمات دفع الرسائل المتجانسة ، وستكون خدمات أدوات التنفيذ (DeFAI و GameFAI وما إلى ذلك) للتفاعل والتعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين من أبرز النقاط الجديدة.