Recientemente, los agentes de IA on-chain parecen estar mostrando signos de recuperación. Los estándares de protocolo como MCP, A2A y UnifAI se complementan entre sí para formar una nueva infraestructura de interacción de agentes de IA múltiple, actualizando el agente de IA de un servicio de envío de información pura a un nivel de servicio de herramienta de aplicación de ejecución. La pregunta es, ¿será este el comienzo de la segunda ola de primavera on-chain de AI Agent? 1) Model Context Protocol (MCP): Un protocolo de estándar abierto lanzado por Anthropic, que esencialmente abre el "sistema nervioso" entre los modelos de IA y las herramientas externas, y resuelve el problema de la interoperabilidad entre agentes y herramientas externas. DeepMind de Google ha expresado su apoyo a él, haciendo que MCP se convierta rápidamente en un estándar de protocolo reconocido por la industria. El valor técnico de MCP radica en estandarizar las llamadas a funciones, de modo que diferentes LLM puedan interactuar con herramientas externas en un lenguaje unificado, lo que equivale al "protocolo HTTP" en el mundo de la IA Web3, pero todavía tiene deficiencias en la comunicación de seguridad remota (@SlowMist_Team @evilcos hay muchos informes y análisis de seguridad), especialmente después de que el comportamiento de interacción que involucra a los activos es intensivo; 2) A2A (Agent-to-Agent Protocol): Protocolo de comunicación entre agentes liderado por Google, similar al marco de protocolo de "Agent Social Network". En comparación con MCP, que se centra en la conexión de herramientas de IA, A2A se centra más en la comunicación e interacción entre agentes. El mecanismo de la tarjeta de agente resuelve el problema del descubrimiento de capacidades y realiza la colaboración de agentes multiplataforma y multimodal, que ha sido respaldada por más de 50 empresas como Atlassian y Salesforce. Desde un punto de vista funcional, A2A es más como un "protocolo social" en el mundo de la IA, lo que permite que diferentes IA pequeñas trabajen juntas de manera unificada. Personalmente, creo que, excepto por el acuerdo, es más significativo que Google "salve el juego" para respaldar al AI Agent. 3) UnifAI: Posicionada como una red de colaboración de agentes, intenta integrar las ventajas de MCP y A2A para proporcionar soluciones de colaboración de agentes multiplataforma para pequeñas y medianas empresas. Su diseño es similar a una "capa intermedia", con la esperanza de hacer que el ecosistema de agentes sea más eficiente a través de un mecanismo unificado de descubrimiento de servicios. Sin embargo, en comparación con varios otros protocolos, la influencia del mercado y la construcción del ecosistema de UnifAI aún son insuficientes, y puede centrarse en un determinado escenario de segmento en el futuro. @darkresearchai: Es una implementación de aplicación de servidor MCP basada en la cadena de bloques de Solana, que brinda garantía de seguridad a través del entorno de ejecución confiable TEE, de modo que el agente de IA puede interactuar directamente con la cadena de bloques de Solana, como consultar saldos de cuentas, emitir tokens y otras operaciones. Lo más destacado del protocolo es que permite la selección de rutas de DeFi con AI Agent, lo que resuelve el problema de la ejecución confiable de operaciones en la cadena. Su correspondiente Ticker $DARK ha estado subiendo silenciosamente en contra de la tendencia recientemente, pero en línea con la actitud cautelosa de ser mordido por una serpiente y tener miedo de la cuerda del pozo durante diez años, no lo recomendaré aquí. Sin embargo, la expansión de la capa de aplicación de DARK basada en MCP abre una nueva dirección. La pregunta es, ¿qué direcciones y oportunidades de expansión pueden generar los agentes de IA en cadena con la ayuda de estos protocolos estandarizados? 1) Capacidades de aplicación de ejecución descentralizada: Basado en el diseño de TEE, Dark resuelve un problema central: cómo hacer que los modelos de IA realicen operaciones en cadena de manera creíble. Esto proporciona soporte técnico para la implementación de agentes de IA en el campo de DeFi, lo que significa que en el futuro puede haber más agentes de IA que realicen operaciones de DeFi de forma independiente, como el comercio, la emisión de tokens y la gestión de LP. En comparación con el modelo de Agente que en el pasado era puramente conceptual, este tipo de ecología de Agente con valor práctico es donde reside el verdadero valor. (Sin embargo, Dark actualmente solo tiene un número limitado de 12 acciones en github, lo que solo puede considerarse como un buen comienzo, y todavía queda un largo camino por recorrer desde que se abandonó por completo la etapa de concepto hasta la aplicación a gran escala) 2) Red blockchain colaborativa multiagente: La exploración de A2A y UnifAI de escenarios de colaboración multiagente ha aportado nuevas posibilidades de efecto de red al ecosistema de agentes on-chain. Imagine una red descentralizada compuesta por múltiples agentes profesionales, que pueden romper los límites de capacidad de un solo LLM y formar un mercado descentralizado de colaboración autónoma, que resulta encajar perfectamente con las características de la red distribuida de blockchain. Encima. En cualquier caso, la pista del agente de IA se está deshaciendo del dilema "MEME", y el camino de desarrollo de la IA en cadena puede ser resolver primero el problema estándar multiplataforma (MCP, A2A) y luego derivar la innovación de la capa de aplicación (como el intento de Dark en el campo DeFi). El ecosistema de agentes descentralizados formará una nueva arquitectura de expansión jerárquica: la capa inferior es la garantía de seguridad básica como TEE, la capa intermedia es MCP / A2A y otros estándares de protocolo, y la capa superior son aplicaciones de escenarios verticales específicos. (¿Esto puede ser negativo para el protocolo estándar en cadena de IA web3 que alguna vez fue puro?) Temblando. ) Para los usuarios comunes, después de experimentar la primera ola de altibajos en la cadena de agentes de IA, ya no se trata de quién puede exagerar la mayor burbuja de valor del mercado, sino de quién puede resolver realmente los puntos débiles centrales, como la seguridad, la confiabilidad y la colaboración en el proceso de combinación de Web3 e IA. En cuanto a cómo evitar caer en otra trampa de burbujas, personalmente creo que es bueno observar si el progreso del proyecto puede mantenerse al día con la innovación tecnológica de IA de la web2. En resumen: 1. AI Agent tendrá una nueva ola de oportunidades de extensión de la capa de aplicación basada en los protocolos estándar de IA web2 (MCP, A2A, etc.); 2. Los agentes de IA ya no están satisfechos con los servicios monolíticos de envío de mensajes, y los servicios de herramientas de ejecución (DeFAI, GameFAI, etc.) para la interacción y colaboración de agentes de IA múltiple serán un nuevo punto destacado.