Récemment, les agents d’IA on-chain semblent montrer des signes de reprise. Les normes de protocole telles que MCP, A2A et UnifAI se complètent pour former une nouvelle infrastructure d’interaction d’agent multi-IA, faisant passer l’agent d’IA d’un simple service de poussée d’informations à un niveau de service d’outil d’application d’exécution. La question est de savoir si ce sera le début de la deuxième vague du printemps de l’agent IA sur la chaîne. 1) Model Context Protocol (MCP) : Un protocole standard ouvert lancé par Anthropic, qui ouvre essentiellement le « système nerveux » entre les modèles d’IA et les outils externes, et résout le problème de l’interopérabilité entre les agents et les outils externes. DeepMind de Google a exprimé son soutien, faisant de MCP une norme de protocole rapidement reconnue par l’industrie. La valeur technique du MCP réside dans la standardisation des appels de fonction, de sorte que différents LLM puissent interagir avec des outils externes dans un langage unifié, ce qui est équivalent au « protocole HTTP » dans le monde de l’IA Web3, mais il présente encore des lacunes dans la communication de sécurité à distance (@SlowMist_Team @evilcos Il existe de nombreux rapports et analyses de sécurité), surtout après que le comportement d’interaction impliquant des actifs est intensif ; 2) A2A (Agent-to-Agent Protocol) : protocole de communication inter-agents dirigé par Google, similaire au cadre de protocole de « Agent Social Network ». Par rapport au MCP, qui se concentre sur la connexion des outils d’IA, l’A2A se concentre davantage sur la communication et l’interaction entre les agents. Le mécanisme de la carte d’agent résout le problème de la découverte de capacités et réalise une collaboration d’agent multiplateforme et multimodale, qui a été prise en charge par plus de 50 entreprises telles qu’Atlassian et Salesforce. D’un point de vue fonctionnel, l’A2A s’apparente davantage à un « protocole social » dans le monde de l’IA, permettant à différentes petites IA de travailler ensemble de manière unifiée. Personnellement, je pense qu’à l’exception de l’accord, il est plus significatif pour Google de « sauvegarder le jeu » pour approuver l’agent d’IA. 3) UnifAI : Positionné comme un réseau de collaboration d’agents, il tente d’intégrer les avantages de MCP et d’A2A pour fournir des solutions de collaboration d’agents multiplateformes aux petites et moyennes entreprises. Sa disposition est similaire à une « couche intermédiaire », dans l’espoir de rendre l’écosystème d’agents plus efficace grâce à un mécanisme de découverte de services unifié. Cependant, par rapport à plusieurs autres protocoles, l’influence d’UnifAI sur le marché et la construction de l’écosystème sont encore insuffisantes, et il pourrait se concentrer sur un certain scénario de segment à l’avenir. @darkresearchai : Il s’agit d’une implémentation d’application de serveur MCP basée sur la blockchain Solana, qui fournit une assurance de sécurité via l’environnement d’exécution approuvé TEE, de sorte que l’agent d’IA peut interagir directement avec la blockchain Solana, comme l’interrogation des soldes de compte, l’émission de jetons et d’autres opérations. Le plus grand point fort du protocole est qu’il permet la sélection du chemin de la DeFi avec AI Agent, ce qui résout le problème de l’exécution fiable des opérations on-chain. Son $DARK boursier correspondant a tranquillement augmenté à contre-courant de la tendance récemment, mais conformément à l’attitude prudente d’être mordu par un serpent et d’avoir peur de la corde du puits pendant dix ans, je ne le recommanderai pas ici. Cependant, l’expansion de la couche applicative de DARK basée sur MCP ouvre une nouvelle direction. La question est de savoir quelles orientations et opportunités d’expansion peuvent être générées par les agents d’IA on-chain à l’aide de ces protocoles standardisés. 1) Capacités d’application d’exécution décentralisée : Sur la base de la conception de TEE, Dark résout un problème fondamental : comment faire en sorte que les modèles d’IA effectuent de manière crédible des opérations on-chain. Cela fournit un support technique pour la mise en œuvre d’agents d’IA dans le domaine de la DeFi, ce qui signifie qu’à l’avenir, il pourrait y avoir plus d’agents d’IA qui effectuent indépendamment des opérations DeFi telles que le trading, l’émission de jetons et la gestion des LP. Par rapport au modèle de l’Agent qui était purement un battage publicitaire conceptuel dans le passé, c’est ce type d’écologie de l’Agent avec une valeur pratique que réside la vraie valeur. (Cependant, Dark n’a actuellement qu’un nombre limité de 12 actions sur github, ce qui ne peut être considéré que comme un bon début, et il y a encore un long chemin à parcourir pour passer de la sortie complète du stade de concept à l’application à grande échelle) 2) Réseau blockchain collaboratif multi-agents : L’exploration par A2A et UnifAI de scénarios de collaboration multi-agents a apporté de nouvelles possibilités d’effet de réseau à l’écosystème des agents on-chain. Imaginez un réseau décentralisé composé de plusieurs agents professionnels, qui peuvent dépasser les limites de capacité d’un seul LLM et former un marché décentralisé de collaboration autonome, qui s’avère être parfaitement adapté aux caractéristiques du réseau distribué de la blockchain. Au-dessus. Dans tous les cas, la piste de l’agent d’IA se débarrasse du dilemme « MEME », et la voie de développement de l’IA on-chain pourrait consister à résoudre d’abord le problème standard multiplateforme (MCP, A2A), puis à en déduire l’innovation de la couche applicative (comme la tentative de Dark dans le domaine de la DeFi). L’écosystème d’agents décentralisés formera une nouvelle architecture d’expansion hiérarchique : la couche inférieure est constituée d’une assurance de sécurité de base telle que TEE, la couche intermédiaire est MCP/A2A et d’autres normes de protocole, et la couche supérieure est constituée d’applications de scénarios verticaux spécifiques. (Cela peut-être être un point négatif pour le protocole standard web3 AI on-chain autrefois pur ?) Frissonnement. ) Pour les utilisateurs ordinaires, après avoir connu la première vague de hauts et de bas sur la chaîne d’agents d’IA, il ne s’agit plus de savoir qui peut faire monter la plus grande bulle de valeur marchande, mais qui peut vraiment résoudre les principaux problèmes tels que la sécurité, la fiabilité et la collaboration dans le processus de combinaison du Web3 et de l’IA. Quant à savoir comment éviter de tomber dans un autre piège à bulles, je pense personnellement qu’il est bon d’observer si l’avancement du projet peut suivre l’innovation technologique de l’IA du web2. Pour résumer : 1. AI Agent connaîtra une nouvelle vague d’opportunités d’extension de la couche applicative basée sur les protocoles standard d’IA Web2 (MCP, A2A, etc.) ; 2. Les agents d’IA ne se contentent plus des services de push de messages monolithiques, et les services d’outils d’exécution (DeFAI, GameFAI, etc.) pour l’interaction et la collaboration entre les agents multi-IA seront un nouveau point fort.