Di recente, gli agenti di intelligenza artificiale on-chain sembrano mostrare segni di ripresa. Gli standard di protocollo come MCP, A2A e UnifAI si completano a vicenda per formare una nuova infrastruttura di interazione Multi-AI Agent, aggiornando l'AI Agent da un puro servizio di push delle informazioni a un livello di servizio di strumenti applicativi di esecuzione. La domanda è: sarà questo l'inizio della seconda ondata di primavera on-chain di AI Agent? 1) Model Context Protocol (MCP): un protocollo standard aperto lanciato da Anthropic, che sostanzialmente apre il "sistema nervoso" tra i modelli di IA e gli strumenti esterni, e risolve il problema dell'interoperabilità tra agenti e strumenti esterni. DeepMind di Google ha espresso il suo sostegno, facendo sì che MCP diventasse rapidamente uno standard di protocollo riconosciuto dal settore. Il valore tecnico dell'MCP risiede nella standardizzazione delle chiamate di funzione, in modo che diversi LLM possano interagire con strumenti esterni in un linguaggio unificato, che equivale al "protocollo HTTP" nel mondo dell'AI Web3, ma presenta ancora carenze nella comunicazione di sicurezza remota (@SlowMist_Team @evilcos Ci sono molti report e analisi sulla sicurezza), soprattutto dopo che il comportamento di interazione che coinvolge gli asset è intensivo; 2) A2A (Agent-to-Agent Protocol): protocollo di comunicazione inter-agente guidato da Google, simile al framework di protocollo di "Agent Social Network". Rispetto a MCP, che si concentra sulla connessione di strumenti di intelligenza artificiale, A2A si concentra maggiormente sulla comunicazione e l'interazione tra gli agenti. Il meccanismo Agent Card risolve il problema della scoperta delle capacità e realizza la collaborazione tra agenti multipiattaforma e multimodale, supportata da oltre 50 aziende come Atlassian e Salesforce. Da un punto di vista funzionale, A2A è più simile a un "protocollo sociale" nel mondo dell'IA, che consente a diverse piccole IA di lavorare insieme in modo unitario. Personalmente, ritengo che, a parte l'accordo, sia più significativo per Google "salvare il gioco" per approvare l'agente AI. 3) UnifAI: Posizionata come una rete di collaborazione tra agenti, cerca di integrare i vantaggi di MCP e A2A per fornire soluzioni di collaborazione tra agenti multipiattaforma per le piccole e medie imprese. Il suo layout è simile a un "livello intermedio", sperando di rendere l'ecosistema degli agenti più efficiente attraverso un meccanismo di scoperta dei servizi unificato. Tuttavia, rispetto a molti altri protocolli, l'influenza sul mercato e la costruzione dell'ecosistema di UnifAI sono ancora insufficienti e in futuro potrebbe concentrarsi su un determinato scenario di segmento. @darkresearchai: Si tratta di un'implementazione di un'applicazione server MCP basata sulla blockchain Solana, che fornisce garanzie di sicurezza attraverso l'ambiente di esecuzione affidabile TEE, in modo che l'agente AI possa interagire direttamente con la blockchain Solana, come l'interrogazione dei saldi dei conti, l'emissione di token e altre operazioni. Il più grande punto di forza del protocollo è che consente la selezione del percorso della DeFi con AI Agent, che risolve il problema dell'esecuzione affidabile delle operazioni on-chain. Il suo corrispondente Ticker $DARK è salito silenziosamente contro la tendenza di recente, ma in linea con l'atteggiamento cauto di essere morsi da un serpente e di aver paura della corda del pozzo per dieci anni, non lo consiglierò qui. Tuttavia, l'espansione del livello applicativo di DARK basata su MCP apre una nuova direzione. La domanda è: quali direzioni e opportunità di espansione possono essere generate dagli agenti di intelligenza artificiale on-chain con l'aiuto di questi protocolli standardizzati? 1) Funzionalità dell'applicazione di esecuzione decentralizzata: sulla base del design di TEE, Dark risolve un problema fondamentale: come fare in modo che i modelli di intelligenza artificiale eseguano in modo credibile operazioni on-chain. Ciò fornisce supporto tecnico per l'implementazione di agenti di intelligenza artificiale nel campo della DeFi, il che significa che in futuro potrebbero esserci più agenti di intelligenza artificiale che eseguono in modo indipendente operazioni DeFi come il trading, l'emissione di token e la gestione di LP. Rispetto al modello dell'Agente che in passato era puramente concettuale, questo tipo di ecologia dell'Agente con valore pratico è dove risiede il vero valore. (Tuttavia, Dark ha attualmente solo un numero limitato di 12 azioni su github, che può essere considerato solo un buon inizio, e c'è ancora molta strada da fare per passare dal lasciare completamente la fase concettuale all'applicazione su larga scala) 2) Rete blockchain collaborativa multi-agente: l'esplorazione di scenari di collaborazione multi-agente da parte di A2A e UnifAI ha portato nuove possibilità di effetto rete all'ecosistema degli agenti on-chain. Immaginate una rete decentralizzata composta da più agenti professionali, che potrebbe sfondare i limiti di capacità di un singolo LLM e formare un mercato decentralizzato di collaborazione autonoma, che si adatta perfettamente alle caratteristiche della rete distribuita di blockchain. Sopra. In ogni caso, la pista dell'agente di intelligenza artificiale si sta sbarazzando del dilemma "MEME" e il percorso di sviluppo dell'intelligenza artificiale on-chain potrebbe essere quello di risolvere prima il problema dello standard multipiattaforma (MCP, A2A) e poi derivare l'innovazione a livello di applicazione (come il tentativo di Dark nel campo della DeFi). L'ecosistema di agenti decentralizzati formerà una nuova architettura di espansione gerarchica: il livello inferiore è costituito da garanzie di sicurezza di base come TEE, il livello intermedio è MCP/A2A e altri standard di protocollo e il livello superiore è costituito da specifiche applicazioni di scenari verticali. (Questo potrebbe essere un aspetto negativo per il protocollo standard web3 AI on-chain, una volta puro?) Brividi. ) Per gli utenti ordinari, dopo aver sperimentato la prima ondata di alti e bassi sulla catena dell'AI Agent, non si tratta più di chi può pubblicizzare la più grande bolla del valore di mercato, ma di chi può veramente risolvere i punti deboli principali come la sicurezza, l'affidabilità e la collaborazione nel processo di combinazione di Web3 e AI. Per quanto riguarda come evitare di cadere in un'altra trappola a bolle, personalmente penso sia bene osservare se l'andamento del progetto può tenere il passo con l'innovazione tecnologica dell'AI del web2. Per riassumere: 1. AI Agent avrà una nuova ondata di opportunità di hype per l'estensione del livello di applicazione basate sui protocolli standard di intelligenza artificiale web2 (MCP, A2A, ecc.); 2. Gli agenti di intelligenza artificiale non sono più soddisfatti dei servizi di invio di messaggi monolitici e i servizi di strumenti di esecuzione (DeFAI, GameFAI, ecc.) per l'interazione e la collaborazione tra agenti multi-intelligenza artificiale saranno un nuovo punto di forza.