Ostatnio agenci AI on-chain wydają się wykazywać oznaki ożywienia. Standardy protokołów, takie jak MCP, A2A i UnifAI, uzupełniają się wzajemnie, tworząc nową infrastrukturę interakcji agentów Multi-AI, podnosząc agenta AI z usługi przesyłania informacji do poziomu usługi aplikacji wykonawczej. Pytanie brzmi, czy będzie to początek drugiej fali wiosny w łańcuchu AI Agent? 1) Model Context Protocol (MCP): Otwarty standardowy protokół uruchomiony przez Anthropic, który zasadniczo otwiera "układ nerwowy" między modelami AI a narzędziami zewnętrznymi oraz rozwiązuje problem interoperacyjności między agentami a narzędziami zewnętrznymi. Firma DeepMind firmy Google wyraziła swoje poparcie dla niego, dzięki czemu MCP szybko stał się uznanym w branży standardem protokołu. Techniczna wartość MCP polega na standaryzacji wywołań funkcji, dzięki czemu różne LLM mogą wchodzić w interakcje z zewnętrznymi narzędziami w ujednoliconym języku, który jest odpowiednikiem "protokołu HTTP" w świecie Web3 AI, ale nadal ma braki w zdalnej komunikacji bezpieczeństwa (@SlowMist_Team @evilcos Istnieje wiele raportów i analiz bezpieczeństwa), zwłaszcza po intensywnym zachowaniu interakcji z udziałem zasobów; 2) A2A (Agent-to-Agent Protocol): Protokół komunikacji między agentami prowadzony przez Google, podobny do struktury protokołu "Agent Social Network". W porównaniu z MCP, który koncentruje się na połączeniu narzędzi AI, A2A koncentruje się bardziej na komunikacji i interakcji między agentami. Mechanizm Agent Card rozwiązuje problem odkrywania zdolności i realizuje międzyplatformową i multimodalną współpracę agentów, która została wsparta przez ponad 50 przedsiębiorstw, takich jak Atlassian i Salesforce. Z funkcjonalnego punktu widzenia A2A jest bardziej jak "protokół społeczny" w świecie sztucznej inteligencji, umożliwiający różnym małym sztucznym inteligencjom współpracę w ujednolicony sposób. Osobiście uważam, że poza umową, dla Google bardziej znaczące jest "uratowanie gry" przez Google w celu poparcia agenta AI. 3) UnifAI: Pozycjonowany jako sieć współpracy agentów, stara się zintegrować zalety MCP i A2A, aby zapewnić wieloplatformowe rozwiązania współpracy agentów dla małych i średnich przedsiębiorstw. Jego układ jest podobny do "warstwy środkowej", co ma na celu zwiększenie wydajności ekosystemu agentów dzięki ujednoliconemu mechanizmowi wykrywania usług. Jednak w porównaniu z kilkoma innymi protokołami, wpływ rynkowy i budowa ekosystemu UnifAI są nadal niewystarczające i w przyszłości może on skupić się na pewnym scenariuszu segmentowym. @darkresearchai: Jest to implementacja aplikacji serwera MCP oparta na blockchainie Solana, która zapewnia bezpieczeństwo za pośrednictwem zaufanego środowiska wykonawczego TEE, dzięki czemu agent AI może bezpośrednio wchodzić w interakcje z blockchainem Solana, takie jak sprawdzanie sald kont, wydawanie tokenów i inne operacje. Największą zaletą protokołu jest to, że umożliwia on wybór ścieżki DeFi za pomocą AI Agent, co rozwiązuje problem zaufanego wykonywania operacji on-chain. Jego odpowiadający mu $DARK ticker ostatnio po cichu rośnie wbrew trendowi, ale zgodnie z ostrożnym podejściem do ugryzienia przez węża i strachu przed liną studni przez dziesięć lat, nie polecam go tutaj. Jednak rozszerzenie warstwy aplikacyjnej DARK opartej na MCP otwiera nowy kierunek. Pytanie brzmi, jakie kierunki ekspansji i możliwości mogą generować agenci AI on-chain za pomocą tych ustandaryzowanych protokołów? 1) Możliwości zdecentralizowanej aplikacji wykonawczej: Opierając się na projekcie TEE, Dark rozwiązuje podstawowy problem - jak sprawić, by modele AI wiarygodnie wykonywały operacje on-chain. Zapewnia to wsparcie techniczne dla wdrożenia agentów AI w dziedzinie DeFi, co oznacza, że w przyszłości może być więcej agentów AI, którzy niezależnie wykonują operacje DeFi, takie jak handel, emisja tokenów i zarządzanie LP. W porównaniu z modelem agenta, który w przeszłości był czysto koncepcyjnym szumem, ten rodzaj ekologii agenta z praktyczną wartością jest tym, gdzie leży prawdziwa wartość. (Jednak Dark ma obecnie tylko ograniczoną liczbę 12 akcji na githubie, co można uznać tylko za dobry początek, a od całkowitego wyjścia z etapu koncepcji do aplikacji na dużą skalę jest jeszcze długa droga) 2) Wieloagentowa sieć blockchain współpracująca: Eksploracja scenariuszy współpracy wielu agentów przez A2A i UnifAI przyniosła nowe możliwości efektu sieciowego do ekosystemu agentów on-chain. Wyobraź sobie zdecentralizowaną sieć składającą się z wielu profesjonalnych agentów, którzy mogą przełamać granice możliwości pojedynczego LLM i utworzyć zdecentralizowany rynek autonomicznej współpracy, który idealnie pasuje do charakterystyki rozproszonej sieci blockchain. Ponad. W każdym razie, ścieżka agenta AI pozbywa się dylematu "MEME", a ścieżka rozwoju sztucznej inteligencji on-chain może polegać najpierw na rozwiązaniu problemu standardowego między platformami (MCP, A2A), a następnie na wyprowadzeniu innowacji w warstwie aplikacji (takich jak próba Darka w dziedzinie DeFi). Zdecentralizowany ekosystem agentów utworzy nową hierarchiczną architekturę rozszerzenia: dolna warstwa to podstawowe gwarancje bezpieczeństwa, takie jak TEE, środkowa warstwa to MCP/A2A i inne standardy protokołów, a górna warstwa to specyficzne aplikacje scenariuszy pionowych. (Może to być negatywne dla niegdyś czystego standardowego protokołu on-chain AI web3?) Dreszcze. ) Dla zwykłych użytkowników, po doświadczeniu pierwszej fali wzlotów i upadków w łańcuchu AI Agent, nie chodzi już o to, kto może rozdmuchać największą bańkę wartości rynkowej, ale o to, kto naprawdę może rozwiązać podstawowe problemy, takie jak bezpieczeństwo, wiarygodność i współpraca w procesie łączenia Web3 i AI. Jeśli chodzi o to, jak uniknąć wpadnięcia w kolejną pułapkę bańki, osobiście uważam, że dobrze jest obserwować, czy postęp projektu może nadążyć za innowacją technologii AI w web2. Podsumowując: 1. AI Agent będzie miał nową falę możliwości rozszerzenia warstwy aplikacji w oparciu o standardowe protokoły web2 AI (MCP, A2A itp.); 2. Agenci AI nie są już zadowoleni z monolitycznych usług przesyłania wiadomości, a usługi narzędzi wykonawczych (DeFAI, GameFAI itp.) do interakcji i współpracy wielu agentów AI będą nową atrakcją.