Recent, agenții AI on-chain par să dea semne de recuperare. Standardele de protocol precum MCP, A2A și UnifAI se completează reciproc pentru a forma o nouă infrastructură de interacțiune Multi-AI Agent, actualizând AI Agent de la un serviciu pur de push de informații la un nivel de serviciu de instrument de aplicație de execuție. Întrebarea este, acesta va fi începutul celui de-al doilea val de primăvară AI Agent on-chain? 1) Model Context Protocol (MCP): Un protocol standard deschis lansat de Anthropic, care deschide în esență "sistemul nervos" între modelele AI și instrumentele externe și rezolvă problema interoperabilității dintre agenți și instrumente externe. DeepMind de la Google și-a exprimat sprijinul pentru acesta, făcând MCP să devină rapid un standard de protocol recunoscut în industrie. Valoarea tehnică a MCP constă în standardizarea apelurilor de funcții, astfel încât diferite LLM-uri să poată interacționa cu instrumente externe într-un limbaj unificat, care este echivalent cu "protocolul HTTP" din lumea Web3 AI, dar are încă deficiențe în comunicarea de securitate la distanță (@SlowMist_Team @evilcos Există multe rapoarte și analize de securitate), mai ales după ce comportamentul de interacțiune care implică active este intensiv; 2) A2A (Agent-to-Agent Protocol): Protocol de comunicare între agenți condus de Google, similar cu cadrul de protocol al "Agent Social Network". În comparație cu MCP, care se concentrează pe conectarea instrumentelor AI, A2A se concentrează mai mult pe comunicarea și interacțiunea dintre agenți. Mecanismul cardului de agent rezolvă problema descoperirii capabilităților și realizează colaborarea între agenți multiplatformă și multimodală, care a fost susținută de peste 50 de companii, cum ar fi Atlassian și Salesforce. Din punct de vedere funcțional, A2A seamănă mai mult cu un "protocol social" în lumea AI, permițând diferitelor IA mici să lucreze împreună într-un mod unificat. Personal, simt că, cu excepția acordului, este mai semnificativ pentru Google să "salveze jocul" pentru a susține AI Agent. 3) UnifAI: Poziționată ca o rețea de colaborare cu agenți, încearcă să integreze avantajele MCP și A2A pentru a oferi soluții de colaborare cu agenți multiplatformă pentru întreprinderile mici și mijlocii. Aspectul său este similar cu un "strat de mijloc", sperând să facă ecosistemul de agenți mai eficient printr-un mecanism unificat de descoperire a serviciilor. Cu toate acestea, în comparație cu alte câteva protocoale, influența UnifAI pe piață și construcția ecosistemului sunt încă insuficiente și se poate concentra pe un anumit scenariu de segment în viitor. @darkresearchai: Este o implementare a aplicației de server MCP bazată pe blockchain-ul Solana, care oferă asigurare de securitate prin mediul de execuție de încredere TEE, astfel încât agentul AI să poată interacționa direct cu blockchain-ul Solana, cum ar fi interogarea soldurilor conturilor, emiterea de tokenuri și alte operațiuni. Cel mai mare punct culminant al protocolului este că permite selectarea căii DeFi cu AI Agent, ceea ce rezolvă problema execuției de încredere a operațiunilor on-chain. Ticker $DARK corespunzător s-a ridicat în liniște împotriva tendinței în ultima vreme, dar în conformitate cu atitudinea precaută de a fi mușcat de un șarpe și de a-i fi frică de frânghia fântânii timp de zece ani, nu îl voi recomanda aici. Cu toate acestea, extinderea stratului de aplicație al DARK bazat pe MCP deschide o nouă direcție. Întrebarea este, ce direcții și oportunități de expansiune pot fi generate de agenții AI on-chain cu ajutorul acestor protocoale standardizate? 1) Capabilități de aplicație de execuție descentralizată: Pe baza designului TEE, Dark rezolvă o problemă de bază - cum să facă modelele AI să efectueze în mod credibil operațiuni în lanț. Acest lucru oferă suport tehnic pentru implementarea agenților AI în domeniul DeFi, ceea ce înseamnă că, în viitor, ar putea exista mai mulți agenți AI care efectuează în mod independent operațiuni DeFi, cum ar fi tranzacționarea, emiterea de tokenuri și gestionarea LP. În comparație cu modelul Agentului care a fost pur conceptual în trecut, acest tip de ecologie a Agentului cu valoare practică este locul în care se află valoarea reală. (Cu toate acestea, Dark are în prezent doar un număr limitat de 12 acțiuni pe github, ceea ce poate fi considerat doar un început bun și mai este încă un drum lung de parcurs de la părăsirea completă a stadiului de concept la o aplicație la scară largă) 2) Rețea blockchain colaborativă multi-agent: Explorarea de către A2A și UnifAI a scenariilor de colaborare multi-agent a adus noi posibilități de efect de rețea ecosistemului de agenți on-chain. Imaginați-vă o rețea descentralizată compusă din mai mulți agenți profesioniști, care pot depăși limitele capabilităților unui singur LLM și pot forma o piață descentralizată de colaborare autonomă, care se potrivește perfect cu caracteristicile rețelei distribuite de blockchain. Deasupra. În orice caz, pista agentului AI scapă de dilema "MEME", iar calea de dezvoltare a AI on-chain poate fi rezolvarea mai întâi a problemei standard multiplatformă (MCP, A2A) și apoi derivarea inovației la nivel de aplicație (cum ar fi încercarea lui Dark în domeniul DeFi). Ecosistemul de agenți descentralizați va forma o nouă arhitectură de expansiune ierarhică: stratul inferior este asigurarea de securitate de bază, cum ar fi TEE, stratul de mijloc este MCP/A2A și alte standarde de protocol, iar stratul superior este aplicații specifice scenariilor verticale. (Acesta poate fi un aspect negativ pentru protocolul standard on-chain web3 AI?) Frisoane. ) Pentru utilizatorii obișnuiți, după ce au experimentat primul val de suișuri și coborâșuri în lanțul AI Agent, nu mai este vorba despre cine poate promova cea mai mare bulă de valoare de piață, ci despre cine poate rezolva cu adevărat punctele dureroase de bază, cum ar fi securitatea, încrederea și colaborarea în procesul de combinare a Web3 și AI. În ceea ce privește modul de a evita căderea într-o altă capcană cu bule, personal cred că este bine să observăm dacă progresul proiectului poate ține pasul cu inovația tehnologică AI a web2. În concluzie: 1. AI Agent va avea un nou val de oportunități de extindere a stratului de aplicație bazate pe protocoalele standard web 2 AI (MCP, A2A etc.); 2. Agenții AI nu mai sunt mulțumiți de serviciile monolitice de mesaje push, iar serviciile de instrumente de execuție (DeFAI, GameFAI etc.) pentru interacțiunea și colaborarea cu mai mulți agenți AI vor fi un nou punct culminant.