Останнім часом агенти штучного інтелекту в ланцюжку, схоже, демонструють ознаки відновлення. Стандарти протоколів, такі як MCP, A2A та UnifAI, доповнюють один одного, утворюючи нову інфраструктуру взаємодії Multi-AI Agent, оновлюючи AI Agent з чисто інформаційного push-сервісу до рівня сервісу додатків виконання. Питання в тому, чи стане це початком другої хвилі ончейн-весни AI Agent? 1) Model Context Protocol (MCP): відкритий стандартний протокол, запущений Anthropic, який по суті відкриває «нервову систему» між моделями штучного інтелекту та зовнішніми інструментами, а також вирішує проблему взаємодії між агентами та зовнішніми інструментами. Компанія DeepMind від Google висловила свою підтримку, завдяки чому MCP швидко став визнаним у галузі стандартом протоколу. Технічна цінність MCP полягає в стандартизації викликів функцій, щоб різні LLM могли взаємодіяти із зовнішніми інструментами на єдиній мові, що еквівалентно «протоколу HTTP» у світі штучного інтелекту Web3, але він все ще має недоліки у віддаленому зв'язку безпеки (@SlowMist_Team @evilcos Існує багато звітів та аналізів безпеки), особливо після того, як поведінка взаємодії за участю активів є інтенсивною; 2) A2A (Agent-to-Agent Protocol): протокол міжагентного зв'язку під керівництвом Google, аналогічний протокольній структурі "Agent Social Network". У порівнянні з MCP, який фокусується на підключенні інструментів штучного інтелекту, A2A більше фокусується на комунікації та взаємодії між агентами. Механізм Agent Card вирішує проблему виявлення можливостей і реалізує кросплатформну та мультимодальну співпрацю агентів, яку підтримують понад 50 підприємств, таких як Atlassian та Salesforce. З функціональної точки зору A2A більше схожий на «соціальний протокол» у світі штучного інтелекту, що дозволяє різним маленьким штучним інтелектам працювати разом уніфіковано. Особисто я вважаю, що за винятком угоди, для Google більш значущим є «врятувати гру», щоб схвалити AI Agent. 3) UnifAI: Позиціонується як мережа співпраці агентів, вона намагається інтегрувати переваги MCP та A2A для надання кросплатформних рішень для співпраці агентів для малих та середніх підприємств. Його структура схожа на «середній рівень», сподіваючись зробити екосистему агентів більш ефективною за допомогою уніфікованого механізму виявлення послуг. Однак, порівняно з кількома іншими протоколами, ринковий вплив UnifAI та побудова екосистеми все ще недостатні, і в майбутньому він може зосередитися на певному сценарії сегмента. @darkresearchai: Це реалізація програми MCP-сервера на основі блокчейну Solana, яка забезпечує гарантію безпеки через довірене середовище виконання TEE, завдяки чому агент штучного інтелекту може безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, наприклад, запитувати залишки на рахунках, випускати токени та виконувати інші операції. Найбільша особливість протоколу полягає в тому, що він надає можливість вибору шляху DeFi за допомогою AI Agent, що вирішує проблему довіреного виконання операцій у ланцюжку. Відповідний йому Ticker $DARK останнім часом тихо піднімається проти тренду, але відповідно до обережного ставлення бути укушеним змією і боятися мотузки колодязя протягом десяти років, я не буду рекомендувати його тут. Однак розширення прикладного рівня DARK на основі MCP відкриває новий напрямок. Питання полягає в тому, які напрямки розширення та можливості можуть бути створені агентами штучного інтелекту в ланцюжку за допомогою цих стандартизованих протоколів? 1) Можливості програми децентралізованого виконання: Ґрунтуючись на дизайні TEE, Dark вирішує основну проблему - як змусити моделі штучного інтелекту надійно виконувати операції в ланцюжку. Це забезпечує технічну підтримку для впровадження AI Agents у сфері DeFi, а це означає, що в майбутньому може з'явитися більше AI Agents, які самостійно виконують операції DeFi, такі як торгівля, випуск токенів та управління LP. У порівнянні з моделлю Агента, яка в минулому була чисто концептуальним хайпом, цей вид екології Агента з практичною цінністю і є тим, в чому полягає справжня цінність. (Однак, Dark на даний момент має лише обмежену кількість з 12 дій на github, що можна розцінювати лише як хороший початок, а від повного виходу зі стадії концепції до масштабного застосування ще довгий шлях) 2) Спільна блокчейн-мережа з кількома агентами: дослідження A2A та UnifAI сценаріїв співпраці з кількома агентами принесло нові можливості мережевого ефекту в екосистему агентів у мережі. Уявіть собі децентралізовану мережу, що складається з кількох професійних агентів, які можуть подолати межі можливостей одного LLM і сформувати децентралізований ринок автономної співпраці, який ідеально вписується в характеристики розподіленої мережі блокчейну. Вище. У будь-якому випадку, трек агента штучного інтелекту позбавляється дилеми «MEME», і шлях розвитку ончейн-ШІ може полягати в тому, щоб спочатку вирішити кросплатформну стандартну проблему (MCP, A2A), а потім отримати інновації на прикладному рівні (наприклад, спроба Дарка в галузі DeFi). Екосистема децентралізованих агентів сформує нову ієрархічну архітектуру розширення: нижній рівень – це базове забезпечення безпеки, таке як TEE, середній рівень – MCP/A2A та інші стандарти протоколу, а верхній рівень – специфічні програми вертикальних сценаріїв. (Це може бути негативним моментом для колись чистого стандартного протоколу web3 AI в ланцюжку?) Тремтячи. ) Для звичайних користувачів, після того, як вони пережили першу хвилю злетів і падінь у ланцюжку AI Agent, мова вже йде не про те, хто може роздмухати найбільшу бульбашку ринкової вартості, а про те, хто може по-справжньому вирішити основні больові точки, такі як безпека, надійність і співпраця в процесі об'єднання Web3 і AI. Що стосується того, як не потрапити в чергову пастку бульбашки, особисто я вважаю хорошим спостерігати за тим, чи зможе прогрес проекту встигнути за інноваціями в технології штучного інтелекту web2. Підіб'ємо підсумки: 1. AI Agent матиме нову хвилю хайпових можливостей розширення прикладного рівня на основі стандартних протоколів web2 AI (MCP, A2A тощо); 2. Агенти штучного інтелекту більше не задовольняються монолітними службами push-повідомлень, а послуги інструментів виконання (DeFAI, GameFAI тощо) для взаємодії та спільної роботи агентів із кількома штучним інтелектом стануть новою родзинкою.