Algunas reflexiones sobre las direcciones de los escenarios de implementación del Agente AI Web3

Escrito por: Haotian

He reflexionado más sobre las direcciones de los escenarios de implementación de los agentes de IA en web3 y he extraído algunas reflexiones prospectivas, como se muestra a continuación:

1. La función de aplicación más nativa del agente de IA web3 puede no ser “transacciones”. A pesar de que los agentes de tipo DeFi han sido considerados como la forma final de la implementación de agentes en Crypto. Sin embargo, la IA en sí misma lleva consigo un proceso de razonamiento difuso y alucinaciones, lo que va en contra de la precisión y la baja tolerancia a errores requeridas en los escenarios de transacciones.

En mi opinión, las ventajas de un agente de IA web3 a corto plazo radican en la “limpieza de datos” y en el “análisis de intenciones”, en lugar de requerir de inmediato una ejecución de transacciones de activos con una precisión absoluta. Por ejemplo: realizar la limpieza de datos aplicables en cadena + fuera de la cadena, construir un gráfico de información efectivo; otro ejemplo: modelar el comportamiento de transacciones de usuarios en cadena y analizar la aversión al riesgo, personalizar un asistente de decisiones de trading de Smart Money, etc.

2. La necesidad del Protocolo de Comunicación de Agentes A2A para el Agente web3 AI puede ser mayor que la de MCP. Esto se debe a que las llamadas de MCP son en su mayoría API funcionales maduras; si hay un ecosistema de aplicaciones de Agentes maduro, MCP puede resolver perfectamente el problema de islas de datos. Por el contrario, si el propio modelo de aplicación no es maduro, la interfaz estandarizada de MCP carece de aplicación.

En comparación, el protocolo A2A puede crear un cierto mercado incremental de Agentes, lo que dará lugar a la aparición de una serie de Agentes verticales especializados, como Agentes de análisis de datos en cadena, Agentes de auditoría de contratos inteligentes, Agentes de captura de oportunidades MEV, etc. Las condiciones como el registro de capacidades de Agentes y la red de mensajería P2P integradas en A2A fomentarán una mejor adaptación y combinación del valor de interacción compleja entre los diferentes Agentes verticales. Si solo se queda en el nivel del protocolo MCP, es probable que los Agentes de IA de web3 tengan dificultades para superar las limitaciones de interacción lingüística.

3. Requisitos de construcción de infra para el Agente AI web3 > Implementación de aplicaciones. En el contexto de web2AI, la búsqueda del valor práctico del Agente es naturalmente la prioridad más alta, pero para que el Agente AI web3 construya un ecosistema completo, debe llenar las graves carencias de la infraestructura básica, incluyendo la capa de datos unificada, la capa de Oracle, la capa de ejecución de intenciones, la capa de consenso descentralizado, etc.

En lugar de enfrentarse directamente en la capa de aplicación con web2 (lo que inevitablemente resultará en pérdidas), el camino correcto es encontrar un enfoque alternativo en la capa de infraestructura, construyendo infraestructuras que tengan ventajas diferenciadas de web3. Aunque en la implementación de aplicaciones estamos relativamente rezagados en comparación con la IA de web2, construir una red de consenso descentralizada para la operación A2A y establecer estándares operativos interactivos unificados para maximizar la utilidad de MCP, entre otras infraestructuras básicas, se alinean naturalmente con las características nativas de la blockchain, y la urgencia de construir infraestructuras no es mucho menor que la de implementar aplicaciones.

4. La transformación del pensamiento de construir de Crypto Native a AI Native, al mirar atrás en la historia de Crypto de los últimos años, una simple adherencia al marco de “descentralización” ha derivado en una rica variedad de caminos y oleadas de innovación. En el futuro, el campo de AI + Crypto podría avanzar más en torno a la “autonomía de la IA”.

Tanto los Agentes como los Robóticos, en esencia, buscan un nuevo marco paradigmático centrado en la IA, como un conjunto de agentes de IA con capacidad de gestión de fondos autónoma, una plantilla de contrato inteligente que puede automejorarse según el entorno de la red y los comentarios, y un marco de gobernanza DAO que se ajusta y optimiza dinámicamente según la contribución de la comunidad. En última instancia, se trata de despojarse del pensamiento simplista de aplicaciones de herramientas, permitir que la IA tenga un sistema de autoevolución y que la IA impulse el progreso de la IA, eso es lo fundamental.