Refletindo mais sobre a direção dos cenários de implementação do agente de IA web3, destilei algumas reflexões prospectivas, conforme abaixo:
A funcionalidade de aplicação mais nativa do web3 AI Agent pode não ser "transação". Embora os agentes de negociação DeFi tenham sido sempre vistos como a forma final da implementação dos agentes no Crypto. Mas a própria IA traz um processo de raciocínio ambíguo e alucinação, o que contradiz naturalmente a precisão e a baixa tolerância a erros exigidas nos cenários de negociação.
Na minha opinião, as vantagens do agente de IA web3 de curto prazo estão nos níveis de "limpeza de dados" e "análise de intenções", e não em ter que chegar imediatamente à camada de execução de transações de ativos com precisão absoluta. Por exemplo: realizar a limpeza de dados aplicáveis em on-chain + off-chain, construindo um gráfico de informações eficaz; outro exemplo: desenvolver a modelagem do comportamento de transações dos usuários on-chain e a análise de preferência de risco, personalizando assistentes de decisões de negociação Smart Money, etc;
A necessidade de um protocolo de comunicação Agent para A2A por parte do web3 AI Agent pode ser maior do que a do MCP. Isso se deve ao fato de que as chamadas do MCP são, em relação, interfaces de API funcionais já consolidadas. Se houver um ecossistema de aplicações de Agent maduro, a partir do MCP é possível resolver perfeitamente o problema das ilhas de dados; por outro lado, se o próprio modelo de aplicação não for maduro, as interfaces padronizadas do MCP carecem de utilidade.
Em contraste, o protocolo A2A pode criar um certo mercado de agentes incrementais, que dará origem a uma série de agentes verticais com divisão de trabalho especializada, como agentes de análise de dados on-chain, agentes de auditoria de contratos inteligentes, agentes de captura de oportunidades MEV e assim por diante. O registro de capacidade de agente integrado da A2A e a rede de mensagens P2P promoverão vários agentes verticais para melhor se adaptarem ao valor da ligação e combinações complexas de interação.
Necessidades da web3 AI Agent para a construção de infra > Implementação da Application. No contexto da web2AI, a busca pelo valor prático do Agent é naturalmente a prioridade mais alta, mas para que o web3 AI Agent construa um ecossistema completo, é necessário preencher a grave falta de infraestrutura subjacente, incluindo camada de dados unificada, camada de Oracle, camada de execução de intenções, camada de consenso descentralizado, etc.
Em vez de competir diretamente no nível da aplicação com o web2 (o que inevitavelmente levará a perdas), é mais sensato explorar novas abordagens no nível da infraestrutura e construir uma infraestrutura que possua vantagens diferenciadas do web3. Embora haja um certo atraso na implementação de aplicações em relação à IA do web2, a construção de uma rede de consenso descentralizada para a operação A2A e o desenvolvimento de padrões operacionais interativos unificados para maximizar a utilidade do MCP, entre outras infraestruturas básicas, alinham-se naturalmente com as características nativas da blockchain. Portanto, a urgência na construção da infraestrutura não é muito menor do que a necessidade de implementação de aplicações.
A mudança de mentalidade de build de Crypto Native para AI Native. Olhando para a história do Crypto nos últimos anos, a simples adesão ao quadro de "descentralização" gerou uma variedade rica de trilhas e inovações. No futuro, no campo do AI + Crypto, pode-se caminhar mais longe em torno da "autonomização da IA".
Quer se trate de Agentic ou Robotic, a essência é buscar um novo paradigma centrado em IA, como um conjunto de Agentes de IA com capacidade de gestão de fundos próprios, um modelo de contrato inteligente que possa se auto-atualizar com base no ambiente da rede e no feedback, e uma estrutura de governança DAO que se ajuste e otimize dinamicamente com base na contribuição da comunidade. Em última análise, abstrair o pensamento simples de aplicação de ferramentas, permitindo que a IA possua um sistema de evolução autônoma e que a IA impulsione o progresso da IA é a verdadeira questão.
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Algumas reflexões sobre as direções dos cenários de implementação do Web3 AI Agent
Escrito por: Haotian
Refletindo mais sobre a direção dos cenários de implementação do agente de IA web3, destilei algumas reflexões prospectivas, conforme abaixo:
Na minha opinião, as vantagens do agente de IA web3 de curto prazo estão nos níveis de "limpeza de dados" e "análise de intenções", e não em ter que chegar imediatamente à camada de execução de transações de ativos com precisão absoluta. Por exemplo: realizar a limpeza de dados aplicáveis em on-chain + off-chain, construindo um gráfico de informações eficaz; outro exemplo: desenvolver a modelagem do comportamento de transações dos usuários on-chain e a análise de preferência de risco, personalizando assistentes de decisões de negociação Smart Money, etc;
Em contraste, o protocolo A2A pode criar um certo mercado de agentes incrementais, que dará origem a uma série de agentes verticais com divisão de trabalho especializada, como agentes de análise de dados on-chain, agentes de auditoria de contratos inteligentes, agentes de captura de oportunidades MEV e assim por diante. O registro de capacidade de agente integrado da A2A e a rede de mensagens P2P promoverão vários agentes verticais para melhor se adaptarem ao valor da ligação e combinações complexas de interação.
Em vez de competir diretamente no nível da aplicação com o web2 (o que inevitavelmente levará a perdas), é mais sensato explorar novas abordagens no nível da infraestrutura e construir uma infraestrutura que possua vantagens diferenciadas do web3. Embora haja um certo atraso na implementação de aplicações em relação à IA do web2, a construção de uma rede de consenso descentralizada para a operação A2A e o desenvolvimento de padrões operacionais interativos unificados para maximizar a utilidade do MCP, entre outras infraestruturas básicas, alinham-se naturalmente com as características nativas da blockchain. Portanto, a urgência na construção da infraestrutura não é muito menor do que a necessidade de implementação de aplicações.
Quer se trate de Agentic ou Robotic, a essência é buscar um novo paradigma centrado em IA, como um conjunto de Agentes de IA com capacidade de gestão de fundos próprios, um modelo de contrato inteligente que possa se auto-atualizar com base no ambiente da rede e no feedback, e uma estrutura de governança DAO que se ajuste e otimize dinamicamente com base na contribuição da comunidade. Em última análise, abstrair o pensamento simples de aplicação de ferramentas, permitindo que a IA possua um sistema de evolução autônoma e que a IA impulsione o progresso da IA é a verdadeira questão.