A2A และ MCP จะสามารถเป็นมาตรฐานทองคำของ Web3 AI Agent ได้หรือไม่?

ผู้เขียน：Haotian

จะเกิดอะไรขึ้นหากโปรโตคอล MCP ของ A2A และ Anthropic ของ Google กลายเป็นมาตรฐานทองคําสําหรับการพัฒนาตัวแทน web3 AI ความรู้สึกที่เข้าใจง่ายคือ "น้ําและดินไม่ปรับตัว" ในความคิดของฉันสภาพแวดล้อมที่ตัวแทน web3 AI ต้องเผชิญนั้นแตกต่างจากระบบนิเวศของ web2 อย่างมากและความท้าทายที่ต้องเผชิญกับการใช้โปรโตคอลการสื่อสารหลักก็แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง:

1. ช่องว่างครบกําหนดของแอปพลิเคชัน: A2A และ MCP กําลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในพื้นที่ web2 เนื่องจากให้บริการสถานการณ์แอปพลิเคชันที่เป็นผู้ใหญ่เพียงพอและโดยพื้นฐานแล้วเป็น "เครื่องขยายค่า" มากกว่าผู้สร้างคุณค่า อย่างไรก็ตาม ตัวแทน web3 AI ส่วนใหญ่อยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเปิดตัวเอเจนต์ในคลิกเดียว และขาดสถานการณ์การใช้งานเชิงลึก (DeFAI, GameFAi ฯลฯ) ทําให้ยากต่อการใช้โปรโตคอลเหล่านี้โดยตรงเพื่อมีบทบาทที่มีค่า

ตัวอย่างเช่นหากคุณเขียนโค้ดในเคอร์เซอร์คุณสามารถใช้โปรโตคอล MCP เป็นตัวเชื่อมต่อเพื่อเผยแพร่การอัปเดตโค้ดไปยัง Github ได้ด้วยคลิกเดียวโดยไม่ต้องกระโดดออกจากสภาพแวดล้อมการทํางานปัจจุบันของคุณซึ่งเป็นไอซิ่งบนเค้ก อย่างไรก็ตามหากผู้ใช้ใช้กลยุทธ์ที่ปรับแต่งการให้อาหารในพื้นที่เพื่อทําธุรกรรมแบบ on-chain ในสภาพแวดล้อม Web3 พวกเขาอาจสับสนเมื่อเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลแบบ on-chain

2. การขาดแคลนโครงสร้างพื้นฐาน: เพื่อให้ Web3 AI Agent สามารถสร้างระบบนิเวศที่สมบูรณ์ได้ จะต้องเติมเต็มโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐานที่ขาดหายไปอย่างรุนแรง รวมถึงชั้นข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว, ชั้น Oracle, ชั้นการดำเนินการตามเจตนา, ชั้นการเห็นพ้องแบบกระจายศูนย์ และอื่น ๆ โดยปกติแล้ว โปรโตคอล A2A ในสภาพแวดล้อม Web2 Agent สามารถเรียกใช้ API ที่มีมาตรฐานเพื่อทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดาย แต่ในสภาพแวดล้อม Web3 การดำเนินการทำกำไรข้าม DEX ที่ง่าย ๆ กลับเผชิญกับความท้าทายอย่างมาก.

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์หนึ่ง ผู้ใช้กำหนดให้ AI Agent "ซื้อจาก Uniswap เมื่อราคา ETH ต่ำกว่า 1600 ดอลลาร์ และขายเมื่อราคาฟื้นตัว" การดำเนินการที่ดูเหมือนจะง่ายนี้ต้องให้ Agent แก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลบนบล็อกเชนแบบเรียลไทม์ การเพิ่มประสิทธิภาพค่า Gas แบบพลศาสตร์ การควบคุมการลื่นไถล และการป้องกัน MEV ซึ่งเป็นปัญหาเฉพาะของ web3 ในขณะที่ AI Agent ของ web2 เพียงแค่เรียกใช้ API มาตรฐานเพื่อทำงานร่วมกัน โดยระดับการพัฒนาของโครงสร้างพื้นฐานนั้นแตกต่างกันอย่างมากเมื่อเปรียบเทียบกับสภาพแวดล้อมของ web3.

3. สร้างความต้องการที่แตกต่างใน web3 AI: หาก web3 AI Agent เพียงแค่ใช้โปรโตคอลและรูปแบบฟังก์ชันของ web2 อย่างง่าย ๆ จะยากที่จะใช้ประโยชน์จากลักษณะเฉพาะของธุรกรรมบนเครือข่าย โดยเฉพาะปัญหาที่ซับซ้อน เช่น สัญญาณรบกวนจากข้อมูล ความแม่นยำของการทำธุรกรรม ความหลากหลายของ Router เป็นต้น.

ยกตัวอย่างการทำธุรกรรมด้วยเจตนา ในสภาพแวดล้อม web2 ผู้ใช้จะระบุว่า "จองเที่ยวบินที่ถูกที่สุด" โปรโตคอล A2A สามารถให้หลายเอเจนต์ทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดาย แต่ในสภาพแวดล้อม web3 เมื่อผู้ใช้คาดหวังว่า "จะข้ามสายโซ่ USDC ของฉันไปยัง Solana ด้วยต้นทุนต่ำที่สุดและเข้าร่วมในการขุดสภาพคล่อง" ไม่เพียงแต่ต้องเข้าใจเจตนาของผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังต้องพิจารณาความปลอดภัย ความเป็นอะตอม และต้นทุนที่สูญเสีย และดำเนินการชุดของการดำเนินการที่ซับซ้อนบนบล็อกเชน กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากการดำเนินการที่ดูเหมือนจะสะดวกสบายกลับทำให้ผู้ใช้ต้องเผชิญกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่มากขึ้น ประสบการณ์ที่สะดวกสบายเช่นนั้นก็ไม่มีความหมาย และความต้องการนั้นก็เป็นความต้องการที่ปลอม.

เหนือ

โดยสรุปแล้ว สิ่งที่ฉันต้องการจะสื่อคือ A2A และ MCP มีคุณค่าแน่นอน แต่ไม่สามารถคาดหวังได้ว่าพวกมันจะสามารถปรับใช้กับสนาม web3 AI Agent ได้โดยไม่มีการปรับเปลี่ยนใดๆ ความว่างเปล่าของการปรับใช้ infra นี้ไม่ใช่โอกาสของผู้สร้างเหรอ?