Wird der MCP+A2A-Standard der neue Beginn der zweiten Welle der Begeisterung für Chain-on-AI-Agenten sein?

In letzter Zeit scheinen Chain-on-AI-Agenten Anzeichen einer Erholung zu zeigen. Protokollstandards wie MCP, A2A, UnifAI usw. ergänzen sich und bilden eine neue Infrastruktur für die Interaktion von Multi-AI-Agenten, wodurch AI-Agenten von einem reinen Informationsdienst auf die Ebene eines ausführenden Anwendungstools aufgewertet werden. Die Frage ist, wird dies der Beginn des zweiten Frühlings der AI-Agenten auf der Blockchain sein?
1) MCP (Model Context Protocol): Ein offenes Standardprotokoll, das von Anthropic eingeführt wurde und im Wesentlichen das "Nervensystem" zwischen AI-Modellen und externen Werkzeugen herstellt, um die Interoperabilität zwischen Agenten und externen Werkzeugen zu lösen. Google DeepMind hat ebenfalls seine Unterstützung dafür ausgedrückt, sodass MCP schnell zu einem branchenanerkannten Protokollstandard geworden ist.
Der technische Wert von MCP liegt darin, Funktionsaufrufe zu standardisieren, sodass verschiedene LLMs mit externen Werkzeugen in einer einheitlichen Sprache interagieren können, was dem "HTTP-Protokoll" der Web3-AI-Welt entspricht. Dennoch gibt es in der Phase der sicheren Fernkommunikation noch Schwächen ( @SlowMist_Team @evilcos haben mehrere Sicherheitsberichte analysiert), insbesondere wenn es um intensive Interaktionen mit Vermögenswerten geht;
2) A2A (Agent-zu-Agent-Protokoll): Ein von Google geleitetes Kommunikationsprotokoll zwischen Agenten, ähnlich einem Protokollrahmen für "Agenten-Soziale Netzwerke". Im Gegensatz zu MCP, das sich auf die Verbindung von AI-Tools konzentriert, liegt der Fokus von A2A auf der Kommunikation zwischen Agenten. Durch den Agent Card-Mechanismus wird das Problem der Fähigkeitenentdeckung gelöst, was plattformübergreifende, multimodale Zusammenarbeit zwischen Agenten ermöglicht und Unterstützung von über 50 Unternehmen wie Atlassian und Salesforce erhalten hat.
Funktional betrachtet ähnelt A2A dem "Sozialprotokoll" der AI-Welt, das es verschiedenen kleinen AIs ermöglicht, auf eine einheitliche Weise zusammenzuarbeiten. Ich persönlich denke, dass die Bedeutung von Google, die "Sitzungen" für AI-Agenten zu organisieren, noch größer ist als das Protokoll selbst.
3) UnifAI: Positioniert als Netzwerk für die Zusammenarbeit von Agenten, versucht es, die Vorteile von MCP und A2A zu integrieren und kleinen und mittleren Unternehmen plattformübergreifende Lösungen für die Zusammenarbeit von Agenten anzubieten. Sein Ansatz ähnelt einer "Zwischenschicht", die hofft, die Agent-Ökosysteme durch einen einheitlichen Service-Entdeckungsmechanismus effizienter zu gestalten. Im Vergleich zu anderen Protokollen scheint UnifAIs Markteinfluss und Ökosystemaufbau jedoch noch unzureichend zu sein, und in Zukunft könnte es sich auf ein bestimmtes Nischenszenario konzentrieren.
@darkresearchai: Ist eine Implementierung einer MCP-Serveranwendung auf der Solana-Blockchain, die durch eine TEE-Umgebung für vertrauenswürdige Ausführung Sicherheit bietet und es AI-Agenten ermöglicht, direkt mit der Solana-Blockchain zu interagieren, z.B.: Abfrage von Kontoständen, Token-Emissionen usw.
Das Hauptaugenmerk dieses Protokolls liegt darauf, den AI-Agenten Wege zur Bereitstellung von DeFi zu eröffnen und das Problem der vertrauenswürdigen Ausführung von Blockchain-Operationen zu lösen. Das entsprechende Ticker-Symbol $DARK ist kürzlich leise gegen den Trend gestiegen, aber aus einer vorsichtigen Sichtweise, die besagt, dass einmal gebissen, zehn Jahre lang Angst vor dem Seil hat, werde ich hier keine Empfehlung aussprechen. Dennoch hat Darks Ausweitung auf der Anwendungsebene basierend auf MCP tatsächlich einen neuen Weg eröffnet.
Die Frage ist, welche Erweiterungsrichtungen und Möglichkeiten Chain-on-AI-Agenten mithilfe dieser standardisierten Protokolle erzeugen können?
1) Dezentrale Ausführungsfähigkeiten: Darks Design basierend auf TEE löst ein zentrales Problem – wie AI-Modelle vertrauenswürdig auf der Blockchain agieren können. Dies bietet technische Unterstützung für die Integration von AI-Agenten im DeFi-Bereich und bedeutet, dass in Zukunft mehr AI-Agenten auftreten könnten, die Transaktionen, Token-Emissionen, LP-Management und andere DeFi-Operationen selbstständig ausführen.
Im Vergleich zu den früheren Agentenmodellen, die nur auf Konzepten basierten, ist dieses praktische Agenten-Ökosystem der wahre Wert. (Allerdings hat Dark derzeit auf GitHub auch nur 12 begrenzte Aktionen, was nur als guter Anfang angesehen werden kann; es gibt noch einen weiten Weg, bis es vollständig von der Konzeptphase zur großflächigen Anwendung übergeht.)
2) Mehr-Agenten-kollaboratives Blockchain-Netzwerk: Die Erkundung von A2A und UnifAI von Szenarien der Zusammenarbeit mehrerer Agenten bringt neue Möglichkeiten für Netzwerkeffekte im Chain-on-Agenten-Ökosystem. Man kann sich ein dezentrales Netzwerk vorstellen, das aus verschiedenen spezialisierten Agenten besteht, das die Grenzen der Fähigkeiten eines einzelnen LLM überschreiten und einen autonom kooperierenden dezentralen Markt bilden könnte, was perfekt mit den Eigenschaften von verteilten Blockchain-Netzwerken übereinstimmt.
Das wäre alles.
Wie dem auch sei, der AI-Agenten-Sektor scheint sich aus der "MEMEifizierung" zu befreien, der Entwicklungspfad von Chain-on-AI könnte darin bestehen, zunächst plattformübergreifende Standardprobleme (MCP, A2A) zu lösen und dann Innovationen auf der Anwendungsebene abzuleiten (wie Darks Versuche im DeFi-Bereich).
Das dezentralisierte Agenten-Ökosystem wird eine völlig neue schichtweise Erweiterungsarchitektur bilden: Die untere Schicht bildet die grundlegende Sicherheitsgarantie wie TEE, die mittlere Schicht umfasst Protokollstandards wie MCP/A2A, während die obere Schicht spezifische vertikale Anwendungsfälle darstellt. (Das könnte für frühere rein web3 AI-Standards auf der Blockchain eine negative Entwicklung sein? Zitternd...)
Für normale Benutzer wird es nach den großen Höhen und Tiefen des ersten Frühlings der AI-Agenten auf der Blockchain wichtig sein, nicht mehr darauf zu achten, wer die größte Marktbewertungsblase aufbauen kann, sondern wer tatsächlich die Kernprobleme der Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und Zusammenarbeit im Prozess der Kombination von Web3 und AI lösen kann. Was die Vermeidung einer weiteren Blasenfalle angeht, denke ich persönlich, dass es ausreicht, zu beobachten, ob die Projektfortschritte eng mit den Innovationen der Web2-AI-Technologie verbunden sind.
Zusammenfassend:
1. AI-Agenten werden auf der Grundlage der Web2-AI-Standardprotokolle (MCP, A2A usw.) neue Anwendungsmöglichkeiten und Spekulationen bieten;
2. AI-Agenten sind nicht mehr mit singulären Nachrichten-Push-Diensten zufrieden; die Ausführungswerkzeuge für die Interaktion zwischen mehreren AI-Agenten (DeFAI, GameFAI usw.) werden neue Highlights sein.