Recientemente, parece haber signos de recuperación en los Agentes de IA en la cadena. Los estándares de protocolos como MCP, A2A y UnifAI se están complementando para convertirse en una nueva infraestructura de interacción de Multi-AI Agent, elevando a los Agentes de IA de un servicio de envío de información pura a una capa de servicio de herramientas de ejecución. La pregunta es: ¿será este el inicio de la segunda ola de primavera de Agentes de IA en la cadena?
1) MCP (Protocolo de Contexto de Modelo): Un protocolo estándar abierto lanzado por Anthropic, que esencialmente conecta el 'sistema nervioso' de los modelos de IA con herramientas externas, resolviendo el problema de interoperabilidad entre Agentes y herramientas externas. Google DeepMind también ha expresado su apoyo, lo que ha llevado a que MCP se convierta rápidamente en un estándar de protocolo reconocido en la industria.
El valor técnico de MCP radica en estandarizar las llamadas a funciones, permitiendo que diferentes LLM interactúen con herramientas externas en un lenguaje unificado, equivalente al 'protocolo HTTP' en el mundo de la IA Web3, pero aún tiene debilidades en la comunicación segura remota ( @SlowMist_Team @evilcos han realizado múltiples informes de seguridad al respecto), especialmente después de que las interacciones relacionadas con activos se vuelven intensivas;
2) A2A (Protocolo Agente-a-Agente): Protocolo de comunicación entre Agentes liderado por Google, similar a un marco de protocolo de 'red social de Agentes'. En comparación con MCP que se centra en la conexión de herramientas de IA, A2A se enfoca más en la interacción de comunicación entre Agentes. A través del mecanismo de Tarjeta de Agente se resuelve el problema del descubrimiento de capacidades, logrando la colaboración de Agentes multiplataforma y multimodal, y ha obtenido el apoyo de más de 50 empresas como Atlassian y Salesforce.
Desde el punto de vista funcional, A2A se asemeja al 'protocolo social' del mundo de IA, permitiendo que diferentes pequeñas IAs colaboren de manera unificada. Personalmente, siento que, más allá del protocolo, el significado de que Google esté 'organizando' el respaldo a los Agentes de IA es aún más relevante.
3) UnifAI: Se posiciona como una red de colaboración de Agentes, intentando integrar las ventajas de MCP y A2A para ofrecer soluciones de colaboración de Agentes multiplataforma para pequeñas y medianas empresas. Su enfoque es similar a una 'capa intermedia', con la esperanza de que un mecanismo unificado de descubrimiento de servicios haga que el ecosistema de Agentes sea más eficiente. Sin embargo, en comparación con otros protocolos, la influencia en el mercado y la construcción del ecosistema de UnifAI aún son insuficientes, y en el futuro podría enfocarse en algún escenario de nicho.
@darkresearchai: Es una implementación de aplicación de servidor MCP basada en la blockchain de Solana, que ofrece garantías de seguridad a través de un entorno de ejecución confiable TEE, permitiendo que los Agentes de IA interactúen directamente con la blockchain de Solana, como consultar saldos de cuentas, emitir tokens, etc.
El mayor punto destacado de este protocolo radica en empoderar a los Agentes de IA en la elección de caminos para DeFi, resolviendo el problema de la ejecución confiable de operaciones en la cadena. Su correspondiente ticker $DARK ha estado aumentando silenciosamente a contracorriente, pero con una actitud cautelosa de 'una vez mordido por una serpiente, diez años temiendo la cuerda del pozo', no haré recomendaciones aquí. Sin embargo, la expansión de la aplicación de DARK basada en MCP realmente abre una nueva dirección.
La pregunta es: ¿qué direcciones y oportunidades de expansión pueden surgir para los Agentes de IA en la cadena aprovechando estos protocolos estandarizados?
1) Capacidad de ejecución de aplicaciones descentralizadas: El diseño de Dark basado en TEE ha resuelto un problema central: cómo permitir que los modelos de IA ejecuten operaciones en la cadena de manera confiable. Esto proporciona apoyo técnico para la implementación de Agentes de IA en el campo de DeFi, lo que significa que en el futuro podrían surgir más Agentes de IA que ejecuten de manera autónoma operaciones de trading, emisión de tokens, gestión de LP, etc.
En comparación con aquellos modelos de Agentes puramente conceptuales del pasado, este ecosistema de Agentes con valor práctico es el verdadero valor subyacente. (Sin embargo, Dark actualmente en github solo tiene 12 acciones limitadas, lo que solo puede considerarse un buen comienzo; queda un camino por recorrer para pasar de la fase conceptual a la implementación a gran escala.)
2) Red de blockchain de múltiples Agentes colaborativos: La exploración de A2A y UnifAI en escenarios de colaboración entre múltiples Agentes ha traído nuevas posibilidades de efectos de red para el ecosistema de Agentes en la cadena. Imagina una red descentralizada compuesta por diversos Agentes especializados, que podría romper los límites de capacidad de un solo LLM, formando un mercado descentralizado de colaboración autónoma que se alinea perfectamente con las características de las redes distribuidas de blockchain.
Eso es todo.
De todos modos, la pista de Agentes de IA está comenzando a liberarse de la trampa de la 'MEMEización', y el camino de desarrollo de la IA en la cadena podría ser primero resolver los problemas de estándares multiplataforma (MCP, A2A), y luego derivar innovaciones en la capa de aplicación (como el intento de Dark en el campo de DeFi).
Y el ecosistema de Agentes descentralizados formará una nueva arquitectura de expansión en capas: la capa base es la seguridad básica como TEE, la capa intermedia son los estándares de protocolos como MCP/A2A, y la capa superior son las aplicaciones en escenarios verticales específicos. (¿Esto podría ser una mala noticia para los protocolos estándar de IA en la cadena que solían ser puramente web3? Tiemblan de miedo...)
Para los usuarios comunes, después de experimentar las grandes subidas y bajadas de la primera ola de Agentes de IA en la cadena, lo que deben observar no es quién puede crear la burbuja de valor de mercado más grande, sino quién puede realmente resolver los puntos críticos de seguridad, confianza y colaboración en el proceso de combinación de Web3 e IA. En cuanto a cómo evitar caer en otra trampa de burbujas, personalmente creo que solo hay que observar si el progreso del proyecto puede mantenerse alineado con la innovación tecnológica de IA en web2.
Resumiendo:
1. El Agente de IA tendrá una nueva ola de oportunidades de promoción de extensiones en la capa de aplicación basada en protocolos estándar de IA web2 (MCP, A2A, etc.);
2. Los Agentes de IA ya no se contentan con un servicio de envío de mensajes unitario; los servicios de herramientas de ejecución de colaboración entre múltiples Agentes de IA (DeFAI, GameFAI, etc.) serán un nuevo punto de interés.