Comment le protocole A2A peut-il résoudre les défis de mise en œuvre des agents AI Web3 ?

J’ai réfléchi davantage sur les scénarios d’application des agents IA Web3 et j’ai extrait plusieurs pensées prospectives, comme suit :

1. La fonction d’application la plus native de l’Agent AI web3 n’est peut-être pas “la transaction”. Bien que les Agents de type DeFi aient toujours été considérés comme la forme ultime de l’Agent se concrétisant dans la Crypto. Cependant, l’IA elle-même comporte des processus de raisonnement flou et d’illusion, ce qui va à l’encontre de la précision et du faible taux de tolérance aux erreurs exigés par les scénarios de transaction.

À mon avis, les avantages à court terme des agents IA web3 résident dans les niveaux de “nettoyage des données” et de “analyse des intentions”, plutôt que de devoir immédiatement se concrétiser au niveau d’exécution des transactions d’actifs avec une précision absolue. Par exemple : effectuer le nettoyage des données applicables en chaîne et hors chaîne, construire une carte d’information efficace ; encore par exemple : modéliser le comportement de transaction des utilisateurs en chaîne et analyser leur appétit pour le risque, personnaliser un assistant de décision de trading Smart Money, etc.

2. Les besoins de l’Agent AI web3 pour la communication entre Agents (A2A) peuvent être plus importants que ceux du MCP. En effet, les appels du MCP sont relativement des interfaces API fonctionnelles matures. Si l’écosystème des applications d’Agent est mature, le MCP peut parfaitement résoudre le problème des îlots de données. En revanche, si le modèle d’application est lui-même immature, les interfaces standardisées du MCP manquent d’utilité.

En revanche, le protocole A2A peut créer un certain marché incrémental d’agents, ce qui donnera naissance à un certain nombre d’agents spécialisés dans des domaines verticaux, tels que les agents d’analyse de données en chaîne, les agents d’audit de contrats intelligents, les agents de capture d’opportunités MEV, etc. Les conditions telles que le registre de capacités des agents intégré dans A2A et le réseau de messagerie P2P inciteront les agents verticaux à mieux s’adapter aux valeurs de liaison et de combinaisons d’interactions complexes. Si l’on reste au niveau du protocole MCP, il sera probablement difficile pour les agents AI web3 de surmonter les limitations du niveau d’interaction linguistique.

3. Les besoins des agents IA web3 pour la construction d’infrastructures > Mise en œuvre des applications. Dans le contexte de l’IA web2, la recherche de la valeur utilitaire des agents est naturellement la priorité la plus élevée, mais pour qu’un agent IA web3 puisse construire un écosystème complet, il doit combler le manque grave d’infrastructures de base, y compris une couche de données unifiée, une couche Oracle, une couche d’exécution des intentions, une couche de consensus décentralisé, etc.

Au lieu de se heurter à l’application et à Web2 (ce qui entraînera inévitablement des pertes), il est essentiel de prendre un chemin différent au niveau de l’infrastructure et de construire une infrastructure dotée d’avantages différenciés par rapport à Web3. Bien que l’application soit relativement en retard par rapport à l’IA Web2, la construction d’un réseau de consensus décentralisé pour le fonctionnement A2A et l’établissement de normes d’interaction unifiées pour maximiser l’utilité de MCP s’alignent naturellement sur les caractéristiques natives de la blockchain. L’urgence de construire l’infrastructure n’est pas beaucoup moins importante que celle du déploiement des applications.

4. Si l’on se penche sur l’histoire de la crypto au cours des dernières années, l’adhésion au cadre « décentralisé » a donné lieu à une riche variété de pistes et de vagues d’innovation, et le futur domaine de l’IA + de la crypto pourrait aller plus loin autour de « l’autonomie de l’IA ».

Que ce soit l’Agentic ou le Robotic, l’essentiel est de rechercher un tout nouveau cadre paradigmatique centré sur l’IA, par exemple, un groupe d’agents IA ayant la capacité de gérer des fonds de manière autonome, un modèle de contrat intelligent capable de s’auto-améliorer en fonction de l’environnement réseau et des retours, un cadre de gouvernance DAO optimisé dynamiquement en fonction de la contribution de la communauté, etc. En fin de compte, il s’agit de se détacher de la pensée simple des applications d’outils, de permettre à l’IA d’avoir un système d’évolution autonome et de laisser l’IA conduire le progrès de l’IA, c’est là le véritable principe.