Как A2A Протокол может преодолеть трудности внедрения Web3 AI Agent?

Дальнейшее размышление о направлениях реализации веб3 AI Agent привело к выделению нескольких перспективных идей, как указано ниже:

1. Наиболее первичные функциональные возможности web3 AI Agent могут вовсе не заключаться в “торговле”. Несмотря на то, что агенты для торговли DeFi всегда рассматривались как конечная форма внедрения агентов в криптовалюту, сама природа ИИ связана с нечетким логическим выводом и процессами иллюзии, что естественно противоречит требованиям точности и низкой допустимости ошибок в торговых сценариях.

На мой взгляд, краткосрочные преимущества web3 AI Agent заключаются в уровнях “очистки данных” и “анализе намерений”, а не в мгновенном переходе к уровню точного исполнения сделок с активами. Например: очистка данных о применимости на блокчейне и вне его, создание эффективной информационной карты; или, например: моделирование торгового поведения пользователей на блокчейне и анализ их рискованной предрасположенности, создание помощника по торговым решениям Smart Money и так далее;

2. Потребность веб3 AI Agent в функциональности протокола коммуникации Agent-to-Agent (A2A) может быть выше, чем у MCP. Поскольку вызовы MCP в основном представляют собой зрелые функциональные API-интерфейсы, если есть зрелая экосистема приложений Agent, основанная на MCP, это может идеально решить проблему изолированных данных. В противном случае, если сама бизнес-модель приложений не зрелая, стандартизированные интерфейсы MCP окажутся невостребованными.

Напротив, протокол A2A может создать определенный инкрементальный рынок для агентов, что приведет к появлению ряда вертикальных агентов со специализированным разделением труда, таких как агенты анализа данных в сети, агенты аудита смарт-контрактов, агенты по захвату возможностей MEV и так далее. Встроенный в A2A реестр возможностей агентов и сеть обмена сообщениями P2P будут способствовать развитию различных вертикальных агентов, чтобы лучше адаптироваться к значению связей и сложных комбинаций взаимодействия.

3）Требования web3 AI Agent к построению инфраструктуры > Реализация приложения. В контексте web2 AI наивысший приоритет, безусловно, отдается практической ценности агента, но для того чтобы web3 AI Agent смог создать полноценную экосистему, необходимо заполнить серьезные пробелы в базовой инфраструктуре, включая унифицированный уровень данных, уровень ораклов, уровень выполнения намерений, уровень децентрализованного консенсуса и т.д.

По сравнению с прикладным уровнем и жесткостью Web2 (обреченной на страдания), в инфраструктурном слое найти новый путь, построение инфраструктуры с преимуществами дифференциации Web3 является правильным путем. Несмотря на то, что существует отставание от web2 AI в посадке приложений, базовая инфраструктура, такая как создание децентрализованной сети консенсуса для работы A2A и единый совместимый стандарт для MCP, естественно, хорошо совместима с нативными характеристиками блокчейна, и срочность создания инфраструктуры не намного хуже, чем приземление приложения.

4. Переход от мышления «Crypto Native» к мышлению «AI Native»: оглядываясь на историю Crypto за последние годы, можно увидеть, что соблюдение лишь одной рамки «децентрализации» породило множество разнообразных направлений и инновационных волн. В будущем в области AI + Crypto, возможно, будет проложен более дальний путь вокруг «автономности AI».

Независимо от того, агентный это или роботизированный подход, в сущности необходимо стремиться к совершенно новой парадигме, ориентированной на ИИ. Например, это может быть кластер ИИ-агентов с возможностями самостоятельного управления финансами, шаблоны смарт-контрактов, которые могут самообновляться в зависимости от сетевой среды и обратной связи, и DAO-структура управления, динамически оптимизирующаяся на основе вклада сообщества. В конечном счете, важно отказаться от простого применения инструментов и позволить ИИ развиваться самостоятельно, ведь именно прогресс ИИ, движимый ИИ, является ключевым моментом.