Foarte important
Conform PANews, posibilitatea adoptării protocoalelor A2A de către Google și MCP de către Anthropic ca standarde de comunicare pentru agenții de inteligență artificială în web3 se confruntă cu provocări mari din cauza diferențelor evidente între mediile web2 și web3.
Prima provocare
se află în maturitatea aplicațiilor. În timp ce A2A și MCP au câștigat avânt rapid în domeniul web2 prin îmbunătățirea scenariilor aplicațiilor deja mature, agenții de inteligență artificială din web3 se află încă în etape incipiente de dezvoltare, lipsindu-le contexte de aplicare profunde, cum ar fi DeFAI și GameFAI.
Acest lucru face dificilă aplicarea directă a acestor protocoale și utilizarea lor eficientă în mediul web3.
De exemplu, în web2, utilizatorii pot actualiza codul fără probleme pe platforme precum GitHub folosind protocolul MCP fără a părăsi mediul lor de lucru actual. Cu toate acestea, în mediul web3, executarea tranzacțiilor pe lanț cu strategii antrenate local poate deveni confuză atunci când se analizează datele pe lanț.
O altă mare barieră este lipsa infrastructurii de bază în spațiul web3.
Pentru a construi un ecosistem inclusiv, agenții de inteligență artificială în web3 trebuie să abordeze lipsa componentelor esențiale, cum ar fi stratul de date unificat, stratul de oracle, stratul de execuție a intențiilor și stratul de consens descentralizat. În web2, protocoalele A2A permit agenților să colaboreze cu ușurință folosind interfețe de programare a aplicațiilor standard. În schimb, mediile web3 prezintă provocări mari chiar și pentru procesele simple de arbitraj prin DEX.
Să presupunem un scenariu în care utilizatorul îndrumă agentul de inteligență artificială să cumpere ETH de pe Uniswap când prețul scade sub 1600 de dolari și să vândă când crește. Această sarcină care pare simplă necesită ca agentul să se ocupe de probleme specifice în web3, cum ar fi analiza datelor pe lanț în timp real, optimizarea taxelor de gaz dinamice, gestionarea alunecării și protejarea MEV.
În web2, astfel de sarcini sunt simplificate prin apeluri API standard, evidențiind diferența evidentă în maturitatea infrastructurii între cele două medii.
În plus, agenții de inteligență artificială din web3 trebuie să abordeze cerințe unice care diferă de protocoalele și funcțiile web2.
De exemplu, în web2, utilizatorii pot rezerva cu ușurință cea mai ieftină călătorie folosind protocoale A2A. Cu toate acestea, în web3, atunci când utilizatorul dorește să transfere USDC între lanțuri către Solana pentru mineritul de lichiditate, agentul trebuie să înțeleagă intenția utilizatorului, să echilibreze securitatea, consistența și eficiența costurilor și să execute operațiuni complexe pe lanț. Dacă aceste operațiuni cresc riscurile de securitate, confortul perceput devine lipsit de sens, ceea ce face ca cererea să fie o nevoie falsă.
În concluzie, deși valoarea protocoalelor A2A și MCP nu poate fi negată, așteptarea ca acestea să se adapteze fără probleme la peisajul agenților de inteligență artificială din web3 fără modificări este o așteptare nerealistă.
Lacunele în desfășurarea infrastructurii oferă oportunități pentru constructori de a inova și de a umple aceste goluri.