Чому я можу стверджувати, що наступна хвиля AI-агентів обов'язково буде заснована на таких веб2AI стандартних протоколах, як MCP + A2A? Логіка за цим проста:
Дилема веб3 AI агента полягає в надмірній концептуалізації, наратив переважає над практичністю. Коли обговорюється велике бачення майбутнього децентралізованих платформ та суверенітету даних користувачів, фактичний досвід користувачів у застосуванні продуктів є жахливим. Особливо враховуючи, що вже відбулася одна хвиля концептуального бульбашкового очищення, дуже мало роздрібних інвесторів готові платити за великі і невиконані очікування.
Протоколи стандартів MCP, A2A тощо в галузі web2 AI можуть швидко зростати та формувати значну силу в AI-колі завдяки своєму "видимому та відчутному" прагматизму. MCP подібний до USB-C інтерфейсу в світі AI, що дозволяє AI-моделям безперешкодно підключатися до різних джерел даних та інструментів, і вже є багато практичних випадків використання MCP.
Наприклад: деякі користувачі можуть безпосередньо використовувати Claude для контролю Blender для створення 3D-моделей, деякі фахівці з UI/UX можуть використовувати природну мову для генерації повних проектів Figma, а деякі програмісти також можуть безпосередньо використовувати Cursor для виконання всіх операцій з написання коду та комітів в Git тощо.
Раніше всі очікували, що web3 AI Agent зможе реалізувати інноваційні застосування в двох вертикальних сценах DeFi та GameFi, але насправді багато подібних застосувань досі залишаються на рівні "демонстрації технологій" в інтерфейсі обробки природної мови і не відповідають практичним вимогам.
А через поєднання MCP та A2A можна побудувати більш потужну систему співпраці Multi-Agent, яка дозволяє розподілити складні завдання між спеціалізованими агентами для їх обробки. Наприклад, можна доручити агенту-аналітику зчитувати дані з блокчейну, аналізувати ринкові тенденції та зв'язувати інших агентів-прогнозистів та агентів з управління ризиками, перетворюючи концепцію виконання завдань одним агентом в парадигму співпраці багатьох агентів.
Отже, всі успішні приклади застосування MCP стали вдалістю для народження нової генерації трейдингу та ігрових агентів у web3.
Окрім цього, на основі стандарту гібридної структури MCP і A2A, існують переваги, такі як дружелюбність до користувачів web2 та швидкість впровадження застосувань. В даний час потрібно лише врахувати, як поєднати цінність web3 і механізми стимулювання, а також такі сценарії застосувань, як DeFai та GameFai. Якщо проект все ще дотримується чистого концептуалізму web3 і відмовляється приймати практицизм web2, то, напевно, пропустить наступну хвилю нових тенденцій AI Agent.
В загальному, наступна хвиля нових AI Agent вже на підході, але тепер це не просто наративна пропозиція, як раніше, а повинно спиратися на прагматизм та практичне впровадження.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Чому наступна хвиля AI Agent буде базуватися на стандартах Web2 AI?
Автор: Haotian
Чому я можу стверджувати, що наступна хвиля AI-агентів обов'язково буде заснована на таких веб2AI стандартних протоколах, як MCP + A2A? Логіка за цим проста:
Дилема веб3 AI агента полягає в надмірній концептуалізації, наратив переважає над практичністю. Коли обговорюється велике бачення майбутнього децентралізованих платформ та суверенітету даних користувачів, фактичний досвід користувачів у застосуванні продуктів є жахливим. Особливо враховуючи, що вже відбулася одна хвиля концептуального бульбашкового очищення, дуже мало роздрібних інвесторів готові платити за великі і невиконані очікування.
Протоколи стандартів MCP, A2A тощо в галузі web2 AI можуть швидко зростати та формувати значну силу в AI-колі завдяки своєму "видимому та відчутному" прагматизму. MCP подібний до USB-C інтерфейсу в світі AI, що дозволяє AI-моделям безперешкодно підключатися до різних джерел даних та інструментів, і вже є багато практичних випадків використання MCP.
Наприклад: деякі користувачі можуть безпосередньо використовувати Claude для контролю Blender для створення 3D-моделей, деякі фахівці з UI/UX можуть використовувати природну мову для генерації повних проектів Figma, а деякі програмісти також можуть безпосередньо використовувати Cursor для виконання всіх операцій з написання коду та комітів в Git тощо.
А через поєднання MCP та A2A можна побудувати більш потужну систему співпраці Multi-Agent, яка дозволяє розподілити складні завдання між спеціалізованими агентами для їх обробки. Наприклад, можна доручити агенту-аналітику зчитувати дані з блокчейну, аналізувати ринкові тенденції та зв'язувати інших агентів-прогнозистів та агентів з управління ризиками, перетворюючи концепцію виконання завдань одним агентом в парадигму співпраці багатьох агентів.
Отже, всі успішні приклади застосування MCP стали вдалістю для народження нової генерації трейдингу та ігрових агентів у web3.
Окрім цього, на основі стандарту гібридної структури MCP і A2A, існують переваги, такі як дружелюбність до користувачів web2 та швидкість впровадження застосувань. В даний час потрібно лише врахувати, як поєднати цінність web3 і механізми стимулювання, а також такі сценарії застосувань, як DeFai та GameFai. Якщо проект все ще дотримується чистого концептуалізму web3 і відмовляється приймати практицизм web2, то, напевно, пропустить наступну хвилю нових тенденцій AI Agent.
В загальному, наступна хвиля нових AI Agent вже на підході, але тепер це не просто наративна пропозиція, як раніше, а повинно спиратися на прагматизм та практичне впровадження.