Alguns frens dizem que o movimento descendente contínuo de ativos como #ai16z, arc e outros alvos de Agentes de IA web3 é causado pelo recente protocolo MCP? À primeira vista, é um pouco confuso, mas depois de pensar um pouco, faz algum sentido: a lógica de valoração dos Agentes de IA web3 existentes mudou, e a direção da narrativa e o caminho de implementação do produto precisam ser ajustados com urgência! A seguir, falarei sobre minha opinião pessoal:
1）MCP（Model Context Protocol）é um protocolo de padronização de código aberto destinado a permitir que vários tipos de AI LLM/Agent se conectem perfeitamente a várias fontes de dados e ferramentas, o que é essencialmente uma interface USB 'universal' plug-and-play, substituindo os métodos de encapsulamento 'específicos' anteriores de ponta a ponta.
Em termos simples, originalmente, há ilhas de dados evidentes entre as aplicações de IA. Para alcançar a interoperabilidade entre Agent/LLM, é necessário desenvolver interfaces de API de chamada correspondentes. Além de um processo operacional complexo, falta funcionalidades de interação bidirecional, geralmente com acesso e restrições de modelo relativamente limitados.
A aparição do MCP equivale a fornecer um quadro unificado, permitindo que as aplicações de IA se libertem do estado de ilha de dados passado, realizando a possibilidade de acesso 'dinâmico' a dados externos e ferramentas, o que pode reduzir significativamente a complexidade do desenvolvimento e a eficiência da integração, especialmente em termos de execução de tarefas de automação, consulta de dados em tempo real e colaboração entre plataformas.
Falando nisso, muitas pessoas imediatamente pensam, se o Manus integrar com sucesso o MCP, um framework de código aberto que promove a colaboração de vários Agentes, ele se tornará invencível?
Sim, Manus + MCP é a chave do impacto no Agente de IA web3 desta vez.
2）No entanto, o que é surpreendente é que tanto o Manus quanto o MCP são estruturas e padrões voltados para a web2 LLM/Agent, resolvendo os problemas de interação e cooperação de dados entre servidores centralizados, com permissões e controlo de acesso ainda dependentes da abertura "ativa" de cada nó do servidor, por outras palavras, é apenas uma ferramenta de código aberto.
Em teoria, como é que uma bomba de morteiro centralizada pode explodir uma fortaleza descentralizada, indo completamente contra os princípios centrais da 'servidores distribuídos, colaboração distribuída, incentivos distribuídos' defendidos pelo web3 AI Agent?
A razão para isso é que a primeira fase do Agente de IA Web3 é muito 'web2izada', em parte devido ao fato de que muitas equipas vêm de um contexto web2 e têm uma compreensão insuficiente das necessidades nativas do web3, como o framework ElizaOS inicialmente era um framework de encapsulamento para ajudar os desenvolvedores a implantar rapidamente aplicações de Agentes de IA, que integra plataformas como o Twitter, Discord, e alguns 'APIs' como OpenAI, Claude, DeepSeek, encapsula adequadamente alguns frameworks gerais de Memória e Caráter, ajudando os desenvolvedores a desenvolver rapidamente aplicações de Agentes de IA. Mas, se formos analisar mais a fundo, qual é a diferença entre este framework de serviços e as ferramentas de código aberto do web2? Quais são as vantagens diferenciadas?
Oh, is the advantage simply having a set of incentive Tokenomics? And then using a framework that can be completely replaced by a set of web2, incentivizing a group of AI Agents that exist solely to launch new coins? Scary... Following this logic, you probably understand why Manus + MCP can impact web3 AI Agents.
Devido a uma série de estruturas e serviços de Agentes de IA web3 que apenas abordaram as necessidades de desenvolvimento e aplicação rápidos semelhantes aos Agentes de IA web2, mas não conseguiram acompanhar a velocidade de inovação do web2 em termos de serviços técnicos, padrões e vantagens diferenciadas, o mercado/capital reavaliou e precificou a primeira leva de Agentes de IA web3.
3）Ao dizer isto, o problema geralmente será identificado, mas como resolver? Há apenas um caminho: focar em soluções nativas web3, pois a operação e a estrutura de incentivos de sistemas distribuídos são as vantagens absolutamente diferenciadas do web3.
Tomando a plataforma de serviços distribuídos de computação em nuvem, dados, algoritmos, etc., como exemplo, aparentemente, a agregação de poder de computação e dados baseada em recursos ociosos não pode satisfazer as necessidades de inovação de engenharia a curto prazo. No entanto, quando um grande número de AI LLM está reunindo poder de computação centralizado para ultrapassar o desempenho em uma corrida armamentista, um modelo de serviço baseado em 'recursos ociosos e baixo custo' naturalmente fará com que os desenvolvedores de web2 e os grupos de VC o ignorem.
No entanto, quando o Agente de IA web2 passar da fase de inovação de desempenho, inevitavelmente buscará a expansão de cenários de aplicação vertical e otimização de modelos de ajuste fino, é apenas nesse momento que as vantagens do serviço de recursos de IA web3 serão verdadeiramente evidentes.
Na verdade, quando a IA da web2 atinge um estágio em que se torna um gigante por meio de um monopólio de recursos, é difícil voltar atrás e adotar a ideia de cercar a cidade com a aldeia, segmentando e quebrando cenários um por um. Esse é o momento em que ocorre a superabundância de desenvolvedores de IA da web2 e a união de recursos da IA da web3.
Na verdade, para além do conjunto de implementações rápidas e do quadro de comunicação colaborativa de vários Agentes do web2, juntamente com a narrativa de lançamento de tokens, o web3 AI Agent tem muitas direções inovadoras nativas do web3 que valem a pena explorar:
Por exemplo, equipado com um framework de colaboração de consenso distribuído, considerando as características de cálculo do modelo LLM grande abaixo da cadeia + armazenamento de estado on-chain, são necessários vários componentes de adaptabilidade.
Um sistema de verificação de identidade DID descentralizado, permitindo que o Agente possua uma identidade verificável na cadeia, semelhante ao endereço de singularidade gerado por uma máquina virtual para contratos inteligentes, principalmente para rastreamento e registro contínuo do estado subsequente;
Um sistema de Oracle descentralizado, principalmente responsável pela obtenção e verificação confiável de dados fora da cadeia. Ao contrário dos Oracles tradicionais, este sistema de Oracle adaptável ao Agente de IA pode precisar de uma arquitetura combinada de vários Agentes, incluindo camada de coleta de dados, camada de consenso de decisão, camada de feedback de execução, para que os dados necessários pelo Agente na cadeia e os cálculos e decisões fora da cadeia possam ser alcançados em tempo real.
3, um sistema de armazenamento DA descentralizado, devido à incerteza do estado da base de conhecimento durante a execução do AI Agent e à natureza temporária do processo de raciocínio, é necessário um sistema que registre o estado-chave da biblioteca de conhecimento por trás da LLM e os caminhos de raciocínio e armazene-os em um sistema de armazenamento distribuído, fornecendo um mecanismo de prova de dados de custo controlável para garantir a disponibilidade dos dados durante a verificação da cadeia pública.
Uma camada de cálculo de privacidade ZKP de prova zero, que pode interligar soluções de cálculo de privacidade, incluindo TEE, FHE, entre outros, para realizar cálculos de privacidade em tempo real + verificação de prova de dados, permitindo que o Agente possa ter fontes de dados verticais mais amplas (saúde, finanças), resultando em mais serviços especializados personalizados surgindo por cima.
5、Um conjunto de protocolo de interoperabilidade de cross-chain, um pouco semelhante ao framework definido pelo protocolo aberto MCP, a diferença é que esta solução de interoperabilidade precisa de um mecanismo de relay e de agendamento de comunicação para operar, transmitir e verificar o agente de adaptação, e pode resolver o problema de transferência de ativos e sincronização de estado do agente entre diferentes blockchains, especialmente incluindo contextos e prompts, bases de conhecimento, memórias e outros estados complexos do agente.
……
Na minha opinião, o foco principal da conquista do verdadeiro web3 AI Agent deve ser como fazer com que o 'fluxo de trabalho complexo' do AI Agent e o 'fluxo de verificação de confiança' da blockchain se encaixem o máximo possível. Quanto a essas soluções incrementais, é possível que venham de projetos narrativos antigos existentes que foram atualizados e iterados, ou que sejam recriados em projetos da nova pista narrativa do AI Agent.
Este é o caminho que o agente de inteligência artificial web3 deve esforçar-se por construir, o que é consistente com a narrativa macroeconómica inovadora AI + Crypto. Se não houver uma exploração inovadora relevante e a construção de barreiras competitivas diferenciadas, então, cada movimento no campo de corrida web2 AI pode potencialmente virar o mundo do web3 AI de pernas para o ar.
O conteúdo é apenas para referência, não uma solicitação ou oferta. Nenhum aconselhamento fiscal, de investimento ou jurídico é fornecido. Consulte a isenção de responsabilidade para obter mais informações sobre riscos.
O Token do Agente de IA continua a cair, será que é por causa da MCP ser muito agressiva?
Alguns frens dizem que o movimento descendente contínuo de ativos como #ai16z, arc e outros alvos de Agentes de IA web3 é causado pelo recente protocolo MCP? À primeira vista, é um pouco confuso, mas depois de pensar um pouco, faz algum sentido: a lógica de valoração dos Agentes de IA web3 existentes mudou, e a direção da narrativa e o caminho de implementação do produto precisam ser ajustados com urgência! A seguir, falarei sobre minha opinião pessoal:
1）MCP（Model Context Protocol）é um protocolo de padronização de código aberto destinado a permitir que vários tipos de AI LLM/Agent se conectem perfeitamente a várias fontes de dados e ferramentas, o que é essencialmente uma interface USB 'universal' plug-and-play, substituindo os métodos de encapsulamento 'específicos' anteriores de ponta a ponta.
Em termos simples, originalmente, há ilhas de dados evidentes entre as aplicações de IA. Para alcançar a interoperabilidade entre Agent/LLM, é necessário desenvolver interfaces de API de chamada correspondentes. Além de um processo operacional complexo, falta funcionalidades de interação bidirecional, geralmente com acesso e restrições de modelo relativamente limitados.
A aparição do MCP equivale a fornecer um quadro unificado, permitindo que as aplicações de IA se libertem do estado de ilha de dados passado, realizando a possibilidade de acesso 'dinâmico' a dados externos e ferramentas, o que pode reduzir significativamente a complexidade do desenvolvimento e a eficiência da integração, especialmente em termos de execução de tarefas de automação, consulta de dados em tempo real e colaboração entre plataformas.
Falando nisso, muitas pessoas imediatamente pensam, se o Manus integrar com sucesso o MCP, um framework de código aberto que promove a colaboração de vários Agentes, ele se tornará invencível?
Sim, Manus + MCP é a chave do impacto no Agente de IA web3 desta vez.
2）No entanto, o que é surpreendente é que tanto o Manus quanto o MCP são estruturas e padrões voltados para a web2 LLM/Agent, resolvendo os problemas de interação e cooperação de dados entre servidores centralizados, com permissões e controlo de acesso ainda dependentes da abertura "ativa" de cada nó do servidor, por outras palavras, é apenas uma ferramenta de código aberto.
Em teoria, como é que uma bomba de morteiro centralizada pode explodir uma fortaleza descentralizada, indo completamente contra os princípios centrais da 'servidores distribuídos, colaboração distribuída, incentivos distribuídos' defendidos pelo web3 AI Agent?
A razão para isso é que a primeira fase do Agente de IA Web3 é muito 'web2izada', em parte devido ao fato de que muitas equipas vêm de um contexto web2 e têm uma compreensão insuficiente das necessidades nativas do web3, como o framework ElizaOS inicialmente era um framework de encapsulamento para ajudar os desenvolvedores a implantar rapidamente aplicações de Agentes de IA, que integra plataformas como o Twitter, Discord, e alguns 'APIs' como OpenAI, Claude, DeepSeek, encapsula adequadamente alguns frameworks gerais de Memória e Caráter, ajudando os desenvolvedores a desenvolver rapidamente aplicações de Agentes de IA. Mas, se formos analisar mais a fundo, qual é a diferença entre este framework de serviços e as ferramentas de código aberto do web2? Quais são as vantagens diferenciadas?
Oh, is the advantage simply having a set of incentive Tokenomics? And then using a framework that can be completely replaced by a set of web2, incentivizing a group of AI Agents that exist solely to launch new coins? Scary... Following this logic, you probably understand why Manus + MCP can impact web3 AI Agents.
Devido a uma série de estruturas e serviços de Agentes de IA web3 que apenas abordaram as necessidades de desenvolvimento e aplicação rápidos semelhantes aos Agentes de IA web2, mas não conseguiram acompanhar a velocidade de inovação do web2 em termos de serviços técnicos, padrões e vantagens diferenciadas, o mercado/capital reavaliou e precificou a primeira leva de Agentes de IA web3.
3）Ao dizer isto, o problema geralmente será identificado, mas como resolver? Há apenas um caminho: focar em soluções nativas web3, pois a operação e a estrutura de incentivos de sistemas distribuídos são as vantagens absolutamente diferenciadas do web3.
Tomando a plataforma de serviços distribuídos de computação em nuvem, dados, algoritmos, etc., como exemplo, aparentemente, a agregação de poder de computação e dados baseada em recursos ociosos não pode satisfazer as necessidades de inovação de engenharia a curto prazo. No entanto, quando um grande número de AI LLM está reunindo poder de computação centralizado para ultrapassar o desempenho em uma corrida armamentista, um modelo de serviço baseado em 'recursos ociosos e baixo custo' naturalmente fará com que os desenvolvedores de web2 e os grupos de VC o ignorem.
No entanto, quando o Agente de IA web2 passar da fase de inovação de desempenho, inevitavelmente buscará a expansão de cenários de aplicação vertical e otimização de modelos de ajuste fino, é apenas nesse momento que as vantagens do serviço de recursos de IA web3 serão verdadeiramente evidentes.
Na verdade, quando a IA da web2 atinge um estágio em que se torna um gigante por meio de um monopólio de recursos, é difícil voltar atrás e adotar a ideia de cercar a cidade com a aldeia, segmentando e quebrando cenários um por um. Esse é o momento em que ocorre a superabundância de desenvolvedores de IA da web2 e a união de recursos da IA da web3.
Na verdade, para além do conjunto de implementações rápidas e do quadro de comunicação colaborativa de vários Agentes do web2, juntamente com a narrativa de lançamento de tokens, o web3 AI Agent tem muitas direções inovadoras nativas do web3 que valem a pena explorar:
Por exemplo, equipado com um framework de colaboração de consenso distribuído, considerando as características de cálculo do modelo LLM grande abaixo da cadeia + armazenamento de estado on-chain, são necessários vários componentes de adaptabilidade.
Um sistema de verificação de identidade DID descentralizado, permitindo que o Agente possua uma identidade verificável na cadeia, semelhante ao endereço de singularidade gerado por uma máquina virtual para contratos inteligentes, principalmente para rastreamento e registro contínuo do estado subsequente;
3, um sistema de armazenamento DA descentralizado, devido à incerteza do estado da base de conhecimento durante a execução do AI Agent e à natureza temporária do processo de raciocínio, é necessário um sistema que registre o estado-chave da biblioteca de conhecimento por trás da LLM e os caminhos de raciocínio e armazene-os em um sistema de armazenamento distribuído, fornecendo um mecanismo de prova de dados de custo controlável para garantir a disponibilidade dos dados durante a verificação da cadeia pública.
5、Um conjunto de protocolo de interoperabilidade de cross-chain, um pouco semelhante ao framework definido pelo protocolo aberto MCP, a diferença é que esta solução de interoperabilidade precisa de um mecanismo de relay e de agendamento de comunicação para operar, transmitir e verificar o agente de adaptação, e pode resolver o problema de transferência de ativos e sincronização de estado do agente entre diferentes blockchains, especialmente incluindo contextos e prompts, bases de conhecimento, memórias e outros estados complexos do agente.
……
Na minha opinião, o foco principal da conquista do verdadeiro web3 AI Agent deve ser como fazer com que o 'fluxo de trabalho complexo' do AI Agent e o 'fluxo de verificação de confiança' da blockchain se encaixem o máximo possível. Quanto a essas soluções incrementais, é possível que venham de projetos narrativos antigos existentes que foram atualizados e iterados, ou que sejam recriados em projetos da nova pista narrativa do AI Agent.
Este é o caminho que o agente de inteligência artificial web3 deve esforçar-se por construir, o que é consistente com a narrativa macroeconómica inovadora AI + Crypto. Se não houver uma exploração inovadora relevante e a construção de barreiras competitivas diferenciadas, então, cada movimento no campo de corrida web2 AI pode potencialmente virar o mundo do web3 AI de pernas para o ar.