Bazı frenler, #ai16z, arc ve diğer web3 AI Ajan hedeflerindeki sürekli düşüş eğiliminin, son zamanlarda popüler hale gelen MCP protokolünden kaynaklandığını iddia ediyor mu? İlk duyduğunuzda biraz kafa karıştırıcı gelebilir, peki bunun ne alakası var? Ancak daha sonra düşününce, bir mantığı olduğunu fark ediyorsunuz: Mevcut web3 AI Ajanların değerleme mantığı değişti, anlatı yönü ve ürünün pazara çıkma stratejisi acilen ayarlanmalıdır! Aşağıda, kişisel görüşlerimi paylaşacağım:
1）MCP（Model Context Protocol）, çeşitli AI LLM/Agent'ların çeşitli veri kaynaklarına ve araçlara sorunsuz bir şekilde bağlanmasını sağlamayı amaçlayan açık kaynaklı standart protokoldür, geçmişte uçtan uca "belirli" paketleme yöntemlerinin yerine geçen bir tak-çalıştır USB "evrensel" arabirimidir.
Basitçe söylemek gerekirse, başlangıçta AI uygulamaları arasında belirgin veri adaları bulunmaktadır, Agent/LLM arasında karşılıklı iletişim kurmak için ilgili API arayüzlerini geliştirmeleri gerekmektedir, işlem süreci karmaşık olmakla kalmayıp, çift yönlü etkileşim işlevinden yoksun olup, genellikle sınırlı model erişimi ve izin kısıtlamaları bulunmaktadır.
MCP'nin ortaya çıkması, AI uygulamalarının geçmişteki veri adaları durumundan kurtulabileceği, dış verilere ve araçlara "dinamik" erişim sağlayabileceği ve geliştirme karmaşıklığını ve entegrasyon verimliliğini önemli ölçüde azaltabileceği bir birlik çerçevesi sağladı, özellikle otomasyon görevleri yürütme, gerçek zamanlı veri sorgulama ve çapraz platform işbirliği gibi alanlarda belirgin bir itici rol oynar.
Bahsedildiğinde, birçok insan hemen düşünür, eğer çoklu Ajan işbirliği ile yenilikçi Manus kullanılarak bu, çoklu Ajan işbirliğini teşvik eden MCP açık kaynaklı çerçeve ile entegre edilirse, o zaman yenilmez olmaz mı?
Evet, Manus + MCP, web3 AI Ajanının bu darbeyi aldığı anahtar.
2）Ancak, düşündürücü olan şey, hem Manus hem de MCP'nin web2 LLM/Agent'e yönelik bir çerçeve ve protokol standardına dayandığıdır. Bunlar, merkezi sunucular arasındaki veri alışverişi ve işbirliğini çözen, izinleri ve erişim kontrolünü hala her bir sunucu düğümünün "etkin" bir şekilde açmasına dayandıran problemlerdir. Başka bir deyişle, bu sadece bir tür açık kaynaklı araçtır.
Mantıksal olarak, merkezi İtalyan topu nasıl merkezsiz kaleyi patlatabilir ki, web3 AI Ajanı'nın peşinde olduğu "dağıtılmış sunucu, dağıtılmış işbirliği, dağıtılmış teşvik" gibi merkezi fikirlerine tamamen zıt.
Nedeni, ilk aşama web3 AI Ajan'ın çok fazla 'web2leşmiş' olmasıdır, bir yandan birçok ekip web2 kökenli olduğundan kaynaklanmaktadır, web3 Yerli'nin doğal gereksinimlerine yeterince anlayış eksikliği, örneğin, ElizaOS çerçevesi aslen, geliştiricilere hızlı bir şekilde AI Ajan uygulamalarını dağıtmalarına yardımcı olan bir kapsama çerçevesiydi, tam olarak Twitter, Discord gibi platformları ve bazı OpenAI, Claude, DeepSeek gibi 'API arayüzlerini' entegre etti, bazı Memory, Charater genel çerçeveleri uygun bir şekilde kapsadı, geliştiricilere hızlı bir şekilde AI Ajan uygulamaları geliştirmelerine yardımcı oldu. Ama gerçekten, bu hizmet çerçevesi ve web2'nin açık kaynaklı araçları arasında ne fark var? Ve hangi farklılaştırma avantajları var?
Eh, avantaj sadece bir Tokenomics teşvik sistemi mi? Sonra tamamen web2 ile değiştirilebilen bir çerçeve kullanarak, yeni bir coin çıkarmak için var olan daha fazla AI Ajanı teşvik etmek mi? Korkunç.. Bu mantığı takip ederek, neden Manus+MCP'nin web3 AI Ajanı üzerinde etkili olabileceğini genellikle anlarsınız.
Web3 AI Ajan çerçeveleri ve hizmetleri yalnızca Web2 AI Ajanlarının hızlı gelişim ve uygulama gereksinimlerini çözmüştür, ancak teknik hizmetler ve standartlar ve farklılaşma avantajlarında Web2'nin yenilik hızına yetişememiştir, bu nedenle pazar / sermaye Web3 AI Ajanlarını yeniden değerlendirdi ve fiyatlandırdı.
3）Burada, sorunun temel nerede olduğunu bulduğunuza dair bir fikir edinmiş olmalısınız, ancak nasıl çözüleceğini biliyor musunuz? Tek bir yol: web3'ün doğal çözümlerine odaklanmak, çünkü dağıtılmış sistemlerin işleyişi ve teşvik yapısı web3'ün mutlak farklılaşma avantajıdır.
Dağıtılmış bulut bilişim gücünü, verileri, algoritmaları ve diğer hizmet platformlarını örnek alırsak, yüzeyde, bu tür bilgi işlem gücü ve atıl kaynaklar temelinde toplanan verilerin kısa vadede mühendislik inovasyonunun ihtiyaçlarını karşılayamayacağı görülüyor, ancak çok sayıda AI LLM, performans için silahlanma yarışını kırmak için merkezi bilgi işlem gücü için savaşırken, "atıl kaynaklar ve düşük maliyet" hilesine sahip bir hizmet modeli doğal olarak web2 geliştiricilerini ve VC Tiantuan'ı küçümseyecektir.
Ancak web2 AI Ajanı performans inovasyonu aşamasını geçtikten sonra, mutlaka dikey uygulama senaryolarının genişletilmesi ve model optimizasyonunun ayrıntılı ayarları gibi alanları takip edecektir, o zaman web3 AI kaynak hizmetlerinin avantajı gerçekten ortaya çıkacaktır.
Aslında, web2 AI'nın kaynakları tekelleştirme şeklinde devasa pozisyonlara tırmanması aşamasına geldiğinde, kırsalın şehri kuşatma fikrini tekrar geri çevirmek ve her bir sahneyi parçalara ayırmak zorlaşır, o zaman aşırı web2 AI geliştiricisi + web3 AI kaynaklarının bir araya gelip güçlendiği zaman olacaktır.
Aslında, web3 AI Ajanı'nın, web2'nin hızlı dağıtım + çoklu Ajan işbirliği iletişim çerçevesi + Tokenomic token çıkarma anlatısının ötesinde, keşfedilmeye değer birçok web3 yerli yenilik yönü var:
Örneğin, dağıtılmış bir uzlaşma işbirliği çerçevesi ile donatılmış, LLM büyük model zinciri altı hesaplama + zincir üstü durum depolama özelliklerini düşünerek, birçok uyumluluk bileşeni gerekmektedir.
1、Merkezi olmayan bir DID kimlik doğrulama sistemi, Agent'ın doğrulanabilir bir zincir üstü kimliğe sahip olmasını sağlar, bu, sanal makinede yürütülen akıllı kontratlar için oluşturulan benzersiz adres gibi, temel olarak gelecek durumun sürekli takibini ve kaydını yapmak için yapılmıştır;
2、Merkezi olmayan bir Oracle kehanet makinesi sistemi, çoğunlukla zincir dışı verilerin güvenilir bir şekilde alınması ve doğrulanması için sorumludur ve geçmişteki Oracle'lardan farklı olarak, bu AI Ajanı ile uyumlu kehanet makinesi sistemi muhtemelen veri toplama katmanı, karar ortaklığı katmanı, yürütme geri bildirim katmanı dahil olmak üzere birçok Ajanın kombinasyon mimarisini yapmayı gerektirebilir, böylece Ajan'ın zincir üstü gereksinimleri olan veriler ve zincir dışı hesaplama ve kararlar gerçek zamanlı olarak ulaşabilir.
Merkezi olmayan bir depolama DA sistemi, AI Ajanı çalışırken bilgi tabanı durumunda belirsizlik olması ve akıl yürütme sürecinin geçici olması nedeniyle, LLM'nin arkasındaki kritik durum tabanını ve akıl yürütme yollarını kaydetmek için dağıtılmış depolama sistemlerinde saklanması gereken ve maliyet kontrol edilebilir veri ispat mekanizması sunarak, genel ağ doğrulaması sırasında verilerin kullanılabilirliğini sağlamak için.
4、Zero Knowledge Proof ZKP gizlilik hesaplama katmanı, TEE zamanı, FHE dahil olmak üzere gizlilik hesaplama çözümlerini etkinleştirebilir, böylece gerçek zamanlı gizlilik hesaplama + veri kanıtı doğrulaması sağlayarak Ajanların daha geniş dikey veri kaynaklarına (sağlık, finans) sahip olmalarını sağlar, böylece üstünde daha fazla özelleştirilmiş hizmet Ajanlarının ortaya çıkmasını sağlar.
5、Birçok zincir arası etkileşim protokolü, MCP açık kaynak protokol tanımının bir çerçevesine benzer bir şekilde, ancak bu Etkileşim Çözümü, uyumlu bir Ajan'ın çalıştırılması, iletilmesi, doğrulanması için bir röle ve iletişim planlama mekanizmasına ihtiyaç duyar ve Ajan'ın farklı zincirler arasında varlık transferi ve durum senkronizasyonu sorunlarını çözebilir, özellikle Ajan bağlamını ve İstem, bilgi tabanı, Bellek gibi karmaşık durumları içerir.
……
Bence, gerçek web3 AI Ajanının asıl zorluğu, AI Ajanının "karmaşık iş akışı"nın ve blok zincirinin "güven doğrulama akışının" mümkün olduğunca uyumlu hale getirilmesidir. Bu artımlı çözümler, mevcut eski anlatı projelerinin yükseltilmesi ve iterasyonu tarafından mı yoksa yeni oluşturulan AI Ajanı anlatı pisti projeleri tarafından mı yeniden oluşturulacak, her ikisi de mümkündür.
Bu, web3 AI Ajan'ın çalışmaya çabaladığı yöndür, AI + Crypto büyük makro anlatının yenilikçi ekosisteminin temelidir. İlgili yenilikçi açılışlar ve farklılaşmış rekabet engelleri oluşturulamazsa, her bir web2 AI yarışının hareketi, web3 AI'yi yerinden oynatabilir.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
AI AgentToken düşmeye devam ediyor, MCP çok ateşli bir tencere mi?
Bazı frenler, #ai16z, arc ve diğer web3 AI Ajan hedeflerindeki sürekli düşüş eğiliminin, son zamanlarda popüler hale gelen MCP protokolünden kaynaklandığını iddia ediyor mu? İlk duyduğunuzda biraz kafa karıştırıcı gelebilir, peki bunun ne alakası var? Ancak daha sonra düşününce, bir mantığı olduğunu fark ediyorsunuz: Mevcut web3 AI Ajanların değerleme mantığı değişti, anlatı yönü ve ürünün pazara çıkma stratejisi acilen ayarlanmalıdır! Aşağıda, kişisel görüşlerimi paylaşacağım:
1）MCP（Model Context Protocol）, çeşitli AI LLM/Agent'ların çeşitli veri kaynaklarına ve araçlara sorunsuz bir şekilde bağlanmasını sağlamayı amaçlayan açık kaynaklı standart protokoldür, geçmişte uçtan uca "belirli" paketleme yöntemlerinin yerine geçen bir tak-çalıştır USB "evrensel" arabirimidir.
Basitçe söylemek gerekirse, başlangıçta AI uygulamaları arasında belirgin veri adaları bulunmaktadır, Agent/LLM arasında karşılıklı iletişim kurmak için ilgili API arayüzlerini geliştirmeleri gerekmektedir, işlem süreci karmaşık olmakla kalmayıp, çift yönlü etkileşim işlevinden yoksun olup, genellikle sınırlı model erişimi ve izin kısıtlamaları bulunmaktadır.
MCP'nin ortaya çıkması, AI uygulamalarının geçmişteki veri adaları durumundan kurtulabileceği, dış verilere ve araçlara "dinamik" erişim sağlayabileceği ve geliştirme karmaşıklığını ve entegrasyon verimliliğini önemli ölçüde azaltabileceği bir birlik çerçevesi sağladı, özellikle otomasyon görevleri yürütme, gerçek zamanlı veri sorgulama ve çapraz platform işbirliği gibi alanlarda belirgin bir itici rol oynar.
Bahsedildiğinde, birçok insan hemen düşünür, eğer çoklu Ajan işbirliği ile yenilikçi Manus kullanılarak bu, çoklu Ajan işbirliğini teşvik eden MCP açık kaynaklı çerçeve ile entegre edilirse, o zaman yenilmez olmaz mı?
Evet, Manus + MCP, web3 AI Ajanının bu darbeyi aldığı anahtar.
2）Ancak, düşündürücü olan şey, hem Manus hem de MCP'nin web2 LLM/Agent'e yönelik bir çerçeve ve protokol standardına dayandığıdır. Bunlar, merkezi sunucular arasındaki veri alışverişi ve işbirliğini çözen, izinleri ve erişim kontrolünü hala her bir sunucu düğümünün "etkin" bir şekilde açmasına dayandıran problemlerdir. Başka bir deyişle, bu sadece bir tür açık kaynaklı araçtır.
Mantıksal olarak, merkezi İtalyan topu nasıl merkezsiz kaleyi patlatabilir ki, web3 AI Ajanı'nın peşinde olduğu "dağıtılmış sunucu, dağıtılmış işbirliği, dağıtılmış teşvik" gibi merkezi fikirlerine tamamen zıt.
Nedeni, ilk aşama web3 AI Ajan'ın çok fazla 'web2leşmiş' olmasıdır, bir yandan birçok ekip web2 kökenli olduğundan kaynaklanmaktadır, web3 Yerli'nin doğal gereksinimlerine yeterince anlayış eksikliği, örneğin, ElizaOS çerçevesi aslen, geliştiricilere hızlı bir şekilde AI Ajan uygulamalarını dağıtmalarına yardımcı olan bir kapsama çerçevesiydi, tam olarak Twitter, Discord gibi platformları ve bazı OpenAI, Claude, DeepSeek gibi 'API arayüzlerini' entegre etti, bazı Memory, Charater genel çerçeveleri uygun bir şekilde kapsadı, geliştiricilere hızlı bir şekilde AI Ajan uygulamaları geliştirmelerine yardımcı oldu. Ama gerçekten, bu hizmet çerçevesi ve web2'nin açık kaynaklı araçları arasında ne fark var? Ve hangi farklılaştırma avantajları var?
Eh, avantaj sadece bir Tokenomics teşvik sistemi mi? Sonra tamamen web2 ile değiştirilebilen bir çerçeve kullanarak, yeni bir coin çıkarmak için var olan daha fazla AI Ajanı teşvik etmek mi? Korkunç.. Bu mantığı takip ederek, neden Manus+MCP'nin web3 AI Ajanı üzerinde etkili olabileceğini genellikle anlarsınız.
Web3 AI Ajan çerçeveleri ve hizmetleri yalnızca Web2 AI Ajanlarının hızlı gelişim ve uygulama gereksinimlerini çözmüştür, ancak teknik hizmetler ve standartlar ve farklılaşma avantajlarında Web2'nin yenilik hızına yetişememiştir, bu nedenle pazar / sermaye Web3 AI Ajanlarını yeniden değerlendirdi ve fiyatlandırdı.
3）Burada, sorunun temel nerede olduğunu bulduğunuza dair bir fikir edinmiş olmalısınız, ancak nasıl çözüleceğini biliyor musunuz? Tek bir yol: web3'ün doğal çözümlerine odaklanmak, çünkü dağıtılmış sistemlerin işleyişi ve teşvik yapısı web3'ün mutlak farklılaşma avantajıdır.
Dağıtılmış bulut bilişim gücünü, verileri, algoritmaları ve diğer hizmet platformlarını örnek alırsak, yüzeyde, bu tür bilgi işlem gücü ve atıl kaynaklar temelinde toplanan verilerin kısa vadede mühendislik inovasyonunun ihtiyaçlarını karşılayamayacağı görülüyor, ancak çok sayıda AI LLM, performans için silahlanma yarışını kırmak için merkezi bilgi işlem gücü için savaşırken, "atıl kaynaklar ve düşük maliyet" hilesine sahip bir hizmet modeli doğal olarak web2 geliştiricilerini ve VC Tiantuan'ı küçümseyecektir.
Ancak web2 AI Ajanı performans inovasyonu aşamasını geçtikten sonra, mutlaka dikey uygulama senaryolarının genişletilmesi ve model optimizasyonunun ayrıntılı ayarları gibi alanları takip edecektir, o zaman web3 AI kaynak hizmetlerinin avantajı gerçekten ortaya çıkacaktır.
Aslında, web2 AI'nın kaynakları tekelleştirme şeklinde devasa pozisyonlara tırmanması aşamasına geldiğinde, kırsalın şehri kuşatma fikrini tekrar geri çevirmek ve her bir sahneyi parçalara ayırmak zorlaşır, o zaman aşırı web2 AI geliştiricisi + web3 AI kaynaklarının bir araya gelip güçlendiği zaman olacaktır.
Aslında, web3 AI Ajanı'nın, web2'nin hızlı dağıtım + çoklu Ajan işbirliği iletişim çerçevesi + Tokenomic token çıkarma anlatısının ötesinde, keşfedilmeye değer birçok web3 yerli yenilik yönü var:
Örneğin, dağıtılmış bir uzlaşma işbirliği çerçevesi ile donatılmış, LLM büyük model zinciri altı hesaplama + zincir üstü durum depolama özelliklerini düşünerek, birçok uyumluluk bileşeni gerekmektedir.
1、Merkezi olmayan bir DID kimlik doğrulama sistemi, Agent'ın doğrulanabilir bir zincir üstü kimliğe sahip olmasını sağlar, bu, sanal makinede yürütülen akıllı kontratlar için oluşturulan benzersiz adres gibi, temel olarak gelecek durumun sürekli takibini ve kaydını yapmak için yapılmıştır;
2、Merkezi olmayan bir Oracle kehanet makinesi sistemi, çoğunlukla zincir dışı verilerin güvenilir bir şekilde alınması ve doğrulanması için sorumludur ve geçmişteki Oracle'lardan farklı olarak, bu AI Ajanı ile uyumlu kehanet makinesi sistemi muhtemelen veri toplama katmanı, karar ortaklığı katmanı, yürütme geri bildirim katmanı dahil olmak üzere birçok Ajanın kombinasyon mimarisini yapmayı gerektirebilir, böylece Ajan'ın zincir üstü gereksinimleri olan veriler ve zincir dışı hesaplama ve kararlar gerçek zamanlı olarak ulaşabilir.
4、Zero Knowledge Proof ZKP gizlilik hesaplama katmanı, TEE zamanı, FHE dahil olmak üzere gizlilik hesaplama çözümlerini etkinleştirebilir, böylece gerçek zamanlı gizlilik hesaplama + veri kanıtı doğrulaması sağlayarak Ajanların daha geniş dikey veri kaynaklarına (sağlık, finans) sahip olmalarını sağlar, böylece üstünde daha fazla özelleştirilmiş hizmet Ajanlarının ortaya çıkmasını sağlar.
5、Birçok zincir arası etkileşim protokolü, MCP açık kaynak protokol tanımının bir çerçevesine benzer bir şekilde, ancak bu Etkileşim Çözümü, uyumlu bir Ajan'ın çalıştırılması, iletilmesi, doğrulanması için bir röle ve iletişim planlama mekanizmasına ihtiyaç duyar ve Ajan'ın farklı zincirler arasında varlık transferi ve durum senkronizasyonu sorunlarını çözebilir, özellikle Ajan bağlamını ve İstem, bilgi tabanı, Bellek gibi karmaşık durumları içerir.
……
Bence, gerçek web3 AI Ajanının asıl zorluğu, AI Ajanının "karmaşık iş akışı"nın ve blok zincirinin "güven doğrulama akışının" mümkün olduğunca uyumlu hale getirilmesidir. Bu artımlı çözümler, mevcut eski anlatı projelerinin yükseltilmesi ve iterasyonu tarafından mı yoksa yeni oluşturulan AI Ajanı anlatı pisti projeleri tarafından mı yeniden oluşturulacak, her ikisi de mümkündür.
Bu, web3 AI Ajan'ın çalışmaya çabaladığı yöndür, AI + Crypto büyük makro anlatının yenilikçi ekosisteminin temelidir. İlgili yenilikçi açılışlar ve farklılaşmış rekabet engelleri oluşturulamazsa, her bir web2 AI yarışının hareketi, web3 AI'yi yerinden oynatabilir.