He pensado más a fondo sobre las direcciones de los escenarios de implementación de Web3 AI Agent y he extraído algunas reflexiones prospectivas, como sigue:
La función de aplicación más nativa del agente web3 AI puede no ser "negociación". Aunque los agentes de negociación DeFi siempre se han considerado como la forma final del agente en el ámbito de las criptomonedas. Sin embargo, la IA en sí misma lleva un proceso de razonamiento difuso y alucinaciones, lo cual es inherentemente opuesto a la precisión y baja tolerancia a errores requeridas en el escenario de negociación.
En mi opinión, las ventajas a corto plazo de los Agentes AI web3 están en los niveles de "limpieza de datos" y "análisis de intenciones", y no en la necesidad inmediata de alcanzar una precisión absoluta en la ejecución de transacciones de activos. Por ejemplo: realizar la limpieza de datos aplicables en línea y fuera de línea, construyendo un mapa de información efectivo; otro ejemplo: modelar el comportamiento de transacciones de usuarios en línea y analizar la tolerancia al riesgo, personalizando asistentes de decisiones de trading Smart Money, etc.
La necesidad de un protocolo de comunicación de agentes A2A por parte del Agente AI web3 puede ser mayor que la del MCP. Esto se debe a que las llamadas del MCP son en su mayoría interfaces API funcionales maduras, y si hay un ecosistema de aplicaciones de agentes bien desarrollado, el MCP puede resolver perfectamente el problema de las islas de datos. Por otro lado, si el propio modelo de aplicación es inmaduro, la interfaz estandarizada del MCP carecerá de utilidad.
En comparación, el protocolo A2A puede crear un cierto mercado incremental de agentes, lo que dará lugar a la aparición de una serie de agentes especializados en la segmentación, como agentes de análisis de datos en cadena, agentes de auditoría de contratos inteligentes, agentes de captura de oportunidades MEV, entre otros. Las condiciones como el registro de capacidades de agentes integrado en A2A y la red de mensajería P2P fomentarán que los agentes de cada segmento se adapten mejor a la interacción y la creación de valor de combinaciones complejas. Si solo se queda en el nivel del protocolo MCP, es probable que los agentes de IA web3 tengan dificultades para superar las limitaciones del nivel de interacción lingüística.
La necesidad de los Agentes de IA de web3 para la construcción de infra > Implementación de aplicaciones. En el contexto de AI de web2, la búsqueda del valor práctico de los Agentes tiene la máxima prioridad, pero para que los Agentes de IA de web3 puedan construir un ecosistema completo, deben llenar las graves deficiencias de la infraestructura básica subyacente, que incluye la capa de datos unificados, la capa de Oracle, la capa de ejecución de intenciones, la capa de consenso descentralizado, etc.
En lugar de enfrentarse directamente en la capa de aplicación con web2 (lo que inevitablemente resultará en pérdidas), la verdadera dirección es explorar nuevos caminos en la capa de infraestructura, construyendo una infraestructura con ventajas diferenciadas de web3. Aunque en la implementación de aplicaciones se está relativamente rezagado en comparación con la IA de web2, la construcción de una red de consenso descentralizada para la operación A2A y la creación de estándares operativos interactivos unificados para que MCP funcione, son infraestructuras básicas que se alinean naturalmente con las características nativas de blockchain. La urgencia de construir infraestructura no es mucho menor que la de implementar aplicaciones.
La transición del pensamiento de construir de Crypto Native a AI Native, al mirar hacia atrás en la historia de Crypto de los últimos años, la estricta adhesión al marco de "descentralización" ha dado lugar a una variedad de caminos y olas de innovación, en el futuro en el campo de AI + Crypto, es posible que se avance más en torno a la "autonomía de la IA".
Tanto Agentic como Robotic, en esencia, buscan un nuevo marco paradigmático centrado en la IA, como un conjunto de grupos de agentes de IA con capacidad de autogestión de fondos, un conjunto de plantillas de contratos inteligentes que se actualizan automáticamente según el entorno de la red y los comentarios, un marco de gobernanza DAO que se ajusta y optimiza dinámicamente en función de la contribución de la comunidad, entre otros. En última instancia, la clave está en desprenderse del pensamiento simple de aplicación de herramientas, permitir que la IA tenga un sistema de evolución autónoma y que la IA impulse el progreso de la IA.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Algunas reflexiones prospectivas sobre el agente de IA Web3
Autor: Haotian
He pensado más a fondo sobre las direcciones de los escenarios de implementación de Web3 AI Agent y he extraído algunas reflexiones prospectivas, como sigue:
En mi opinión, las ventajas a corto plazo de los Agentes AI web3 están en los niveles de "limpieza de datos" y "análisis de intenciones", y no en la necesidad inmediata de alcanzar una precisión absoluta en la ejecución de transacciones de activos. Por ejemplo: realizar la limpieza de datos aplicables en línea y fuera de línea, construyendo un mapa de información efectivo; otro ejemplo: modelar el comportamiento de transacciones de usuarios en línea y analizar la tolerancia al riesgo, personalizando asistentes de decisiones de trading Smart Money, etc.
En comparación, el protocolo A2A puede crear un cierto mercado incremental de agentes, lo que dará lugar a la aparición de una serie de agentes especializados en la segmentación, como agentes de análisis de datos en cadena, agentes de auditoría de contratos inteligentes, agentes de captura de oportunidades MEV, entre otros. Las condiciones como el registro de capacidades de agentes integrado en A2A y la red de mensajería P2P fomentarán que los agentes de cada segmento se adapten mejor a la interacción y la creación de valor de combinaciones complejas. Si solo se queda en el nivel del protocolo MCP, es probable que los agentes de IA web3 tengan dificultades para superar las limitaciones del nivel de interacción lingüística.
En lugar de enfrentarse directamente en la capa de aplicación con web2 (lo que inevitablemente resultará en pérdidas), la verdadera dirección es explorar nuevos caminos en la capa de infraestructura, construyendo una infraestructura con ventajas diferenciadas de web3. Aunque en la implementación de aplicaciones se está relativamente rezagado en comparación con la IA de web2, la construcción de una red de consenso descentralizada para la operación A2A y la creación de estándares operativos interactivos unificados para que MCP funcione, son infraestructuras básicas que se alinean naturalmente con las características nativas de blockchain. La urgencia de construir infraestructura no es mucho menor que la de implementar aplicaciones.
Tanto Agentic como Robotic, en esencia, buscan un nuevo marco paradigmático centrado en la IA, como un conjunto de grupos de agentes de IA con capacidad de autogestión de fondos, un conjunto de plantillas de contratos inteligentes que se actualizan automáticamente según el entorno de la red y los comentarios, un marco de gobernanza DAO que se ajusta y optimiza dinámicamente en función de la contribución de la comunidad, entre otros. En última instancia, la clave está en desprenderse del pensamiento simple de aplicación de herramientas, permitir que la IA tenga un sistema de evolución autónoma y que la IA impulse el progreso de la IA.