AI dan enkripsi teknologi: Protokol MCP memimpin paradigma baru

Bab I AI+Crypto: Dua Gelombang yang Mempercepat Integrasi

Akhir-akhir ini, konsep "AI+Crypto" sering muncul dalam pandangan orang-orang. Dari kemunculan ChatGPT, hingga berbagai perusahaan model AI yang meluncurkan model super multimodal, sampai berbagai protokol di dunia blockchain yang mencoba mengintegrasikan agen AI, penggabungan teknologi ini telah menjadi kenyataan.

Tren ini didorong oleh dua sistem teknologi yang saling melengkapi di kedua sisi permintaan dan penawaran. Perkembangan AI memungkinkan pelaksanaan tugas dan pemrosesan informasi dapat dipindahkan dari manusia ke mesin, tetapi masih menghadapi batasan dalam pemahaman konteks, struktur insentif, dan keluaran yang dapat dipercaya. Sementara itu, sistem data on-chain yang disediakan oleh teknologi enkripsi, mekanisme desain insentif, dan kerangka tata kelola terprogram dapat menutupi kelemahan-kelemahan ini dari AI. Sebaliknya, industri enkripsi juga memerlukan alat-alat cerdas yang lebih kuat untuk menangani perilaku pengguna, manajemen risiko, dan pelaksanaan transaksi yang bersifat repetitif, yang merupakan keunggulan AI.

Dengan kata lain, teknologi enkripsi menyediakan dunia terstruktur untuk AI, sementara AI memberikan kemampuan pengambilan keputusan aktif kepada teknologi enkripsi. Penggabungan teknologi yang saling mendasari ini membentuk pola baru "infrastruktur saling mendukung" yang dalam. Contoh khasnya adalah munculnya "AI pembuat pasar" dalam protokol DeFi. Sistem semacam ini memodelkan fluktuasi pasar secara real-time melalui model AI, dan menggabungkan data on-chain, kedalaman buku pesanan, dan indikator sentimen lintas rantai, untuk mencapai penjadwalan likuiditas dinamis, sehingga menggantikan model parameter statis tradisional.

Dari sudut pandang data, data perilaku di blockchain secara alami memiliki karakteristik yang dapat diverifikasi, terstruktur, dan tahan sensor, menjadikannya bahan pelatihan yang ideal untuk model AI. Beberapa proyek baru telah mencoba mengintegrasikan perilaku di blockchain ke dalam proses fine-tuning model, dan di masa depan mungkin akan muncul "standar model AI di blockchain", sehingga model memiliki kemampuan pemahaman semantik Web3 yang asli saat dilatih.

Pada saat yang sama, mekanisme insentif di blockchain menyediakan sistem AI dengan dorongan ekonomi yang lebih sehat dan berkelanjutan dibandingkan dengan platform Web2. Misalnya, melalui protokol MCP yang mendefinisikan protokol insentif Agent, pelaksana model tidak lagi bergantung pada penagihan panggilan API, melainkan dapat memperoleh imbalan token melalui "bukti pelaksanaan tugas di blockchain + pemenuhan niat pengguna + nilai ekonomi yang dapat dilacak". Oleh karena itu, agen AI untuk pertama kalinya dapat "berpartisipasi dalam sistem ekonomi", bukan hanya sebagai alat yang tersemat di dalamnya.

Dari perspektif yang lebih makro, tren ini bukan hanya penggabungan teknologi, tetapi juga peralihan paradigma. AI+Crypto pada akhirnya bisa berkembang menjadi "struktur sosial berbasis rantai yang berpusat pada Agen": manusia tidak lagi menjadi satu-satunya penguasa, model di rantai tidak hanya dapat mengeksekusi kontrak, tetapi juga dapat memahami konteks, mengoordinasikan permainan, mengelola secara proaktif, dan membangun ekonomi mikro mereka sendiri melalui mekanisme token.

Oleh karena itu, narasi AI+Crypto baru-baru ini mendapat perhatian tinggi dari pasar modal. Dari lembaga investasi terkemuka hingga peluncuran berbagai proyek inovatif, kami melihat sebuah konsensus sedang terbentuk: model AI tidak hanya akan berperan sebagai "alat" dalam Web3, tetapi juga sebagai "subjek"—mereka akan memiliki identitas, konteks, insentif, bahkan hak untuk mengatur.

Dapat diperkirakan, di dunia Web3 masa depan, agen AI akan menjadi peserta sistem yang tak terpisahkan. Cara partisipasi ini bukanlah akses tradisional "model off-chain + API on-chain", melainkan secara bertahap berevolusi menjadi bentuk baru "model sebagai node" "niat sebagai kontrak". Di balik ini, adalah semantik dan paradigma eksekusi yang dibangun oleh protokol baru jenis MCP.

Integrasi AI dan enkripsi merupakan salah satu dari sedikit peluang "sinkronisasi lapisan dasar" dalam beberapa tahun terakhir. Ini bukanlah fenomena yang meledak secara tiba-tiba, melainkan sebuah evolusi yang bersifat jangka panjang dan struktural. Hal ini akan menentukan bagaimana AI beroperasi di atas rantai, bagaimana koordinasi dilakukan, dan bagaimana insentif diberikan, serta akhirnya akan mendefinisikan bentuk masa depan struktur sosial di atas rantai.

Bab Kedua Protokol MCP: Latar Belakang dan Mekanisme Inti

Seiring dengan penggabungan AI dan teknologi enkripsi yang beralih dari eksplorasi konsep ke tahap verifikasi praktis, model bahasa besar mulai memiliki manajemen konteks yang stabil, pemecahan tugas yang kompleks, dan kemampuan belajar mandiri. Sementara itu, dunia enkripsi itu sendiri juga mengalami evolusi struktural. Kematangan teknologi blockchain modular, abstraksi akun, dan Rollup membuka jalan bagi AI untuk menjadi peserta asli dalam blockchain.

Dalam konteks ini, MCP( Model Context Protocol) diusulkan, bertujuan untuk membangun satu set lapisan protokol umum untuk menjalankan, mengeksekusi, memberikan umpan balik, dan mendapatkan keuntungan dari model AI di atas blockchain. Ini tidak hanya untuk menyelesaikan masalah teknis "AI tidak dapat digunakan secara efisien di blockchain", tetapi juga sebagai respons terhadap kebutuhan sistemik untuk transisi dunia Web3 menuju "paradigma berbasis niat". Logika pemanggilan kontrak pintar tradisional mengharuskan pengguna memiliki pemahaman yang tinggi tentang status blockchain, antarmuka fungsi, dan struktur transaksi, yang berada dalam kesenjangan besar dengan cara ekspresi alami pengguna biasa. Intervensi model AI dapat menjembatani keretakan struktural ini, tetapi dengan syarat ia memiliki "identitas", "memori", "otoritas", dan "insentif ekonomi" di atas blockchain. Protokol MCP lahir untuk menyelesaikan serangkaian kendala ini.

Secara khusus, MCP adalah protokol lapisan semantik seluruh rantai yang melibatkan pemanggilan model AI, pembangunan konteks, pemahaman niat, eksekusi di blockchain, dan umpan balik insentif. Inti desainnya berpusat pada empat aspek:

1. Mekanisme identitas model: setiap instance model atau agen memiliki alamat on-chain yang independen, dan dapat menerima aset, memulai transaksi, dan memanggil kontrak melalui mekanisme verifikasi hak, menjadi "akun kelas satu" di dunia blockchain.

2. Sistem Pengumpulan Konteks dan Penjelasan Semantik: Dengan mengabstraksi status di dalam rantai, data di luar rantai, dan catatan interaksi historis, serta menggabungkan input bahasa alami, sistem ini memberikan struktur tugas dan latar belakang lingkungan yang jelas bagi model, sehingga model tersebut memiliki "konteks semantik" untuk melaksanakan instruksi yang kompleks.

3. Analisis Niat dan Perencanaan Eksekusi: Mengubah masukan bahasa alami pengguna menjadi urutan operasi on-chain yang dapat dieksekusi, termasuk pemanggilan kontrak, transfer aset, pengaturan izin, dan lain-lain.

4. Mekanisme Insentif dan Umpan Balik: Membangun sistem penghargaan untuk pelaksanaan tugas model, termasuk insentif token, akumulasi kredit, dan merancang mekanisme umpan balik pengguna untuk mengoptimalkan kinerja model.

Saat ini, sudah ada beberapa proyek yang mulai membangun sistem prototipe di sekitar konsep MCP. Beberapa proyek mencoba untuk menerapkan model AI sebagai agen on-chain yang dapat diakses publik, melayani skenario seperti pengembangan strategi perdagangan dan keputusan manajemen aset; beberapa lainnya membangun sistem kolaborasi multi Agen berbasis protokol MCP, yang memungkinkan beberapa model berkolaborasi secara dinamis di sekitar tugas pengguna yang sama; ada juga proyek yang mencoba untuk memperluas MCP menjadi lapisan dasar "sistem operasi model", di mana pengembang mana pun dapat membangun plugin model dengan kemampuan tertentu di atasnya dan mempersilakan orang lain untuk memanggilnya, membentuk pasar layanan AI on-chain yang dapat dibagikan.

Dari sudut pandang investor enkripsi, pengenalan MCP tidak hanya membawa jalur teknologi baru, tetapi juga merupakan kesempatan untuk restrukturisasi industri. Ini membuka "lapisan ekonomi AI asli" baru, di mana model bukan hanya alat, tetapi juga peserta ekonomi yang memiliki akun, kredit, pendapatan, dan jalur evolusi. Ini berarti bahwa di masa depan, pembuat pasar di DeFi mungkin adalah model, peserta suara dalam tata kelola DAO adalah model, kurator konten di ekosistem NFT adalah model, bahkan data on-chain itu sendiri dianalisis, dikombinasikan, dan dinilai ulang oleh model, sehingga menghasilkan "aset data perilaku AI" yang sepenuhnya baru. Pemikiran investasi dengan demikian akan beralih dari "menginvestasikan dalam produk AI" ke "menginvestasikan dalam pusat insentif, lapisan agregasi layanan, atau protokol koordinasi lintas model dalam lapisan ekosistem AI", MCP sebagai protokol antarmuka semantik dan eksekusi dasar, efek jaringan potensial dan premi standarisasi-nya sangat layak untuk diperhatikan dalam jangka menengah hingga panjang.

Bab Tiga: Skenario Implementasi Tipikal AI Agent: Mode Tugas Rantai MCP yang Diperbarui

Ketika model AI benar-benar memiliki identitas di blockchain, kesadaran konteks semantik, dapat menguraikan niat dan mengeksekusi tugas di blockchain, ia tidak lagi sekadar "alat bantu", melainkan menjadi Agen di blockchain yang secara substansial, menjadi主体 yang aktif dalam menjalankan logika. Dan ini, justru merupakan makna terbesar dari keberadaan protokol MCP - itu bukan untuk membuat satu model AI lebih kuat, tetapi untuk menyediakan jalur terstruktur bagi model AI untuk memasuki dunia blockchain, berinteraksi dengan kontrak, berkolaborasi dengan manusia, dan berinteraksi dengan aset. Jalur ini tidak hanya mencakup kemampuan dasar seperti identitas, otoritas, dan memori, tetapi juga mencakup lapisan tengah operasi seperti pemecahan tugas, perencanaan semantik, dan pembuktian pemenuhan, yang pada akhirnya mengarah pada kemungkinan keterlibatan nyata AI Agent dalam membangun sistem ekonomi Web3.

Berdasarkan aplikasi yang paling relevan, manajemen aset di blockchain adalah bidang pertama yang ditembus oleh AI Agent. Dalam DeFi yang lalu, pengguna perlu mengonfigurasi dompet secara manual, menganalisis parameter kolam likuiditas, membandingkan APY, dan menetapkan strategi; seluruh proses ini sangat tidak ramah bagi pengguna biasa. Namun, AI Agent berbasis MCP dapat secara otomatis mengambil data di blockchain setelah mendapatkan niat seperti "mengoptimalkan hasil" atau "mengontrol eksposur risiko", menilai premi risiko dan volatilitas yang diharapkan dari berbagai protokol, serta secara dinamis menghasilkan kombinasi strategi perdagangan, kemudian memverifikasi keamanan jalur eksekusi melalui simulasi atau pengujian kembali di blockchain. Model ini tidak hanya meningkatkan personalisasi dan kecepatan respons dalam menghasilkan strategi, tetapi yang lebih penting, ia memungkinkan pengguna non-profesional untuk pertama kalinya melakukan penugasan aset dalam bahasa alami, sehingga manajemen aset tidak lagi menjadi tindakan dengan hambatan teknis yang sangat tinggi.

Satu lagi skenario yang sedang mempercepat kematangan adalah identitas on-chain dan interaksi sosial. Sistem identitas on-chain yang sebelumnya banyak didasarkan pada riwayat transaksi, kepemilikan aset, atau mekanisme pembuktian tertentu, memiliki daya ungkap dan kelenturan yang sangat terbatas. Namun, ketika model AI terlibat, pengguna dapat memiliki "agen semantik" yang terus disinkronkan dengan preferensi, minat, dan perilaku dinamis mereka, di mana agen ini dapat mewakili pengguna dalam partisipasi DAO sosial, menerbitkan konten, merencanakan aktivitas NFT, bahkan membantu pengguna menjaga reputasi dan pengaruh di on-chain. Misalnya, beberapa rantai sosial telah mulai menerapkan Agen yang mendukung protokol MCP, yang digunakan untuk secara otomatis membantu pengguna baru menyelesaikan proses pengenalan, membangun jaringan sosial, berpartisipasi dalam komentar dan pemungutan suara, sehingga mengubah "masalah cold start" dari masalah desain produk menjadi masalah partisipasi agen cerdas. Lebih lanjut, di masa depan di mana keberagaman identitas dan percabangan kepribadian diterima secara luas, seorang pengguna mungkin memiliki beberapa agen AI, masing-masing digunakan untuk konteks sosial yang berbeda, dan MCP akan menjadi "lapisan pengelolaan identitas" yang mengatur pedoman perilaku dan wewenang eksekusi agen-agen ini.

Titik kunci ketiga dari AI Agent adalah tata kelola dan manajemen DAO. Pada tahap DAO saat ini, tingkat aktivitas dan partisipasi dalam tata kelola selalu menjadi kendala, mekanisme pemungutan suara juga memiliki ambang teknis yang tinggi dan kebisingan perilaku. Dengan diperkenalkannya MCP, Agent yang memiliki kemampuan pemahaman semantik dan analisis niat dapat membantu pengguna secara berkala merangkum dinamika DAO, mengekstrak informasi kunci, memberikan ringkasan semantik untuk proposal, dan merekomendasikan opsi pemungutan suara atau secara otomatis melakukan tindakan pemungutan suara berdasarkan pemahaman terhadap preferensi pengguna. Tata kelola on-chain berbasis mekanisme "agen preferensi" ini sangat mengurangi masalah kelebihan informasi dan ketidakcocokan insentif. Selain itu, kerangka kerja MCP juga memungkinkan berbagi pengalaman tata kelola dan jalur evolusi strategi antar model, misalnya jika suatu Agent mengamati eksternalitas negatif yang dihasilkan oleh jenis proposal tata kelola tertentu di beberapa DAO, maka pengalaman tersebut dapat dikembalikan ke model itu sendiri, membentuk mekanisme transfer pengetahuan tata kelola lintas komunitas, sehingga membangun struktur tata kelola yang semakin "cerdas".

Selain aplikasi mainstream yang disebutkan di atas, MCP juga menyediakan kemungkinan antarmuka yang terintegrasi untuk data kurasi AI di blockchain, interaksi dunia permainan, pembuatan bukti otomatis ZK, dan relay tugas lintas rantai. Di bidang permainan berbasis blockchain, AI Agent dapat berfungsi sebagai otak di balik karakter bukan pemain, mewujudkan dialog waktu nyata, pembuatan alur cerita, penjadwalan tugas, dan evolusi perilaku; dalam ekosistem konten NFT, model dapat berperan sebagai "kurator semantik", merekomendasikan koleksi NFT secara dinamis berdasarkan minat pengguna, bahkan menghasilkan konten yang dipersonalisasi; di bidang ZK, model dapat dengan cepat menerjemahkan niat menjadi sistem pembatas yang ramah ZK melalui cara kompilasi terstruktur, menyederhanakan proses pembuatan bukti nol-pengetahuan, dan meningkatkan universalitas ambang pengembangan.

Dari kesamaan aplikasi ini, dapat dilihat dengan jelas bahwa protokol MCP sedang mengubah bukan hanya kinerja titik tunggal dari suatu aplikasi, tetapi juga paradigma pelaksanaan tugas itu sendiri. Pelaksanaan tugas Web3 tradisional didasarkan pada premis "Anda tahu cara melakukannya" - pengguna harus memahami dengan jelas logika kontrak, struktur transaksi, dan biaya jaringan.