もしGoogleが発表したA2AとAnthropicのMCPプロトコルがweb3 AIエージェントの発展における黄金の通信標準となった場合、何が起こるのでしょうか？直感的には「水土不服」という感じです。私の見解では、web3 AIエージェントが直面している環境はweb2エコシステムとは明らかに異なり、コア通信プロトコルの実現に直面する課題も全く異なります：1)アプリケーションの成熟度のギャップ:A2AとMCPは、十分に成熟したアプリケーションシナリオに対応し、本質的に価値創造者ではなく「価値増幅器」であるため、Web2分野で急速に普及する可能性があります。 しかし、ほとんどのWeb3 AIエージェントはワンクリックエージェントリリースの初期段階にあり、詳細なアプリケーションシナリオ(DeFAI、GameFAiなど)が不足しているため、これらのプロトコルを直接使用して貴重な役割を果たすことは困難です。例えば、ユーザーがCursorでコードを作成する際、MCPプロトコルをコネクタとして使用することで、現在の作業環境を離れることなくワンクリックでコードをGithubに更新・公開できます。MCPプロトコルは、価値を高める役割を果たしています。しかし、ユーザーがweb3環境でローカルで調整された戦略を使用してオンチェーン取引を実行する場合、チェーン上のデータを解析・分析するときに混乱し、方向がわからなくなることがあります。2）インフラ不足の天坑：web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、まず深刻に不足している基盤インフラを補う必要があります。これには、統一データ層、オラクル層、意図実行層、分散型コンセンサス層などが含まれます。A2Aプロトコルはweb2環境下では、エージェントが標準化されたAPIを簡単に呼び出して機能協力を実現できますが、web3環境では、単純なクロスDEXアービトラージ操作でも巨大な課題に直面します。シナリオを考えてみてください。ユーザーがAIエージェントに「ETHの価格が1600ドル未満のときにUniswapで購入し、価格が回復した後に売却する」と指示します。一見単純な操作ですが、エージェントは同時にオンチェーンデータのリアルタイム解析、Gas費の動的最適化、スリッページの制御、MEV防護など、Web3特有の一連の問題を解決する必要があります。一方、Web2のAIエージェントは標準化されたAPIを呼び出すだけで機能協力を実現でき、そのインフラの整備状況はWeb3環境と比べて雲泥の差です。3）web3 AIの差別化された需要の構築：web3 AIエージェントが単にweb2のプロトコルと機能モデルを適用するだけでは、オンチェーン取引の特性を十分に発揮することは難しく、特にデータノイズ、取引の正確性、ルーターの多様性などの複雑な問題がある。意図的な取引を例にすると、web2環境では、ユーザーは「最も安いフライトを予約する」と指示しますが、A2Aプロトコルを使用すると、複数のエージェントが簡単に協力して完了できます。しかし、web3環境では、ユーザーが「最低コストで私のUSDCをSolanaにクロスチェーンし、流動性マイニングに参加する」ことを期待する場合、ユーザーの意図を理解するだけでなく、安全性、原子性、コストの摩耗を考慮し、チェーン上で一連の複雑な操作を実行する必要があります。言い換えれば、一見便利な操作がユーザーにより大きな安全リスクを負わせる場合、そのような便利な体験には何の意味もなく、その需要も偽需要です。上。要するに、私が言いたいのは：A2AとMCPの価値は疑う余地がないが、彼らが全く改造されることなくweb3 AIエージェントの分野に直接適合することは期待できない。この中の不十分なインフラの展開の空白こそが、ビルダーたちのチャンスではないか？
A2AとMCPプロトコルが実現するWeb3 AIエージェントの三大"死の盲点"
もしGoogleが発表したA2AとAnthropicのMCPプロトコルがweb3 AIエージェントの発展における黄金の通信標準となった場合、何が起こるのでしょうか？直感的には「水土不服」という感じです。私の見解では、web3 AIエージェントが直面している環境はweb2エコシステムとは明らかに異なり、コア通信プロトコルの実現に直面する課題も全く異なります：
1)アプリケーションの成熟度のギャップ:A2AとMCPは、十分に成熟したアプリケーションシナリオに対応し、本質的に価値創造者ではなく「価値増幅器」であるため、Web2分野で急速に普及する可能性があります。 しかし、ほとんどのWeb3 AIエージェントはワンクリックエージェントリリースの初期段階にあり、詳細なアプリケーションシナリオ(DeFAI、GameFAiなど)が不足しているため、これらのプロトコルを直接使用して貴重な役割を果たすことは困難です。
例えば、ユーザーがCursorでコードを作成する際、MCPプロトコルをコネクタとして使用することで、現在の作業環境を離れることなくワンクリックでコードをGithubに更新・公開できます。MCPプロトコルは、価値を高める役割を果たしています。しかし、ユーザーがweb3環境でローカルで調整された戦略を使用してオンチェーン取引を実行する場合、チェーン上のデータを解析・分析するときに混乱し、方向がわからなくなることがあります。
2）インフラ不足の天坑：web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、まず深刻に不足している基盤インフラを補う必要があります。これには、統一データ層、オラクル層、意図実行層、分散型コンセンサス層などが含まれます。A2Aプロトコルはweb2環境下では、エージェントが標準化されたAPIを簡単に呼び出して機能協力を実現できますが、web3環境では、単純なクロスDEXアービトラージ操作でも巨大な課題に直面します。
シナリオを考えてみてください。ユーザーがAIエージェントに「ETHの価格が1600ドル未満のときにUniswapで購入し、価格が回復した後に売却する」と指示します。一見単純な操作ですが、エージェントは同時にオンチェーンデータのリアルタイム解析、Gas費の動的最適化、スリッページの制御、MEV防護など、Web3特有の一連の問題を解決する必要があります。一方、Web2のAIエージェントは標準化されたAPIを呼び出すだけで機能協力を実現でき、そのインフラの整備状況はWeb3環境と比べて雲泥の差です。
3）web3 AIの差別化された需要の構築：web3 AIエージェントが単にweb2のプロトコルと機能モデルを適用するだけでは、オンチェーン取引の特性を十分に発揮することは難しく、特にデータノイズ、取引の正確性、ルーターの多様性などの複雑な問題がある。
意図的な取引を例にすると、web2環境では、ユーザーは「最も安いフライトを予約する」と指示しますが、A2Aプロトコルを使用すると、複数のエージェントが簡単に協力して完了できます。しかし、web3環境では、ユーザーが「最低コストで私のUSDCをSolanaにクロスチェーンし、流動性マイニングに参加する」ことを期待する場合、ユーザーの意図を理解するだけでなく、安全性、原子性、コストの摩耗を考慮し、チェーン上で一連の複雑な操作を実行する必要があります。言い換えれば、一見便利な操作がユーザーにより大きな安全リスクを負わせる場合、そのような便利な体験には何の意味もなく、その需要も偽需要です。
上。
要するに、私が言いたいのは：A2AとMCPの価値は疑う余地がないが、彼らが全く改造されることなくweb3 AIエージェントの分野に直接適合することは期待できない。この中の不十分なインフラの展開の空白こそが、ビルダーたちのチャンスではないか？