著者: Haotian
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伴う課題も全く異なります：
1）アプリケーション成熟度のギャップ：A2A と MCP は web2 の分野で迅速に普及できたのは、十分に成熟したアプリケーションシーンにサービスを提供しているからであり、本質的には「価値の増幅器」であって、価値の創造者ではありません。一方、web3 AI エージェントはほとんどがワンクリックでエージェントを公開する初歩的な段階に留まっており、深いアプリケーションシーン（DeFAI、GameFAi など）が不足しているため、これらのプロトコルは直接的に連携して価値を発揮することが困難です。
例えば、ユーザーがCursorでコードを編纂する際、MCPプロトコルを接続器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、付加価値を提供します。しかし、ユーザーがweb3環境でローカルで微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・分析する際に混乱して方向を見失うことがあります。
2)インフラの陥没穴の欠如:完全なエコシステムを構築するために、web3 AI Agentはまず、統合データレイヤー、Oracleレイヤー、インテント実行レイヤー、分散型コンセンサスレイヤーなど、深刻に欠けている基盤となるインフラストラクチャを埋める必要があります。 多くの場合、A2Aプロトコルはweb2環境にあり、エージェントは標準化されたAPIを簡単に呼び出して機能的なコラボレーションを実現できますが、web3環境では、単純なクロスDEXアービトラージ操作は大きな課題に直面します。
例えば、ユーザーがAIエージェントに「ETHの価格が1,600ドルを下回ったらUniswapから購入し、価格が回復してから売る」ように指示するシナリオを想像すると、一見単純なエージェントの操作で、オンチェーンデータのリアルタイム分析、ガス料金の動的最適化、スリッページコントロール、MEV保護など、Web3特有の一連の問題を同時に解決する必要があります。 一方、Web2 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的なコラボレーションを実現でき、そのインフラストラクチャはWeb3環境とは大きく異なります。
3）Web3 AIの差別化されたニーズを構築する：Web3 AIエージェントが単にWeb2のプロトコルや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い。特にデータのノイズ、取引の正確性、ルーターの多様性などの複雑な問題において。
インテントトランザクションを例にとると、Web2環境では、ユーザーは「最も安いフライトを予約する」ように指示し、A2Aプロトコルにより、複数のエージェントが簡単にコラボレーションできます。 しかし、Web3環境では、ユーザーが「USDCをSolanaにクロスチェーンし、最低コストで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、セキュリティ、原子性、コストの損耗を比較検討し、一連の複雑な操作をオンチェーンで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をより大きなセキュリティ リスクにさらす場合、そのような便利なエクスペリエンスは無意味であり、要求も疑似要求です。
上。
要するに、私が言いたいのは：A2AとMCPの価値は疑いようがありませんが、それらが何の改造もなしにweb3 AIエージェントの分野に直接適応することは期待できません。この間に空いているインフラの展開の空白こそ、ビルダーたちのチャンスではありませんか？
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A2AとMCPはWeb3 AIエージェントのゴールドスタンダードになり得るか？
著者: Haotian
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伴う課題も全く異なります：
1）アプリケーション成熟度のギャップ：A2A と MCP は web2 の分野で迅速に普及できたのは、十分に成熟したアプリケーションシーンにサービスを提供しているからであり、本質的には「価値の増幅器」であって、価値の創造者ではありません。一方、web3 AI エージェントはほとんどがワンクリックでエージェントを公開する初歩的な段階に留まっており、深いアプリケーションシーン（DeFAI、GameFAi など）が不足しているため、これらのプロトコルは直接的に連携して価値を発揮することが困難です。
例えば、ユーザーがCursorでコードを編纂する際、MCPプロトコルを接続器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、付加価値を提供します。しかし、ユーザーがweb3環境でローカルで微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・分析する際に混乱して方向を見失うことがあります。
2)インフラの陥没穴の欠如:完全なエコシステムを構築するために、web3 AI Agentはまず、統合データレイヤー、Oracleレイヤー、インテント実行レイヤー、分散型コンセンサスレイヤーなど、深刻に欠けている基盤となるインフラストラクチャを埋める必要があります。 多くの場合、A2Aプロトコルはweb2環境にあり、エージェントは標準化されたAPIを簡単に呼び出して機能的なコラボレーションを実現できますが、web3環境では、単純なクロスDEXアービトラージ操作は大きな課題に直面します。
例えば、ユーザーがAIエージェントに「ETHの価格が1,600ドルを下回ったらUniswapから購入し、価格が回復してから売る」ように指示するシナリオを想像すると、一見単純なエージェントの操作で、オンチェーンデータのリアルタイム分析、ガス料金の動的最適化、スリッページコントロール、MEV保護など、Web3特有の一連の問題を同時に解決する必要があります。 一方、Web2 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的なコラボレーションを実現でき、そのインフラストラクチャはWeb3環境とは大きく異なります。
3）Web3 AIの差別化されたニーズを構築する：Web3 AIエージェントが単にWeb2のプロトコルや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い。特にデータのノイズ、取引の正確性、ルーターの多様性などの複雑な問題において。
インテントトランザクションを例にとると、Web2環境では、ユーザーは「最も安いフライトを予約する」ように指示し、A2Aプロトコルにより、複数のエージェントが簡単にコラボレーションできます。 しかし、Web3環境では、ユーザーが「USDCをSolanaにクロスチェーンし、最低コストで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、セキュリティ、原子性、コストの損耗を比較検討し、一連の複雑な操作をオンチェーンで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をより大きなセキュリティ リスクにさらす場合、そのような便利なエクスペリエンスは無意味であり、要求も疑似要求です。
上。
要するに、私が言いたいのは：A2AとMCPの価値は疑いようがありませんが、それらが何の改造もなしにweb3 AIエージェントの分野に直接適応することは期待できません。この間に空いているインフラの展開の空白こそ、ビルダーたちのチャンスではありませんか？