Nếu giao thức A2A do Google phát triển và MCP của Anthropic trở thành tiêu chuẩn truyền thông vàng cho sự phát triển của web3 AI Agent, điều gì sẽ xảy ra? Cảm giác trực quan là "không hợp nhau". Theo tôi, môi trường mà web3 AI Agent phải đối mặt có sự khác biệt rõ rệt so với hệ sinh thái web2, và những thách thức mà các giao thức truyền thông cốt lõi phải đối mặt cũng hoàn toàn khác nhau:
1）Sự gián đoạn trong độ trưởng thành của ứng dụng: A2A và MCP có thể nhanh chóng phổ biến trong lĩnh vực web2 vì chúng phục vụ cho những tình huống ứng dụng đã đủ trưởng thành, bản chất là "máy khuếch đại giá trị" chứ không phải là người tạo ra giá trị. Trong khi đó, web3 AI Agent chủ yếu vẫn dừng lại ở giai đoạn phát hành Agent bằng một cú nhấp chuột, thiếu các tình huống ứng dụng sâu (DeFAI, GameFAi, v.v.), khiến cho các giao thức này khó có thể kết hợp trực tiếp để phát huy giá trị.
Ví dụ, người dùng trong Cursor biên soạn mã có thể sử dụng giao thức MCP làm kết nối, không cần phải thoát khỏi môi trường làm việc hiện tại để một lần nhấn cập nhật và phát hành mã lên Github, giao thức MCP đã phát huy tác dụng như một điểm nhấn. Nhưng nếu người dùng trong môi trường web3, sử dụng chiến lược tinh chỉnh địa phương để thực hiện giao dịch trên chuỗi, có thể khi mở rộng tay ra để phân tích dữ liệu trên chuỗi sẽ cảm thấy hoang mang và không biết phải đi đâu.
2）Thiếu hụt cơ sở hạ tầng: Để web3 AI Agent có thể xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh, trước tiên phải lấp đầy những thiếu hụt nghiêm trọng của cơ sở hạ tầng nền tảng, bao gồm lớp dữ liệu thống nhất, lớp Oracle, lớp thực thi ý định, lớp đồng thuận phi tập trung, v.v. Thường thì giao thức A2A trong môi trường web2, Agent có thể dễ dàng gọi các API tiêu chuẩn hóa để thực hiện hợp tác chức năng, nhưng trong môi trường web3, một thao tác chênh lệch giá đơn giản giữa các DEX đã đối mặt với thách thức to lớn.
Hãy tưởng tượng một cảnh, người dùng chỉ định AI Agent "mua từ Uniswap khi giá ETH dưới 1600 đô la và bán ra khi giá phục hồi", có vẻ như thao tác đơn giản nhưng Agent cần giải quyết đồng thời một loạt vấn đề đặc trưng của web3 như phân tích dữ liệu chuỗi thời gian thực, tối ưu hóa phí Gas động, kiểm soát trượt giá, bảo vệ MEV, v.v. Trong khi đó, AI Agent của web2 chỉ cần gọi API chuẩn hóa để thực hiện hợp tác chức năng, mức độ hoàn thiện của cơ sở hạ tầng so với môi trường web3 quả thật là một trời một vực.
3）Xây dựng nhu cầu khác biệt của web3 AI: Nếu web3 AI Agent chỉ đơn giản áp dụng các giao thức và mô hình chức năng của web2, thì rất khó để phát huy đặc điểm của các giao dịch trên chuỗi, đặc biệt là các vấn đề phức tạp như tiếng ồn dữ liệu, độ chính xác giao dịch, và tính đa dạng của Router.
Lấy các giao dịch có ý định làm ví dụ, trong môi trường web2, người dùng hướng dẫn "đặt chuyến bay rẻ nhất" và giao thức A2A cho phép nhiều tác nhân dễ dàng cộng tác. Nhưng trong môi trường web3, khi người dùng mong đợi "xuyên chuỗi USDC của tôi đến Solana và tham gia khai thác thanh khoản với chi phí thấp nhất", họ không chỉ cần hiểu ý định của người dùng mà còn cân nhắc tính bảo mật, tính nguyên tử và hao mòn chi phí và thực hiện một loạt các hoạt động phức tạp trên chuỗi. Nói cách khác, nếu một hoạt động có vẻ thuận tiện khiến người dùng gặp rủi ro bảo mật lớn hơn, thì trải nghiệm thuận tiện như vậy là vô nghĩa và nhu cầu cũng là một nhu cầu giả.
Trên đây.
Tóm lại, tôi muốn nói rằng: Giá trị của A2A và MCP là không thể nghi ngờ, nhưng không thể mong đợi chúng có thể thích ứng trực tiếp vào lĩnh vực web3 AI Agent mà không có bất kỳ sự cải cách nào. Khoảng trống trong việc triển khai cơ sở hạ tầng này chính là cơ hội cho các Builder, phải không?
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Ba "điểm mù chết chóc" trong việc triển khai A2A và giao thức MCP cho Web3 AI Agent
Nếu giao thức A2A do Google phát triển và MCP của Anthropic trở thành tiêu chuẩn truyền thông vàng cho sự phát triển của web3 AI Agent, điều gì sẽ xảy ra? Cảm giác trực quan là "không hợp nhau". Theo tôi, môi trường mà web3 AI Agent phải đối mặt có sự khác biệt rõ rệt so với hệ sinh thái web2, và những thách thức mà các giao thức truyền thông cốt lõi phải đối mặt cũng hoàn toàn khác nhau:
1）Sự gián đoạn trong độ trưởng thành của ứng dụng: A2A và MCP có thể nhanh chóng phổ biến trong lĩnh vực web2 vì chúng phục vụ cho những tình huống ứng dụng đã đủ trưởng thành, bản chất là "máy khuếch đại giá trị" chứ không phải là người tạo ra giá trị. Trong khi đó, web3 AI Agent chủ yếu vẫn dừng lại ở giai đoạn phát hành Agent bằng một cú nhấp chuột, thiếu các tình huống ứng dụng sâu (DeFAI, GameFAi, v.v.), khiến cho các giao thức này khó có thể kết hợp trực tiếp để phát huy giá trị.
Ví dụ, người dùng trong Cursor biên soạn mã có thể sử dụng giao thức MCP làm kết nối, không cần phải thoát khỏi môi trường làm việc hiện tại để một lần nhấn cập nhật và phát hành mã lên Github, giao thức MCP đã phát huy tác dụng như một điểm nhấn. Nhưng nếu người dùng trong môi trường web3, sử dụng chiến lược tinh chỉnh địa phương để thực hiện giao dịch trên chuỗi, có thể khi mở rộng tay ra để phân tích dữ liệu trên chuỗi sẽ cảm thấy hoang mang và không biết phải đi đâu.
2）Thiếu hụt cơ sở hạ tầng: Để web3 AI Agent có thể xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh, trước tiên phải lấp đầy những thiếu hụt nghiêm trọng của cơ sở hạ tầng nền tảng, bao gồm lớp dữ liệu thống nhất, lớp Oracle, lớp thực thi ý định, lớp đồng thuận phi tập trung, v.v. Thường thì giao thức A2A trong môi trường web2, Agent có thể dễ dàng gọi các API tiêu chuẩn hóa để thực hiện hợp tác chức năng, nhưng trong môi trường web3, một thao tác chênh lệch giá đơn giản giữa các DEX đã đối mặt với thách thức to lớn.
Hãy tưởng tượng một cảnh, người dùng chỉ định AI Agent "mua từ Uniswap khi giá ETH dưới 1600 đô la và bán ra khi giá phục hồi", có vẻ như thao tác đơn giản nhưng Agent cần giải quyết đồng thời một loạt vấn đề đặc trưng của web3 như phân tích dữ liệu chuỗi thời gian thực, tối ưu hóa phí Gas động, kiểm soát trượt giá, bảo vệ MEV, v.v. Trong khi đó, AI Agent của web2 chỉ cần gọi API chuẩn hóa để thực hiện hợp tác chức năng, mức độ hoàn thiện của cơ sở hạ tầng so với môi trường web3 quả thật là một trời một vực.
3）Xây dựng nhu cầu khác biệt của web3 AI: Nếu web3 AI Agent chỉ đơn giản áp dụng các giao thức và mô hình chức năng của web2, thì rất khó để phát huy đặc điểm của các giao dịch trên chuỗi, đặc biệt là các vấn đề phức tạp như tiếng ồn dữ liệu, độ chính xác giao dịch, và tính đa dạng của Router.
Lấy các giao dịch có ý định làm ví dụ, trong môi trường web2, người dùng hướng dẫn "đặt chuyến bay rẻ nhất" và giao thức A2A cho phép nhiều tác nhân dễ dàng cộng tác. Nhưng trong môi trường web3, khi người dùng mong đợi "xuyên chuỗi USDC của tôi đến Solana và tham gia khai thác thanh khoản với chi phí thấp nhất", họ không chỉ cần hiểu ý định của người dùng mà còn cân nhắc tính bảo mật, tính nguyên tử và hao mòn chi phí và thực hiện một loạt các hoạt động phức tạp trên chuỗi. Nói cách khác, nếu một hoạt động có vẻ thuận tiện khiến người dùng gặp rủi ro bảo mật lớn hơn, thì trải nghiệm thuận tiện như vậy là vô nghĩa và nhu cầu cũng là một nhu cầu giả.
Trên đây.
Tóm lại, tôi muốn nói rằng: Giá trị của A2A và MCP là không thể nghi ngờ, nhưng không thể mong đợi chúng có thể thích ứng trực tiếp vào lĩnh vực web3 AI Agent mà không có bất kỳ sự cải cách nào. Khoảng trống trong việc triển khai cơ sở hạ tầng này chính là cơ hội cho các Builder, phải không?