Google の A2A と Anthropic の MCP プロトコルが、Web3 AI エージェントの開発におけるゴールド コミュニケーション スタンダードになったらどうなるでしょうか?直感的には「慣れていない」です。私の意見では、web3 AIエージェントが直面している環境はweb2エコシステムとは大きく異なり、コア通信プロトコルの実装が直面する課題もまったく異なります。

1) アプリケーション成熟度のギャップ: A2A と MCP は、十分に成熟したアプリケーション シナリオに対応し、本質的には価値の創造者ではなく「価値の増幅者」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エージェントはまだ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シリーズで直接使用して価値を実現することは困難です。

たとえば、ユーザーが Cursor でコードをコンパイルしているときに、MCP プロトコルをコネクタとして使用し、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の更新を Github に公開できます。 MCP プロトコルはさらに素晴らしいものになります。ただし、ユーザーがローカルのフィーディングと微調整戦略を使用して Web3 環境でオンチェーン トランザクションを実行すると、オンチェーン データを解析および分析するときに混乱が生じる可能性があります。

2) インフラストラクチャ不足の落とし穴: web3 AI エージェントが完全なエコシステムを構築したい場合、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、大幅に不足している基盤インフラストラクチャを補う必要があります。多くの場合、Web2 環境では、A2A プロトコルにより、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連携を実現できますが、Web3 環境では、単純なクロス DEX アービトラージ操作でも大きな課題に直面します。

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、価格が回復したら売却する」ように指示するシナリオを想像してください。一見単純な操作ですが、エージェントは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、スリッページ制御、MEV保護など、一連のWeb3固有の問題を解決する必要があります。Web2 AIエージェントは、機能連携を実現するために標準化されたAPIを呼び出すだけでよく、そのインフラストラクチャの完成度はWeb3環境のそれとは大きく異なります。

3) Web3 AIの差別化されたニーズの構築：Web3 AIエージェントがWeb2のプロトコルと機能モードを単純に適用する場合、オンチェーントランザクション形式の特性、特にデータノイズ、トランザクションの精度、ルーターの多様性などの複雑な問題を十分に発揮することは困難です。

意図トランザクションを例にとると、Web2 環境でユーザーが「最も安い航空券を予約する」と指示すると、A2A プロトコルにより複数のエージェントが簡単に協力してタスクを完了できます。しかし、Web3環境では、ユーザーが「自分のUSDCを最低コストで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、セキュリティ、アトミック性、コストの摩耗を比較検討し、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、そのような便利な体験は無意味であり、その要求は誤った要求となります。

その上。

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、変更を加えずに web3 AI エージェント トラックに直接適応することは期待できないということです。このインフラ展開の空白は、ビルダーにとってのチャンスではないでしょうか?