왜 저는 다음 라운드의 AI Agent 열풍이 MCP+A2A와 같은 web2AI 표준 프레임워크 프로토콜을 기반으로 할 것이라고 단언하는 걸까요? 그 논리는 간단합니다.

1) web3 AI Agent의 딜레마는 실용성보다 설명적 측면이 더 강조되어 지나치게 개념화되었다는 점입니다. 분산형 플랫폼과 사용자 데이터 주권의 미래에 대한 웅대한 비전을 논의할 때, 실제 제품 애플리케이션의 사용자 경험은 끔찍합니다. 특히 개념적 거품 세례를 경험한 후에는, 실현되지 않은 엄청난 기대에 대해 기꺼이 돈을 지불하려는 개인 투자자는 거의 없습니다.

2) MCP, A2A 등 웹2AI 분야에서의 프로토콜 표준의 급속한 부상과 AI계에서의 막대한 잠재력 형성은 바로 이러한 '눈에 보이고 손에 잡히는' 실용주의에 기인합니다. MCP는 AI 세계의 USB-C 인터페이스와 같으며, AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구에 원활하게 연결할 수 있도록 해줍니다. MCP의 실제 사례는 이미 많이 있습니다.

예를 들어, 일부 사용자는 Claude를 사용하여 Blender를 제어하여 3D 모델을 만들 수 있고, 일부 UI/UX 실무자는 자연어를 사용하여 완전한 Figma 디자인 파일을 생성할 수 있으며, 일부 프로그래머는 Cursor를 사용하여 코드 편집, 보완 및 Git 제출을 한 번에 완료할 수 있습니다.

3) 이전에는 모두가 web3 AI Agent가 DeFai와 GameFai라는 두 가지 주요 수직 시나리오에서 혁신적인 애플리케이션을 만들어낼 수 있을 것으로 기대했습니다. 하지만 실제로 많은 유사한 애플리케이션은 여전히 ​​자연어 처리 인터페이스의 "화려한" 수준에 머물러 있으며, 단순히 실용성의 한계점에 도달하지 못했습니다.

MCP와 A2A를 결합하면 더욱 강력한 멀티 에이전트 협업 시스템을 구축하고 복잡한 작업을 전문 에이전트로 분해하여 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 분석 에이전트가 온체인 데이터를 읽고, 시장 동향을 분석하고, 다른 예측 에이전트 및 위험 관리 에이전트와 연결하여 기존의 단일 에이전트 통합 실행 개념을 다중 에이전트 협업 분업 실행 패러다임으로 전환합니다.

위에서 언급한 MCP의 모든 성공적인 적용 사례는 차세대 웹3 거래 및 게임 에이전트의 탄생을 위한 성공적인 사례를 제공했습니다.

이 외에도 MCP와 A2A를 기반으로 한 하이브리드 프레임워크 표준은 웹2 사용자 친화성과 애플리케이션 구현 속도와 같은 장점도 가지고 있습니다. 현재로서는 Web3의 가치 획득 및 인센티브 메커니즘을 DeFai, GameFai 등의 애플리케이션 시나리오와 결합하는 방법만 고려하면 됩니다. 만약 여전히 Web3의 순수한 개념주의에 집착하고 Web2의 실용주의를 받아들이지 않는다면, AI 에이전트의 새로운 트렌드를 놓칠 수도 있습니다.

한마디로, AI 에이전트의 차세대 모멘텀이 형성되고 있지만, 이는 더 이상 과거의 순전히 서사적인 개념을 자극하는 태도가 아니며, 실용주의와 응용 구현으로 뒷받침되어야 합니다.