Google の MCP プロトコルは Web3 AI エージェントの発展における黄金の通信標準になるのでしょうか？

直感的には「水土不服」です。

執筆者:Haotian

GoogleのA2AとAnthropicのMCPプロトコルがWeb3 AIエージェント開発のゴールドスタンダードになったらどうなるでしょうか? 直感的に感じるのは「水と土が適応していない」ということです。 私の意見では、web3 AIエージェントが直面する環境はweb2エコシステムの環境とは大きく異なり、コア通信プロトコルの実装が直面する課題も完全に異なります。

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分野で急速に人気が高まっています。 しかし、ほとんどのWeb3 AIエージェントは、エージェントのワンクリック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場合、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ずに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、まさに付加価値を提供します。しかし、ユーザーがweb3環境でローカルに調整した戦略を用いてオンチェーン取引を実行する場合、オンチェーンデータを解析・分析しようとすると、混乱してしまい、方向を見失うかもしれません。

2）インフラの欠如による落とし穴：web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、まず深刻に欠如している基盤インフラを補完する必要があります。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。通常、A2Aプロトコルはweb2環境下で、エージェントが標準化されたAPIを呼び出して機能協力を実現することが容易ですが、web3環境では、単純なクロスDEXアービトラージ操作ですら巨大な課題に直面します。

想像してみてください。ユーザーがAIエージェントに「ETHの価格が1600ドル未満の時にUniswapで購入し、価格が回復した後に売却する」と指示する場面です。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、ガス料金の動的最適化、スリッページ制御、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。一方で、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環境と比べて天と地の差があります。

3）web3 AIの差別化されたニーズの構築：web3 AIエージェントが単純に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徴を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存在します。

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 の価値は疑う余地がないが、それ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ということだ。その中に空いているインフラの展開の空白こそが、ビルダーたちの機会ではないか？