Якщо протоколи A2A від Google та MCP від Anthropic стануть золотим стандартом комунікації для розвитку web3 AI Agent, що станеться? Інтуїтивно відчувається, що це «не підходить». На мою думку, середовище, з яким стикаються web3 AI Agent, має очевидні відмінності від екосистеми web2, і виклики, з якими стикається реалізація основного комунікаційного протоколу, також кардинально відрізняються:
Розрив зрілості застосунків: A2A та MCP швидко поширюються в сфері web2, тому що вони служать для достатньо зрілих застосункових сценаріїв, по суті є «підсилювачами вартості», а не творцями вартості. Натомість web3 AI Agent переважно залишаються на початковій стадії з однокнопковим випуском Агентів, у них бракує глибоких застосункових сценаріїв (DeFAI, GameFAi тощо), що ускладнює пряме використання цих протоколів для реалізації вартості.
Наприклад, якщо ви пишете код у Cursor, ви можете використовувати протокол MCP як з'єднувач для публікації оновлень коду на Github одним клацанням миші, не вистрибуючи з поточного робочого середовища, що є вишенькою на торті. Однак, якщо користувачі використовують локально налаштовані стратегії подачі для виконання ончейн-транзакцій у середовищі Web3, вони можуть бути збентежені, коли зв'яжуться та проаналізують ончейн-дані.
Відсутність базової інфраструктури: щоб web3 AI Agent зміг створити повноцінну екосистему, необхідно спочатку заповнити серйозні прогалини в базовій інфраструктурі, включаючи єдиний рівень даних, рівень Oracle, рівень виконання намірів, рівень децентралізованого консенсусу тощо. Часто протокол A2A у середовищі web2 дозволяє Agent без зусиль викликати стандартизовані API для реалізації функціональної співпраці, але в середовищі web3 проста арбітражна операція між DEX стикається з величезними викликами.
Уявіть собі сцену, коли користувач вказує AI Agent «купити на Uniswap, коли ціна ETH буде нижче 1600 доларів, і продати, коли ціна зросте». На перший погляд, ця проста операція вимагає від агента вирішення цілого ряду специфічних для web3 проблем, таких як реальний аналіз даних на ланцюгу, динамічна оптимізація Gas, контроль за ковзанням, захист від MEV тощо. Тим часом web2 AI Agent може просто викликати стандартизовані API для реалізації функціональної співпраці, а рівень їхньої інфраструктури в порівнянні з web3 середовищем просто величезний.
Побудова диференційованого попиту на web3 AI: якщо web3 AI Agent просто застосовує протоколи та функціональні моделі web2, буде важко реалізувати особливості онлайнової торгової моделі, особливо такі складні проблеми, як шум даних, точність торгівлі, різноманітність Router тощо.
Наприклад, у випадку з торгівлею за намірами, в середовищі web2 користувач вказує «забронювати найдешевший рейс», протокол A2A дозволяє кільком агентам легко співпрацювати; але в середовищі web3, коли користувач очікує «перекласти мій USDC на Solana з найменшими витратами та взяти участь у видобутку ліквідності», потрібно не лише зрозуміти наміри користувача, а й зважити безпеку, атомарність і витрати, а також виконати ряд складних операцій в мережі. Іншими словами, якщо на перший погляд зручні дії насправді піддають користувача більшим ризикам безпеки, тоді така зручність не має сенсу, а потреба є уявною.
Вище.
Отже, я хочу висловити думку: цінність A2A та MCP безсумнівна, але не слід очікувати, що вони можуть бути без змін адаптовані до сегменту web3 AI Agent. Чи не є цей пробіл у розгортанні інфраструктури саме можливістю для розробників?
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Чи став протокол MCP від Google золотим стандартом зв'язку для розвитку Web3 AI Agent?
Автор: Haotian
Якщо протоколи A2A від Google та MCP від Anthropic стануть золотим стандартом комунікації для розвитку web3 AI Agent, що станеться? Інтуїтивно відчувається, що це «не підходить». На мою думку, середовище, з яким стикаються web3 AI Agent, має очевидні відмінності від екосистеми web2, і виклики, з якими стикається реалізація основного комунікаційного протоколу, також кардинально відрізняються:
Наприклад, якщо ви пишете код у Cursor, ви можете використовувати протокол MCP як з'єднувач для публікації оновлень коду на Github одним клацанням миші, не вистрибуючи з поточного робочого середовища, що є вишенькою на торті. Однак, якщо користувачі використовують локально налаштовані стратегії подачі для виконання ончейн-транзакцій у середовищі Web3, вони можуть бути збентежені, коли зв'яжуться та проаналізують ончейн-дані.
Уявіть собі сцену, коли користувач вказує AI Agent «купити на Uniswap, коли ціна ETH буде нижче 1600 доларів, і продати, коли ціна зросте». На перший погляд, ця проста операція вимагає від агента вирішення цілого ряду специфічних для web3 проблем, таких як реальний аналіз даних на ланцюгу, динамічна оптимізація Gas, контроль за ковзанням, захист від MEV тощо. Тим часом web2 AI Agent може просто викликати стандартизовані API для реалізації функціональної співпраці, а рівень їхньої інфраструктури в порівнянні з web3 середовищем просто величезний.
Наприклад, у випадку з торгівлею за намірами, в середовищі web2 користувач вказує «забронювати найдешевший рейс», протокол A2A дозволяє кільком агентам легко співпрацювати; але в середовищі web3, коли користувач очікує «перекласти мій USDC на Solana з найменшими витратами та взяти участь у видобутку ліквідності», потрібно не лише зрозуміти наміри користувача, а й зважити безпеку, атомарність і витрати, а також виконати ряд складних операцій в мережі. Іншими словами, якщо на перший погляд зручні дії насправді піддають користувача більшим ризикам безпеки, тоді така зручність не має сенсу, а потреба є уявною.
Вище.
Отже, я хочу висловити думку: цінність A2A та MCP безсумнівна, але не слід очікувати, що вони можуть бути без змін адаптовані до сегменту web3 AI Agent. Чи не є цей пробіл у розгортанні інфраструктури саме можливістю для розробників?