AI エージェントの次の流行は、間違いなく MCP+A2A などの web2AI 標準フレームワーク プロトコルに基づくものになると私が主張するのはなぜでしょうか?この背後にあるロジックは単純です。
1) web3 AI エージェントのジレンマは、それが過度に概念化されており、実用性よりも物語性が重視されていることです。分散型プラットフォームとユーザーデータ主権の将来の壮大なビジョンを議論するとき、実際の製品アプリケーションのユーザーエクスペリエンスはひどいものです。特に、概念的なバブルの洗礼を何度も経験した後には、壮大で満たされない期待のために喜んでお金を払う個人投資家はほとんどいない。
2) Web2 AI分野でMCP、A2Aなどのプロトコル標準が急速に普及し、AI界で大きな可能性を秘めているのは、その「目に見える、具体的な」実用性によるものです。 MCP は AI の世界における USB-C インターフェースのようなもので、AI モデルがさまざまなデータ ソースやツールにシームレスに接続できるようになります。 MCPの実用事例はすでに多数あります。
たとえば、一部のユーザーは Claude を使用して Blender を制御し、3D モデルを作成できます。一部の UI/UX 実践者は自然言語を使用して完全な Figma デザイン ファイルを生成できます。また、一部のプログラマーは Cursor を使用して、コードの編集、補足、Git の送信をワンストップで完了できます。
3) これまで、web3 AI Agent は DeFai と GameFai という 2 大垂直シナリオで革新的なアプリケーションを生み出すことができると誰もが期待していましたが、実際には、多くの類似アプリケーションは依然として自然言語処理インターフェースの「派手な」レベルにあり、実用化の閾値に達していません。
MCP と A2A を組み合わせることで、より強力なマルチエージェントコラボレーションシステムを構築し、複雑なタスクを処理専用のエージェントに分解することができます。たとえば、分析エージェントにオンチェーンデータを読み取り、市場動向を分析し、他の予測エージェントやリスク管理エージェントと接続させることで、従来の単一エージェント統合実行の考え方を、マルチエージェント協調分業実行パラダイムに変換します。
上で述べた MCP の成功した応用事例はすべて、新世代の Web3 トランザクションおよびゲーム エージェントの誕生に成功例をもたらしました。
これらに加えて、MCP と A2A に基づくハイブリッド フレームワーク標準には、Web2 ユーザーにとっての使いやすさやアプリケーションの実装速度などの利点もあります。現時点では、Web3 の価値獲得とインセンティブ メカニズムを、DeFai や GameFai などのアプリケーション シナリオとどのように組み合わせるかを検討する必要があるだけです。依然として Web3 の純粋な概念主義に固執し、Web2 の実用主義を受け入れることを拒否する場合、AI エージェントの次の新しいトレンドを見逃してしまう可能性があります。
一言で言えば、AI エージェントの勢いの次の波が生まれつつありますが、それはもはや過去の純粋に物語的な概念をかき立てる態度ではなく、実用主義とアプリケーションの実装によってサポートされる必要があります。
