最近、オンチェーン AI エージェントは回復の兆しを見せているようです。 MCP、A2A、UnifAI などのプロトコル標準が相互に補完し、新しいマルチ AI エージェント相互作用インフラストラクチャを形成し、AI エージェントを純粋な情報プッシュ サービスから実行アプリケーション ツール サービス レベルにアップグレードします。問題は、これがオンチェーン AI エージェントの第 2 波の始まりになるかどうかです。

1) MCP (モデルコンテキストプロトコル): Anthropic が立ち上げたオープンスタンダードプロトコル。その本質は、AI モデルと外部ツールの「神経系」を接続し、エージェントと外部ツール間の相互運用性の問題を解決することです。 Google DeepMind がこれへの支持を表明したため、MCP は急速に業界で認知されるプロトコル標準となりました。

MCP の技術的な価値は、関数呼び出しを標準化し、さまざまな LLM が統一された言語で外部ツールと対話できるようにすることです。これは、Web3 AI の世界における「HTTP プロトコル」に相当します。しかし、特に資産が関与する集中的なやり取りがある場合、リモートの安全な通信には依然として欠陥があります (@SlowMist_Team @evilcos は複数のセキュリティ レポートと分析を公開しています)。

2) A2A（エージェント間プロトコル）：「エージェントソーシャルネットワーク」のプロトコルフレームワークに似た、Googleが主導するエージェント間通信プロトコル。 AI ツールの接続に重点を置く MCP と比較して、A2A はエージェント間の通信と相互作用に重点を置いています。エージェント カード メカニズムは、機能検出の問題を解決し、クロスプラットフォームでマルチモーダルなエージェント コラボレーションを実現するもので、Atlassian や Salesforce を含む 50 社以上の企業によってサポートされています。

機能的な観点から見ると、A2A は AI の世界における「ソーシャル プロトコル」のようなもので、さまざまな小規模 AI が統一された方法で連携できるようになります。個人的には、合意とは別に、Google が「党を集めて」 AI エージェントを支持することの方が意味があると感じています。

3) UnifAI：エージェントコラボレーションネットワークとして位置づけられ、MCPとA2Aの利点を統合して、中小企業向けにクロスプラットフォームのエージェントコラボレーションソリューションを提供することを目指しています。そのレイアウトは「中間層」に似ており、統一されたサービス検出メカニズムを通じてエージェント エコシステムの効率化を目指しています。しかし、他のいくつかのプロトコルと比較すると、UnifAI の市場影響力とエコシステム構築はまだ不十分であり、将来的には特定のニッチなシナリオに焦点を当てる可能性があります。

@darkresearchai: これは、Solana ブロックチェーンに基づいた MCP サーバー アプリケーションの実装です。 TEE 信頼実行環境を通じてセキュリティを提供し、AI エージェントがアカウント残高の照会、トークンの発行、その他の操作など、Solana ブロックチェーンと直接対話できるようにします。

このプロトコルの最大の特徴は、AIエージェントによってDeFiのパスの選択を可能にし、オンチェーン操作の信頼できる実行の問題を解決することです。対応するティッカー$DARKは最近、トレンドに逆らって静かに上昇していますが、「一度噛まれたら10年は縄を恐れる」という慎重な姿勢に沿って、ここでは推奨されません。しかし、MCP をベースとした DARK のアプリケーション層拡張は、確かに新たな方向性を切り開きました。

問題は、オンチェーン AI エージェントがこれらの標準化されたプロトコルの助けを借りて、どのような拡張方向と機会を生み出すことができるかということです。

1) 分散実行アプリケーション機能: Dark の TEE ベースの設計は、AI モデルがオンチェーン操作を確実に実行できるようにする方法という中心的な問題を解決します。これにより、DeFi分野におけるAIエージェントの実装を技術的にサポートすることになり、今後、取引、トークン発行、LP管理といったDeFiオペレーションを自律的に実行できるAIエージェントがさらに登場する可能性があります。

過去の純粋に概念的なエージェント モデルと比較すると、実用的な価値を持つこのエージェント エコシステムこそが真の価値を秘めています。 （ただし、Dark は現在 github 上で 12 個のアクションしか公開されておらず、これはまだ良いスタートに過ぎません。構想段階で完全に実現され、大規模なアプリケーションに導入されるまでには、まだ道のりは遠いです。）

2) マルチエージェント協調ブロックチェーンネットワーク：A2A と UnifAI によるマルチエージェント協調シナリオの探求は、オンチェーンエージェントエコシステムに新たなネットワーク効果の可能性をもたらしました。複数の専門エージェントで構成された分散型ネットワークを想像してみてください。このネットワークは、単一の LLM の機能を突破し、自律的かつ協調的な分散型市場を形成する可能性があり、これはブロックチェーンの分散型ネットワークの特性と完全に一致します。

その上。

いずれにせよ、AIエージェントトラックは「MEME」のジレンマを解消しつつあります。オンチェーン AI の開発パスは、まずクロスプラットフォームの標準問題 (MCP、A2A) を解決し、次にアプリケーション層のイノベーション (DeFi 分野における Dark の試みなど) を導き出すことになるかもしれません。

分散型エージェント エコシステムは、新しい階層化拡張アーキテクチャを形成します。最下層は TEE などの基本的なセキュリティ保証、中間層は MCP/A2A などのプロトコル標準、上層は特定の垂直シナリオ アプリケーションです。 (これは、かつて純粋だった Web3 AI オンチェーン標準プロトコルにとってはマイナスでしょうか? 震えが止まりません。)

一般ユーザーにとって、第一波のAIエージェントチェーンの浮き沈みを経験した後、焦点はもはや誰が最大の市場価値バブルを生み出せるかではなく、Web3とAIを組み合わせるプロセスで、セキュリティ、信頼、コラボレーションなどの中核的な問題点を誰が真に解決できるかに移っています。再びバブルに陥らないためにはどうすればよいかという点については、プロジェクトの進捗がWeb2のAI技術革新に追いつけるかどうかを観察するのがよいと個人的には思います。

要約すると:

1. AI エージェントには、Web2 AI 標準プロトコル (MCP、A2A など) に基づくアプリケーション層拡張の新たな波が到来します。

2. AI エージェントは、単一メッセージ プッシュ サービスでは満足できなくなりました。複数の AI エージェントが対話して連携する実行ツール サービス (DeFAI、GameFAI など) が新たなハイライトになります。