최근 들어 온체인 AI 에이전트가 회복의 조짐을 보이고 있습니다. MCP, A2A, UnifAI 및 기타 프로토콜 표준은 서로 보완되어 새로운 다중 AI 에이전트 상호 작용 인프라를 형성하고, AI 에이전트를 순수한 정보 푸시 서비스에서 실행 애플리케이션 도구 서비스 수준으로 업그레이드합니다. 문제는 이것이 체인상의 두 번째 AI 에이전트 물결의 시작이 될 것인가입니다.

1) MCP(Model Context Protocol): Anthropic에서 출시한 개방형 표준 프로토콜입니다. 그 핵심은 AI 모델과 외부 도구의 "신경계"를 연결하여 에이전트와 외부 도구 간의 상호 운용성 문제를 해결하는 것입니다. Google DeepMind가 이에 대한 지지를 표명하면서 MCP는 빠르게 업계에서 인정받는 프로토콜 표준이 되었습니다.

MCP의 기술적 가치는 함수 호출을 표준화하여 다양한 LLM이 통합된 언어로 외부 도구와 상호 작용할 수 있도록 하는 데 있습니다. 이는 Web3 AI 세계의 "HTTP 프로토콜"과 동일합니다. 그러나 원격 보안 통신에는 여전히 단점이 있습니다(@SlowMist_Team @evilcos는 여러 보안 보고서와 분석을 게시했습니다). 특히 자산이 관련된 집중적인 상호 작용이 있는 경우 더욱 그렇습니다.

2) A2A(Agent-to-Agent Protocol): 구글이 주도하는 에이전트 간 통신 프로토콜로, "에이전트 소셜 네트워크"의 프로토콜 프레임워크와 유사합니다. AI 도구의 연결에 초점을 맞춘 MCP와 비교해 A2A는 에이전트 간의 커뮤니케이션과 상호작용에 더 중점을 둡니다. 에이전트 카드 메커니즘은 역량 발견 문제를 해결하고 플랫폼 간, 다중 모드 에이전트 협업을 실현하며 Atlassian과 Salesforce를 포함한 50개 이상의 회사에서 지원을 받았습니다.

기능적 관점에서 볼 때, A2A는 AI 세계의 "소셜 프로토콜"과 더 유사하여 서로 다른 소규모 AI가 통합된 방식으로 함께 작업할 수 있도록 합니다. 개인적으로, 저는 합의와는 별개로 구글이 "파티를 모아" AI Agent를 지지하는 것이 더 의미가 있다고 생각합니다.

3) UnifAI: 에이전트 협업 네트워크로 자리매김하여 MCP와 A2A의 장점을 통합하여 중소기업을 위한 크로스 플랫폼 에이전트 협업 솔루션을 제공하려고 합니다. 이 레이아웃은 "중간 계층"과 유사하며, 통합된 서비스 검색 메커니즘을 통해 에이전트 생태계의 효율성을 높이고자 합니다. 그러나 다른 여러 프로토콜과 비교하면 UnifAI의 시장 영향력과 생태적 구성은 아직 부족하며, 앞으로 특정 틈새 시장에 집중할 가능성이 있습니다.

@darkresearchai: Solana 블록체인을 기반으로 한 MCP 서버 애플리케이션 구현입니다. TEE 신뢰 실행 환경을 통해 보안을 제공하여 AI Agent가 Solana 블록체인과 직접 상호 작용하여 계좌 잔액 조회, 토큰 발행 및 기타 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

이 프로토콜의 가장 큰 특징은 AI 에이전트를 통해 DeFi의 경로 선택을 강화하여 체인상 작업의 신뢰할 수 있는 실행 문제를 해결한다는 것입니다. 이에 상응하는 티커인 $DARK는 최근 추세에 반하여 조용히 상승하고 있지만, "한 번 물리면 10년 동안 겁에 질린다"는 조심스러운 태도에 따라 여기에서는 권장하지 않습니다. 하지만 MCP를 기반으로 한 DARK의 애플리케이션 계층 확장은 실제로 새로운 방향을 열어주었습니다.

문제는, 이러한 표준화된 프로토콜의 도움으로 온체인 AI 에이전트가 어떤 확장 방향과 기회를 창출할 수 있느냐는 것입니다.

1) 분산형 실행 애플리케이션 기능: Dark의 TEE 기반 설계는 AI 모델이 체인상에서 안정적으로 작업을 실행하는 방법이라는 핵심 문제를 해결합니다. 이는 DeFi 분야에서 AI Agent 구현에 대한 기술 지원을 제공하는 것으로, 거래, 토큰 발행, LP 관리 등 DeFi 작업을 자율적으로 실행할 수 있는 AI Agent가 앞으로 더 많이 등장할 수 있음을 의미합니다.

과거의 순전히 개념적인 에이전트 모델과 비교했을 때, 실용적 가치를 지닌 이 에이전트 생태계에 진정한 가치가 있습니다. (하지만 Dark는 현재 github에 12개의 액션만 올려놓았는데, 이는 좋은 시작일 뿐입니다. 개념적 단계에서 완전히 구현되어 대규모 애플리케이션으로 전환되기까지는 아직 갈 길이 멉니다.)

2) 다중 에이전트 협업 블록체인 네트워크: A2A와 UnifAI가 다중 에이전트 협업 시나리오를 탐색하면서 온체인 에이전트 생태계에 새로운 네트워크 효과 가능성이 생겼습니다. 여러 전문 에이전트로 구성된 분산형 네트워크를 상상해보세요. 이는 단일 LLM의 역량을 돌파하여 자율적이고 협력적인 분산형 시장을 형성할 수 있으며, 이는 블록체인의 분산형 네트워크 특성과 ​​완벽하게 일치합니다.

위에.

어떤 경우든 AI 에이전트 트랙은 "MEME" 딜레마를 없애고 있습니다. 온체인 AI의 개발 경로는 먼저 크로스 플랫폼 표준 문제(MCP, A2A)를 해결하고, 그다음 애플리케이션 계층 혁신(예: Dark가 DeFi 분야에서 시도한 것)을 도출하는 것일 수 있습니다.

분산형 에이전트 생태계는 새로운 계층적 확장 아키텍처를 형성합니다. 최하위 계층은 TEE와 같은 기본 보안 보장이고, 중간 계층은 MCP/A2A와 같은 프로토콜 표준이며, 상위 계층은 특정 수직 시나리오 애플리케이션입니다. (어쩌면 이게 한때 순수했던 웹3 AI 온체인 표준 프로토콜에 대한 부정적인 측면일지도 모르겠네요. 오싹하네요..)

일반 사용자의 경우, AI 에이전트 체인의 첫 번째 물결의 흥망성쇠를 경험한 후에는 더 이상 누가 가장 큰 시장 가치 버블을 만들 수 있는가가 아니라, Web3와 AI를 결합하는 과정에서 보안, 신뢰, 협업 등의 핵심적인 문제점을 누가 진정으로 해결할 수 있는가가 관심사가 되었습니다. 또 다른 버블 트랩에 빠지지 않기 위해서는, 개인적으로는 web2의 AI 기술 혁신을 따라잡을 수 있을지 프로젝트 진행 상황을 지켜보는 것이 더 나을 것 같습니다.

요약하자면:

1. AI Agent는 Web2 AI 표준 프로토콜(MCP, A2A 등)을 기반으로 애플리케이션 계층 확장에 대한 새로운 물결을 일으킬 것입니다.

2. AI Agent는 더 이상 단일 메시지 푸시 서비스에 만족하지 않습니다. 여러 AI 에이전트가 상호 작용하고 협업하는 실행 도구 서비스(DeFAI, GameFAI 등)가 새로운 하이라이트가 될 것입니다.