進一步思考了下關於web3 AI Agent落地場景方向，提煉若干前瞻思考，如下：
1）web3 AI Agent最原生的應用功能可能並非"交易"。儘管DeFi交易類Agent一直被視為Agent落地Crypto的Endgame形態。但AI本身帶有模糊性推理和幻覺過程，與交易場景要求的精準性、低容錯率天然相悖。
在我看來，短期web3 AI Agent的優勢在"資料清洗"和"意圖解析"層面，而非一下子就要落地到絕對精確度的資產交易執行層。例如：進行鏈上+鏈下適用性資料的清洗，建構有效資訊圖譜；又例如：展開鏈上使用者交易行為的建模與風險偏好分析，客製化Smart Money交易決策助理等等；
2）web3 AI Agent對A2A這種Agent通訊協定功能的需要可能大於MCP。因為MCP呼叫相對都是成熟的功能性API接口，若前提有成熟的Agent應用生態，基於MCP可以完美解決資料孤島問題，反之，若本身應用業態就不成熟，MCP的標準化接口就缺乏用武之地。
相較之下， A2A協定可以創造一定Agent增量市場，會催生一批專業化分工的垂類Agent先行出現，如鏈上資料分析Agent、智慧合約審計Agent、MEV機會捕捉Agent等等。 A2A內建的Agent能力註冊表和P2P訊息傳遞網路等條件會促使各垂類Agent更好適配連動和複雜互動組合價值，若只停留在MCP協定層面，恐怕web3 AI Agent很難突破語言互動層面的限制。
3）web3 AI Agent對infra建置的需求> Application落地。在web2AI情境下追求Agent的實用性價值自然優先級最高，但web3 AI Agent要建構完整生態，必須填補嚴重缺失的底層基礎設施，包括統一資料層、Oracle層、意圖執行層、去中心化共識層等。
比起在應用層與web2硬剛（注定會吃虧），在infra層另闢蹊徑，搭建具備web3差異化優勢的infra才是正道。雖然在應用落地上相對web2 AI有所滯後，但為A2A運行構建去中心化共識網絡，為MCP發揮效用構建統一的可交互操作標準等基礎infra，天然與區塊鏈的原生特性高度契合，構建infra的緊迫性並不比應用落地差多少。
4）從Crypto Native 到AI Native的build思維定式轉變，回望過去多少年的Crypto歷史，僅一句「去中心化」框架的恪守就衍生出了豐富多樣的賽道和創新潮，未來AI +Crypto領域，可能會圍繞「AI自主化」走更遠的路。
無論是Agentic 或Robotic，本質上都要追尋一套全新的以AI為中心的範式框架，比如，一套具有自我資金管理能力的AI Agent集群，一套可根據網絡環境和反饋自升級的智能合約模版，一套基於社區貢獻度動態調整優化的DAO治理框架等。歸根究底，抽離簡單的工具應用思維，讓AI擁有自主演化系統，讓AI驅動AI進步才是硬道理。
