Si el protocolo A2A de Google y el MCP de Anthropic se convirtieran en el estándar de comunicación dorado para el desarrollo de Agentes AI de web3, ¿qué sucedería? La sensación inmediata sería "incompatibilidad". En mi opinión, el entorno que enfrenta el Agente AI de web3 es claramente diferente del ecosistema web2, y los desafíos que enfrenta la implementación de protocolos de comunicación fundamentales son completamente distintos.

1) Brecha en la madurez de la aplicación: A2A y MCP se han difundido rápidamente en el ámbito web2 porque sirven a escenarios de aplicación que ya son lo suficientemente maduros; en esencia, son "amplificadores de valor" en lugar de creadores de valor. Los Agentes AI de web3, en su mayoría, se encuentran en una etapa primaria de publicar Agentes con un solo clic, careciendo de escenarios de aplicación profundos (DeFAI, GameFAI, etc.), lo que dificulta que estos protocolos se utilicen directamente para generar valor.

Por ejemplo, el usuario en Cursor redacta código y puede usar el protocolo MCP como conector, sin necesidad de salir del entorno de trabajo actual, para actualizar y publicar el código en GitHub con un solo clic. El protocolo MCP desempeña un papel complementario. Pero si el usuario, en un entorno web3, utiliza una estrategia ajustada localmente para ejecutar transacciones en la cadena, podría encontrarse perdido al intentar analizar y desglosar los datos en la cadena.

2) Falta de infraestructura: Para que un Agente AI de web3 construya un ecosistema completo, debe primero llenar los vacíos de infraestructura subyacente que faltan gravemente, incluyendo una capa de datos unificada, una capa de Oracle, una capa de ejecución de intenciones, una capa de consenso descentralizado, etc. A menudo, en un entorno web2, el protocolo A2A permite que el Agente invoque fácilmente APIs estandarizadas para colaborar funcionalmente, pero en un entorno web3, una operación simple de arbitraje entre DEX enfrenta grandes desafíos.

Imagina un escenario en el que el usuario indica al Agente AI "comprar en Uniswap cuando el precio de ETH esté por debajo de 1600 dólares y vender cuando el precio se recupere". Aunque parece una operación simple, el Agente necesita resolver simultáneamente una serie de problemas únicos de web3, como el análisis en tiempo real de datos en la cadena, la optimización dinámica de las tarifas de Gas, el control de deslizamiento y la protección contra MEV. En cambio, un Agente AI de web2 solo necesita invocar una API estandarizada para lograr la colaboración funcional; el nivel de desarrollo de su infraestructura es incomparable al del entorno web3.

3) Construcción de necesidades diferenciadas para AI web3: Si un Agente AI web3 simplemente aplica de manera sencilla los protocolos y modelos funcionales de web2, será difícil aprovechar las características del comercio en la cadena, especialmente problemas complejos como el ruido de datos, la precisión de las transacciones y la diversidad de los enrutadores.

Tomemos como ejemplo el comercio por intención. En un entorno web2, el usuario indica "reservar el vuelo más barato", y el protocolo A2A permite que varios Agentes colaboren fácilmente. Pero en un entorno web3, cuando el usuario espera "transferir mi USDC a Solana con el menor costo posible y participar en la minería de liquidez", no solo necesita entender la intención del usuario, sino también sopesar la seguridad, la atomicidad y el desgaste de costos, y ejecutar una serie de operaciones complejas en la cadena. En otras palabras, si una operación que parece conveniente expone al usuario a mayores riesgos de seguridad, entonces esa experiencia conveniente carece de sentido y esa demanda es una demanda falsa.

Eso es todo.

En resumen, lo que quiero expresar es: el valor de A2A y MCP es indiscutible, pero no se puede esperar que se adapten directamente a la pista de Agentes AI de web3 sin transformación. El vacío en la implementación de infraestructuras no es, precisamente, una oportunidad para los Constructores?