もしGoogleが提供するA2AとAnthropicのMCPプロトコルがweb3 AIエージェントの発展の黄金通信標準になるとしたら、何が起こるでしょうか？直感的には「水土不服」と感じます。私の見解では、web3 AIエージェントが直面する環境はweb2エコシステムと明確に異なり、核心的な通信プロトコルの導入が直面する課題も全く異なります：

1）アプリケーションの成熟度の断層：A2AとMCPはweb2領域で迅速に普及しましたが、それは成熟したアプリケーションシナリオにサービスを提供しているからです。本質的には「価値の増幅器」であり、価値の創造者ではありません。一方、web3 AIエージェントはほとんどがエージェントをワンクリックで公開する初級段階に留まり、深いアプリケーションシナリオ（DeFAI、GameFAIなど）が不足しているため、これらのプロトコルは直接連携して価値を発揮することが困難です。

例えば、ユーザーがCursorでコードを編集するとき、MCPプロトコルを接続ツールとして使用することで、現在の作業環境を離れることなく、ワンクリックでコードをGithubに更新・公開できます。MCPプロトコルは、付加価値を提供しています。しかし、ユーザーがweb3環境で、ローカルで微調整された戦略を使用してオンチェーン取引を実行する場合、データを解析し分析する際に混乱し、方向を失う可能性があります。

2）基盤インフラの欠如：web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、統一データ層、オラクル層、意図実行層、分散型合意層など、深刻に欠けている基盤インフラを先に埋める必要があります。しばしば、A2Aプロトコルはweb2環境ではエージェントが標準化されたAPIを呼び出して機能協力を実現できますが、web3環境では単純なクロスDEXアービトラージ操作でも大きな課題に直面します。

シナリオを想像してみてください。ユーザーがAIエージェントに「ETH価格が1600ドル未満のときに、Uniswapから購入し、価格が回復したら売却する」と指示します。この一見単純な操作は、エージェントがオンチェーンデータのリアルタイム解析、ガス料金の動的最適化、スリッページの制御、MEV保護など、一連のweb3特有の問題を同時に解決する必要があります。一方、web2 AIエージェントは標準化されたAPIを呼び出すだけで機能協力が可能であり、そのインフラの整備状況はweb3環境と比較すると天と地の差があります。

3）web3 AIの差別化されたニーズの構築：web3 AIエージェントが単にweb2のプロトコルと機能モデルを適用するだけでは、オンチェーン取引業態の特徴を十分に発揮することは難しいです。特にデータのノイズ、取引の正確性、ルーターの多様性などの複雑な問題があります。

意図取引の例を挙げると、web2環境では、ユーザーが「最も安いフライトを予約する」と指示すると、A2Aプロトコルを使って複数のエージェントが簡単に協力して完了できます。しかしweb3環境では、ユーザーが「最小コストでUSDCをSolanaにクロスチェーンし、流動性マイニングに参加する」と期待する場合、ユーザーの意図を理解するだけでなく、安全性、原子性、コストの摩耗を天秤にかけ、オンチェーンで一連の複雑な操作を実行する必要があります。言い換えれば、一見便利な操作がユーザーにとってより大きな安全リスクを伴うなら、そのような便利な体験は無意味であり、そのニーズも偽のニーズです。

以上。

要するに、私が言いたいのは：A2AとMCPの価値は疑いようがありませんが、何の改造もないままweb3 AIエージェントの分野に直接適応させることは期待できません。その中で欠けているインフラの展開の空白は、まさにビルダーたちの機会ではないでしょうか？