Если протоколы A2A от Google и MCP от Anthropic станут золотым стандартом связи для развития web3 AI Agents, что произойдет? Интуитивно кажется, что это будет "недостаток совместимости". На мой взгляд, среда, с которой сталкиваются web3 AI Agents, имеет явные отличия от экосистемы web2, и вызовы, стоящие перед основным коммуникационным протоколом, также совершенно различны:

1) Проблема зрелости приложений: A2A и MCP быстро распространились в области web2, потому что они обслуживают достаточно зрелые сценарии использования, по сути являясь "усилителями ценности", а не создателями ценности. В то время как web3 AI Agents в основном остаются на начальном этапе публикации агента одним нажатием кнопки и не имеют глубоких сценариев применения (DeFAI, GameFAI и т.д.), что делает эти протоколы трудными для непосредственного использования и создания ценности.

Например, пользователь, редактируя код в Cursor, может использовать протокол MCP в качестве соединителя, не выходя из текущей рабочей среды, и одним нажатием кнопки обновить и опубликовать код на Github, протокол MCP играет роль в улучшении ситуации. Но если пользователь в среде web3 использует локально обученную стратегию для выполнения транзакций в сети, может возникнуть путаница, когда он пытается проанализировать данные в сети.

2) Проблема отсутствия инфраструктуры: чтобы web3 AI Agents смогли создать полную экосистему, необходимо сначала заполнить серьезные пробелы в базовой инфраструктуре, включая единый уровень данных, уровень Oracle, уровень выполнения намерений, уровень децентрализованного консенсуса и так далее. Часто протокол A2A в среде web2 позволяет агентам легко вызывать стандартизированные API для реализации функционального сотрудничества, но в среде web3 даже простая операция арбитража через DEX сталкивается с огромными вызовами.

Представьте себе ситуацию, когда пользователь указывает AI Agent "купить на Uniswap, когда цена ETH будет ниже 1600 долларов, и продать, когда цена вырастет". На первый взгляд, простое действие требует от агентства решения целого ряда уникальных для web3 задач, таких как实时解析 данных в сети, динамическая оптимизация комиссий, управление проскальзыванием и защита от MEV. В то время как AI Agent в web2 может легко реализовать функциональное сотрудничество, используя стандартизированные API, уровень их инфраструктуры на порядок выше, чем в среде web3.

3) Построение дифференцированных требований к web3 AI: если web3 AI Agent просто копирует протоколы и функциональные модели web2, ему будет сложно раскрыть особенности транзакционной деятельности в сети, особенно в сложных вопросах, таких как шум данных, точность транзакций и разнообразие маршрутизаторов.

Например, в случае сделок с намерениями, в среде web2 пользователь указывает "забронировать самый дешевый рейс", протокол A2A позволяет нескольким агентам легко сотрудничать. Но в среде web3, когда пользователь ожидает "перевести мои USDC на Solana с минимальными затратами и участвовать в ликвидном майнинге", необходимо не только понять намерения пользователя, но и взвесить безопасность, атомарность и издержки, а также выполнить ряд сложных операций в сети. Иными словами, если удобное на первый взгляд действие несет для пользователя большие риски безопасности, то такой опыт удобства не имеет смысла, и такое требование является ложным требованием.

Это все.

В общем, я хочу сказать: ценность A2A и MCP не подлежит сомнению, но не стоит ожидать, что они смогут непосредственно адаптироваться к сфере web3 AI Agents без каких-либо изменений. Эти пробелы в инфраструктуре представляют собой возможности для создателей.