Theo PANews, việc áp dụng tiềm năng các giao thức A2A của Google và MCP của Anthropic làm tiêu chuẩn truyền thông cho các tác nhân AI web3 đặt ra những thách thức đáng kể do sự khác biệt rõ rệt giữa hệ sinh thái web2 và web3.

Thách thức đầu tiên nằm ở sự trưởng thành của các ứng dụng. Trong khi A2A và MCP đã nhanh chóng thu hút được sự chú ý trong lĩnh vực web2 bằng cách cải thiện các kịch bản ứng dụng đã trưởng thành, thì các tác nhân AI web3 vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển, thiếu các bối cảnh ứng dụng sâu như DeFAI và GameFAI. Điều này khiến các giao thức này khó có thể được áp dụng trực tiếp và sử dụng hiệu quả trong môi trường web3.

Ví dụ, trong web2, người dùng có thể cập nhật mã liền mạch trên các nền tảng như GitHub bằng giao thức MCP mà không cần rời khỏi môi trường làm việc hiện tại của họ. Tuy nhiên, trong cài đặt web3, việc thực hiện các giao dịch trên chuỗi với các chiến lược được đào tạo cục bộ có thể trở nên khó hiểu khi phân tích dữ liệu trên chuỗi.

Một rào cản đáng kể khác là sự thiếu hụt cơ sở hạ tầng nền tảng trong không gian web3. Để xây dựng một hệ sinh thái toàn diện, các tác nhân AI web3 phải giải quyết tình trạng thiếu các thành phần thiết yếu như lớp dữ liệu thống nhất, lớp Oracle, lớp thực thi ý định và lớp đồng thuận phi tập trung. Trong web2, các giao thức A2A cho phép các tác nhân dễ dàng cộng tác bằng cách sử dụng các API chuẩn hóa. Ngược lại, môi trường web3 đặt ra những thách thức đáng kể ngay cả đối với các hoạt động chênh lệch giá chéo DEX đơn giản.

Hãy xem xét một kịch bản trong đó người dùng hướng dẫn một AI Agent mua ETH từ Uniswap khi giá giảm xuống dưới 1600 đô la và bán khi giá tăng. Nhiệm vụ có vẻ đơn giản này yêu cầu tác nhân phải giải quyết các vấn đề cụ thể của web3 như phân tích dữ liệu chuỗi thời gian thực, tối ưu hóa phí gas động, kiểm soát trượt giá và bảo vệ MEV. Trong web2, các nhiệm vụ như vậy được đơn giản hóa bằng các lệnh gọi API chuẩn hóa, làm nổi bật sự khác biệt rõ rệt về mức độ trưởng thành của cơ sở hạ tầng giữa hai môi trường.

Hơn nữa, các tác nhân AI web3 phải giải quyết các nhu cầu độc đáo khác với các giao thức và chức năng của web2. Ví dụ, trong web2, người dùng có thể dễ dàng đặt chuyến bay giá rẻ nhất bằng giao thức A2A. Tuy nhiên, trong web3, khi người dùng muốn chuyển USDC xuyên chuỗi sang Solana để khai thác thanh khoản, tác nhân phải hiểu ý định của người dùng, cân bằng bảo mật, tính nguyên tử và hiệu quả chi phí, đồng thời thực hiện các hoạt động phức tạp trên chuỗi. Nếu các hoạt động này làm tăng rủi ro bảo mật, sự tiện lợi được nhận thức sẽ trở nên vô nghĩa, khiến nhu cầu trở thành nhu cầu sai lầm.

Tóm lại, mặc dù giá trị của các giao thức A2A và MCP là không thể phủ nhận, nhưng việc mong đợi chúng thích ứng liền mạch với bối cảnh của Web3 AI Agent mà không cần sửa đổi là không thực tế. Những khoảng trống trong triển khai cơ sở hạ tầng tạo cơ hội cho các nhà xây dựng đổi mới và lấp đầy những khoảng trống này.