Nếu giao thức A2A của Google và MCP của Anthropic trở thành tiêu chuẩn giao tiếp vàng cho sự phát triển của web3 AI Agent, điều gì sẽ xảy ra? Cảm giác trực quan là "không phù hợp". Theo tôi, môi trường mà web3 AI Agent phải đối mặt có sự khác biệt rõ ràng với hệ sinh thái web2, và những thách thức mà giao thức giao tiếp cốt lõi phải đối mặt cũng hoàn toàn khác nhau:

1) Khoảng cách độ trưởng thành ứng dụng: A2A và MCP có thể nhanh chóng phổ biến trong lĩnh vực web2 vì chúng phục vụ cho các tình huống ứng dụng đã đủ trưởng thành, về bản chất là "bộ khuếch đại giá trị" chứ không phải là người tạo ra giá trị. Trong khi đó, hầu hết các AI Agent trong web3 chỉ dừng lại ở giai đoạn phát hành Agent một cú nhấp chuột, thiếu các tình huống ứng dụng sâu (DeFAI, GameFAI, v.v.), khiến cho các giao thức này khó có thể hoạt động liên kết để phát huy giá trị.

Ví dụ, người dùng tại Cursor viết mã có thể sử dụng giao thức MCP như một kết nối, không cần phải rời khỏi môi trường làm việc hiện tại để cập nhật và phát hành mã lên Github chỉ với một cú nhấp chuột, giao thức MCP đã tạo ra hiệu quả bổ sung. Nhưng nếu người dùng trong môi trường web3, sử dụng chiến lược điều chỉnh từ địa phương để thực hiện giao dịch trên chuỗi, có thể khi mở rộng ra để phân tích dữ liệu trên chuỗi thì sẽ cảm thấy mù mịt và không biết đi đâu.

2) Thiếu hụt cơ sở hạ tầng: Để web3 AI Agent có thể xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh, trước tiên cần phải lấp đầy những thiếu hụt nghiêm trọng về cơ sở hạ tầng cơ bản, bao gồm lớp dữ liệu thống nhất, lớp Oracle, lớp thực hiện ý định, lớp đồng thuận phi tập trung, v.v. Thường thì giao thức A2A trong môi trường web2, Agent có thể dễ dàng gọi API chuẩn hóa để thực hiện hợp tác chức năng, nhưng trong môi trường web3, một thao tác arbitrage đơn giản qua DEX đối mặt với những thách thức lớn.

Hãy tưởng tượng một tình huống, người dùng chỉ định AI Agent "mua từ Uniswap khi giá ETH thấp hơn 1600 USD và bán ra khi giá phục hồi", mặc dù có vẻ như là một thao tác đơn giản, nhưng Agent cần giải quyết một loạt vấn đề đặc thù của web3 như phân tích dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, tối ưu hóa phí Gas, kiểm soát trượt giá, bảo vệ MEV. Trong khi đó, AI Agent trong web2 chỉ cần gọi API chuẩn hóa để thực hiện sự hợp tác chức năng, mức độ hoàn thiện cơ sở hạ tầng của nó so với môi trường web3 hoàn toàn khác biệt.

3) Xây dựng nhu cầu phân biệt cho web3 AI: Nếu web3 AI Agent chỉ đơn giản áp dụng các giao thức và mô hình chức năng của web2, sẽ rất khó để phát huy đặc điểm của giao dịch trên chuỗi, đặc biệt là các vấn đề phức tạp như tiếng ồn dữ liệu, độ chính xác giao dịch, đa dạng Router.

Lấy ví dụ về giao dịch theo ý định, trong môi trường web2, người dùng chỉ định "đặt vé máy bay rẻ nhất", giao thức A2A có thể giúp nhiều Agent dễ dàng hợp tác hoàn thành; nhưng trong môi trường web3, khi người dùng mong muốn "chuyển USDC của tôi qua chuỗi đến Solana với chi phí tối thiểu và tham gia khai thác thanh khoản", không chỉ cần hiểu ý định của người dùng mà còn phải cân nhắc giữa an toàn, tính nguyên tử và chi phí hao tổn, và thực hiện một loạt thao tác phức tạp trên chuỗi. Nói cách khác, nếu một thao tác tưởng chừng như tiện lợi nhưng lại khiến người dùng phải chịu đựng rủi ro an toàn lớn hơn, thì trải nghiệm tiện lợi đó sẽ trở nên vô nghĩa, và nhu cầu đó cũng chỉ là nhu cầu giả tạo.

Trên đây.

Tóm lại, điều tôi muốn nói là: Giá trị của A2A và MCP là điều không thể chối cãi, nhưng không thể mong đợi chúng có thể trực tiếp thích nghi với web3 AI Agent mà không có sự cải tạo. Khoảng trống trong việc triển khai cơ sở hạ tầng đó không phải là cơ hội cho các Builder sao?