据PANews报道，谷歌的A2A和Anthropic的MCP协议作为web3 AI代理的通信标准的潜在采用面临重大挑战，因为web2和web3生态系统之间存在明显差异。

第一个挑战在于应用的成熟度。虽然A2A和MCP在web2领域迅速获得了关注，通过增强已经成熟的应用场景，但web3 AI代理仍处于早期开发阶段，缺乏深度的应用背景，如DeFAI和GameFAI。这使得这些协议在web3环境中难以直接应用和有效利用。

例如，在web2中，使用者可以无缝地在像GitHub这样的平台上使用MCP协议更新代码，而无需离开当前的工作环境。然而，在web3环境中，使用本地训练的策略执行链上交易在分析链上数据时可能会变得令人困惑。

另一个重要的障碍是web3领域缺乏基础设施。要建立一个全面的生态系统，web3 AI代理必须解决缺乏统一数据层、预言机层、意图执行层和去中心化共识层等基本组件的问题。在web2中，A2A协议允许代理使用标准化API轻松协作。相比之下，web3环境甚至对简单的跨DEX套利操作也带来了重大挑战。

考虑一种情况，其中使用者指示AI代理在价格降至$1600以下时从Uniswap购买ETH，并在价格上升时出售。这看似简单的任务要求代理解决web3特有的问题，如实时链上数据分析、动态燃气费优化、滑点控制和MEV保护。在web2中，这样的任务通过标准化API调用简化，突显出两个环境之间基础设施成熟度的明显差异。

此外，web3 AI代理必须应对与web2协议和功能不同的独特需求。例如，在web2中，使用者可以轻松地使用A2A协议预订最便宜的航班。然而，在web3中，当使用者想要将USDC跨链转移到Solana进行流动性挖矿时，代理必须理解使用者的意图，平衡安全性、原子性和成本效率，并执行复杂的链上操作。如果这些操作增加了安全风险，则感知的便利性变得毫无意义，使需求成为虚假的需求。

总之，虽然A2A和MCP协议的价值不可否认，但期望它们无缝适应web3 AI代理的环境而不进行修改是不现实的。基础设施部署中的差距为建设者提供了创新和填补这些空白的机会。