De concepto a aplicación: ¿cómo están MCP y A2A remodelando el futuro del Agente de IA en Web3?

¿Por qué afirmo que la próxima ola de agentes de IA estará necesariamente basada en protocolos de marco estándar web2AI como MCP+A2A? La lógica detrás de esto es muy simple:

1. La dificultad del Agente de IA web3 radica en la sobreconceptualización, la narrativa predomina sobre la utilidad, y al discutir el futuro de las plataformas descentralizadas y la gran visión de la soberanía de los datos de los usuarios, la experiencia del usuario en la aplicación real del producto es realmente lamentable. Especialmente después de haber pasado por una ronda de purificación de burbujas conceptuales, son muy pocos los minoristas dispuestos a pagar por expectativas grandiosas e incumplibles.

2）Los estándares de protocolo como MCP, A2A, en el campo de la inteligencia artificial web2 pueden surgir rápidamente y formar una gran energía en el círculo de la IA debido a su pragmatismo "visible y tangible". MCP es como el conector USB-C del mundo de la IA, permitiendo que los modelos de IA se conecten sin problemas a diversas fuentes de datos y herramientas, y ya hay muchos casos prácticos de MCP.

Por ejemplo: hay usuarios que pueden controlar Blender para crear modelos 3D directamente con Claude, además algunos profesionales de UI/UX pueden generar archivos de diseño completos de Figma utilizando lenguaje natural, y algunos programadores también pueden completar operativas de redacción de código y envío a Git de manera integral directamente con Cursor.

3. Anteriormente, todos esperaban que el Agente de IA web3 pudiera tener aplicaciones innovadoras en los dos grandes escenarios verticales de DeFai y GameFai, pero en realidad, muchas de estas aplicaciones similares aún se encuentran en el nivel de "demostración de habilidades" de la interfaz de procesamiento de lenguaje natural, y no alcanzan el umbral de utilidad.

Y a través de la combinación de MCP y A2A, se puede construir un sistema de colaboración Multi-Agent más potente, descomponiendo tareas complejas para que agentes especializados las manejen. Por ejemplo, permitir que un agente de análisis lea datos en la cadena, analice las tendencias del mercado y conecte otros agentes de predicción y agentes de gestión de riesgos, transformando la idea de ejecución integrada de un único agente en un paradigma de ejecución colaborativa y distribuida entre múltiples agentes.

Los casos de aplicación exitosos de MCP mencionados anteriormente son ejemplos exitosos para el nacimiento de la nueva generación de transacciones web3 y agentes de juegos.

Además de esto, el estándar del marco híbrido basado en MCP y A2A tiene ventajas como la amigabilidad para los usuarios de web2 y la velocidad de implementación de aplicaciones. En este momento, solo se necesita considerar cómo combinar la captura de valor y los mecanismos de incentivos de web3 con aplicaciones como DeFai y GameFai. Si todavía hay un proyecto que se aferra al puro concepto de web3 y se niega a abrazar el pragmatismo de web2, probablemente perderá la próxima ola de la nueva tendencia de AI Agent.

En resumen, la próxima ola de impulso de los Agentes de IA se está gestando, pero ya no será en la actitud de solo narrar conceptos como en el pasado, sino que deberá sustentarse en el pragmatismo y la aplicación práctica.