なぜ次のAIエージェントの潮流は必ずMCP+A2AなどのWeb2AI標準フレームワークプロトコルに基づくのか？

次のAIエージェントの新しい勢いが醸成されていますが、もはや過去の単なる物語的なコンセプトの炒め方ではなく、実用主義とアプリケーションの実現によってサポートされなければなりません。

執筆者:Haotian

なぜ私が次のAIエージェントのブームは必ずMCP+A2Aなどのweb2AI標準フレームワークプロトコルに基づくと断言するのか？その背後にある論理は簡単です：

1）web3 AIエージェントのジレンマは、過度な概念化にあり、物語が実用性を上回っています。去中心化プラットフォームの未来、ユーザーデータの主権という壮大なビジョンについて議論しているとき、実際の製品アプリケーションのユーザー体験は非常に厳しいものです。特に、一度概念化のバブルを経験した後では、壮大で実現不可能な期待にお金を払う個人投資家はほとんどいません。

2）web2 AI 分野の MCP、A2A などのプロトコル標準は、実用主義の「見える、触れる」性質から急速に台頭し、AI 圏で大きな勢力を形成しています。MCP は AI 世界の USB-C インターフェースのようなもので、AI モデルがさまざまなデータソースやツールにシームレスに接続できるようにし、多くの MCP 実用ケースも既に存在しています。

たとえば、Claude を直接使用して Blender を制御して 3D モデルを作成できるユーザーもいれば、UI/UX の実践者が自然言語を使用して完全な Figma デザイン ファイルを生成できるユーザーもいれば、Cursor を直接使用してコードのコンパイルと Git コミットを 1 か所で完了できるプログラマーもいます。

3）以前、皆が期待していた web3 AIエージェントが DeFi、GameFi の二大垂直シーンで革新的なアプリケーションが誕生することでしたが、実際には多くの類似のアプリケーションが自然言語処理インターフェースの「技術を見せる」レベルに留まっており、実用性の閾値に達していません。

MCP と A2A の組み合わせにより、より強力なマルチエージェント協調システムを構築でき、複雑なタスクを専門のエージェントに分解して処理させることができます。例えば、分析エージェントにチェーン上のデータを読み取らせ、市場の動向を分析し、他の予測エージェントやリスク管理エージェントと連携させることで、過去に単一のエージェントが一体的に実行していた考え方を、多エージェント協調分業実行のパラダイムに変えることができます。

以上、すべてのMCPの成功したアプリケーションケースは、web3の新しい世代の取引やゲームエージェントの誕生に成功の例を提供しました。

これらに加えて、MCPとA2Aに基づくハイブリッドフレームワーク標準、およびweb2の使いやすさとアプリケーション速度の利点は、Web3の価値獲得とインセンティブメカニズムをDeFaiやGameFaiなどのアプリケーションシナリオとどのように組み合わせるかを検討するだけで済みます。 もしあなたがまだweb3の純粋な概念主義に固執し、web2のプラグマティズムを受け入れることを拒否するプロジェクトにいるなら、AIエージェントの新しいトレンドの次のラウンドを見逃すことになるのではないかと心配しています。

要するに、次の波のAIエージェントの新しい勢いが醸成されているが、もはや過去の純粋な物語を炒める概念ではなく、実用主義と応用の実現によってサポートされなければならない。