概念から応用へ：MCPとA2AがWeb3 AIエージェントの未来をどのように再構築するのか？

なぜ私が次のAIエージェントの熱潮が必ず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非常にシンプルです：

1）web3 AIエージェントの困難は、過度に概念化されていることであり、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やユーザーデータの主権という壮大なビジョンを議論する際、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、すでに一度概念のバブル洗礼を受けた状況では、壮大で実現不可能な期待に対して散発的な投資家が支払うことはほとんどなくなっています。

2）web2 AI分野のMCP、A2Aなどのプロトコル標準は、その「目に見える、触れることができる」実用主義から迅速に台頭し、AIの領域で大きな勢力を形成しています。MCPはAIの世界におけるUSB-Cポートのようなもので、AIモデルが様々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、既に多くのMCPの実用例があります。

例えば：ユーザーはClaudeを使ってBlenderで3Dモデルを制作でき、UI/UXの専門家は自然言語を使って完全なFigmaデザインファイルを生成でき、プログラマーはCursorを使ってコーディングの補完やGitのコミットなどの操作をワンストップで行うことができます。

3)以前は、web3 AI AgentはDeFaiとGameFaiの2つの垂直シナリオで革新的なアプリケーションを持つことができると予想されていましたが、実際には、多くの同様のアプリケーションはまだ自然言語処理インターフェイスの「スキルを示す」レベルであり、実用性のしきい値を満たすには十分ではありません。

また、MCPとA2Aの組み合わせにより、より強力なMulti-Agent協力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、過去の単一エージェントによる統合的な実行の考え方を多エージェントの協力分業実行のパラダイムに転換します。

以上、すべてのMC成功のアプリケーション事例は、web3の新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ています。

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には、web2ユーザー向けの親しみやすさやアプリケーションの実装速度などの利点があります。現在はweb3の価値を捕捉し、インセンティブメカニズムやDeFai、GameFaiなどのアプリケーションシーンをどのように組み合わせるかを考えるだけで済みます。もし、web3の純粋な概念主義を堅持し、web2の実用主義を受け入れないプロジェクトがあるなら、次のAIエージェントの新しいトレンドを見逃すことになるでしょう。

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ますが、もはや過去の純粋な物語や概念を炒める姿勢ではなく、実用主義と応用の落とし込みによって支えられなければなりません。