从概念到应用：MCP和A2A如何重塑Web3 AI Agent的未来？

为何我会断言，下一轮AI Agent热潮一定会基于MCP+A2A等web2AI标准框架协议？背后的逻辑很简单：

1）web3 AI Agent的困境在于过度概念化，叙事大于实用，当在讨论去中心化平台未来，用户数据主权的宏大愿景时，实际产品应用的用户体验却惨不忍睹。尤其是已经经历了一轮概念化泡沫洗礼的情况下，已经很少有散户愿意为宏大且无法兑现的预期买单了；

2）web2 AI领域的MCP、A2A等协议标准能快速崛起并在AI圈形成较大势能就源于其“看得见、摸得着”的实用主义。MCP就像是AI世界的USB-C接口，让AI模型能够无缝连接到各种数据源和工具，且已经有很多MCP实用案例，

比如：有用户直接可以用Claude控制Blender制作3D模型，还有一些UI/UX从业者可以用自然语言生成完整的Figma设计文件，一些程序员也可以直接用Cursor一站式完成代码编撰补充和Git提交等等操作。

3）之前大家预期web3 AI Agent能够在DeFai、GameFai两大垂直场景有创新落地的应用诞生，但实际上好多类似的应用还停留在自然语言处理界面“秀技”层级，根本够不上实用性的门槛。

而通过MCP和A2A的结合，可以构建更强大的Multi-Agent协作系统，将复杂任务分解给专门的Agent来处理。比如，让分析Agent来读取链上数据、分析市场走势，并串联其他预测Agent、风控Agent，把过去单一Agent一体化执行的思路转变为多Agent协作分工执行的范式。

以上，所有MCP成功的应用案例，都为web3 新一代交易、游戏Agent的诞生提供了成功范例。

除了这些之外，基于MCP和A2A的混合框架标准，还有面向web2用户的友好性和应用落地速度等优势，眼下只需要考虑如何把web3的价值捕获和激励机制以及DeFai、GameFai等应用场景结合起来即可。如果还在一位坚守web3纯概念主义而拒绝拥抱web2实用主义的项目，恐怕会错过下一轮的AI Agent新趋势。

总之一句话，下一波AI Agent的新势头正在酝酿，但不再是过去纯叙事炒概念的姿态，而必须靠实用主义和应用落地才能支撑。