オンチェーンAIエージェントの状況は最近、新たな活力を示し始めています。MCP (Model Context Protocol)、A2A (Agent-to-Agent Protocol)、UnifAI などのプロトコルが収束し、新しいマルチAIエージェントのインタラクティブなインフラストラクチャを作成しています。このインフラストラクチャは、AIエージェントを単純な情報配信サービスから、機能的なアプリケーションおよびツールサービスレベルに引き上げることを目指しています。重要な問題は、これがオンチェーンAIエージェントの第二の春の到来を告げるものなのかどうかということです。
MCP（Model Context Protocol）の理解
Anthropicによって開発されたModel Context Protocolは、AIモデルを外部ツールに接続する「神経系」を確立するために設計されたオープンスタンダードの合意を表しています。このプロトコルは、エージェントと外部ツール間の重要な相互運用性の課題に対処し、解決します。Google DeepMindなどの業界大手からの支持により、MCPは業界内で認められた標準としての地位を確立しました。
MCPの技術的な重要性は、関数呼び出しの標準化にあり、異なる大規模言語モデル（LLM）が統一された言語を使用して外部ツールと対話できるようになります。この標準化は、Web3 AIエコシステムにおける「HTTPプロトコル」に似ています。ただし、MCPには特定の制限があり、特にリモートの安全な通信において、資産が頻繁に関与するインタラクションではより顕著になります。
A2A（Agent-to-Agent Protocol）の解読
Googleが主導するAgent-to-Agent Protocolは、エージェント間のインタラクションのための通信フレームワークであり、「エージェントソーシャルネットワーク」に似ています。AIツールへの接続に焦点を当てたMCPとは異なり、A2Aはエージェント間のコミュニケーションとインタラクションを重視しています。Agent Cardメカニズムを利用して能力発見に対応し、AtlassianやSalesforceを含む50社以上の企業に支えられ、クロスプラットフォームでマルチモーダルなエージェントコラボレーションを可能にします。
機能的には、A2AはAIワールド内の「ソーシャルプロトコル」として機能し、標準化されたアプローチを通じて異なる小規模なAIエンティティ間のコラボレーションを促進します。プロトコル自体を超えて、AIエージェントを支持するGoogleの役割は重要です。
UnifAIの分析
Agentコラボレーションネットワークとして位置づけられているUnifAIは、MCPとA2Aの両方の強みを統合し、中小企業（SME）にクロスプラットフォームのエージェントコラボレーションソリューションを提供することを目指しています。そのアーキテクチャは「中間層」に似ており、統一されたサービスディスカバリメカニズムを通じてエージェントエコシステムの効率を高めるよう努めています。ただし、他のプロトコルと比較して、UnifAIの市場への影響とエコシステムの開発はまだ比較的限られており、特定のニッチシナリオへの将来の焦点を示唆しています。
DARK：Solana上のMCPサーバーアプリケーション
DARKは、Solanaブロックチェーン上に構築されたMCPサーバーアプリケーションの実装を表しています。Trusted Execution Environment（TEE）を活用してセキュリティを提供し、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接対話して、アカウント残高のクエリやトークンの発行などの操作を実行できるようにします。
このプロトコルの重要な点は、DeFiスペース内でAIエージェントに力を与え、オンチェーン操作の信頼できる実行の問題に対処できることです。MCPに基づくDARKのアプリケーションレイヤーの実装は、新たな探求の道を開きます。
オンチェーンAIエージェントの潜在的な拡張方向と機会
これらの標準化されたプロトコルの助けを借りて、オンチェーンAIエージェントはさまざまな拡張方向と機会を探求できます。
**分散型実行アプリケーションの機能：**DARKのTEEベースの設計は、中核的な課題であるAIモデルがオンチェーン操作を確実に実行できるようにすることに対処します。これにより、DeFiセクターでのAIエージェントの実装に対する技術サポートが提供され、AIエージェントがトランザクションの自律的な実行、トークンの発行、流動性プールの管理につながる可能性があります。
純粋に概念的なエージェントモデルと比較して、この実用的なエージェントエコシステムは真の価値を持っています。（ただし、GitHubに現在12個のアクションしかないため、DARKはまだ初期段階にあり、大規模なアプリケーションからはほど遠いです。）
**マルチエージェントコラボレーティブブロックチェーンネットワーク：**マルチエージェントコラボレーションシナリオのA2AとUnifAIの探求は、オンチェーンエージェントエコシステムに新しいネットワーク効果の可能性をもたらします。さまざまな専門のエージェントで構成される分散型ネットワークを想像してみてください。これにより、単一のLLMの能力を超え、自律的で協調的な分散型市場を形成する可能性があります。これは、ブロックチェーンネットワークの分散型性質と完全に一致しています。
AIエージェントの状況の進化
AIエージェントセクターは、誇大宣伝のみによって推進される状態から脱却しています。オンチェーンAIの開発パスには、最初にクロスプラットフォームの標準問題（MCP、A2A）に対処し、次にアプリケーションレイヤーのイノベーション（DARKのDeFiの取り組みなど）に分岐することが含まれる場合があります。
分散型エージェントエコシステムは、新しい階層化された拡張アーキテクチャを形成します。基盤となるレイヤーは、TEEなどの基本的なセキュリティ保証で構成され、中間レイヤーはMCP / A2Aなどのプロトコル標準で構成され、上層レイヤーは特定の垂直アプリケーションシナリオを備えています。（これは、既存のWeb3 AIオンチェーン標準プロトコルにとってはマイナスになる可能性があります。）
一般的なユーザーの場合、オンチェーンAIエージェントの最初のブームと崩壊を経験した後、最大の市場価値バブルを作成できるプロジェクトを特定することから、セキュリティ、信頼、コラボレーションなど、Web3とAIの統合という中核的な痛点に真に対処するプロジェクトに焦点を移す必要があります。別のバブルトラップに陥るのを避けるために、プロジェクトの進捗状況がWeb2のAI技術革新と一致しているかどうかを監視することをお勧めします。
主なポイント
- AIエージェントは、Web2 AI標準プロトコル（MCP、A2Aなど）に基づいて、アプリケーションレイヤーの拡張と誇大宣伝の新しい波の機会があるかもしれません。
- AIエージェントは、単一エンティティの情報プッシュサービスに限定されなくなりました。マルチAIエージェントのインタラクティブおよびコラボレーティブな実行ツールサービス（DeFAI、GameFAIなど）が重要な焦点になります。
AIインタラクションの標準化におけるMCPの役割の詳細な検討
MCPは、その核心において、AIモデルが外部世界と通信するための共通言語を作成することです。AIシステムが、各システムに合わせてカスタム統合を必要とせずに、さまざまなツールやサービスと対話できる、普遍的な翻訳機を提供すると考えてください。これは、AI搭載アプリケーションの構築に必要な複雑さと時間を大幅に削減するため、大きな飛躍です。
MCPの重要な利点の1つは、さまざまなツールやサービスの基盤となる複雑さを抽象化できることです。つまり、AI開発者は、特定のAPIやデータ形式との対話方法の詳細に埋もれることなく、アプリケーションのロジックに集中できます。この抽象化により、両方がMCP標準をサポートしている限り、あるツールを別のツールと簡単に交換することもできます。
さらに、MCPはAI開発に対するよりモジュール式で構成可能なアプローチを促進します。AIモデルが外部ツールと対話する方法に対する明確なインターフェイスを定義することにより、より小さく、より特殊化されたコンポーネントを組み合わせることで、複雑なAIシステムを構築することが容易になります。このモジュール性により、さまざまなプロジェクト間でAIコンポーネントを再利用および共有することも容易になります。
ただし、MCPがもたらす標準化は、いくつかの課題も提示します。幅広いツールやサービスに機能する共通インターフェイスを定義するには、慎重な検討と妥協が必要です。標準が汎用的になりすぎて、特定のツールのニュアンスを完全に捉えられないリスクがあります。さらに、標準が安全であり、悪意のある攻撃から保護されていることを確認することが重要です。
コラボレーティブAIエコシステムのA2Aのビジョン
MCPがAIモデルと外部ツールの間のインタラクションに焦点を当てているのに対し、A2Aはより広い視野を持ち、AIエージェントのコラボレーティブなエコシステムを想定しています。このエコシステムにより、さまざまなAIエージェントが通信、調整、および連携して複雑な問題を解決できます。
Agent CardメカニズムはA2Aの重要なコンポーネントであり、エージェントが互いの能力を発見し、情報を交換できるようにします。このメカニズムにより、エージェントはスキルとサービスを宣伝できるため、他のエージェントがそれらを見つけて利用することが容易になります。Agent Cardは、エージェントがその能力を説明するための標準化された方法も提供し、基盤となる実装に関係なく、他のエージェントが理解できるようにします。
コミュニケーションとコラボレーションに対するA2Aの焦点は、AIアプリケーションの幅広い可能性を開きます。サプライチェーンを管理するために連携するAIエージェントのチームを想像してみてください。各エージェントは、需要の予測、ロジスティクスの最適化、契約の交渉などの特定のタスクを担当します。連携して情報を共有することで、これらのエージェントはサプライチェーンをより効率的かつ回復力のあるものにすることができます。
ただし、コラボレーティブなAIエコシステムを構築することも、大きな課題を提示します。エージェントが互いに信頼し、安全に情報を交換できることを保証することが重要です。さらに、複数のエージェント間の競合を解決し、アクションを調整するためのプロトコルを開発することが不可欠です。
ギャップを埋めるUnifAIの野望
UnifAIは、AIアプリケーションの構築とデプロイのための統合プラットフォームを提供することにより、MCPとA2Aの間のギャップを埋めることを目指しています。両方のプロトコルの強みを組み合わせ、外部サービスとの対話や他のAIエージェントとの連携のための包括的なツールセットを開発者に提供することを目指しています。
SMEに対するUnifAIの焦点は特に注目に値します。SMEは、多くの場合、複雑なAIシステムを最初から構築するためのリソースと専門知識が不足しています。すぐに使用できるプラットフォームを提供することにより、UnifAIはSMEがAIテクノロジーを採用し、ビジネスプロセスを改善するのに役立ちます。
ただし、UnifAIは、AI市場で確立されたプレーヤーと競争するという課題に直面しています。成功するためには、既存のソリューションとは異なる魅力的な価値提案を提供する必要があります。これには、特定のニッチ市場に焦点を当てるか、他では利用できないユニークな機能を提供することが含まれる可能性があります。
DeFiへのDARKの大胆な一歩
SolanaでのDARKのMCPサーバーの実装は、AIを分散型金融（DeFi）と統合する大胆な一歩を表しています。Trusted Execution Environment（TEE）を活用することにより、DARKはAIエージェントがSolanaブロックチェーンと安全に対話できるようにし、AI搭載のDeFiアプリケーションの幅広い可能性を開きます。
DARKの重要な利点の1つは、複雑なDeFi戦略を自動化できることです。AIエージェントは、市場の状況を監視し、取引を実行し、流動性プールを管理するようにプログラムできます。これらはすべて、人間の介入なしに行われます。この自動化により、効率が向上し、人為的なエラーのリスクが軽減されます。
ただし、AIをDeFiと統合することも、重大なリスクを提示します。AIエージェントは、コードまたは基盤となるDeFiプロトコルの脆弱性を悪用する攻撃に対して脆弱になる可能性があります。さらに、DeFiでのAIの使用は、透明性と説明責任に関する懸念を引き起こす可能性があります。
AIエージェントの未来：多層アプローチ
AIエージェントの進化は、多層アプローチに従う可能性が高く、さまざまなレイヤーがシステムのさまざまな側面を担当します。基盤となるレイヤーは、TEEなどのテクノロジーを使用して、基本的なセキュリティと信頼の提供に焦点を当てます。中間レイヤーは、相互運用性とコラボレーションを可能にするMCPやA2Aなどのプロトコル標準で構成されます。上層レイヤーは、さまざまな業界やユースケースに合わせた特定の垂直アプリケーションを備えています。
この多層アプローチにより、AIエージェントをモジュール式でスケーラブルな方法で構築できます。さまざまなレイヤーは、他のレイヤーの機能に影響を与えることなく、独立して開発および改善できます。このモジュール性により、AIエージェントを新しいテクノロジーやユースケースに適合させることも容易になります。
ただし、さまざまなレイヤーがシームレスに連携するようにすることが重要な課題となります。さまざまなレイヤーは互換性があるように設計する必要があり、それらの間に明確なインターフェイスが必要です。さらに、さまざまなレイヤーが安全であり、悪意のある攻撃から保護されていることを確認することが重要です。