Web3 AIエージェントの苦境
Web3 AIエージェントのアキレス腱：過度の概念化
Web3 AIエージェントの課題は、過度な概念化にあります。その物語は実用性よりも重要視されています。分散型プラットフォームやユーザーデータ主権という壮大なビジョンについての議論は多いものの、実際の製品アプリケーションのユーザーエクスペリエンスはしばしば著しく不十分です。特に、概念的なバブルが崩壊した後、小売投資家は壮大で未実現の期待にお金を払うことをためらっています。
Web3 AIエージェントの分野は、具体的な結果を犠牲にして、理論的な可能性を過度に重視することに悩まされてきました。分散化、データの所有権、および斬新なガバナンスモデルの魅力は多くの人々の想像力を捉えてきましたが、現実はしばしば誇大広告に及ばないものです。ユーザーは、扱いにくいインターフェース、限られた機能、そしてテクノロジーがまだ実用化の段階に達していないという一般的な感覚を抱くことになります。
実用的なアプリケーションの必要性
Web3コミュニティは、抽象的な理想から具体的なアプリケーションへと焦点を移す必要があります。分散型AIの約束は説得力がありますが、それがユーザーにとって現実世界の利益に変換される場合にのみ実現されます。これには、ユーザーエクスペリエンス、使いやすさ、および有形価値の創造に焦点を当てる必要があります。
投資家は、月を約束するものの、何も実現しないプロジェクトにうんざりしています。彼らは、採用と収益の生成への明確な道筋を示すことができるプロジェクトを探しています。これは、実際の問題を解決し、魅力的な価値提案を提供する製品を構築することを意味します。
Web2 AIの実用主義：MCPとA2A
Web2 AIにおけるMCPとA2Aの台頭
Web2 AI分野におけるMCP、A2A、およびその他のプロトコル標準の急速な台頭、およびAI分野におけるそれらの結果としての勢いは、それらの「目に見える有形」な実用主義に由来します。MCPはAI世界のUSB-Cインターフェースのようなものであり、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ます。すでに多くの実用的なMCPの使用例があります。
Web3 AIの概念的な焦点とは対照的に、Web2 AIは実用性と現実世界への影響を優先してきました。MCP（モデル-コントローラー-パイプライン）やA2A（アプリケーション間）などのプロトコルの出現は、具体的な問題を解決し、有形価値を創造したいという欲求によって推進されてきました。
MCP：AIのユニバーサルコネクタ
多くの場合、AIのUSB-Cインターフェースに例えられるMCPは、AIモデルが多様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ます。この標準化されたアプローチにより、AIの既存のシステムへの統合が簡素化され、開発者はより複雑で強力なアプリケーションを構築できます。
MCPの美しさは、そのシンプルさと汎用性にあります。AIモデルをデータソース、ツール、およびその他のアプリケーションに接続するための共通のフレームワークを提供します。これにより、カスタム統合の必要がなくなり、開発者の時間と労力を節約できます。
MCPの実際の使用例
たとえば、一部のユーザーはClaudeを直接使用してBlenderを制御し、3Dモデルを作成できます。また、一部のUI / UXの実務家は、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ます。一部のプログラマーは、Cursorを使用して、コードの記述、補完、およびGit送信を1つのストップで完了することもできます。
- AIを活用した3Dモデリング： 自然言語を使用してAIモデルに3Dモデルの作成を指示することを想像してみてください。MCPを使用すると、これが現実になりつつあります。ユーザーは単に目的のモデルを説明するだけで、AIが自動的にそれを生成し、設計プロセスを合理化し、新しい創造的な可能性を開きます。
- 自動化されたUI / UXデザイン： ユーザーインターフェースを設計するという面倒なタスクは、AIで自動化できるようになりました。UI / UXの実務家は、自然言語を使用して目的のインターフェースを説明でき、AIは完全なFigmaデザインファイルを生成し、数え切れないほどの作業時間を節約できます。
- AI支援プログラミング： プログラマーはAIを活用して、ルーチンタスクを自動化し、コード品質を向上させることができます。Cursorなどのツールを使用すると、開発者は自然言語を使用してコードを記述し、ドキュメントを生成し、Gitに変更を送信できます。これらはすべて単一のインターフェースから行えます。
これらの例は、MCPの変革の可能性を強調しています。AIモデルをデータソースやツールに接続するための標準化されたフレームワークを提供することにより、MCPは開発者がより強力で用途の広いアプリケーションを構築できるようにしています。
ギャップを埋める：Web3向けのMCPとA2A
垂直シナリオにおけるWeb3 AIの限界
以前は、誰もがweb3 AI AgentがDeFaiとGameFaiという2つの主要な垂直シナリオで革新的な着陸アプリケーションを持つことを期待していましたが、実際には、同様のアプリケーションの多くは、自然言語処理インターフェースの「スキルを示す」レベルにとどまっており、実用性の閾値を満たすには十分ではありません。
当初の興奮にもかかわらず、Web3 AIエージェントは、DeFi（分散型金融）やGameFi（分散型ゲーム）などの主要な垂直セクターで実用的なアプリケーションを見つけるのに苦労しています。多くのプロジェクトは「スキルを示す」段階にとどまっており、印象的な自然言語処理機能を示していますが、ユーザーに有形価値を提供できていません。
「スキルを示す」ことを超えて
技術的能力の披露に焦点を当てたことが、使いやすさと現実世界への影響を犠牲にしています。ユーザーは、派手なデモンストレーションにはあまり関心がなく、AIがどのように問題を解決し、生活を改善できるかに関心を持っています。
成功するためには、Web3 AIエージェントは「スキルを示す」段階を超えて、特定のニーズに対応する実用的なアプリケーションの構築に焦点を当てる必要があります。これには、ターゲット市場の深い理解と、ユーザー中心の設計への取り組みが必要です。
マルチエージェントコラボレーションの力
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コラボレーション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が処理できるように分割できます。たとえば、分析エージェントにオンチェーンデータを読み取り、市場動向を分析させ、他の予測エージェントとリスク管理エージェントを接続して、過去の単一エージェントの統合された実行思考を、マルチエージェントの共同分業パラダイムに変換します。
MCPとA2Aの強みを組み合わせることで、開発者は複雑なタスクに取り組むことができる高度なマルチエージェントシステムを作成できます。このアプローチでは、タスクをより小さく、より管理しやすいコンポーネントに分割し、それらを専門のエージェントに割り当てます。
AIエージェントの共同エコシステム
たとえば、分析エージェントにオンチェーンデータの読み取りと市場動向の分析を担当させ、他のエージェントには予測とリスク管理に焦点を当てさせることができます。この共同アプローチにより、複雑なタスクをより効率的かつ効果的に実行でき、従来のモノリシックエージェントパラダイムから脱却できます。
成功の鍵は、これらのエージェントのシームレスな統合にあり、エージェントが効果的に通信および連携できるようにすることです。これには、堅牢な通信フレームワークと、目の前のタスクの共通理解が必要です。
Web3の青写真としてのMCPの成功事例
MCPのすべての成功したアプリケーション事例は、web3での新世代の取引およびゲームエージェントの誕生のための成功した例を提供します。
Web2の世界におけるMCPの成功事例は、Web3の取引およびゲームエージェントの開発のための貴重な青写真を提供します。Web2のパイオニアの経験から学ぶことで、Web3の開発者はこれらの重要なセクターでのAIの採用を加速できます。
ハイブリッドアプローチ：Web2の実用主義とWeb3の価値観を組み合わせる
ハイブリッドフレームワークの利点
これらに加えて、MCPおよびA2Aに基づくハイブリッドフレームワーク標準には、web2ユーザーへの親しみやすさやアプリケーションの着陸速度などの利点もあります。現在、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組み合わせる方法を検討するだけで済みます。プロジェクトがまだweb3の純粋な概念主義に固執し、web2の実用主義を受け入れることを拒否している場合、AIエージェントの次の新しいトレンドを見逃す可能性があります。
MCPとA2Aの強みとWeb3の価値観を組み合わせたハイブリッドフレームワークには、次のような重要な利点があります。
- ユーザーフレンドリー： Web2の既存のインフラストラクチャとツールを活用することで、ハイブリッドフレームワークはユーザーにとってより親しみやすく直感的なエクスペリエンスを提供し、Web3アプリケーションへの参入障壁を下げることができます。
- 迅速な展開： ハイブリッドフレームワークを使用すると、開発者は既存のWeb2テクノロジーとインフラストラクチャを活用して、AIを活用したアプリケーションを迅速に展開できます。
- 価値獲得とインセンティブメカニズム： Web3の価値獲得とインセンティブメカニズムを統合することにより、ハイブリッドフレームワークは、ユーザー、開発者、およびその他の利害関係者の利益を一致させ、より持続可能で公平なエコシステムを育成できます。
Web3の価値観をWeb2フレームワークに統合する
課題は、Web3の価値観をWeb2フレームワークにシームレスに統合することにあります。これには、分散型ガバナンス、データの所有権、およびトークンノミクスを既存のシステムに組み込む方法を慎重に検討する必要があります。
純粋な概念主義のリスク
Web2の実用主義を受け入れずに純粋なWeb3概念主義に固執するプロジェクトは、AIエージェントの次の波のイノベーションを見逃す危険があります。AIの未来は、Web3の理想がWeb2の実用性によって緩和される、これら2つの世界の交差点にあります。
AIエージェントの未来：理想と実用主義の融合
一言で言えば、AIエージェントの次の波の新しい勢いが醸造されていますが、それはもはや過去の純粋な物語と概念的な誇大宣伝の姿勢ではなく、実用主義とアプリケーションの着陸によってサポートされる必要があります。
AIエージェントの未来は、理想と実用主義の融合にあります。Web3の先見性のある目標とWeb2の実用的なアプローチを組み合わせることで、革新的で影響力のある新世代のAIを活用したアプリケーションを作成できます。AIエージェントの次の波の開発は、誇大広告や空約束だけでなく、実用的なアプリケーションと現実世界の価値によって推進されます。