コアプロトコルの理解
モデルコンテキストプロトコル (MCP)
Anthropicが主導するモデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルと外部ツール間のギャップを埋めるように設計されたオープンスタンダードプロトコルです。MCPの中核は、エージェントと外部世界の間の相互運用性を促進する’神経系’として機能します。Google DeepMindのような業界の巨人からのサポートを受けて、MCPは認識されたプロトコル標準として急速に支持を得ています。
MCPの技術的な重要性は、機能呼び出しの標準化にあります。これにより、多様な大規模言語モデル（LLM）が統一された言語を使用して外部ツールと対話できます。この標準化は、Web3 AIエコシステムの’HTTPプロトコル’に似ています。ただし、MCPは、資産に関わるリスクの高いインタラクションを扱う場合、リモートの安全な通信に制限があります。
エージェント間プロトコル (A2A)
Googleが提唱するエージェント間プロトコル（A2A）は、エージェントのための’ソーシャルネットワーク’を想定した通信プロトコルです。AIツールの接続に焦点を当てたMCPとは対照的に、A2Aはエージェント間の通信とインタラクションを重視しています。エージェントカードメカニズムを通じて、A2Aは機能発見の課題に対応し、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促進します。このプロトコルは、AtlassianやSalesforceを含む50以上の企業からのサポートを受けています。
機能的には、A2AはAI領域内の’ソーシャルプロトコル’として機能し、異なる小さなAIがシームレスに連携できます。プロトコル自体を超えて、Googleの承認はAIエージェントスペースに大きな信頼性をもたらします。
UnifAI
エージェントコラボレーションネットワークとして位置付けられている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。UnifAIは’中間層’として機能し、統合されたサービス発見メカニズムを通じてエージェントエコシステムを合理化します。ただし、MCPやA2Aと比較して、UnifAIの市場への影響力とエコシステムの開発は比較的控えめであり、将来的にはニッチなシナリオに焦点を当てる可能性を示唆しています。
SolanaベースのMCPサーバーと$DARK
SolanaブロックチェーンでのMCPのアプリケーションは、トラステッドエグゼキューション環境（TEE）を利用してセキュリティを提供し、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接対話できるようにします。このインタラクションには、アカウント残高のクエリやトークンの発行などの操作が含まれます。
このプロトコルの際立った機能は、分散型金融（DeFi）でのAIエージェントの有効化であり、オンチェーン操作の信頼できる実行という重要な問題に対処します。対応するティッカーである$DARKは、最近市場で回復力を見せています。注意が必要ですが、MCPに基づくDARKのアプリケーションレイヤーの拡張は、新しい方向性を示しています。
拡張の方向性と機会
これらの標準化されたプロトコルにより、オンチェーンAIエージェントはどのような拡張の方向性と機会を開拓できるでしょうか？
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、基本的な課題に対処します。それは、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です。これは、DeFiでのAIエージェントの展開に対する技術的なサポートを提供し、トランザクションを自律的に実行し、トークンを発行し、流動性プロバイダー（LP）ポジションを管理する可能性のあるAIエージェントにつながります。
純粋に概念的なエージェントモデルとは対照的に、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で利用可能なアクションの数が限られているため、Darkはまだ初期段階にあり、広範なアプリケーションを達成するまでには距離があります。
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
A2AとUnifAIのマルチエージェントコラボレーションシナリオの探索は、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をもたらします。単一のLLMの制限を超え、自律的なコラボレーティブ分散型市場を形成する特殊な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。これは、ブロックチェーンネットワークの分散型の性質と完全に一致しています。
AIエージェントの今後の方向性
AIエージェントセクターは、最初の’ミーム駆動’フェーズを超えて進化しています。オンチェーンAIの開発パスは、最初にクロスプラットフォーム標準（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イニシアチブなど）を作成することを含む可能性があります。
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、最上位レイヤーは特定の垂直アプリケーションシナリオで構成されます。
一般ユーザーにとって、チェーン上のAIエージェントの最初の波の盛衰を経験した後、焦点はもはや誰が最大の市場価値バブルを投機できるかではなく、Web3とAIを組み合わせるプロセスにおけるセキュリティ、信頼、コラボレーションのコアな問題を真に解決できるのは誰かです。別のバブルの罠に陥るのを避ける方法については、プロジェクトの進捗状況がweb2のAIテクノロジーのイノベーションに密接に追随できるかどうかを観察する必要があると思います。
AIエージェントプロトコルへのより深い理解：MCP、A2A、およびUnifAI
ブロックチェーン上のAIエージェントの復活は、特にMCP、A2A、およびUnifAIのようなプロトコルの出現により、かなりの関心を集めています。これらは単なるバズワードではありません。それらは、AIが分散型の世界とどのように対話し、その中でどのように対話するかという根本的な変化を表しています。これらのプロトコルのそれぞれを分析して、それらの個々の貢献と、それらが集合的にAIエージェントの未来をどのように形作るかを理解しましょう。
MCP：AIの言語の標準化
すべてのAIモデルが異なる言語を話し、外部ツールや互いに通信できない世界を想像してみてください。これがモデルコンテキストプロトコル（MCP）以前の現実でした。Anthropicによって開発されたMCPは、ユニバーサル翻訳機として機能するオープンソースプロトコルであり、AIモデルと外部リソースの広大なエコシステム間のシームレスな通信を可能にします。
その中核となるMCPは、機能呼び出しを標準化し、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します。これにより、開発者は各AIモデルのカスタム統合を構築する必要がなくなり、開発時間と複雑さを大幅に削減できるため、状況が大きく変わります。この標準化の影響は、WebのHTTPプロトコルの導入に似ており、異なるWebサーバーとブラウザーがシームレスに通信できるようになります。
ただし、MCPには制限がないわけではありません。通信の標準化に優れていますが、リモートインタラクションに関連するセキュリティ上の懸念、特に機密データまたは金融取引を扱う場合には、本質的に対処しません。これは、他のプロトコルとテクノロジーが登場する場所です。
A2A：AIエージェントのソーシャルネットワークの構築
MCPがAIモデルと外部ツール間の通信に焦点を当てているのに対し、エージェント間プロトコル（A2A）は、AIエージェント自体の間の通信に対処します。AIの’ソーシャルネットワーク’と考えてください。エージェントは互いに発見し、情報を交換し、複雑なタスクで共同作業できます。
Googleが主導するA2Aは、エージェントが標準化された方法で相互作用するためのフレームワークを提供します。エージェントの機能と対話方法を記述するデジタルプロファイルのような’エージェントカード’の概念を活用します。これにより、エージェントは事前の知識や複雑な統合を必要とせずに、互いの機能を発見し、コラボレーションを形成できます。
A2Aの潜在的なアプリケーションは広大です。財務分析を専門とするAIエージェントが、市場調査を専門とするエージェントと共同作業する必要があるシナリオを想像してみてください。A2Aを使用すると、これらのエージェントはシームレスに接続し、データを交換し、専門知識を組み合わせて、より正確で洞察に満ちたレポートを生成できます。
ただし、A2Aはまだ開発の初期段階にあり、その成功はAIコミュニティによる広範な採用にかかっています。Googleの関与はプロジェクトに大きな信頼性をもたらしますが、A2Aがエージェント間通信の支配的な標準になるかどうかはまだわかりません。
UnifAI：中小企業のためのギャップの架け橋
MCPとA2Aは主に大企業と高度なAIアプリケーションに焦点を当てていますが、UnifAIは中小企業（SME）向けのAIエージェントテクノロジーへのアクセスを民主化することを目指しています。AIモデルとビジネス間の’中間層’として位置付けられているUnifAIは、AIエージェントを既存のワークフローに統合するプロセスを簡素化します。
UnifAIは、ビジネスが特定のニーズを満たすAIエージェントを簡単に見つけて統合できる統合されたサービス発見メカニズムを活用します。これにより、中小企業は高価なカスタム開発に投資したり、異種AIモデルを統合する複雑さを乗り越えたりする必要がなくなります。
ただし、UnifAIは、AIエージェントスペースのより大きく、より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。その成功は、中小企業に共鳴する魅力的な価値提案を提供し、AIエージェントプロバイダーの強力なエコシステムを構築する能力にかかっています。
理論から実践へ：$DARKの役割
これまで説明したプロトコルは、主に標準化と通信に焦点を当てています。ただし、AIエージェントの真の可能性は、特に分散型金融（DeFi）エコシステム内で、現実世界のタスクを実行する能力にあります。これが$DARKが登場する場所です。
$DARKは、SolanaベースのMCPプロトコルの実装であり、トラステッドエグゼキューション環境（TEE）を活用して、AIエージェントがブロックチェーンと対話するための安全で信頼できる環境を提供します。これにより、AIエージェントは、基盤となるブロックチェーンのセキュリティを損なうことなく、アカウント残高のクエリやトークンの発行などの機密操作を実行できます。
$DARKの主要なイノベーションは、TEEを使用して、AIエージェントが改ざんや不正アクセスを恐れずにコードを実行できる’セキュアエンクレーブ’を作成することです。これは、わずかな脆弱性でも重大な金銭的損失につながる可能性のあるDeFiアプリケーションにとって非常に重要です。
$DARKはまだ開発の初期段階にありますが、DeFiエコシステム向けの安全で信頼できるAIエージェントの開発における重要なステップを表しています。その成功は、開発者を引き付け、AI搭載のDeFiアプリケーションの繁栄するエコシステムを構築する能力にかかっています。
AIエージェントの未来：分散型およびコラボレーションエコシステム
これまで説明したプロトコルとテクノロジーは、AIエージェントに対する考え方の根本的な変化を表しています。もはや、単純なタスクを実行する孤立したエンティティではありません。代わりに、それらは相互接続され、協調的になり、分散型エコシステム内で複雑な操作を実行できるようになっています。
AIエージェントの未来は、次の傾向を特徴とする可能性があります。
- 標準化の強化： AIエージェントエコシステムが成熟するにつれて、MCPやA2Aのようなプロトコルはますます重要になり、異なるエージェントとプラットフォーム間のシームレスな通信とコラボレーションが可能になります。
- 分散化の強化： AIエージェントはより分散化され、ブロックチェーンネットワーク上で動作し、分散型テクノロジーを活用して透明性とセキュリティを確保します。
- セキュリティの強化： TEEやその他のセキュリティテクノロジーは、AIエージェントがより機密性の高い操作、特にDeFiエコシステム内で実行するために使用されるため、ますます重要になります。
- 幅広い採用： AIエージェントは、金融や医療からサプライチェーン管理やロジスティクスまで、さまざまな業界でより広く採用されます。
これらの傾向の収束により、分散化、コラボレーション、およびセキュリティを特徴とするAIエージェントの強力な新しいパラダイムが生まれます。このパラダイムは、テクノロジーとの対話方法に革命をもたらし、イノベーションと経済成長の新たな可能性を解き放つ可能性を秘めています。