Web3 AIエージェント開発におけるA2AとMCPの3つの「盲点」
もしGoogleのA2A (Agent-to-Agent) とAnthropicのMCP (Multi-Party Communication Protocol) が、Web3 AIエージェント開発における通信のゴールドスタンダードになったとしたらどうなるでしょうか？ 私の最初の反応は、それらは根本的に両立しないだろうというものです。私の意見では、Web3 AIエージェントが直面する環境はWeb2のエコシステムとは大きく異なり、中核となる通信プロトコルを実装する上での課題も劇的に異なります。
1. アプリケーション成熟度のギャップ
Web2ドメインにおけるA2AとMCPの急速な普及は、十分に成熟したアプリケーションシナリオでのサービスによるものです。それらは本質的に「価値増幅器」であり、価値創造者ではありません。対照的に、ほとんどのWeb3 AIエージェントは、ワンクリックエージェントのデプロイメントという初期段階にあり、深いアプリケーションシナリオ (DeFAI、GameFAiなど) が不足しており、これらのプロトコルを直接統合して活用することが困難になっています。
たとえば、ユーザーがCursorでコードを書いているとき、MCPプロトコルをコネクターとして使用して、現在の作業環境から離れることなく、ワンクリックでGitHubにコードを更新および公開できます。MCPプロトコルはエクスペリエンスを向上させます。ただし、Web3環境では、ユーザーがローカルで微調整された戦略を使用してオンチェーントランザクションを実行すると、オンチェーンデータを分析しようとしたときに混乱する可能性があります。
Cursorを使用しているコーダーが、更新を直接GitHubリポジトリにプッシュしたいと考えていると想像してください。MCPプロトコルはこのプロセスを合理化し、シームレスな移行を可能にします。ただし、Web3環境を扱う場合、状況は劇的に変化します。ユーザーがオンチェーントランザクションを実行するためにローカルで微調整された戦略を使用するシナリオを考えてみてください。ブロックチェーンデータを分析する複雑さはすぐに圧倒的になり、ユーザーは情報の海で迷子になる可能性があります。
アプリケーションの成熟度の格差は、Web2プロトコルをWeb3スペースに直接適用する上で大きなハードルとなります。A2AとMCPはWeb2の確立されたエコシステムで成功していますが、Web3 AIエージェント開発の初期段階では、調整されたソリューションが必要となる独自の課題が生じます。
ギャップを埋める:
このアプリケーション成熟度のギャップを克服するには、Web3 AIエージェントのより深く、より高度なユースケースの開発を促進するために、協調的な努力が必要です。これには、分散型金融 (DeFi)、ゲーム (GameFi)、およびその他の新しい分野でのアプリケーションの調査が含まれます。魅力的で実用的なアプリケーションを作成することにより、堅牢な通信プロトコルの需要が自然に高まり、A2AとMCPの正常な統合への道が開かれます。
価値創造に焦点を当てる:
既存の価値を増幅することにのみ焦点を当てるのではなく、Web3 AIエージェントは、分散型エコシステム内で新しい価値を創造することを優先する必要があります。これは、透明性、不変性、分散化など、ブロックチェーンテクノロジーの独自の機能を活用して、現実世界の課題に対処する革新的なソリューションを開発することで実現できます。
活気のあるエコシステムを育成する:
Web3 AIエージェントのエコシステムの成長を育成するには、共同アプローチが不可欠です。これには、開発者、研究者、起業家を集めて、知識を共有し、ツールを構築し、可能なことの境界を押し広げるアプリケーションを作成することが含まれます。活気に満ちたサポートコミュニティを育成することで、Web3 AIエージェントの開発と採用を加速できます。
2. インフラストラクチャの深淵の欠如
Web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するには、最初に、統一されたデータレイヤー、Oracleレイヤー、インテント実行レイヤー、分散型コンセンサスレイヤーなどを含む、著しく不足している基盤となるインフラストラクチャを埋める必要があります。多くの場合、A2Aプロトコルを使用すると、エージェントはWeb2環境で機能的なコラボレーションのために標準化されたAPIを簡単に呼び出すことができます。ただし、Web3環境では、単純なクロスDEX裁定取引操作でさえ、重大な課題に直面します。
これを想像してください。ユーザーはAIエージェントに「価格が1600ドルを下回ったらUniswapからETHを購入し、価格が回復したらそれを販売する」ように指示します。この一見単純な操作では、エージェントはリアルタイムのオンチェーンデータ解析、動的なガス料金の最適化、スリッページ制御、MEV保護など、一連のWeb3固有の問題を同時に解決する必要があります。対照的に、Web2 AIエージェントは、標準化されたAPIを呼び出すことで機能的なコラボレーションを実現できます。インフラストラクチャの完全性のレベルは、Web3環境と比較して大きく異なります。
AIエージェントが異なる分散型取引所 (DEX) 間の最適な裁定取引機会を見つけるタスクを負っているシナリオを想像してください。エージェントは、複数のソースからのリアルタイム価格フィードを分析し、利用可能な流動性を評価し、潜在的な利益率を計算する必要があります。ただし、Web3の分散型の性質は、従来の金融市場には存在しないいくつかの課題を提示します。
インフラストラクチャの欠陥への対処:
インフラストラクチャの深淵の欠如に対処するには、次のような主要コンポーネントの開発に焦点を当てた多面的なアプローチが必要です。
- 統一されたデータレイヤー: 標準化された信頼性の高いデータレイヤーは、AIエージェントがブロックチェーンの状態に関する正確でタイムリーな情報にアクセスできるようにするために不可欠です。これには、トークン価格、トランザクション量、スマートコントラクトイベントに関するデータが含まれます。
- Oracleレイヤー: Oracleは、オンチェーンとオフチェーンの世界の間のギャップを埋めるために必要であり、AIエージェントに市場価格、気象条件、ニュースイベントなどの外部データソースへのアクセスを提供します。
- インテント実行レイヤー: インテント実行レイヤーは、AIエージェントが安全かつ効率的な方法でブロックチェーン上でトランザクションを実行できるようにするために必要です。これには、トランザクションシミュレーション、ガス最適化、スリッページ制御などの機能が含まれます。
- 分散型コンセンサスレイヤー: 分散型コンセンサスレイヤーは、AIエージェントによって処理されるデータとトランザクションの整合性と信頼性を確保するために必要です。これには、悪意のあるアクターがシステムを操作するのを防ぐためのメカニズムが含まれます。
堅牢な基盤を構築する:
これらの主要なインフラストラクチャコンポーネントの開発に投資することで、Web3 AIエージェントの成長のための堅牢な基盤を構築できます。これにより、より複雑なタスクを実行し、より良い意思決定を行い、最終的にはユーザーに大きな価値を提供できるようになります。
標準化の役割:
標準化は、Web3インフラストラクチャの開発において重要な役割を果たします。データ形式、通信プロトコル、APIインターフェイスの共通標準を確立することにより、異なるシステム間の相互運用性を促進し、Web3 AIエージェントの構築とデプロイメントの複雑さを軽減できます。
3. Web3 AIの差別化されたニーズの構築
Web3 AIエージェントがWeb2のプロトコルと機能モデルを単純に適用する場合、オンチェーントレーディング業界の特性、特にデータのノイズ、トランザクションの精度、Routerの多様性などの複雑な問題を十分に活用することは困難です。
インテントトレーディングを例にとってみましょう。Web2環境では、ユーザーが「最も安い航空券を予約する」ように指示すると、A2Aプロトコルを使用すると、複数のエージェントが簡単に連携してタスクを完了できます。ただし、Web3環境では、ユーザーが「私のUSDCを最も低いコストでSolanaにクロスチェーンし、流動性マイニングに参加する」ことを期待する場合、ユーザーのインテントを理解するだけでなく、セキュリティ、原子性、コスト削減を確保し、チェーン上で一連の複雑な操作を実行する必要があります。言い換えれば、一見便利な操作がユーザーをより大きなセキュリティリスクにさらす場合、そのような便利なエクスペリエンスは意味がなく、需要は偽の需要です。
従来のWeb2システムでは、最も安い航空券を予約するには、さまざまな航空会社のAPIへの簡単なクエリ、結果の統合、および最適なオプションをユーザーに提示することが含まれます。プロセスは比較的単純かつ効率的であり、標準化されたプロトコルと集中化されたデータソースのおかげです。ただし、Web3環境でのインテントトレーディングを検討すると、状況は劇的に変化します。
Web3 AIの差別化されたニーズへの対処:
Web3 AIの差別化されたニーズに効果的に対処するには、次の分野に焦点を当てることが重要です。
- データノイズの削減: Web3データは、エコシステムの分散型の性質により、多くの場合ノイズが多く信頼性がありません。AIエージェントは、意思決定の精度を確保するために、堅牢なデータフィルタリングおよび検証技術を備えている必要があります。
- トランザクションの精度: ブロックチェーンでトランザクションを実行するには、高度な精度が必要です。小さなエラーでも、重大な金銭的損失につながる可能性があるためです。AIエージェントは、トランザクションを正確にシミュレートし、ガス料金やスリッページなどの要因を考慮できる必要があります。
- Routerの多様性: Web3エコシステムは、トランザクションを実行するための幅広いRouterとプロトコルを提供しています。AIエージェントは、コスト、速度、セキュリティなどの要因に基づいて、最適なRouterをインテリジェントに選択できる必要があります。
セキュリティとユーザーエクスペリエンスの優先順位付け:
利便性と効率は重要な考慮事項ですが、セキュリティとユーザーエクスペリエンスは最も重要である必要があります。Web3 AIエージェントは、フィッシング攻撃、ラグプル、スマートコントラクトの脆弱性などの潜在的なリスクからユーザーを保護するように設計する必要があります。また、ユーザーの行動に関連するリスクと報酬に関する明確で透明な情報をユーザーに提供する必要があります。
コンテキスト認識の重要性:
Web3 AIエージェントは、ユーザーのインテントを効果的に理解して応答するために、コンテキストを認識している必要があります。これには、ユーザーの目標、好み、およびリスク許容度の理解が含まれます。これらの要素を考慮に入れることで、AIエージェントはよりパーソナライズされた関連性の高い推奨事項を提供できます。
単純な自動化を超えて:
Web3 AIの可能性は、単純な自動化をはるかに超えています。ブロックチェーンテクノロジーの独自の機能を活用することで、AIエージェントは、分散型金融、ガバナンス、コラボレーションの新しい形式を可能にすることができます。これには、既存のプロセスの単純な自動化から、価値創造のためのまったく新しいパラダイムの作成への考え方の転換が必要です。
A2AとMCPの価値は否定できませんが、それらをWeb3 AIエージェントトラックに修正なしで直接適用することを期待することはできません。空のインフラストラクチャのデプロイメントスペースは、ビルダーにとってチャンスではないでしょうか？ Web2からWeb3への移行には、基盤となるテクノロジー、独自の課題、および分散型エコシステムの差別化されたニーズを深く理解する必要があります。これらの課題に対処し、価値創造に焦点を当てることで、Web3 AIの可能性を最大限に引き出し、よりオープンで透明性があり、公平な未来を構築できます。