为何我会断言，下一波 AI Agent 的热潮将基于 MCP+A2A 等 Web2 AI 标准框架协议？其背后的逻辑非常简单：
Web3 AI Agent 的困境
Web3 AI Agent 的致命弱点：过度概念化
Web3 AI Agent 面临的挑战在于其过度概念化，叙事多于实际效用。虽然关于去中心化平台和用户数据主权的宏伟愿景有很多讨论，但实际产品应用的用户体验往往非常糟糕。尤其是在一轮概念泡沫清洗之后，很少有散户投资者愿意为宏伟而未实现的期望买单。
Web3 AI Agent 领域一直饱受过分强调理论可能性而牺牲实际成果的困扰。去中心化、数据所有权和新颖的治理模式的诱惑吸引了许多人的想象力，但现实往往与炒作相差甚远。用户面临着笨拙的界面、有限的功能以及一种普遍的感觉，即该技术尚未为黄金时段做好准备。
对实际应用的需求
Web3 社区需要将其重点从抽象的理想转向具体的应用。去中心化 AI 的前景令人信服，但只有当它转化为用户切实的现实利益时才能实现。这需要关注用户体验、易用性和切实的价值创造。
投资者越来越厌倦那些承诺天上月亮却未能兑现的项目。他们正在寻找能够证明明确的采用和收入产生途径的项目。这意味着构建能够解决实际问题并提供引人注目的价值主张的产品。
Web2 AI 的实用主义：MCP 和 A2A
MCP 和 A2A 在 Web2 AI 中的崛起
MCP、A2A 和其他协议标准在 web2 AI 领域的迅速崛起，以及它们在 AI 领域产生的动力，源于它们“可见且有形”的实用主义。MCP 就像 AI 领域的 USB-C 接口，允许 AI 模型无缝连接到各种数据源和工具。已经有很多实际的 MCP 用例。
与 Web3 AI 的概念性关注形成鲜明对比的是，Web2 AI 优先考虑实用性和现实世界的影响。诸如 MCP（模型-控制器-管道）和 A2A（应用程序到应用程序）之类的协议的出现，源于解决具体问题和创造切实价值的愿望。
MCP：AI 的通用连接器
MCP 通常被比作 AI 的 USB-C 接口，使 AI 模型能够无缝连接到各种数据源和工具。这种标准化方法简化了 AI 与现有系统的集成，允许开发人员构建更复杂和强大的应用程序。
MCP 的美妙之处在于其简单性和多功能性。它为将 AI 模型连接到数据源、工具和其他应用程序提供了一个通用框架。这消除了自定义集成的需要，从而节省了开发人员的时间和精力。
MCP 在行动中的真实示例
例如，一些用户可以直接使用 Claude 控制 Blender 来制作 3D 模型，一些 UI/UX 从业者可以使用自然语言来生成完整的 Figma 设计文件。一些程序员还可以直接使用 Cursor 一站式完成代码编写、补充和 Git 提交。
- AI 驱动的 3D 建模： 想象一下，使用自然语言来指示 AI 模型创建 3D 模型。借助 MCP，这正在成为现实。用户可以简单地描述所需的模型，AI 将自动生成它，从而简化设计过程并开辟新的创造可能性。
- 自动化的 UI/UX 设计： 设计用户界面的繁琐任务现在可以通过 AI 自动化。UI/UX 从业者可以使用自然语言来描述所需的界面，AI 将生成完整的 Figma 设计文件，从而节省他们无数的工作时间。
- AI 辅助编程： 程序员可以利用 AI 来自动化例行任务并提高代码质量。借助诸如 Cursor 之类的工具，开发人员可以使用自然语言来编写代码、生成文档以及将更改提交到 Git，所有这些都来自一个界面。
这些示例突出了 MCP 的变革潜力。通过为将 AI 模型连接到数据源和工具提供一个标准化框架，MCP 正在使开发人员能够构建更强大和通用的应用程序。
弥合差距：用于 Web3 的 MCP 和 A2A
Web3 AI 在垂直场景中的局限性
以前，每个人都期望 web3 AI Agent 在 DeFai 和 GameFai 这两个主要的垂直场景中拥有创新的落地应用，但实际上，许多类似的应用仍然停留在自然语言处理接口“展示技巧”的水平，这不足以满足实用性的门槛。
尽管最初令人兴奋，但 Web3 AI Agent 一直难以在 DeFi（去中心化金融）和 GameFi（去中心化游戏）等关键垂直领域找到实际应用。许多项目仍然停留在“展示技巧”阶段，展示了令人印象深刻的自然语言处理能力，但未能为用户带来切实的价值。
超越“展示技巧”
专注于展示技术能力是以可用性和现实世界的影响为代价的。用户对花哨的演示不太感兴趣，而更关心 AI 如何解决他们的问题并改善他们的生活。
为了成功，Web3 AI Agent 必须超越“展示技巧”阶段，并专注于构建解决特定需求的实际应用程序。这需要对目标市场有深入的了解，并致力于以用户为中心的设计。
多 Agent 协作的力量
通过 MCP 和 A2A 的结合，可以构建一个更强大的多 Agent 协作系统，并且可以将复杂的任务分解为专门的 Agent 来处理。例如，让分析 Agent 读取链上数据，分析市场趋势，并连接其他预测 Agent 和风险控制 Agent，将过去单 Agent 的集成执行思维转变为多 Agent 协作分工模式。
通过结合 MCP 和 A2A 的优势，开发人员可以创建能够处理复杂任务的复杂多 Agent 系统。这种方法涉及将任务分解为更小、更易于管理的组件，并将它们分配给专门的 Agent。
AI Agent 的协作生态系统
例如，可以委派一个分析 Agent 读取链上数据并分析市场趋势，而其他 Agent 可以专注于预测和风险控制。这种协作方法可以更有效和高效地执行复杂的任务，从而摆脱传统的单一 Agent 模式。
成功的关键在于这些 Agent 的无缝集成，使它们能够有效地进行通信和协作。这需要一个强大的通信框架和一个对当前任务的共同理解。
MCP 成功案例作为 Web3 的蓝图
MCP 的所有成功应用案例都为 web3 中新一代交易和游戏 Agent 的诞生提供了成功的范例。
MCP 在 Web2 世界中的成功案例为 Web3 交易和游戏 Agent 的开发提供了宝贵的蓝图。通过学习 Web2 先驱者的经验，Web3 开发人员可以加速 AI 在这些关键领域的采用。
混合方法：将 Web2 实用主义与 Web3 价值观相结合
混合框架的优势
除此之外，基于 MCP 和 A2A 的混合框架标准还具有对 web2 用户友好和应用落地速度快等优点。目前，只需要考虑如何将 web3 的价值捕获和激励机制与 DeFai 和 GameFai 等应用场景相结合。如果项目仍然坚持 web3 纯粹的概念主义并拒绝拥抱 web2 实用主义，他们可能会错过 AI Agent 的下一个新趋势。
混合框架将 MCP 和 A2A 的优势与 Web3 的价值观相结合，提供了几个关键优势，包括：
- 用户友好性： 通过利用 Web2 的现有基础设施和工具，混合框架可以为用户提供更熟悉和直观的体验，从而降低 Web3 应用程序的准入门槛。
- 快速部署： 混合框架允许开发人员通过利用现有的 Web2 技术和基础设施来快速部署 AI 驱动的应用程序。
- 价值捕获和激励机制： 通过集成 Web3 的价值捕获和激励机制，混合框架可以使用户、开发人员和其他利益相关者的利益保持一致，从而培育一个更可持续和公平的生态系统。
将 Web3 价值观集成到 Web2 框架中
挑战在于将 Web3 价值观无缝集成到 Web2 框架中。这需要仔细考虑如何将去中心化治理、数据所有权和代币经济学纳入现有系统。
纯粹概念主义的风险
那些坚持纯粹 Web3 概念主义而不拥抱 Web2 实用主义的项目可能会错过下一波 AI Agent 创新。AI 的未来在于这两个世界的交汇处，Web3 的理想受到 Web2 实用性的缓和。
AI Agent 的未来：理想与实用主义的结合
简而言之，下一波 AI Agent 的新动力正在酝酿之中，但它不再是过去纯粹的叙事和概念炒作姿态，而必须得到实用主义和应用落地的支持。
AI Agent 的未来在于理想与实用主义的结合。通过将 Web3 的远大目标与 Web2 的实用方法相结合，我们可以创建新一代 AI 驱动的应用程序，这些应用程序既具有创新性又具有影响力。下一波 AI Agent 的发展将由实际应用和现实世界的价值驱动，而不仅仅是炒作和空洞的承诺。