如果Google的A2A (Agent-to-Agent) 和Anthropic的MCP (Multi-Party Communication Protocol) 成为web3 AI agent开发中的黄金标准，会发生什么？我的第一反应是，它们从根本上是不兼容的。在我看来，web3 AI agent面临的环境与web2生态系统截然不同，并且在实施核心通信协议方面的挑战也大相径庭。
1. 应用成熟度差距
A2A和MCP在web2领域得到迅速采用，是因为它们服务于足够成熟的应用场景。它们本质上是“价值放大器”，而不是价值创造者。相比之下，大多数web3 AI agent仍处于一键式agent部署的早期阶段，缺乏深入的应用场景（DeFAI、GameFAi等），使得这些协议难以直接集成和利用。
例如，当用户在Cursor中编写代码时，他们可以使用MCP协议作为连接器，只需单击一下即可将代码更新并发布到GitHub，而无需离开他们当前的工作环境。MCP协议增强了体验。但是，在web3环境中，如果用户使用本地微调的策略执行链上交易，那么在尝试分析链上数据时，他们可能会迷失方向。
想象一下，一个程序员使用Cursor，并希望将更新直接推送到GitHub存储库。MCP协议简化了此过程，从而实现了无缝过渡。但是，当处理web3环境时，情况发生了巨大的变化。考虑这样一种情况：用户采用本地微调的策略来执行链上交易。分析区块链数据的复杂性会迅速变得难以承受，使用户迷失在信息的海洋中。
应用成熟度的差异为web2协议在web3空间中的直接应用制造了重大障碍。虽然A2A和MCP在web2的完善生态系统中蓬勃发展，但web3 AI agent开发的起步阶段带来了独特的挑战，需要量身定制的解决方案。
弥合差距：
为了克服这种应用成熟度差距，需要共同努力，以促进web3 AI agent更深入、更复杂的使用案例的开发。这包括探索在去中心化金融（DeFi）、游戏（GameFi）和其他新兴领域的应用。通过创建引人注目且实用的应用程序，对强大的通信协议的需求自然会增加，从而为成功集成A2A和MCP铺平道路。
专注于价值创造：
web3 AI agent不应仅仅专注于放大现有价值，而应优先在去中心化生态系统中创造新价值。这可以通过利用区块链技术的独特功能来实现，例如透明性、不变性和去中心化，以开发解决现实世界问题的创新解决方案。
培育蓬勃发展的生态系统：
协作方法对于促进web3 AI agent生态系统的发展至关重要。这包括汇集开发人员、研究人员和企业家，以共享知识、构建工具和创建推动可能的边界的应用程序。通过营造一个充满活力和支持性的社区，我们可以加速web3 AI agent的开发和采用。
2. 缺失的基础设施深渊
为了使web3 AI agent构建一个完整的生态系统，它们必须首先填补严重匮乏的底层基础设施，包括统一的数据层、预言机层、意图执行层、去中心化共识层等等。通常，A2A协议允许agent在web2环境中轻松调用标准化API来进行功能协作。但是，在web3环境中，即使是简单的跨DEX套利操作也面临着重大挑战。
想象一下：用户指示AI agent“当价格低于1600美元时从Uniswap购买ETH，并在价格恢复后出售它”。这个看似简单的操作要求agent同时解决一系列web3特定的问题，例如实时链上数据解析、动态Gas费用优化、滑点控制和MEV保护。相比之下，web2 AI agent可以通过调用标准化API来实现功能协作。与web3环境相比，基础设施的完整性水平差异很大。
想象一下这样一种情况：AI agent的任务是找到不同去中心化交易所（DEX）之间最佳的套利机会。该agent需要分析来自多个来源的实时价格馈送，评估可用的流动性，并计算潜在的利润率。但是，web3的去中心化性质带来了传统金融市场中不存在的几个挑战。
解决基础设施缺陷：
为了解决缺失的基础设施深渊，需要一种多方面的方法，重点是开发关键组件，例如：
- 统一数据层： 标准化且可靠的数据层对于为AI agent提供对关于区块链状态的准确和及时信息的访问至关重要。这包括关于代币价格、交易量和智能合约事件的数据。
- 预言机层： 需要预言机来弥合链上和链下世界之间的差距，为AI agent提供对外部数据源（例如市场价格、天气状况和新闻事件）的访问。
- 意图执行层： 需要意图执行层来使AI agent能够以安全有效的方式在区块链上执行交易。这包括诸如交易模拟、gas优化和滑点控制之类的功能。
- 去中心化共识层： 需要去中心化共识层来确保AI agent处理的数据和交易的完整性和可靠性。这包括防止恶意行为者操纵系统的机制。
构建强大的基础：
通过投资于这些关键基础设施组件的开发，我们可以为web3 AI agent的增长创建一个强大的基础。这将使他们能够执行更复杂的任务，做出更好的决策，并最终为用户提供更大的价值。
标准化的作用：
标准化在web3基础设施的开发中起着至关重要的作用。通过为数据格式、通信协议和API接口建立通用标准，我们可以促进不同系统之间的互操作性，并降低构建和部署web3 AI agent的复杂性。
3. 构建Web3 AI的差异化需求
如果web3 AI agent只是简单地应用web2的协议和功能模型，那么将很难利用链上交易行业的特性，尤其是数据噪声、交易准确性和Router多样性等复杂问题。
以意图交易为例。在web2环境中，用户指示“预订最便宜的航班”，A2A协议允许多个agent轻松协作以完成任务。但是，在web3环境中，当用户期望“以最低的成本将我的USDC跨链到Solana并参与流动性挖矿”时，他们不仅需要了解用户的意图，还需要确保安全性、原子性和成本降低，并在链上执行一系列复杂的操作。换句话说，如果看似方便的操作使使用者面临更大的安全风险，那么这种便捷的体验毫无意义，而需求是伪需求。
在传统的web2系统中，预订最便宜的航班涉及对各种航空公司API的简单查询，整合结果并将最佳选项呈现给用户。由于标准化协议和集中式数据源，该过程相对简单高效。但是，当考虑web3环境中的意图交易时，情况会发生巨大变化。
解决Web3 AI的差异化需求：
为了有效解决web3 AI的差异化需求，重点关注以下领域至关重要：
- 数据降噪： 由于生态系统的去中心化性质，Web3数据通常是嘈杂且不可靠的。需要为AI agent配备强大的数据过滤和验证技术，以确保其决策的准确性。
- 交易准确性： 在区块链上执行交易需要高度的精确度，因为即使是很小的错误也可能导致重大的财务损失。AI agent需要能够准确地模拟交易，并考虑诸如gas费用和滑点之类的因素。
- Router多样性： web3生态系统提供了多种路由器和协议来执行交易。AI agent需要能够基于成本、速度和安全性等因素智能地选择最佳路由器。
优先考虑安全性和用户体验：
虽然便利性和效率是重要的考虑因素，但安全性和用户体验应至关重要。Web3 AI agent的设计应旨在保护用户免受潜在风险的影响，例如网络钓鱼攻击、rug pull和智能合约漏洞。他们还应向用户提供有关与其行为相关的风险和回报的清晰透明的信息。
情境意识的重要性：
Web3 AI agent需要具有情境意识，才能有效地理解和响应用户意图。这包括了解用户的目标、偏好和风险承受能力。通过考虑这些因素，AI agent可以提供更个性化和相关的建议。
超越简单的自动化：
web3 AI的潜力远远超出了简单的自动化。通过利用区块链技术的独特功能，AI agent可以实现新的去中心化金融、治理和协作形式。这需要一种思维方式的转变，即从简单地自动化现有流程转变为为价值创造创建全新的范例。
A2A和MCP的价值是不可否认的，但是我们不能期望它们在没有任何修改的情况下直接适应web3 AI agent轨道。空置的基础设施部署空间不是Builder的机会吗？从web2到web3的过渡需要深入了解底层技术、独特的挑战以及去中心化生态系统的差异化需求。通过应对这些挑战并专注于价值创造，我们可以释放web3 AI的全部潜力，并构建一个更加开放、透明和公平的未来。