Web3 AI Agent的困境
Web3 AI Agent的致命弱點：過度概念化
Web3 AI Agent的挑戰在於過度概念化，敘事遠大於實際效用。雖然關於去中心化平台和用戶數據主權的討論很多，但實際產品應用程序的用戶體驗往往非常不足。尤其是在一輪概念泡沫破滅後，很少有散戶投資者願意為宏偉而不切實際的期望買單。
Web3 AI Agent領域一直受到過度強調理論可能性而犧牲實際成果的困擾。去中心化、數據所有權和新型治理模式的誘惑吸引了許多人的想像，但現實往往與炒作不符。用戶面臨著笨拙的介面、有限的功能，以及一種普遍的感覺，即該技術尚未為黃金時段做好準備。
對實際應用程式的需求
Web3社群需要將其重點從抽象理想轉向具體應用程式。去中心化AI的前景令人信服，但只有當它轉化為用戶的實際利益時才能實現。這需要關注使用者體驗、易用性和有形價值創造。
投資者越來越厭倦那些承諾登上月球但未能兌現的專案。他們正在尋找能夠展示明確的採用途徑和收入產生的專案。這意味著建立解決實際問題並提供引人注目的價值主張的產品。
Web2 AI的務實：MCP與A2A
Web2 AI中MCP和A2A的崛起
MCP、A2A和其他協定標準在Web2 AI領域的迅速崛起，以及它們在AI領域由此產生的動力，源於它們’可見且有形’的務實性。MCP就像AI世界的USB-C介面，允許AI模型無縫連接到各種數據源和工具。已經有很多實際的MCP用例。
與Web3 AI的概念重點形成鮮明對比的是，Web2 AI優先考慮實用性和實際影響。MCP（模型-控制器-管線）和A2A（應用程式到應用程式）等協定的出現，是受到解決具體問題和創造有形價值的願望的驅動。
MCP：AI的通用連接器
MCP通常被比作AI的USB-C介面，使AI模型能夠無縫連接到各種數據源和工具。這種標準化的方法簡化了AI與現有系統的整合，使開發人員能夠構建更複雜、更強大的應用程式。
MCP的優勢在於其簡單性和多功能性。它為將AI模型連接到數據源、工具和其他應用程式提供了一個通用框架。這消除了對自定義整合的需求，從而節省了開發人員的時間和精力。
MCP實際應用的真實範例
例如，一些使用者可以直接使用Claude來控制Blender製作3D模型，一些UI/UX從業者可以使用自然語言生成完整的Figma設計檔案。一些程式設計師也可以直接使用Cursor一步完成程式碼編寫、補充和Git提交。
- AI驅動的3D建模： 想像一下使用自然語言指示AI模型創建3D模型。有了MCP，這正在成為現實。使用者只需描述所需的模型，AI就會自動生成它，從而簡化設計流程並開闢新的創意可能性。
- 自動化的UI/UX設計： 設計使用者介面的繁瑣任務現在可以通過AI自動完成。UI/UX從業者可以使用自然語言描述所需的介面，AI將生成完整的Figma設計檔案，從而節省他們無數的工作時間。
- AI輔助程式設計： 程式設計師可以利用AI來自動執行例行任務並提高程式碼品質。借助Cursor等工具，開發人員可以使用自然語言編寫程式碼、生成文件並將變更提交到Git，所有這些都來自一個介面。
這些範例突顯了MCP的變革潛力。通過提供一個標準化的框架來將AI模型連接到數據源和工具，MCP正在使開發人員能夠構建更強大和多功能的應用程式。
彌合差距：Web3的MCP與A2A
Web3 AI在垂直場景中的局限性
以前，大家都期望web3 AI Agent在DeFai和GameFai這兩個主要的垂直場景中擁有創新的落地應用，但實際上，許多類似的應用仍然停留在自然語言處理介面的「炫技」層面，這不足以滿足實用性的門檻。
儘管最初令人興奮，但Web3 AI Agent一直在努力在DeFi（去中心化金融）和GameFi（去中心化遊戲）等關鍵垂直領域找到實際應用。許多專案仍然停留在「炫技」階段，展示了令人印象深刻的自然語言處理能力，但未能為使用者提供有形的價值。
超越「炫技」
對展示技術能力的關注是以犧牲可用性和實際影響為代價的。使用者不太關心華麗的演示，而更關心AI如何解決他們的問題並改善他們的生活。
為了成功，Web3 AI Agent必須超越「炫技」階段，專注於構建解決特定需求的實際應用程式。這需要對目標市場有深入的了解，並致力於以使用者為中心的設計。
多Agent協作的力量
通過MCP和A2A的結合，可以構建更強大的多Agent協作系統，並且可以分解複雜的任務以供專門的Agent處理。例如，讓分析Agent讀取鏈上數據，分析市場趨勢，並連接其他預測Agent和風險控制Agent，將過去單個Agent的整合執行思維轉變為多Agent協作分工範例。
通過結合MCP和A2A的優勢，開發人員可以創建能夠處理複雜任務的複雜多Agent系統。這種方法包括將任務分解為更小、更易於管理的組件，並將它們分配給專門的Agent。
AI Agent的協作生態系統
例如，可以分配一個分析Agent來讀取鏈上數據並分析市場趨勢，而其他Agent可以專注於預測和風險控制。這種協作方法可以更有效和高效地執行複雜任務，從而擺脫傳統的單片Agent範例。
成功的關鍵在於這些Agent的無縫整合，使它們能夠有效地溝通和協作。這需要一個健全的溝通框架和對手頭任務的共同理解。
MCP成功案例作為Web3的藍圖
MCP的所有成功應用案例都為web3中新一代交易和遊戲Agent的誕生提供了成功的範例。
MCP在Web2世界的成功案例為Web3交易和遊戲Agent的開發提供了寶貴的藍圖。通過借鑒Web2先驅者的經驗，Web3開發人員可以加速AI在這些關鍵領域中的採用。
混合方法：將Web2的務實與Web3的價值觀相結合
混合框架的優勢
除此之外，基於MCP和A2A的混合框架標準還具有對web2使用者友好和應用落地速度等優勢。目前，只需要考慮如何將web3的價值捕獲和激勵機制與DeFai和GameFai等應用場景相結合。如果專案仍然堅持web3純粹的概念主義，拒絕擁抱web2的務實，他們可能會錯過下一個AI Agent的新趨勢。
混合框架結合了MCP和A2A的優勢以及Web3的價值觀，提供了幾個關鍵優勢，包括：
- 使用者友好性： 通過利用現有的Web2基礎設施和工具，混合框架可以為使用者提供更熟悉和直觀的體驗，從而降低了Web3應用程式的進入門檻。
- 快速部署： 混合框架允許開發人員通過利用現有的Web2技術和基礎設施來快速部署AI驅動的應用程式。
- 價值捕獲和激勵機制： 通過整合Web3的價值捕獲和激勵機制，混合框架可以統一使用者、開發人員和其他利益相關者的利益，從而培育一個更可持續和公平的生態系統。
將Web3價值觀整合到Web2框架中
挑戰在於將Web3價值觀無縫整合到Web2框架中。這需要仔細考慮如何將去中心化治理、數據所有權和代幣經濟學納入現有系統。
純粹概念主義的風險
那些堅持純粹Web3概念主義而不擁抱Web2務實主義的專案，可能會錯過下一波AI Agent創新。AI的未來在於這兩個世界的交匯點，Web3的理想受到Web2實用性的調節。
AI Agent的未來：理想與務實的結合
簡而言之，下一波AI Agent的新動力正在醞釀之中，但它不再是過去純粹的敘事和概念炒作姿態，而是必須以務實主義和應用落地為支撐。
AI Agent的未來在於理想與務實的結合。通過將Web3的遠見卓識與Web2的務實方法相結合，我們可以創建新一代既創新又有影響力的AI驅動應用程式。下一波AI Agent的發展將受到實際應用和實際價值的驅動，而不僅僅是炒作和空洞的承諾。