如果 Google 的 A2A (Agent-to-Agent) 和 Anthropic 的 MCP (Multi-Party Communication Protocol) 成為 web3 AI agent 開發的黃金標準會發生什麼事？我最初的反應是，它們基本上是不相容的。在我看來，web3 AI agent 所面臨的環境與 web2 生態系統有很大的不同，而實現核心通信協議的挑戰也截然不同。
1. 應用成熟度差距
A2A 和 MCP 在 web2 領域的快速採用，是因為它們在足夠成熟的應用場景中提供服務。它們本質上是’價值放大器’，而不是價值創造者。相比之下，大多數 web3 AI agent 仍處於一鍵式 agent 部署的早期階段，缺乏深入的應用場景（DeFAI、GameFAi 等），使得這些協議難以直接整合和利用。
例如，當使用者在 Cursor 中編寫程式碼時，他們可以使用 MCP 協議作為連接器，只需按一下即可更新程式碼並將其發佈到 GitHub，而無需離開他們目前的工作環境。MCP 協議增強了體驗。然而，在 web3 環境中，如果使用者使用本地微調的策略執行鏈上交易，那麼當他們試圖分析鏈上資料時，可能會迷失方向。
想像一下，一位程式設計師使用 Cursor，並希望將更新直接推送到 GitHub 儲存庫。MCP 協議簡化了此流程，實現了無縫轉換。然而，當處理 web3 環境時，情況發生了巨大的變化。考慮這樣一個場景，使用者採用本地微調的策略來執行鏈上交易。分析區塊鏈資料的複雜性會迅速變得難以承受，讓使用者迷失在資訊的海洋中。
應用成熟度的差異為 web2 協議在 web3 空間中的直接應用造成了重大障礙。雖然 A2A 和 MCP 在 web2 的完善生態系統中蓬勃發展，但 web3 AI agent 開發的初始階段提出了獨特的挑戰，需要量身定制的解決方案。
彌合差距：
為了克服這種應用成熟度差距，需要共同努力，以促進 web3 AI agent 更深入和更複雜的用例的開發。這包括探索在去中心化金融 (DeFi)、遊戲 (GameFi) 和其他新興領域中的應用。透過創建引人注目且實用的應用程式，對穩健通信協議的需求將自然增加，從而為成功整合 A2A 和 MCP 鋪平道路。
專注於價值創造：
web3 AI agent 不應僅僅專注於放大現有價值，而是需要優先在去中心化生態系統中創造新價值。這可以透過利用區塊鏈技術的獨特功能（例如透明度、不變性和去中心化）來開發解決現實世界問題的創新解決方案來實現。
培育蓬勃發展的生態系統：
協作方法對於培育 web3 AI agent 生態系統的發展至關重要。這涉及將開發人員、研究人員和企業家聚集在一起，以分享知識、構建工具和創建應用程式，從而突破可能的界限。透過培育一個充滿活力和支持性的社群，我們可以加速 web3 AI agent 的開發和採用。
2. 缺失的基礎設施深淵
為了使 web3 AI agent 構建完整的生態系統，它們必須首先填補嚴重缺乏的底層基礎設施，包括統一的資料層、Oracle 層、意圖執行層、去中心化共識層等等。通常，A2A 協議允許 agent 在 web2 環境中輕鬆呼叫標準化的 API 以進行功能協作。然而，在 web3 環境中，即使是一個簡單的跨 DEX 套利操作也面臨著巨大的挑戰。
想像一下：使用者指示 AI agent ‘當價格低於 1600 美元時從 Uniswap 購買 ETH，並在價格回升後出售它’。這個看似簡單的操作需要 agent 同時解決一系列 web3 特定的問題，例如即時鏈上資料解析、動態 Gas 費用優化、滑點控制和 MEV 保護。相比之下，web2 AI agent 可以透過呼叫標準化的 API 來實現功能協作。基礎設施的完整程度與 web3 環境相比有很大的不同。
想像這樣一個場景，AI agent 的任務是在不同的去中心化交易所 (DEX) 之間尋找最佳套利機會。該 agent 需要分析來自多個來源的即時價格饋送、評估可用流動性並計算潛在的利潤率。然而，web3 的去中心化性質帶來了傳統金融市場中不存在的幾個挑戰。
解決基礎設施缺陷：
為了應對缺失的基礎設施深淵，需要採取多方面的方法，重點是開發關鍵組件，例如：
- 統一的資料層： 標準化和可靠的資料層對於為 AI agent 提供對區塊鏈狀態的準確和及時資訊的訪問至關重要。這包括有關代幣價格、交易量和智慧合約事件的資料。
- Oracle 層： 需要 Oracle 來彌合鏈上和鏈下世界之間的差距，為 AI agent 提供對外部資料來源的訪問，例如市場價格、天氣狀況和新聞事件。
- 意圖執行層： 需要一個意圖執行層來使 AI agent 能夠以安全有效的方式在區塊鏈上執行交易。這包括交易模擬、gas 費用優化和滑點控制等功能。
- 去中心化共識層： 需要一個去中心化共識層來確保 AI agent 處理的資料和交易的完整性和可靠性。這包括防止惡意行為者操縱系統的機制。
構建穩固的基礎：
透過投資於這些關鍵基礎設施組件的開發，我們可以為 web3 AI agent 的發展創建一個穩固的基礎。這將使它們能夠執行更複雜的任務、做出更好的決策，並最終為使用者帶來更大的價值。
標準化的作用：
標準化在 web3 基礎設施的開發中起著至關重要的作用。透過為資料格式、通信協議和 API 介面建立通用標準，我們可以促進不同系統之間的互操作性，並降低構建和部署 web3 AI agent 的複雜性。
3. 建立 Web3 AI 差異化需求
如果 web3 AI agent 僅僅應用 web2 的協議和功能模型，就很難利用鏈上交易行業的特徵，尤其是資料雜訊、交易準確性和 Router 多樣性等複雜問題。
以意圖交易為例。在 web2 環境中，使用者指示’預訂最便宜的航班’，A2A 協議允許多個 agent 輕鬆協作完成任務。然而，在 web3 環境中，當使用者期望’以最低的成本將我的 USDC 跨鏈到 Solana 並參與流動性挖礦’時，他們不僅需要理解使用者的意圖，還需要確保安全性、原子性和降低成本，並在鏈上執行一系列複雜的操作。換句話說，如果一個看似方便的操作讓使用者面臨更大的安全風險，那麼這種方便的體驗是毫無意義的，並且需求是一種偽需求。
在傳統的 web2 系統中，預訂最便宜的航班涉及直接查詢各種航空公司 API、整合結果並向使用者呈現最佳選擇。由於標準化的協議和集中式的資料來源，該過程相對簡單有效。然而，當考慮 web3 環境中的意圖交易時，情況發生了巨大的變化。
解決 Web3 AI 的差異化需求：
為了有效地解決 web3 AI 的差異化需求，重點關注以下領域至關重要：
- 資料雜訊降低： 由於生態系統的去中心化性質，Web3 資料通常嘈雜且不可靠。AI agent 需要配備強大的資料過濾和驗證技術，以確保其決策的準確性。
- 交易準確性： 在區塊鏈上執行交易需要高度的精確度，因為即使是微小的錯誤也可能導致重大的財務損失。AI agent 需要能夠準確地模擬交易並考慮到 gas 費用和滑點等因素。
- Router 多樣性： web3 生態系統提供了各種各樣的 router 和協議來執行交易。AI agent 需要能夠根據成本、速度和安全性等因素智能地選擇最佳的 router。
優先考慮安全性和使用者體驗：
雖然便利性和效率是重要的考慮因素，但安全性和使用者體驗應該是最重要的。Web3 AI agent 的設計應保護使用者免受潛在風險，例如網路釣魚攻擊、拉高拋售和智慧合約漏洞。它們還應向使用者提供關於與其行動相關的風險和回報的清晰透明的資訊。
情境意識的重要性：
Web3 AI agent 需要具有情境意識，才能有效地理解和回應使用者的意圖。這包括了解使用者的目標、偏好和風險承受能力。透過考慮這些因素，AI agent 可以提供更個性化和相關的建議。
超越簡單的自動化：
Web3 AI 的潛力遠遠超出簡單的自動化。透過利用區塊鏈技術的獨特功能，AI agent 可以實現新的去中心化金融、治理和協作形式。這需要一種思維方式的轉變，從簡單地自動化現有流程轉變為為價值創造創建全新的範例。
A2A 和 MCP 的價值是不可否認的，但我們不能期望它們在沒有任何修改的情況下直接適應 web3 AI agent 軌道。空置的基礎設施部署空間難道不是 Builders 的機會嗎？從 web2 到 web3 的轉變需要對底層技術、獨特的挑戰以及去中心化生態系統的差異化需求有深刻的理解。透過解決這些挑戰並專注於價值創造，我們可以釋放 web3 AI 的全部潛力，並構建一個更加開放、透明和公平的未來。