なぜ次のAIエージェントの波はWeb2 AI標準フレームワークに基づくのか

著者: Haotian

なぜ私が次のAIエージェントの熱潮は必ずMCP+A2Aなどのweb2AI標準フレームワークプロトコルに基づくと断言するのか？その背後にある論理は非常に簡単です：

1)web3 AIエージェントのジレンマは、それらが過度に概念化されており、物語が実用的よりも大きいことであり、分散型プラットフォームとユーザーデータ主権の将来の壮大なビジョンを議論するとき、実際の製品アプリケーションのユーザーエクスペリエンスは悲惨です。 特に概念化されたバブルの後は、野心的で満たされていない期待に喜んでお金を払う個人投資家はほとんどいません。

2）web2 AI分野のMCP、A2Aなどのプロトコル標準は、実用主義の「見える、触れる」ことから迅速に台頭し、AI界で大きな勢力を形成しています。MCPはAIの世界におけるUSB-Cポートのようなもので、AIモデルがさまざまなデータソースやツールにシームレスに接続できるようにし、多くのMCPの実用例も存在します。

例えば：ユーザーはClaudeを使ってBlenderで3Dモデルを直接制御することができ、UI/UXの専門家は自然言語を使って完全なFigmaデザインファイルを生成することができ、プログラマーもCursorを使用してコードの作成や補充、Gitへのコミットなどの操作を一括で行うことができます。

3）以前、皆がweb3 AIエージェントがDeFiやGameFiの2つの垂直シーンで革新的な応用が誕生すると期待していましたが、実際には多くの類似アプリケーションは自然言語処理インターフェースの「技術披露」レベルに留まっており、実用性の門をまったく満たしていません。

MCPとA2Aの組み合わせによって、より強力なマルチエージェント協力システムを構築することができ、複雑なタスクを専門のエージェントに分解して処理させることができます。例えば、分析エージェントにオンチェーンデータを読み取らせ、市場の動向を分析し、他の予測エージェントやリスク管理エージェントと連携させることで、過去の単一エージェントによる統合実行の考え方を、多エージェント協力による分業実行のパラダイムに変えることができます。

以上のすべてのMCP成功の適用事例は、web3の新世代の取引およびゲームエージェントの誕生に成功の例を提供しています。

これらに加えて、MCPとA2Aに基づくハイブリッドフレームワークの標準があり、Web2ユーザー向けの親しみやすさやアプリケーションの実装速度などの利点があります。現在、Web3の価値を捕えることとインセンティブメカニズム、さらにDeFiやGameFiなどのアプリケーションシナリオを結びつける方法のみを考慮する必要があります。もしWeb3の純粋な概念主義を守り続け、Web2の実用主義を受け入れようとしないプロジェクトがあれば、次のAIエージェントの新しいトレンドを見逃すことになるでしょう。

要するに、次の波のAIエージェントの新しい勢いが醸成されているが、もはや過去の単なる物語や概念を炒める姿勢ではなく、実用主義と応用の実現によって支えられる必要がある。