As três grandes "zonas de morte" do A2A e do protocolo MCP na implementação do Agente AI Web3

Se o A2A da Google e o MCP da Anthropic se tornarem o padrão de comunicação ouro para o desenvolvimento de Agentes de IA web3, o que acontecerá? A sensação intuitiva é que é “inadequado”. Na minha opinião, o ambiente que os Agentes de IA web3 enfrentam é claramente diferente do ecossistema web2, e os desafios que a implementação do protocolo de comunicação central enfrenta são radicalmente distintos:

1. Descontinuidade da maturidade das aplicações: A A2A e o MC podem se disseminar rapidamente no domínio web2 porque atendem a cenários de aplicação suficientemente maduros, sendo essencialmente “amplificadores de valor” e não criadores de valor. Por outro lado, os Agentes de IA web3 estão em sua maioria no estágio inicial de publicação de Agentes com um clique, carecendo de cenários de aplicação profundos (DeFAI, GameFAi, etc.), o que dificulta a utilização direta desses protocolos para gerar valor.

Por exemplo, os usuários podem, ao escrever código no Cursor, utilizar o protocolo MCP como conector, permitindo que atualizem e publiquem o código no Github com um único clique, sem sair do ambiente de trabalho atual; o protocolo MCP desempenha um papel de valor acrescentado. No entanto, se os usuários, em um ambiente web3, executarem transações em cadeia usando estratégias de microajuste alimentadas localmente, podem ficar completamente confusos ao tentar analisar e interpretar os dados em cadeia.

2）Falta de infraestrutura: Para que o web3 AI Agent possa construir um ecossistema completo, é necessário preencher as lacunas graves na infraestrutura subjacente, incluindo camadas de dados unificadas, camadas de Oracle, camadas de execução de intenções, camadas de consenso descentralizado, entre outras. Muitas vezes, o protocolo A2A no ambiente web2 permite que o Agent chame facilmente APIs padronizadas para realizar colaboração funcional, mas no ambiente web3, uma simples operação de arbitragem entre DEX enfrenta enormes desafios.

Imagine um cenário em que o usuário instrui o Agente AI a “comprar no Uniswap quando o preço do ETH estiver abaixo de 1600 dólares e vender após a recuperação do preço”. Essa operação aparentemente simples exige que o Agente resolva uma série de problemas específicos do web3, como a análise em tempo real de dados on-chain, otimização dinâmica das taxas de Gas, controle de slippage e proteção contra MEV. Por outro lado, um Agente AI do web2 só precisa chamar APIs padronizadas para realizar a colaboração funcional, e o nível de sofisticação de sua infraestrutura é incomparavelmente superior ao ambiente web3.

3. Construir uma demanda diferenciada para web3 AI: se o agente web3 AI apenas aplicar de forma simples os protocolos e modelos de funcionalidade do web2, será difícil explorar as características do modelo de negócios baseado em blockchain, especialmente em relação a problemas complexos como ruído de dados, precisão das transações, e a diversidade dos Routers.

Tomando como exemplo a negociação com intenção, num ambiente web2, o usuário indica “reservar o voo mais barato”, o protocolo A2A permite que múltiplos Agentes colaborem facilmente; mas no ambiente web3, quando o usuário espera “transferir meu USDC entre cadeias para Solana com o menor custo e participar da mineração de liquidez”, não só é necessário entender a intenção do usuário, mas também ponderar a segurança, a atomicidade e o desgaste de custos, e executar uma série de operações complexas na cadeia. Em outras palavras, se uma operação aparentemente conveniente coloca o usuário em maior risco de segurança, então essa experiência conveniente não tem sentido, e essa demanda é uma demanda falsa.

Acima.

Em suma, o que quero expressar é que o valor do A2A e do MC é inegável, mas não se pode esperar que eles se adaptem diretamente ao setor de Agentes de IA web3 sem qualquer transformação. O vazio na implantação da infraestruturas não é, afinal, uma oportunidade para os Builders?