なぜ次のAIエージェントのブームはMCP+A2AなどのWeb2AI標準フレームワークプロトコルに基づく必要があるのか?

ハオティアン
2025-04-18 21:10:37
コレクション
次の波のAIエージェントの新たな勢いが醸成されているが、もはや過去の純粋な物語や概念の炒作の姿勢ではなく、実用主義と応用の実現によって支えられる必要がある。

著者:Haotian

なぜ私は、次のAIエージェントの熱潮が必ず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シンプルです:

1)web3 AIエージェントのジレンマは、過度に概念化されており、物語が実用性を上回っていることです。去中心化プラットフォームの未来やユーザーデータの主権という壮大なビジョンについて議論しているとき、実際の製品アプリケーションのユーザー体験はひどいものです。特に、すでに概念的なバブルの洗礼を受けた後では、壮大で実現不可能な期待に対して散発的な投資をする個人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が急速に台頭し、AI界で大きな勢力を形成したのは、その「見える、触れる」実用主義に起因しています。MCPはAIの世界におけるUSB-Cインターフェースのようなもので、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、すでに多くのMCPの実用例があります。

例えば、ユーザーはClaudeを使ってBlenderで3Dモデルを制作したり、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したり、プログラマーはCursorを使ってコードの作成やGitのコミットを一括で行ったりすることができます。

3)以前、皆が期待していたweb3 AIエージェントがDeFiやGameFiという二大垂直シーンで革新的なアプリケーションを生み出すことができると考えられていましたが、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「技を見せる」レベルにとどまっており、実用性の基準には達していません。

MCPとA2Aの組み合わせにより、より強力なマルチエージェント協力システムを構築でき、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、分析エージェントがオンチェーンデータを読み取り、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一体的な実行の考え方をマルチエージェントの協力分業の実行パラダイムに変えることができます。

以上、すべてのMCPの成功したアプリケーションの事例は、web3の新しい世代の取引や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標準は、web2ユーザーに対する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も持っています。今は、web3の価値を捕捉し、インセンティブメカニズムやDeFi、GameFiなどのアプリケーションシーンを組み合わせる方法を考えるだけで済みます。もしまだweb3の純粋な概念主義を守り、web2の実用主義を受け入れないプロジェクトがあれば、次のAIエージェントの新たなトレンドを逃すことになるでしょう。

要するに、次のAIエージェントの新たな勢いが醸成されていますが、もはや過去の純粋な物語や概念の炒作ではなく、実用主義とアプリケーションの実装によって支えられる必要があります。

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