Google의 A2A와 Anthropic의 MCP 프로토콜이 web3 AI 에이전트 개발을 위한 황금 통신 표준이 된다면 무슨 일이 일어날까요? 직관적인 느낌은 "적응되지 않았습니다". 제 생각에 web3 AI Agent가 직면한 환경은 web2 생태계와 상당히 다르며, 핵심 통신 프로토콜 구현에 직면한 과제도 완전히 다릅니다.

1) 애플리케이션 성숙도 격차: A2A와 MCP는 충분히 성숙한 애플리케이션 시나리오를 제공하고 본질적으로 가치 창출자라기보다는 "가치 증폭자"이기 때문에 Web2 분야에서 빠르게 대중화될 수 있습니다. 그러나 대부분의 웹3 AI 에이전트는 아직 원클릭 에이전트 출시의 기본 단계에 있으며 심층적인 응용 시나리오(DeFAI, GameFAi 등)가 부족하여 이러한 프로토콜을 연속적으로 직접 사용하여 가치를 실현하기 어렵습니다.

예를 들어, 사용자가 Cursor에서 코드를 컴파일할 때 MCP 프로토콜을 커넥터로 사용하여 현재 작업 환경을 벗어나지 않고도 한 번의 클릭으로 Github에 코드 업데이트를 게시할 수 있습니다. MCP 프로토콜은 케이크에 장식을 더한 것과 같습니다. 그러나 사용자가 웹3 환경에서 온체인 거래를 실행하기 위해 로컬 피딩 및 미세 조정 전략을 사용하는 경우, 온체인 데이터를 구문 분석하고 분석할 때 혼란스러울 수 있습니다.

2) 인프라 부족의 함정: web3 AI Agent가 완전한 생태계를 구축하려면 먼저 통합 데이터 계층, Oracle 계층, 인텐트 실행 계층, 분산 합의 계층 등 심각하게 부족한 기본 인프라를 채워야 합니다. 종종 web2 환경에서 A2A 프로토콜을 사용하면 에이전트가 표준화된 API를 쉽게 호출하여 기능적 협업을 달성할 수 있지만, web3 환경에서는 간단한 크로스 DEX 중재 작업조차 엄청난 과제에 직면합니다.

사용자가 AI 에이전트에게 "ETH 가격이 1,600달러 미만일 때 Uniswap에서 매수하고, 가격이 회복되면 매도하세요."라고 지시하는 상황을 상상해 보세요. 겉보기에 간단한 작업이지만 에이전트는 온체인 데이터의 실시간 분석, 가스 요금의 동적 최적화, 슬리피지 제어, MEV 보호 등과 같은 일련의 Web3 관련 문제를 해결해야 합니다. Web2 AI 에이전트는 기능적 협업을 달성하기 위해 표준화된 API만 호출하면 되며, 인프라 완벽성 수준은 Web3 환경과 크게 다릅니다.

3) web3 AI에 대한 차별화된 요구 사항 구축: web3 AI Agent가 단순히 web2의 프로토콜과 기능 모드를 적용한다면, 특히 데이터 노이즈, 거래 정확도, 라우터 다양성과 같은 복잡한 문제를 포함하여 온체인 거래 형식의 특성을 충분히 발휘하기 어려울 것입니다.

의도적 거래를 예로 들면, 웹2 환경에서 사용자가 "가장 저렴한 항공편을 예약하세요"라고 지시하면 A2A 프로토콜을 통해 여러 에이전트가 쉽게 협업하여 작업을 완료할 수 있습니다. 하지만 web3 환경에서는 사용자가 "최저 비용으로 USDC를 Solana로 크로스체인하고 유동성 마이닝에 참여"하기를 기대하는 경우, 사용자의 의도를 이해하는 것뿐만 아니라 보안, 원자성, 비용 소모를 고려하고 체인에서 일련의 복잡한 작업을 수행하는 것도 필요합니다. 다시 말해, 겉보기에 편리한 작업이 사용자를 더 큰 보안 위험에 노출시킨다면, 그런 편리한 경험은 의미가 없고 그 요구는 거짓된 요구입니다.

위에.

간단히 말해서, 제가 말하고 싶은 것은 A2A와 MCP의 가치는 의심할 여지가 없지만, 아무런 수정 없이 web3 AI 에이전트 트랙에 바로 적용될 것이라고 기대할 수는 없다는 것입니다. 이러한 빈 인프라 구축 격차가 건설업체에게 기회가 될 수 있지 않을까요?