A2A與MCP協議落地Web3 AI Agent的三大"死亡盲區"

倘若Google推出的A2A和Anthropic的MCP協議成爲web3 AI Agent發展的黃金通信標準，會發生什麼？直觀感覺就是"水土不服"。在我看來，web3 AI Agent面臨的環境和web2生態有明顯差異，核心通信協議落地所面臨的挑戰也截然不同：

1）應用成熟度斷層：A2A和MCP在web2領域能迅速普及，是因爲它們服務於已足夠成熟的應用場景，本質是"價值放大器"而非價值創造者。而web3 AI Agent大多停留在一鍵發布Agent的初級階段，缺乏深度應用場景（DeFAI、GameFAi等），使這些協議難以直接串用發揮價值。

比如，用戶在Cursor編撰代碼，可以通過MCP協議作爲連接器，不用跳出當前工作環境就可以一鍵把代碼更新發布到Github，MCP協議起到了錦上添花的效用。但若用戶在web3環境下，用本地喂養微調的策略去執行鏈上交易時，可能觸手伸出去再解析分析鏈上數據的時候就會一頭霧水找不到北。

2）基礎設施缺失天坑：web3 AI Agent要想構建起完整生態，必須先填補嚴重缺失的底層基礎設施，包括統一數據層、Oracle層、意圖執行層、去中心化共識層等等。往往A2A協議在web2環境下，Agent可以輕鬆調用標準化的API實現功能協作，但在web3環境中，一個簡單的跨DEX套利操作就面臨巨大挑戰。

試想一個場景，用戶指示AI Agent"在ETH價格低於1600美元時，從Uniswap買入並在價格回升後賣出"，看似簡單的操作Agent需要同時解決鏈上數據實時解析、Gas費動態優化、滑點控制、MEV防護等一系列web3特有問題。而web2 AI Agent只需調用標準化API就能實現功能協作，其基礎設施完善程度與web3環境相比簡直天壤之別。

3）構建web3 AI 差異化需求： web3 AI Agent若只是簡單套用web2的協議和功能模式，很難發揮鏈上交易業態的特點，尤其數據噪音、交易準確性、Router多元性等復雜問題。

以意圖交易爲例，在web2環境下，用戶指示"預訂最便宜的航班"，A2A協議可以讓多個Agent輕鬆協作完成；但在web3環境，當用戶期望"以最低成本將我的USDC跨鏈到Solana並參與流動性挖礦"時，不僅需要理解用戶意圖，還要權衡安全性、原子性和成本磨損，並在鏈上執行一系列復雜操作。換句話說，如果看似便利的操作卻讓用戶承受更大的安全風險，那麼這樣的便利體驗就毫無意義，那需求也是僞需求。

以上。

總之，我想表達的是：A2A和MCP的價值毋庸置疑，但不能期望它們在毫無改造的情況下直接適配到web3 AI Agent賽道。這當中空缺的infra部署空白，不正是Builder們的機會嗎？