Google 的 MCP 協議成為 Web3 AI Agent 發展的黃金通信標準嗎？

作者：Haotian

倘若 Google 推出的 A2A 和 Anthropic 的 MCP 协議成為 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，是因為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，使用者在 Cursor 編撰代碼，可以通過 MCP 協議作為連接器，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。但若使用者在 web3 環境下，用本地餵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，使用者指示 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 多元性等複雜問題。

以意圖交易為例，在 web2 環境下，使用者指示「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，當使用者期望「以最低成本將我的 USDC 跨鏈到 Solana 並參與流動性挖礦」時，不僅需要理解使用者意圖，還要權衡安全性、原子性和成本磨損，並在鏈上執行一系列複雜操作。換句話說，如果看似便利的操作卻讓使用者承受更大的安全風險，那麼這樣的便利體驗就毫無意義，那需求也是偽需求。

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？