為何下一輪 AI Agent 熱潮一定基於 MCP+A2A 等 Web2AI 標準框架協議？

作者： Haotian

為何我會斷言，下一輪 AI Agent 熱潮一定會基於 MCP+A2A 等 web2AI 標準框架協議？背後的邏輯很簡單：

1）web3 AI Agent 的困境在於過度概念化，敘事大於實用，當在討論去中心化平台未來，用戶數據主權的宏大願景時，實際產品應用的用戶體驗卻慘不忍睹。尤其是已經經歷了一輪概念化泡沫洗禮的情況下，已經很少有散戶願意為宏大且無法兌現的預期買單了；

2）web2 AI 領域的 MCP、A2A 等協議標準能快速崛起並在 AI 圈形成較大勢能就源於其「看得見、摸得著」的實用主義。MCP 就像是 AI 世界的 USB-C 接口，讓 AI 模型能夠無縫連接到各種數據源和工具，且已經有很多 MCP 實用案例，

比如：有用戶直接可以用 Claude 控制 Blender 製作 3D 模型，還有一些 UI/UX 從業者可以用自然語言生成完整的 Figma 設計文件，一些程序員也可以直接用 Cursor 一站式完成代碼編撰補充和 Git 提交等等操作。

3）之前大家預期 web3 AI Agent 能夠在 DeFai、GameFai 兩大垂直場景有創新落地的應用誕生，但實際上好多類似的應用還停留在自然語言處理界面「秀技」層級，根本夠不上實用性的門檻。

而通過 MCP 和 A2A 的結合，可以構建更強大的 Multi-Agent 協作系統，將複雜任務分解給專門的 Agent 來處理。比如，讓分析 Agent 來讀取鏈上數據、分析市場走勢，並串聯其他預測 Agent、風控 Agent，把過去單一 Agent 一體化執行的思路轉變為多 Agent 協作分工執行的範式。

以上，所有 MCP 成功的應用案例，都為 web3 新一代交易、遊戲 Agent 的誕生提供了成功範例。

除了這些之外，基於 MCP 和 A2A 的混合框架標準，還有面向 web2 用戶的友好性和應用落地速度等優勢，眼下只需要考慮如何把 web3 的價值捕獲和激勵機制以及 DeFai、GameFai 等應用場景結合起來即可。如果還在一位堅守 web3 純概念主義而拒絕擁抱 web2 實用主義的項目，恐怕會錯過下一輪的 AI Agent 新趨勢。

總之一句話，下一波 AI Agent 的新勢頭正在醞釀，但不再是過去純敘事炒概念的姿態，而必須靠實用主義和應用落地才能支撐。