次なるAIエージェントのブームがなぜMCP＋A2AなどのWeb2AI標準フレームワークに基づく必要があるのか？
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次なるAIエージェントのブームがなぜMCP＋A2AなどのWeb2AI標準フレームワークに基づく必要があるのか？
次世代のAIエージェントの新たな波が静かに押し寄せつつあるが、もはや過去のように物語を振りかざして概念を炒めるだけでは済まない。実用主義と実際の応用展開こそがその基盤を支えなければならない。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Haotian
なぜ私は、次のAIエージェントのブームがMCP＋A2Aなどのweb2AI標準フレームワークに基づいて展開されると断言するのか？その背景にある論理は単純明快だ。
1）web3 AIエージェントの課題は、過度な概念化にあり、物語が実用性を上回っている。分散型プラットフォームの未来やユーザーのデータ主権といった壮大なビジョンを語る一方で、実際の製品におけるユーザーエクスペリエンスは非常に劣悪である。すでに一巡の概念バブルを経験した今、個人投資家たちは、壮大だが実現不可能な期待に対して支払いを拒む傾向にある。
2）一方、web2 AI分野のMCPやA2Aといったプロトコル標準が急速に台頭し、AI業界で大きな勢いを得ているのは、「実際に見て、触れて使える」という実用主義にある。MCPはAI世界のUSB-Cポートのようなものであり、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する。すでに多くの実用的なMCPの事例が生まれている。
たとえば、Claudeを使って直接Blenderを操作し3Dモデルを作成するユーザーもいれば、UI／UXの専門家が自然言語だけでFigmaのデザインファイルを完全に生成できるケースもある。また、プログラマーがCursorを使い、コードの作成・補完からGitコミットまで一連の作業を完結できるなど。
3）以前、人々はweb3 AIエージェントがDeFaiやGameFaiという2つの垂直領域で革新的な応用が生まれると期待していた。しかし、多くの類似アプリケーションは依然として自然言語処理インターフェースでの「技術披露」レベルにとどまり、到底実用的とは言えない状況だ。
それに対して、MCPとA2Aを組み合わせることで、より強力なマルチエージェント協働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割して処理することが可能になる。例えば、分析エージェントにオンチェーンデータの読み取りや市場動向の分析を任せ、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、従来の単一エージェントによる一括処理のパラダイムを、複数エージェントによる分業協働型へと転換できる。
以上のように、すべてのMCP成功事例は、web3における次世代取引エージェントやゲームエージェントの誕生に向けた模範例を提供している。
さらに、MCPとA2Aに基づくハイブリッドフレームワーク標準には、web2ユーザーへの親和性や迅速な実装スピードといった利点もある。現時点では、いかにweb3の価値獲得メカニズムやインセンティブ設計、そしてDeFaiやGameFaiといったユースケースとこれらを統合するかを考えればよいだけだ。もし依然としてweb3の純粋概念主義にこだわり、web2の実用主義を受け入れようとしないプロジェクトであれば、次のAIエージェントの新トレンドを逃すだろう。
要するに、次のAIエージェントの波はすでに醸成されつつあるが、それはもはや空虚なストーリーテリングではなく、実用主義と実装による支えが不可欠なのである。
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Haotian | CryptoInsight
