왜 다음 단계의 AI 에이전트 열풍은 반드시 MCP+A2A와 같은 Web2AI 표준 프레임워크에 기반해야 하는가?
글: Haotian
왜 다음 세대 AI 에이전트(Agent) 열풍이 반드시 MCP+A2A 같은 web2AI 표준 프레임워크를 기반으로 할 것이라고 확신하는가? 그 배경 논리는 간단하다.
1) web3 AI 에이전트의 난점은 과도한 개념화에 있다. 이야기는 화려하지만 실용성은 부족하며, 탈중앙화 플랫폼의 미래와 사용자 데이터 주권이라는 거창한 비전을 논할 때 실제 제품의 사용자 경험은 형편없다. 이미 한 차례 개념 투기 버블을 겪은 상황에서, 더 이상 일반 사용자들이 실현 불가능한 거창한 기대에 돈을 지불하려 하지 않는다.
2) 반면 web2 AI 분야의 MCP, A2A 등의 프로토콜 표준은 '눈으로 보이고 손으로 만질 수 있는' 실용주의 덕분에 빠르게 부상했으며 AI 커뮤니티 내에서 큰 영향력을 형성하고 있다. MCP는 마치 AI 세계의 USB-C 포트와 같아서, AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구에 매끄럽게 연결될 수 있게 해주며, 이미 다수의 실용적인 MCP 사례가 존재한다.
예를 들어, 사용자가 클로드(Claude)를 통해 블렌더(Blender)를 제어해 3D 모델을 만들거나, UI/UX 전문가가 자연어로 완전한 피그마(Figma) 디자인 파일을 생성하거나, 개발자가 커서(Cursor)를 이용해 코드 작성, 보완, Git 커밋까지 원스톱으로 처리하는 등의 작업이 가능하다.
3) 이전에는 web3 AI 에이전트가 DeFai, GameFai라는 두 가지 수직 분야에서 혁신적인 적용 사례가 나올 것으로 기대되었지만, 대부분의 유사 애플리케이션은 여전히 자연어 인터페이스 상에서 기술을 자랑하는 수준에 머물러 있어 실용성의 문턱조차 넘지 못하고 있다.
반면 MCP와 A2A를 결합하면 더 강력한 멀티-에이전트(Multi-Agent) 협업 시스템을 구축할 수 있으며, 복잡한 작업을 전문화된 각 에이전트들 간에 분배하여 처리할 수 있다. 예를 들어, 분석 에이전트가 체인 상의 데이터를 읽고 시장 동향을 분석한 후, 예측 에이전트, 리스크 관리 에이전트 등 다른 에이전트들과 연계하여 과거의 단일 에이전트가 모든 작업을 수행하는 방식에서 벗어나 다수의 에이전트가 협업하고 분업하는 새로운 패러다임을 구현할 수 있다.
이처럼 모든 MCP의 성공 사례는 web3 기반의 차세대 트레이딩, 게임 에이전트의 출현에 귀감이 되는 모범 사례를 제공하고 있다.
또한 MCP와 A2A 기반의 하이브리드 프레임워크 표준은 웹2 사용자 친화성과 신속한 실용화 적용 속도라는 장점을 갖추고 있으며, 현재 중요한 것은 단지 web3의 가치 포획 및 인센티브 메커니즘을 어떻게 DeFai, GameFai 등의 활용 사례와 융합시킬 것인지 고민하는 일뿐이다. 만약 여전히 web3 순수 개념주의에 집착하며 web2 실용주의를 거부하는 프로젝트라면, 다음 세대 AI 에이전트의 새로운 흐름을 놓칠 위험이 크다.
결론적으로 말하자면, 다음 세대 AI 에이전트의 새로운 물결이 조용히 형성되고 있지만, 더 이상 과거처럼 순수한 스토리텔링과 개념 투기에 의존할 수 없다. 오직 실용성과 실제 적용 사례만이 이를 뒷받침할 수 있다.
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Haotian | CryptoInsight
