A2A와 MCP가 웹3.0 AI 에이전트의 표준이 될 수 있을까요?

이하오티안

구글의 A2A 도입과 앤트로픽의 MCP 프로토콜이 웹3.0 AI 에이전트 개발을 위한 커뮤니케이션의 표준이 된다면 어떤 일이 벌어질까요? 어떻게 될까요? 직관적으로는 "호환되지 않는" 것처럼 느껴집니다. 제 생각에는 웹3 AI 에이전트가 직면한 환경은 웹2 생태계와 크게 다르며, 핵심 통신 프로토콜 구현에 직면한 과제 또한 매우 다릅니다.

1) 애플리케이션 성숙도 단절: A2A와 MCP는 성숙한 애플리케이션 시나리오를 지원하기 때문에 웹2 도메인에서 빠르게 대중화될 수 있으며, 본질적으로 "가치 증폭기"입니다. 이들은 본질적으로 가치 창출자라기보다는 '가치 증폭기'에 가깝습니다. 반면, 웹3 AI 에이전트는 대부분 원클릭 에이전트 퍼블리싱이라는 기본 단계에 머물러 있고, 심층적인 애플리케이션 시나리오(DeFAI, GameFAi 등)가 부족하기 때문에 이러한 프로토콜을 직접 사용하여 그 가치를 활용하기 어렵습니다.

예를 들어, 사용자가 커서에서 코딩하는 경우 MCP 프로토콜을 커넥터로 사용하여 현재 작업 환경에서 벗어나지 않고도 Github에 코드 업데이트를 게시할 수 있으며, 이는 최고의 장점입니다. 그러나 사용자가 웹 3.0 환경에서 로컬로 공급되고 미세 조정된 전략을 사용하여 온체인 트랜잭션을 실행하는 경우, 온체인 데이터를 파싱하고 분석할 때 혼란을 겪을 수 있습니다.

2) 누락된 인프라 싱크홀: 웹3.0 AI 에이전트가 완전한 생태계를 구축하려면 먼저 통합 데이터 계층, 오라클 계층, 의도 실행 계층, 탈중앙화 합의 계층 등 심각한 기본 인프라의 누락을 채워야 합니다. A2A 프로토콜은 에이전트가 표준화된 API를 쉽게 호출하여 기능적 협업을 달성할 수 있는 웹2 환경에서 주로 사용되지만, 웹3 환경에서는 단순한 교차 DEX 차익거래 작업은 큰 도전에 직면하게 됩니다.

사용자가 AI 에이전트에게 "이더 가격이 1,600달러 이하일 때 유니스왑에서 매수하고 가격이 다시 오르면 매도하라"고 지시하는 시나리오를 상상해 보십시오. 에이전트는 체인 데이터의 실시간 파싱, 가스 수수료의 동적 최적화, 슬리피지 제어, MEV 보호 등 일련의 웹3 관련 문제를 동시에 해결해야 하는 간단한 작업으로 보입니다, MEV 보호 및 일련의 웹 3.0 관련 문제를 동시에 해결합니다. 반면, 웹2.0 AI 에이전트는 기능적 협업을 위해 표준화된 API만 호출하면 되며, 인프라 정교함의 정도는 웹3.0 환경과는 거리가 멉니다.

3) 웹3 AI 차별화 구축: 웹2의 프로토콜과 기능을 단순히 적용한 웹3 AI 에이전트는 온체인 거래 비즈니스의 특성, 특히 데이터 노이즈, 거래 정확도, 라우터 다양성 등의 복잡한 문제를 거의 활용하지 못합니다.

의도적 거래를 예로 들면, 웹2 환경에서는 사용자가 "가장 저렴한 항공편을 예약하라"고 지시하면 A2A 프로토콜을 통해 여러 에이전트가 협력하여 거래를 완료할 수 있지만, 웹3 환경에서는 사용자가 "내 USDC를 Solana에 크로스체인하여 가장 저렴한 비용으로 유동성 채굴에 참여하라"고 하면 사용자의 의도를 파악해야 할 뿐만 아니라 사용자의 의도도 이해해야 합니다. 그러나 웹3.0 환경에서는 사용자가 "체인을 통해 솔라나로 내 USDC를 가져와 가장 낮은 비용으로 유동성 채굴에 참여하고 싶다"고 기대하는 경우, 사용자의 의도를 파악하는 것뿐만 아니라 보안, 원자성, 비용에 대한 마모를 비교하고 체인에서 일련의 복잡한 작업을 수행해야 할 필요가 있습니다. 즉, 겉보기에 편리한 작업으로 인해 사용자가 더 큰 보안 위험에 처하게 된다면 경험의 편리함은 의미가 없으며, 필요성은 가짜 필요성일 뿐입니다.

위.

요컨대, 제가 말하고자 하는 요점은 A2A와 MCP의 가치에 대해서는 의심의 여지가 없지만 수정 없이 웹3.0 AI 에이전트 트랙에 바로 적용되기를 기대하기는 어렵다는 것입니다. 인프라 구축 격차가 빌더에게는 기회가 될 수 있지 않을까요?