차세대 AI 에이전트 붐이 웹2.0 AI 표준 프레임워크에 기반해야 하는 이유

저자: Haotian

왜 다음 AI 에이전트 붐은 MCP+A2A와 같은 웹2AI 표준 프레임워크 프로토콜에 기반할 것이라고 단언할 수 있을까요? 그 논리는 간단합니다.

1) 웹3 AI 에이전트의 딜레마는 지나치게 개념화되어 있고 실용적이라기보다는 서술적이며, 탈중앙화 플랫폼의 미래와 사용자 데이터 주권이라는 원대한 비전을 논할 때 실제 제품과 애플리케이션의 사용자 경험은 암울하다는 것입니다. 특히, 개념화 거품 세례의 라운드를 경험했으며, 그랜드에 기꺼이 지불하려는 소매 투자자는 거의 없었으며 기대치를 충족시킬 수 없습니다.

2) 웹 2.0 AI 분야의 MCP, A2A 및 기타 프로토콜 및 표준은 빠르게 상승하고 AI 서클에서 더 큰 잠재력을 형성 할 수 있습니다. "MCP는 AI 세계의 USB-C 인터페이스와 같아서 AI 모델이 다양한 데이터 소스 및 도구에 원활하게 연결할 수 있으며, 이미 많은 실제 사례가 있습니다."

예를 들어 사용자가 Claude를 사용하여 비트코인을 직접 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 Claude로 Blender를 직접 제어하여 3D 모델을 만들 수 있고, 일부 UI/UX 실무자는 자연어를 사용하여 완전한 Figma 디자인 파일을 생성할 수 있으며, 일부 프로그래머는 커서를 직접 사용하여 원스톱 코드 컴파일과 Git 커밋 및 기타 작업을 완료할 수 있습니다.

3) 이전에는 웹3 AI 에이전트가 DeFai, 게임파이 및 기타 수직 시나리오에서 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있을 것으로 예상했지만 실제로 많은 유사 애플리케이션이 여전히 자연어 처리 인터페이스, '기술 보여주기' 수준에 머물러 있습니다.

MCP와 A2A의 조합을 통해 복잡한 작업을 전문화된 에이전트에게 세분화하는 보다 강력한 다중 에이전트 협업 시스템을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 분석 에이전트가 체인 데이터를 읽고 시장 추세를 분석하고 다른 예측 에이전트, 풍향 제어 에이전트를 연결하여 과거의 단일 에이전트 통합 구현 아이디어를 다중 에이전트 협업 및 분업 실행 패러다임으로 변경할 수 있습니다.

위와 같은 모든 MCP의 성공적인 적용 사례는 웹3.0의 차세대 트레이딩 및 게임 에이전트의 탄생을 위한 성공적인 사례를 제공합니다.

이 외에도 MCP와 A2A 하이브리드 프레임워크 표준을 기반으로 웹2 사용자 친화적이고 애플리케이션 랜딩 속도 및 기타 장점이 있으며, 이제 웹3 가치 포착 및 인센티브와 DeFai, GameFai 및 기타 애플리케이션 시나리오를 결합하는 방법만 고려하면 됩니다. 지금 당장 고려해야 할 것은 웹3.0 가치 포착 및 인센티브와 디파이, 게임파이와 같은 애플리케이션 시나리오를 결합하는 방법뿐입니다. 여전히 웹3의 순수한 개념주의를 고수하고 웹2의 실용주의를 받아들이지 않는 프로젝트에 있다면, 새로운 AI 에이전트 트렌드의 다음 라운드를 놓칠까 두렵습니다.

한 마디로, AI 에이전트의 새로운 모멘텀은 더 이상 과거의 순수한 내러티브 추측 개념의 자세가 아니라 실용주의와 애플리케이션 랜딩에 의존해야만 하는 다음 물결이 일어나고 있습니다.