Web3 AIエージェントの実装シナリオについてさらに考えを深め、いくつかの先見的な考えを抽出しました。以下の通りです：
私の見解では、短期的なWeb3 AIエージェントの利点は「データクレンジング」と「意図解析」のレベルにあり、いきなり絶対的な精度の資産取引実行レベルに落とし込むべきではありません。例えば、オンチェーンとオフチェーンの適用データのクレンジングを行い、有効な情報グラフを構築すること；または、オンチェーンのユーザー取引行動のモデリングとリスク許容度分析を展開し、スマートマネー取引決定アシスタントをカスタマイズすることなどがあります。
2）web3 AIエージェントにとって、A2Aのようなエージェント通信プロトコルの機能の必要性はMCPよりも大きいかもしれません。なぜなら、MCPの呼び出しは相対的に成熟した機能的APIインターフェースであり、前提として成熟したエージェントアプリケーションエコシステムが存在すれば、MCPに基づいてデータ孤島の問題を完璧に解決できます。一方、もし本来のアプリケーション業態が成熟していない場合、MCPの標準化インターフェースは活用の場を欠くことになります。
対照的に、A2Aプロトコルは、オンチェーンデータ分析エージェント、スマートコントラクト監査エージェント、MEVオポチュニティキャプチャエージェントなど、専門的な分業を持つ多くの垂直エージェントを生み出す、エージェントのための一定の増分市場を生み出すことができます。 A2Aに組み込まれたエージェント機能レジストリとP2Pメッセージングネットワークは、さまざまな垂直エージェントを促進し、リンケージと複雑な相互作用の組み合わせの価値によりよく適応します。
3）web3 AIエージェントのインフラ構築に対する要求 > アプリケーションの実装。web2AIの文脈ではエージェントの実用的価値を追求することが最も優先されるが、web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、統一データ層、オラクル層、意図実行層、分散型コンセンサス層など、深刻に欠けている基盤インフラを補完する必要がある。
アプリケーション層でWeb2と直接対決する（必ず損をする運命）よりも、インフラ層で新たな道を切り開き、Web3の差別化された利点を備えたインフラを構築することが正道です。アプリケーションの実装においてはWeb2のAIに比べて相対的に遅れていますが、A2A運用のために分散型コンセンサスネットワークを構築し、MCPの効用を発揮するために統一された相互操作基準を構築するなどの基盤インフラは、ブロックチェーンの本来の特性と高度に一致しており、インフラ構築の緊急性はアプリケーションの実装に劣らないのです。
4）Crypto NativeからAI Nativeへのビルド思考の定式転換。過去数年のCryptoの歴史を振り返ると、「分散化」というフレームワークの遵守だけで豊かで多様な競技場や革新の波が生まれました。今後、AI + Cryptoの分野では「AI自律化」を中心にさらに遠くへ進むかもしれません。
エージェント的でもロボティックでも、本質的にはAIを中心とした全く新しいパラダイムフレームワークを追求する必要があります。例えば、自己資金管理能力を持つAIエージェントのクラスター、ネットワーク環境とフィードバックに基づいて自己アップグレードできるスマートコントラクトのテンプレート、コミュニティの貢献度に基づいて動的に調整・最適化されるDAOガバナンスフレームワークなどです。結局のところ、単純なツールアプリケーション思考を取り去り、AIに自己進化システムを持たせ、AIがAIの進歩を駆動することが重要です。
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A2AプロトコルはWeb3 AIエージェントの実現困難をどのように打破するか？
Web3 AIエージェントの実装シナリオについてさらに考えを深め、いくつかの先見的な考えを抽出しました。以下の通りです：
私の見解では、短期的なWeb3 AIエージェントの利点は「データクレンジング」と「意図解析」のレベルにあり、いきなり絶対的な精度の資産取引実行レベルに落とし込むべきではありません。例えば、オンチェーンとオフチェーンの適用データのクレンジングを行い、有効な情報グラフを構築すること；または、オンチェーンのユーザー取引行動のモデリングとリスク許容度分析を展開し、スマートマネー取引決定アシスタントをカスタマイズすることなどがあります。
2）web3 AIエージェントにとって、A2Aのようなエージェント通信プロトコルの機能の必要性はMCPよりも大きいかもしれません。なぜなら、MCPの呼び出しは相対的に成熟した機能的APIインターフェースであり、前提として成熟したエージェントアプリケーションエコシステムが存在すれば、MCPに基づいてデータ孤島の問題を完璧に解決できます。一方、もし本来のアプリケーション業態が成熟していない場合、MCPの標準化インターフェースは活用の場を欠くことになります。
対照的に、A2Aプロトコルは、オンチェーンデータ分析エージェント、スマートコントラクト監査エージェント、MEVオポチュニティキャプチャエージェントなど、専門的な分業を持つ多くの垂直エージェントを生み出す、エージェントのための一定の増分市場を生み出すことができます。 A2Aに組み込まれたエージェント機能レジストリとP2Pメッセージングネットワークは、さまざまな垂直エージェントを促進し、リンケージと複雑な相互作用の組み合わせの価値によりよく適応します。
3）web3 AIエージェントのインフラ構築に対する要求 > アプリケーションの実装。web2AIの文脈ではエージェントの実用的価値を追求することが最も優先されるが、web3 AIエージェントが完全なエコシステムを構築するためには、統一データ層、オラクル層、意図実行層、分散型コンセンサス層など、深刻に欠けている基盤インフラを補完する必要がある。
アプリケーション層でWeb2と直接対決する（必ず損をする運命）よりも、インフラ層で新たな道を切り開き、Web3の差別化された利点を備えたインフラを構築することが正道です。アプリケーションの実装においてはWeb2のAIに比べて相対的に遅れていますが、A2A運用のために分散型コンセンサスネットワークを構築し、MCPの効用を発揮するために統一された相互操作基準を構築するなどの基盤インフラは、ブロックチェーンの本来の特性と高度に一致しており、インフラ構築の緊急性はアプリケーションの実装に劣らないのです。
4）Crypto NativeからAI Nativeへのビルド思考の定式転換。過去数年のCryptoの歴史を振り返ると、「分散化」というフレームワークの遵守だけで豊かで多様な競技場や革新の波が生まれました。今後、AI + Cryptoの分野では「AI自律化」を中心にさらに遠くへ進むかもしれません。
エージェント的でもロボティックでも、本質的にはAIを中心とした全く新しいパラダイムフレームワークを追求する必要があります。例えば、自己資金管理能力を持つAIエージェントのクラスター、ネットワーク環境とフィードバックに基づいて自己アップグレードできるスマートコントラクトのテンプレート、コミュニティの貢献度に基づいて動的に調整・最適化されるDAOガバナンスフレームワークなどです。結局のところ、単純なツールアプリケーション思考を取り去り、AIに自己進化システムを持たせ、AIがAIの進歩を駆動することが重要です。