Google A2A与Anthropic MCP协议应用于web3 AI Agent的三大挑战与机遇

倘若Google推出的A2A和Anthropic的MCP协议成为web3 AI Agent发展的黄金通信标准，会发生什么？直观感觉就是\"水土不服\"。在我看来，web3 AI Agent面临的环境和web2生态有明显差异，核心通信协议落地所面临的挑战也截然不同：
1）应用成熟度断层：A2A和MCP在web2领域能迅速普及，是因为它们服务于已足够成熟的应用场景，本质是\"价值放大器\"而非价值创造者。而web3 AI Agent大多停留在一键发布Agent的初级阶段，缺乏深度应用场景（DeFAI、GameFAi等），使这些协议难以直接串用发挥价值。
比如，用户在Cursor编撰代码，可以通过MCP协议作为连接器，不用跳出当前工作环境就可以一键把代码更新发布到Github，MCP协议起到了锦上添花的效用。但若用户在web3环境下，用本地喂养微调的策略去执行链上交易时，可能触手伸出去再解析分析链上数据的时候就会一头雾水找不到北。
2）基础设施缺失天坑：web3 AI Agent要想构建起完整生态，必须先填补严重缺失的底层基础设施，包括统一数据层、Oracle层、意图执行层、去中心化共识层等等。往往A2A协议在web2环境下，Agent可以轻松调用标准化的API实现功能协作，但在web3环境中，一个简单的跨DEX套利操作就面临巨大挑战。
试想一个场景，用户指示AI Agent\"在ETH价格低于1600美元时，从Uniswap买入并在价格回升后卖出\"，看似简单的操作Agent需要同时解决链上数据实时解析、Gas费动态优化、滑点控制、MEV防护等一系列web3特有问题。而web2 AI Agent只需调用标准化API就能实现功能协作，其基础设施完善程度与web3环境相比简直天壤之别。
3）构建web3 AI 差异化需求： web3 AI Agent若只是简单套用web2的协议和功能模式，很难发挥链上交易业态的特点，尤其数据噪音、交易准确性、Router多元性等复杂问题。
以意图交易为例，在web2环境下，用户指示\"预订最便宜的航班\"，A2A协议可以让多个Agent轻松协作完成；但在web3环境，当用户期望\"以最低成本将我的USDC跨链到Solana并参与流动性挖矿\"时，不仅需要理解用户意图，还要权衡安全性、原子性和成本磨损，并在链上执行一系列复杂操作。换句话说，如果看似便利的操作却让用户承受更大的安全风险，那么这样的便利体验就毫无意义，那需求也是伪需求。
以上。
总之，我想表达的是：A2A和MCP的价值毋庸置疑，但不能期望它们在毫无改造的情况下直接适配到web3 AI Agent赛道。这当中空缺的infra部署空白，不正是Builder们的机会吗？