다음 AI 에이전트 열풍이 MCP+A2A 등 web2 AI 표준 프레임워크 프로토콜을 기반으로 할 것이라고 단언하는 이유는 다음과 같습니다:
1) web3 AI 에이전트의 어려움은 과도한 개념화와 내러티브가 실용성을 앞서고 있다는 점입니다. 탈중앙화 플랫폼의 미래와 사용자 데이터 주권에 대한 거대한 비전을 논의할 때, 실제 제품 애플리케이션의 사용자 경험은 참담합니다. 특히 이미 한 차례의 개념화 버블을 겪은 후에는 거의 개인 투자자들이 실현 불가능한 거대한 기대에 돈을 지불하려 하지 않습니다;
2) web2 AI 영역의 MCP, A2A 등 프로토콜 표준이 빠르게 부상하고 AI 업계에서 큰 모멘텀을 형성할 수 있었던 이유는 "보이고 만질 수 있는" 실용주의 때문입니다. MCP는 AI 세계의 USB-C 인터페이스와 같아서 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구에 원활하게 연결될 수 있으며, 이미 많은 MCP 실용 사례가 있습니다.
예를 들어, 사용자가 Claude를 사용하여 Blender에서 3D 모델을 제어할 수 있고, 일부 UI/UX 전문가는 자연어로 완전한 Figma 디자인 파일을 생성할 수 있으며, 일부 프로그래머는 Cursor를 사용하여 코드 작성, 보완 및 Git 커밋 등의 작업을 원스톱으로 완료할 수 있습니다.
3) 이전에는 web3 AI 에이전트가 DeFai, GameFai 두 가지 수직 영역에서 혁신적인 애플리케이션이 탄생할 것으로 예상했지만, 실제로는 많은 유사한 애플리케이션이 여전히 자연어 처리 인터페이스의 "기술 과시" 수준에 머물러 있어 실용성의 문턱에 미치지 못합니다.
그러나 MCP와 A2A의 결합을 통해 더 강력한 멀티 에이전트 협업 시스템을 구축할 수 있으며, 복잡한 작업을 전문 에이전트에게 분해하여 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 분석 에이전트가 온체인 데이터를 읽고 시장 동향을 분석하며, 다른 예측 에이전트, 리스크 관리 에이전트와 연계하여 과거의 단일 에이전트 일괄 실행 방식에서 다중 에이전트 협업 분업 실행 패러다임으로 전환할 수 있습니다.
위의 모든 MCP 성공 사례는 web3의 새로운 세대 거래, 게임 에이전트 탄생에 성공적인 예시를 제공합니다.
이러한 점들 외에도, MCP와 A2A 기반의 하이브리드 프레임워크 표준은 web2 사용자에 대한 친화성과 애플리케이션 구현 속도 등의 장점이 있으며, 현재는 web3의 가치 포착 및 인센티브 메커니즘을 DeFai, GameFai 등 애플리케이션 시나리오와 어떻게 결합할 것인지만 고려하면 됩니다. 여전히 web3의 순수 개념주의에 고수하며 web2의 실용주의 수용을 거부하는 프로젝트는 다음 AI 에이전트 신흥 트렌드를 놓칠 위험이 있습니다.
결론적으로, 다음 AI 에이전트의 새로운 모멘텀이 조성되고 있지만, 과거의 순수 내러티브와 개념 과열 방식이 아니라 실용주의와 애플리케이션 구현을 통해 지지되어야 합니다.
