Challenges in Adapting A2A and MCP Protocols for Web3 AI Agents

Binance News · 2025-04-23T11:03:38.000Z

According to PANews, the potential adoption of Google's A2A and Anthropic's MCP protocols as communication standards for web3 AI Agents presents significant challenges due to the distinct differences between web2 and web3 ecosystems. The first challenge lies in the maturity of applications. While A2A and MCP have quickly gained traction in the web2 domain by enhancing already mature application scenarios, web3 AI Agents are still in the early stages of development, lacking deep application contexts such as DeFAI and GameFAI. This makes it difficult for these protocols to be directly applied and utilized effectively in the web3 environment. For instance, in web2, users can seamlessly update code on platforms like GitHub using the MCP protocol without leaving their current work environment. However, in a web3 setting, executing on-chain transactions with locally trained strategies can become confusing when analyzing on-chain data. Another significant hurdle is the absence of foundational infrastructure in the web3 space. To build a comprehensive ecosystem, web3 AI Agents must address the lack of essential components such as a unified data layer, Oracle layer, intent execution layer, and decentralized consensus layer. In web2, A2A protocols allow agents to easily collaborate using standardized APIs. In contrast, web3 environments pose substantial challenges even for simple cross-DEX arbitrage operations. Consider a scenario where a user instructs an AI Agent to buy ETH from Uniswap when the price drops below $1600 and sell when it rises. This seemingly straightforward task requires the agent to tackle web3-specific issues like real-time on-chain data analysis, dynamic gas fee optimization, slippage control, and MEV protection. In web2, such tasks are simplified by standardized API calls, highlighting the stark difference in infrastructure maturity between the two environments. Furthermore, web3 AI Agents must address unique demands that differ from web2 protocols and functionalities. For example, in web2, users can easily book the cheapest flight using A2A protocols. However, in web3, when a user wants to transfer USDC cross-chain to Solana for liquidity mining, the agent must understand user intent, balance security, atomicity, and cost efficiency, and execute complex on-chain operations. If these operations increase security risks, the perceived convenience becomes meaningless, rendering the demand a false need. In conclusion, while the value of A2A and MCP protocols is undeniable, expecting them to seamlessly adapt to the web3 AI Agent landscape without modifications is unrealistic. The gaps in infrastructure deployment present opportunities for builders to innovate and fill these voids.

De acordo com a PANews, a possível adoção dos protocolos A2A do Google e MCP da Anthropic como padrões de comunicação para agentes de IA web3 apresenta desafios significativos devido às diferenças distintas entre os ecossistemas web2 e web3.
O primeiro desafio reside na maturidade das aplicações. Enquanto A2A e MCP ganharam força rapidamente no domínio web2, aprimorando cenários de aplicação já maduros, os Agentes de IA web3 ainda estão em estágios iniciais de desenvolvimento, carecendo de contextos de aplicação aprofundados, como DeFAI e GameFAI. Isso dificulta a aplicação direta e a utilização eficaz desses protocolos no ambiente web3.
Por exemplo, na web2, os usuários podem atualizar o código em plataformas como o GitHub usando o protocolo MCP sem precisar sair do ambiente de trabalho atual. No entanto, em um ambiente web3, executar transações on-chain com estratégias treinadas localmente pode se tornar confuso ao analisar dados on-chain.
Outro obstáculo significativo é a ausência de infraestrutura fundamental no espaço web3. Para construir um ecossistema abrangente, os agentes de IA web3 precisam lidar com a falta de componentes essenciais, como uma camada de dados unificada, uma camada Oracle, uma camada de execução de intenção e uma camada de consenso descentralizada. Na web2, os protocolos A2A permitem que os agentes colaborem facilmente usando APIs padronizadas. Em contraste, os ambientes web3 apresentam desafios substanciais até mesmo para operações simples de arbitragem entre DEXs.
Considere um cenário em que um usuário instrui um Agente de IA a comprar ETH da Uniswap quando o preço cair abaixo de US$ 1.600 e vender quando subir. Essa tarefa aparentemente simples exige que o agente resolva problemas específicos da web3, como análise de dados on-chain em tempo real, otimização dinâmica de taxas de gás, controle de slippage e proteção MEV. Na web2, essas tarefas são simplificadas por chamadas de API padronizadas, destacando a grande diferença na maturidade da infraestrutura entre os dois ambientes.
Além disso, os Agentes de IA da Web3 devem atender a demandas únicas que diferem dos protocolos e funcionalidades da Web2. Por exemplo, na Web2, os usuários podem facilmente reservar o voo mais barato usando protocolos A2A. No entanto, na Web3, quando um usuário deseja transferir USDC entre cadeias para Solana para mineração de liquidez, o agente deve entender a intenção do usuário, equilibrar segurança, atomicidade e eficiência de custos, e executar operações complexas na cadeia. Se essas operações aumentarem os riscos de segurança, a conveniência percebida perde o sentido, tornando a demanda uma falsa necessidade.
Em conclusão, embora o valor dos protocolos A2A e MCP seja inegável, esperar que eles se adaptem perfeitamente ao cenário do Agente de IA web3 sem modificações é irrealista. As lacunas na implantação da infraestrutura apresentam oportunidades para os desenvolvedores inovarem e preencherem essas lacunas.

Desafios na adaptação dos protocolos A2A e MCP para agentes de IA Web3

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