MCP+A2A 표준이 AI 에이전트 붐의 두 번째 물결의 새로운 시작이 될까요?

저자: Haotian

최근 온체인 AI 에이전트의 반등 조짐이 보이며 MCP, A2A, UnifAI 등의 프로토콜과 표준이 서로 연계되어 새로운 Multi-AI 에이전트 상호작용 인프라로 거듭나고 있습니다. MCP, A2A, UnifAI 및 기타 프로토콜과 표준은 서로 보완하여 새로운 멀티 AI 에이전트 상호 작용 인프라로 거듭나며 AI 에이전트를 단순한 정보 푸시 서비스에서 실행 애플리케이션 도구 서비스 수준으로 업그레이드하고 있습니다. 문제는 이것이 AI 에이전트의 제2의 물결이 시작되는 시발점이 될 것인가 하는 점입니다.

1) MCP(모델 컨텍스트 프로토콜): 앤트로픽이 출시한 개방형 표준 프로토콜로, AI 모델과 '신경계'의 외부 도구를 개방하여 에이전트와 외부 도구 간의 상호 운용성 문제를 해결하는 것이 핵심입니다. 구글 딥마인드도 이에 대한 지지를 표명하면서 MCP는 빠르게 업계에서 인정받는 프로토콜 표준으로 자리 잡았습니다.

MCP의 기술적 가치는 함수 호출을 표준화하여 서로 다른 LLM이 통합된 언어를 사용하여 외부 도구와 상호 작용할 수 있도록 하는 것으로, 이는 웹 3.0 AI 세계의 HTTP 프로토콜과 동일하지만 원격 보안 통신 링크에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다(@SlowMist_Team @evilcos). 특히 자산과 관련된 집중적인 상호 작용 이후 분석해야 할 보안 보고서가 다수 있음)

2) A2A(에이전트 간 프로토콜): '에이전트 소셜 네트워크'의 프로토콜 프레임워크와 유사한 Google 주도의 에이전트 간 통신 프로토콜입니다. AI 도구의 연결에 중점을 둔 MCP에 비해 A2A는 에이전트 간의 커뮤니케이션과 상호 작용에 더 중점을 둡니다. 에이전트 카드 메커니즘을 통해 용량 검색 문제를 해결하고 크로스 플랫폼, 멀티모달 에이전트 협업을 달성하기 위해 Atlassian, Salesforce 및 기타 50개 이상의 기업이 지원하고 있습니다.

기능적인 관점에서 A2A는 여러 소규모 AI가 통합된 방식으로 함께 작업할 수 있도록 하는 AI 세계를 위한 '소셜 프로토콜'에 가깝습니다. 저는 개인적으로 프로토콜을 제외하면 구글이 AI 에이전트를 '구해주고' 보증하는 것이 더 합리적이라고 생각합니다.

3) UnifAI: 에이전트 협업 네트워크로 포지셔닝된 이 솔루션은 MCP와 A2A의 강점을 통합하여 중소기업에 크로스 플랫폼 에이전트 협업 솔루션을 제공하려고 시도합니다. 통합된 서비스 검색 메커니즘을 통해 에이전트 생태계를 보다 효율적으로 만드는 것을 목표로 하는 '미들 레이어'와 유사한 레이아웃을 가지고 있습니다. 그러나 다른 프로토콜과 비교했을 때 UnifAI의 시장 영향력과 생태계 구축은 아직 부족하며, 향후에는 특정 틈새 시나리오에 집중할 수 있습니다.

@darkresearchai : 솔라나 블록체인 기반의 MCP 서버 애플리케이션 구현으로, TEE 신뢰 실행 환경을 통해 보안을 제공하여 AI 에이전트가 계정 잔액 조회, 토큰 발행 등 솔라나 블록체인과 직접 상호 작용할 수 있습니다. 토큰 및 기타 작업.

이 프로토콜의 가장 큰 특징은 온체인 작업의 신뢰할 수 있는 실행 문제를 해결하는 디파이의 경로 선택을 통해 AI 에이전트에게 권한을 부여한다는 점입니다. 해당 티커 $DARK는 최근 추세에 반해 조용히 상승하고 있지만, 뱀 한 번 물면 10년을 두려워한다는 신중한 태도에 따라 여기서는 추천하지 않습니다. 그러나 MCP 애플리케이션 레이어 랜딩 확장을 기반으로 한 DARK는 새로운 방향을 열어줍니다.

문제는 온체인 AI 에이전트가 이러한 표준화된 프로토콜을 활용할 수 있는 확장 방향과 기회는 무엇일까요?

1) 애플리케이션 기능의 탈중앙화된 실행: 다크의 TEE 기반 설계는 AI 모델이 온체인 작업을 안정적으로 실행할 수 있는 방법이라는 핵심 문제를 해결합니다. 이는 디파이 분야에서 AI 에이전트의 연착륙을 위한 기술적 지원을 제공하며, 이는 향후 트레이딩, 토큰 발행, LP 관리 등과 같은 디파이 작업을 자율적으로 실행하는 AI 에이전트가 더 많이 등장할 수 있음을 의미합니다.

과거 에이전트 모델의 순수한 개념적 과대광고를 넘어, 이러한 실질적인 가치는 에이전트 생태학은 진정한 가치가 있는 곳입니다. (단, 현재 다크의 깃허브에는 12개의 액션이 제한되어 있어 좋은 시작이라고 볼 수 있으며, 개념적인 단계를 완전히 없애고 대규모로 적용하기까지는 아직 갈 길이 멀다)

2) 다중 에이전트 협업 블록체인 네트워크: A2A와 UnifAI는 다중 에이전트 협업 시나리오를 탐색하여 체인이 사용될 수 있는 새로운 방법인 다중 에이전트 협업의 새로운 기회를 제공했다. 이 시나리오의 탐구는 온체인 에이전트 생태계에 네트워크 효과의 새로운 가능성을 제시합니다. 다수의 전문 에이전트로 구성된 탈중앙화된 네트워크가 단일 LLM의 역량 한계를 뛰어넘어 자율적인 협업을 위한 탈중앙화된 시장을 형성할 수 있으며, 이는 블록체인의 분산 네트워크 특성과 완벽하게 일치한다고 상상해 보십시오.

위.

어쨌든 AI 에이전트 트랙은 "MEME-isation" 딜레마에서 벗어나고 있으며, 온체인 AI의 발전 경로는 크로스 플랫폼 표준 문제(MCP, A2A)를 해결하고 애플리케이션 계층의 혁신을 이끌어내는 것(DeFi 분야의 다크의 시도와 같은)이 될 수 있을 것입니다.

그리고 탈중앙화 에이전트 생태계는 새로운 계층적 확장 아키텍처를 형성할 것입니다: 최하층은 TEE와 같은 기본 보안 보장, 중간층은 MCP/A2A와 같은 프로토콜 표준, 최상층은 특정 수직 장면 애플리케이션입니다. (이것은 표준 프로토콜의 순수 웹3 AI 체인에 부정적인 영향을 미칠 수 있을까요? 서스트)

일반 사용자가 AI 에이전트 체인의 첫 번째 부침 이후 주목해야 할 것은 누가 더 큰 시장 가치 거품을 부풀릴 수 있느냐가 아니라 누가 실제로 보안, 신뢰성, 협업 및 기타 핵심 문제점을 웹3와 AI의 결합 프로세스를 해결할 수 있느냐는 것입니다. 또 다른 거품의 함정에 빠지지 않는 방법은 개인적으로 웹2.0 AI 기술 혁신을 따라갈 수 있는지 프로젝트의 진행 상황을 지켜보는 것이라고 생각합니다.

요약:

1, AI 에이전트는 웹2 AI 표준 프로토콜(MCP, A2A 등)을 기반으로 할 것이며 새로운 애플리케이션 계층 확장 과대광고 기회가 있을 것입니다.

2, AI 에이전트는 더 이상 모놀리식 메시지 클래스 푸시 서비스에 만족하지 않고, 다중 AI 에이전트 상호 작용 및 협업 실행 도구 서비스(DeFAI, GameFAI 등)가 새로운 관점이 될 것입니다.