As protocol standards such as MCP, A2A, and UnifAI are gradually improving, will this be the beginning of the second wave of AI Agent on-chain?

Written by:Haotian

最近，链上 AI Agent 似乎有回暖迹象。MCP、A2A、UnifAI 等协议标准正在互补串联成为全新 Multi-AI Agent 交互基础设施，把 AI Agent 从纯信息资讯推送服务升级为执行应用工具服务层级。问题来了，这会是第二波 AI Agent 链上之春的开端吗？

1）MCP（Model Context Protocol）：由 Anthropic 推出的开放标准协议，本质是打通 AI 模型与外部工具的「神经系统」，解决了 Agent 与外部工具的互操作性问题。谷歌 DeepMind 都表达了对其的支持，使 MCP 迅速成为行业认可的协议标准。

MCP 的技术价值在于将函数调用标准化，让不同 LLM 能够用统一语言与外部工具交互，相当于 Web3 AI 世界的「HTTP 协议」，但其在远程Safety通信环节仍有短板（ @SlowMist_Team@evilcos 有过多篇Safety报告分析），尤其是涉及资产的交互行为密集后；

2）A2A（Agent-to-Agent Protocol）：Google 主导的 Agent 间通信协议，类似于「Agent 社交网络」的协议框架。相对于 MCP 关注 AI 工具连接，A2A 更聚焦 Agent 之间的通信交互。通过 Agent Card 机制解决能力发现问题，实现跨平台、多模态的 Agent 协作，已获得 Atlassian、Salesforce 等 50 多家企业支持。

从功能上看，A2A 更像是 AI 世界的「社交协议」，让不同小型 AI 可以通过统一方式协同工作。我个人感觉，协议除外，谷歌来「攒局」给 AI Agent 背书的意义更大。

3）UnifAI：定位为 Agent 协作网络，试图整合 MCP 和 A2A 的优势，为中小企业提供跨平台 Agent 协作解决方案。其布局类似于一个「中间层」，希望通过统一服务发现机制让 Agent 生态更加高效。不过相比其他几个协议，UnifAI 的市场影响力和生态建设仍显不足，未来可能会向某个细分场景聚焦。

@darkresearchai ：是一种基于 Solana Blockchain的 MCP 服务器应用实现，通过 TEE 可信执行环境提供安全保障，让 AI Agent 能够直接与 Solana Blockchain进行交互，例如：查询账户余额、发行代币等操作。

该协议最大亮点在于将 AI Agent 赋能 DeFi 的路径选择，解决了链上操作的可信执行问题。其相应 Ticker $DARK 最近在悄悄逆势上涨，但本着一朝被蛇咬，十年怕井绳的谨慎态度，在此不做推荐。但 DARK 基于 MCP 的应用层落地拓展确实开辟了一种新方向。

问题来了，链上 AI Agent 可借助这些标准化协议，产生哪些拓展方向和机会呢？

1）去中心化执行应用能力：Dark 基于 TEE 的设计，解决了一个核心问题——如何让 AI 模型可信地执行链上操作。这为 AI Agent 在 DeFi 领域的落地提供了技术支撑，意味着未来可能出现更多自主执行交易、代币发行、LP 管理等 DeFi 操作的 AI Agent。

比起过去那些纯概念炒作的 Agent 模型，这种有实用价值的 Agent 生态才是真正的价值所在。（不过，Dark 目前 github 也只有有限的 12 个 Action，只能算好的开始，距离完全脱离概念阶段到大规模应用落地还有距离）

2）多 Agent 协同区块链网络：A2A 和 UnifAI 对多 Agent 协作场景的探索，为链上 Agent 生态带来了全新的网络效应可能性。试想一个由多种专业 Agent 组成的去中心化网络，可能会突破单一 LLM 的能力边界，形成一个自主协作的去中心化市场，这恰好与区块链分布式网络特性完美契合。

above.

无论如何，AI Agent 赛道正在摆脱「MEME 化」困境，链上 AI 的发展路径可能是先解决跨平台标准问题（MCP、A2A），再衍生应用层创新（如 Dark 在 DeFi 领域的尝试）。

而去中心化的 Agent 生态将形成全新的分层拓展架构：底层是 TEE 等基础安全保障、中间层是 MCP/A2A 等协议标准，上层则是具体垂直场景应用。( 这对曾经纯 web3 AI 链上标准协议或许是一次利空？瑟瑟发抖。。)

对普通用户而言，在经历第一波 AI Agent 链上大起大落之后，要关注的不再是谁能炒作出最大的市值泡沫，而是谁能真正解决 Web3 与 AI 结合过程中的安全、可信、协作等核心痛点。至于如何避免掉入又一个泡沫陷阱，我个人觉得就观察项目进展是否能紧贴 web2 的 AI 技术创新就好了。

总结一下：

1、AI Agent 会基于 web2 AI 标准协议（MCP、A2A 等）有新一波应用层延展炒作机会；

2、AI Agent 不再满足于单体消息类推送服务，多 AI Agent 交互协作的执行工具服务（DeFAI、GameFAI 等）会是新看点。

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