无论是 Agentic 还是 Robotic，本质上都要追寻一套全新的以 AI 为中心的范式框架。

撰文：Haotian

进一步思考了下关于 web3 AI Agent 落地场景方向，提炼若干前瞻思考，如下：

1）web3 AI Agent 最原生的应用功能可能并非「交易」。尽管 DeFi 交易类 Agent 一直被视为 Agent 落地 Crypto 的 Endgame 形态。但 AI 本身带有模糊性推理和幻觉过程，这与交易场景要求的精准性、低容错率天然相悖。

在我看来，短期 web3 AI Agent 的优势在「数据清洗」和「意图解析」层面，而非一下子就要落地到绝对精确度的资产交易执行层。比如：进行链上 + 链下适用性数据的清洗，构建有效信息图谱；又比如：展开链上用户交易行为的建模和风险偏好分析，定制 Smart Money 交易决策助理等等；

2）web3 AI Agent 对 A2A 这种 Agent 通信协议功能的需要可能大于 MCP。因为 MCP 调用相对都是成熟的功能性 API 接口，若前提有成熟的 Agent 应用生态，基于 MCP 可以完美解决数据孤岛问题，反之，若本身应用业态就不成熟，MCP 的标准化接口就缺乏用武之地。

相较之下，A2A 协议则可以创建一定 Agent 增量市场，会催生一批专业化分工的垂类 Agent 先行出现，如链上数据分析 Agent、智能合约审计 Agent、MEV 机会捕捉 Agent 等等。A2A 内置的 Agent 能力注册表和 P2P 消息传递网络等条件会促使各垂类 Agent 更好适配联动和复杂交互组合价值，若只停留在 MCP 协议层面，恐怕 web3 AI Agent 很难突破语言交互层面的局限。

3）web3 AI Agent 对 infra 构建的需求 > Application 落地。在 web2AI 语境下追求 Agent 的实用性价值自然优先级最高，但 web3 AI Agent 要想构建完整生态，必须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 。

比起在应用层与 web2 硬刚（注定会吃亏），在 infra 层另辟蹊径，搭建具备 web3 差异化优势的 infra 才是正道。虽然在应用落地上相对 web2 AI 有所滞后，但为 A2A 运行构建去中心化共识网络，为 MCP 发挥效用构建统一的可交互操作标准等基础 infra，天然与区块链的原生特性高度契合，构建 infra 的迫切性并不比应用落地差多少。

4）从 Crypto Native 到 AI Native 的 build 思维定式转变，回望过去多少年的 Crypto 历史，仅一句「去中心化」框架的恪守就衍生出了丰富多样的赛道和创新潮，未来 AI +Crypto 领域，可能会围绕「AI 自主化」走更远的路。

无论是 Agentic 还是 Robotic，本质上都要追寻一套全新的以 AI 为中心的范式框架，比如，一套具有自我资金管理能力的 AI Agent 集群，一套可根据网络环境和反馈自升级的智能合约模版，一套基于社区贡献度动态调整优化的 DAO 治理框架等。归根结底，抽离简单的工具应用思维，让 AI 拥有自主演化系统，让 AI 驱动 AI 进步才是硬道理。