MCP и AI Agent: новая парадигма применения искусственного интеллекта
Введение в концепцию MCP
В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты обычно полагаются на универсальные модели диалога, что приводит к отсутствию персонализированных настроек и делает ответы однообразными и скучными. Чтобы решить эту проблему, разработчики внедрили концепцию "персонажа", придавая ИИ определенные роли, характер и тон, что делает его ответы более соответствующими ожиданиям пользователей. Однако, даже обладая богатым "персонажем", ИИ по-прежнему остается лишь пассивным ответчиком, неспособным активно выполнять задачи или выполнять сложные операции.
Чтобы преодолеть это ограничение, появился проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователи делают запрос, Auto-GPT генерирует операционные команды на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты, превращая ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Несмотря на то, что Auto-GPT в определенной степени реализует автономное выполнение ИИ, он все еще сталкивается с проблемами, такими как нестандартный формат вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. В связи с этим был разработан MCP (Model Context Protocol, модельный контекстный протокол). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единые стандарты связи, что позволяет ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Этот протокол значительно снижает сложность разработки и временные затраты, позволяя моделям ИИ более эффективно взаимодействовать с внешними инструментами.
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP же акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, улучшая межплатформенную совместимость и гибкость.
Основная ценность MCP заключается в предоставлении единого стандарта связи для взаимодействия AI Agent с внешними инструментами (такими как блокчейн-данные, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т. д.). Эта стандартизация решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI Agent бесшовно интегрироваться с многими цепочками данных и инструментами, значительно увеличивая их автономные возможности. Например, AI Agent в области DeFi может в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель.
Кроме того, MCP открывает новое направление для AI Agent, а именно многосетевое сотрудничество. С помощью MCP различные AI Agent могут сотрудничать по функциональному распределению, совместно выполняя сложные задачи, такие как анализ данных в блокчейне, прогнозирование рынка и управление рисками, что повышает общую эффективность и надежность. В области автоматизации транзакций в блокчейне MCP объединяет различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы скольжения, износа транзакций, MEV и другие, что обеспечивает более безопасное и эффективное управление активами в блокчейне.
Обзор связанных проектов
DeMCP: Децентрализованная сеть MCP, предоставляющая самостоятельно разработанные открытые MCP-сервисы для AI-агентов, предлагающая разработчикам платформу развертывания с совместным использованием коммерческой прибыли и обеспечивающая одноразовый доступ к основным крупным языковым моделям.
DARK: Сеть MCP под доверенной исполняемой средой (TEE), построенной на Solana. Его первое приложение находится в разработке и предназначено для обеспечения эффективной интеграции инструментов для AI Agent через TEE и протокол MCP.
Cookie.fun: Платформа, сосредоточенная на AIAgent в экосистеме Web3, предлагает комплексные индексы и аналитические инструменты для AI Agent. Платформа демонстрирует такие показатели, как ментальное влияние AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные в блокчейне.
SkyAI: проект инфраструктуры данных Web3, построенный на базе BNB Chain, который создает блокчейн-родную AI инфраструктуру через расширение MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для AI-приложений на базе Web3, поддерживая многопоточную доступ к данным и развертывание AI-агентов.
Будущее: перспективы и вызовы
Протокол MCP, как новая парадигма слияния ИИ и блокчейна, демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, усилении безопасности и защите конфиденциальности, особенно в таких областях, как децентрализованные финансы, где он имеет широкие перспективы применения. Однако в настоящее время большинство проектов на базе MCP все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты, что приводит к значительным колебаниям цен на их токены.
Основные вызовы включают:
Ускорить процесс разработки продукта
Убедитесь, что токены тесно связаны с реальными продуктами
Улучшение пользовательского опыта
Преодоление барьеров интеграции технологий, унификация логики смарт-контрактов и структуры данных между различными блокчейнами и DApp
Несмотря на вызовы, протокол MCP демонстрирует огромный рыночный потенциал. С развитием технологий ИИ и созреванием протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi и DAO. Например, ИИ-агенты могут через протокол MCP в реальном времени получать данные из блокчейна, осуществлять автоматизированную торговлю, повышая эффективность и точность рыночного анализа.
Децентрализованные характеристики протокола MCP обещают предоставить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы AI-моделей, способствуя процессу децентрализации и токенизации активов AI. В качестве важной вспомогательной силы в слиянии AI и блокчейна, протокол MCP имеет потенциал стать ключевым двигателем для продвижения следующего поколения AI-агентов. Однако для реализации этой визии все еще необходимо решить множество проблем, связанных с технической интеграцией, безопасностью и пользовательским опытом.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
14 Лайков
Награда
14
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
ConsensusDissenter
· 11ч назад
Зачем так высоко задирать планку с самого начала?
Посмотреть ОригиналОтветить0
PanicSeller69
· 08-10 02:25
Авто — это будущее.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GlueGuy
· 08-10 02:22
Ленивая собака AI наконец-то научится действовать активно.
MC Протокол: новая парадигма Web3 для AI Agent
MCP и AI Agent: новая парадигма применения искусственного интеллекта
Введение в концепцию MCP
В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты обычно полагаются на универсальные модели диалога, что приводит к отсутствию персонализированных настроек и делает ответы однообразными и скучными. Чтобы решить эту проблему, разработчики внедрили концепцию "персонажа", придавая ИИ определенные роли, характер и тон, что делает его ответы более соответствующими ожиданиям пользователей. Однако, даже обладая богатым "персонажем", ИИ по-прежнему остается лишь пассивным ответчиком, неспособным активно выполнять задачи или выполнять сложные операции.
Чтобы преодолеть это ограничение, появился проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователи делают запрос, Auto-GPT генерирует операционные команды на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты, превращая ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Несмотря на то, что Auto-GPT в определенной степени реализует автономное выполнение ИИ, он все еще сталкивается с проблемами, такими как нестандартный формат вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. В связи с этим был разработан MCP (Model Context Protocol, модельный контекстный протокол). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единые стандарты связи, что позволяет ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Этот протокол значительно снижает сложность разработки и временные затраты, позволяя моделям ИИ более эффективно взаимодействовать с внешними инструментами.
! Агент MCP+AI: новая структура для приложений искусственного интеллекта
Синергия MCP и AI Agent
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP же акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, улучшая межплатформенную совместимость и гибкость.
Основная ценность MCP заключается в предоставлении единого стандарта связи для взаимодействия AI Agent с внешними инструментами (такими как блокчейн-данные, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т. д.). Эта стандартизация решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI Agent бесшовно интегрироваться с многими цепочками данных и инструментами, значительно увеличивая их автономные возможности. Например, AI Agent в области DeFi может в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель.
Кроме того, MCP открывает новое направление для AI Agent, а именно многосетевое сотрудничество. С помощью MCP различные AI Agent могут сотрудничать по функциональному распределению, совместно выполняя сложные задачи, такие как анализ данных в блокчейне, прогнозирование рынка и управление рисками, что повышает общую эффективность и надежность. В области автоматизации транзакций в блокчейне MCP объединяет различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы скольжения, износа транзакций, MEV и другие, что обеспечивает более безопасное и эффективное управление активами в блокчейне.
Обзор связанных проектов
DeMCP: Децентрализованная сеть MCP, предоставляющая самостоятельно разработанные открытые MCP-сервисы для AI-агентов, предлагающая разработчикам платформу развертывания с совместным использованием коммерческой прибыли и обеспечивающая одноразовый доступ к основным крупным языковым моделям.
DARK: Сеть MCP под доверенной исполняемой средой (TEE), построенной на Solana. Его первое приложение находится в разработке и предназначено для обеспечения эффективной интеграции инструментов для AI Agent через TEE и протокол MCP.
Cookie.fun: Платформа, сосредоточенная на AIAgent в экосистеме Web3, предлагает комплексные индексы и аналитические инструменты для AI Agent. Платформа демонстрирует такие показатели, как ментальное влияние AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные в блокчейне.
SkyAI: проект инфраструктуры данных Web3, построенный на базе BNB Chain, который создает блокчейн-родную AI инфраструктуру через расширение MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для AI-приложений на базе Web3, поддерживая многопоточную доступ к данным и развертывание AI-агентов.
Будущее: перспективы и вызовы
Протокол MCP, как новая парадигма слияния ИИ и блокчейна, демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, усилении безопасности и защите конфиденциальности, особенно в таких областях, как децентрализованные финансы, где он имеет широкие перспективы применения. Однако в настоящее время большинство проектов на базе MCP все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты, что приводит к значительным колебаниям цен на их токены.
Основные вызовы включают:
Несмотря на вызовы, протокол MCP демонстрирует огромный рыночный потенциал. С развитием технологий ИИ и созреванием протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi и DAO. Например, ИИ-агенты могут через протокол MCP в реальном времени получать данные из блокчейна, осуществлять автоматизированную торговлю, повышая эффективность и точность рыночного анализа.
Децентрализованные характеристики протокола MCP обещают предоставить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы AI-моделей, способствуя процессу децентрализации и токенизации активов AI. В качестве важной вспомогательной силы в слиянии AI и блокчейна, протокол MCP имеет потенциал стать ключевым двигателем для продвижения следующего поколения AI-агентов. Однако для реализации этой визии все еще необходимо решить множество проблем, связанных с технической интеграцией, безопасностью и пользовательским опытом.