MCP и AI-агент: новая структура применения искусственного интеллекта
Один. Введение в концепцию MCP
Традиционные чат-боты в области искусственного интеллекта в значительной степени полагаются на универсальные модели диалога, что приводит к отсутствию персонализированных ролей и, как следствие, к однообразным и бездушным ответам. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями, характером и тоном, что делает его ответы более близкими к ожиданиям пользователей. Однако, даже если ИИ обладает богатым "персонажем", он по-прежнему остается лишь пассивным ответчиком, неспособным активно выполнять задачи или осуществлять сложные операции.
Проект Auto-GPT появился, позволяя разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователь делает запрос, Auto-GPT генерирует операции на основе заданных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты, превращая ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Хотя Auto-GPT достиг некоторой автономии в выполнении задач ИИ, он по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как неунифицированный формат вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. В связи с этим возник MCP (Протокол контекста модели), который нацелен на решение основных проблем в процессе разработки ИИ, особенно когда речь идет о сложности интеграции с внешними инструментами. Основная цель MCP заключается в упрощении взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи, позволяющий ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно выполнение сложных задач крупными моделями требует написания большого объема кода и описания инструментов, что значительно увеличивает сложность разработки и временные затраты. Протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и правила связи, что позволяет моделям ИИ быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.
Два, интеграция MCP и AI Agent
MCP и крипто AI Agent дополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, акцентируя внимание на защите конфиденциальности и интеграции децентрализованных приложений. MCP же сосредоточен на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, что увеличивает межплатформенную совместимость и гибкость. Крипто AI Agent может достичь более эффективной межплатформенной интеграции и операций через протокол MCP, повышая свою исполнительную способность.
Ранее AI Agent обладал определенными исполнительными возможностями, такими как выполнение сделок через смарт-контракты, управление кошельками и т.д. Однако эти функции обычно предопределены, что приводит к нехватке гибкости и адаптивности. 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 многосетевыми данными и инструментами, значительно усиливая его автономные исполнительные способности. Например, AI Agent в области DeFi может получать рыночные данные в реальном времени и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель через MCP.
MCP открыл новое направление для AI агентов, а именно сотрудничество нескольких AI агентов: с помощью MCP AI агенты могут работать вместе, распределяя функции и комбинируя для выполнения сложных задач, таких как анализ данных на блокчейне, рыночное прогнозирование и управление рисками, повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации сделок на блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы, такие как проскальзывание, износ сделок и MEV, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на блокчейне.
Три, связанные проекты
1. DeMCP
DeMCP — это децентрализованная сеть MCP, которая стремится предоставить AI Agent собственные открытые MCP услуги, предложить платформу развертывания с совместным использованием коммерческой прибыли для разработчиков MCP и реализовать односторонний доступ к основным крупным языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через поддерживаемые стабильные монеты. По состоянию на 8 мая рыночная капитализация его токена DMCP составляет около $1.62M.
2. ТЕМНЫЙ
DARK — это сеть MCP, построенная на надежной среде выполнения, основанной на Solana, ( TEE ). В настоящее время разрабатывается первое приложение, которое предоставит AI Agent эффективные возможности интеграции инструментов через TEE и протокол MCP, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простой конфигурации. Продукт еще не был полностью выпущен, пользователи могут присоединиться к раннему этапу тестирования по подписке через электронную почту и предоставить отзывы.
3. Cookie.fun
Cookie.fun — это платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, которая призвана предоставить пользователям комплексный индекс и инструменты анализа AI Agent. Платформа помогает пользователям понять и оценить производительность различных AI Agent, демонстрируя такие показатели, как влияние на сознание AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на блокчейне. 24 апреля обновление Cookie.API1.0 представило специальный сервер MCP, включающий в себя готовый к использованию сервер MCP для агентов, разработанный как для разработчиков, так и для непрофессионалов, не требующий никакой настройки.
4. Система SkyAI
SkyAI - это проект инфраструктуры данных Web3, построенный на базе BNB Chain, который направлен на создание нативной AI инфраструктуры блокчейна путем расширения MCP. Платформа предлагает масштабируемый и взаимозаменяемый протокол данных для AI приложений на базе Web3, планируя упростить процесс разработки за счет интеграции доступа к многосетевым данным, развертывания AI-агентов и утилит на уровне протоколов, что будет способствовать практическому применению AI в блокчейн-среде. В настоящее время SkyAI поддерживает агрегированные наборы данных из BNB Chain и Solana, объем данных превысил 10 миллиардов строк, в будущем планируется запуск серверов данных MCP, поддерживающих основную сеть Ethereum и цепочку Base.
Четыре, будущее развитие
Протокол MCP как новая нарративная форма слияния ИИ и блокчейна демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, усилении безопасности и защите конфиденциальности, особенно в таких сценариях, как децентрализованные финансы. Однако в настоящее время большинство проектов на основе MCP все еще находятся на стадии проверки концепции и еще не выпустили зрелые продукты, что приводит к постоянному падению цен на их токены после запуска. Это отражает кризис доверия к проектам MCP на рынке, основной причиной которого являются долгие сроки разработки продукта и отсутствие реальных применений. Поэтому ускорение темпов разработки продуктов, обеспечение тесной связи между токенами и реальными продуктами, а также улучшение пользовательского опыта будут основными проблемами, с которыми сталкиваются текущие проекты MCP. Кроме того, продвижение протокола MCP в криптоэкосистеме по-прежнему сталкивается с проблемами интеграции технологий. Поскольку существует различие в логике смарт-контрактов и структуре данных между различными блокчейнами и DApp, унифицированный стандартный сервер MCP по-прежнему требует значительных ресурсов на разработку.
Несмотря на вышеупомянутые вызовы, сам протокол MCP все еще демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С развитием технологий ИИ и постепенным совершенствованием протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и т.д. Например, AI-агенты могут получать данные в реальном времени с помощью протокола MCP, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP, вероятно, предоставит ИИ-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя процессу децентрализации и активизации ИИ-активов.
Протокол MCP, будучи важной вспомогательной силой в интеграции ИИ и блокчейна, с постоянным развитием технологий и расширением областей применения имеет потенциал стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Однако для реализации этой цели все еще необходимо решить множество вызовов, таких как интеграция технологий, безопасность, пользовательский опыт и др.
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» .
10 Лайков
Награда
10
2
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
CommunityLurker
· 08-07 07:18
И это не реальный человек, зачем так заморачиваться с этими излишествами?
Слияние MCP и AI Agent: продвижение новой структуры умных приложений Web3
MCP и AI-агент: новая структура применения искусственного интеллекта
Один. Введение в концепцию MCP
Традиционные чат-боты в области искусственного интеллекта в значительной степени полагаются на универсальные модели диалога, что приводит к отсутствию персонализированных ролей и, как следствие, к однообразным и бездушным ответам. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями, характером и тоном, что делает его ответы более близкими к ожиданиям пользователей. Однако, даже если ИИ обладает богатым "персонажем", он по-прежнему остается лишь пассивным ответчиком, неспособным активно выполнять задачи или осуществлять сложные операции.
Проект Auto-GPT появился, позволяя разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователь делает запрос, Auto-GPT генерирует операции на основе заданных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты, превращая ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Хотя Auto-GPT достиг некоторой автономии в выполнении задач ИИ, он по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как неунифицированный формат вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. В связи с этим возник MCP (Протокол контекста модели), который нацелен на решение основных проблем в процессе разработки ИИ, особенно когда речь идет о сложности интеграции с внешними инструментами. Основная цель MCP заключается в упрощении взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи, позволяющий ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно выполнение сложных задач крупными моделями требует написания большого объема кода и описания инструментов, что значительно увеличивает сложность разработки и временные затраты. Протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и правила связи, что позволяет моделям ИИ быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.
Два, интеграция MCP и AI Agent
MCP и крипто AI Agent дополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, акцентируя внимание на защите конфиденциальности и интеграции децентрализованных приложений. MCP же сосредоточен на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, что увеличивает межплатформенную совместимость и гибкость. Крипто AI Agent может достичь более эффективной межплатформенной интеграции и операций через протокол MCP, повышая свою исполнительную способность.
Ранее AI Agent обладал определенными исполнительными возможностями, такими как выполнение сделок через смарт-контракты, управление кошельками и т.д. Однако эти функции обычно предопределены, что приводит к нехватке гибкости и адаптивности. 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 многосетевыми данными и инструментами, значительно усиливая его автономные исполнительные способности. Например, AI Agent в области DeFi может получать рыночные данные в реальном времени и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель через MCP.
MCP открыл новое направление для AI агентов, а именно сотрудничество нескольких AI агентов: с помощью MCP AI агенты могут работать вместе, распределяя функции и комбинируя для выполнения сложных задач, таких как анализ данных на блокчейне, рыночное прогнозирование и управление рисками, повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации сделок на блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы, такие как проскальзывание, износ сделок и MEV, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на блокчейне.
Три, связанные проекты
1. DeMCP
DeMCP — это децентрализованная сеть MCP, которая стремится предоставить AI Agent собственные открытые MCP услуги, предложить платформу развертывания с совместным использованием коммерческой прибыли для разработчиков MCP и реализовать односторонний доступ к основным крупным языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через поддерживаемые стабильные монеты. По состоянию на 8 мая рыночная капитализация его токена DMCP составляет около $1.62M.
2. ТЕМНЫЙ
DARK — это сеть MCP, построенная на надежной среде выполнения, основанной на Solana, ( TEE ). В настоящее время разрабатывается первое приложение, которое предоставит AI Agent эффективные возможности интеграции инструментов через TEE и протокол MCP, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простой конфигурации. Продукт еще не был полностью выпущен, пользователи могут присоединиться к раннему этапу тестирования по подписке через электронную почту и предоставить отзывы.
3. Cookie.fun
Cookie.fun — это платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, которая призвана предоставить пользователям комплексный индекс и инструменты анализа AI Agent. Платформа помогает пользователям понять и оценить производительность различных AI Agent, демонстрируя такие показатели, как влияние на сознание AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на блокчейне. 24 апреля обновление Cookie.API1.0 представило специальный сервер MCP, включающий в себя готовый к использованию сервер MCP для агентов, разработанный как для разработчиков, так и для непрофессионалов, не требующий никакой настройки.
4. Система SkyAI
SkyAI - это проект инфраструктуры данных Web3, построенный на базе BNB Chain, который направлен на создание нативной AI инфраструктуры блокчейна путем расширения MCP. Платформа предлагает масштабируемый и взаимозаменяемый протокол данных для AI приложений на базе Web3, планируя упростить процесс разработки за счет интеграции доступа к многосетевым данным, развертывания AI-агентов и утилит на уровне протоколов, что будет способствовать практическому применению AI в блокчейн-среде. В настоящее время SkyAI поддерживает агрегированные наборы данных из BNB Chain и Solana, объем данных превысил 10 миллиардов строк, в будущем планируется запуск серверов данных MCP, поддерживающих основную сеть Ethereum и цепочку Base.
Четыре, будущее развитие
Протокол MCP как новая нарративная форма слияния ИИ и блокчейна демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, усилении безопасности и защите конфиденциальности, особенно в таких сценариях, как децентрализованные финансы. Однако в настоящее время большинство проектов на основе MCP все еще находятся на стадии проверки концепции и еще не выпустили зрелые продукты, что приводит к постоянному падению цен на их токены после запуска. Это отражает кризис доверия к проектам MCP на рынке, основной причиной которого являются долгие сроки разработки продукта и отсутствие реальных применений. Поэтому ускорение темпов разработки продуктов, обеспечение тесной связи между токенами и реальными продуктами, а также улучшение пользовательского опыта будут основными проблемами, с которыми сталкиваются текущие проекты MCP. Кроме того, продвижение протокола MCP в криптоэкосистеме по-прежнему сталкивается с проблемами интеграции технологий. Поскольку существует различие в логике смарт-контрактов и структуре данных между различными блокчейнами и DApp, унифицированный стандартный сервер MCP по-прежнему требует значительных ресурсов на разработку.
Несмотря на вышеупомянутые вызовы, сам протокол MCP все еще демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С развитием технологий ИИ и постепенным совершенствованием протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и т.д. Например, AI-агенты могут получать данные в реальном времени с помощью протокола MCP, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP, вероятно, предоставит ИИ-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя процессу децентрализации и активизации ИИ-активов.
Протокол MCP, будучи важной вспомогательной силой в интеграции ИИ и блокчейна, с постоянным развитием технологий и расширением областей применения имеет потенциал стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Однако для реализации этой цели все еще необходимо решить множество вызовов, таких как интеграция технологий, безопасность, пользовательский опыт и др.