MCP и AI Agent: новая рамка для применения искусственного интеллекта
Один. Введение в концепцию MCP
Традиционные чат-боты в области искусственного интеллекта в значительной степени зависят от универсальных диалоговых моделей, что приводит к нехватке персонализированных ролей и, как следствие, к однообразным и бездушным ответам. Для решения этой проблемы разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ конкретными ролями, характером и тоном, что делает его ответы более близкими к ожиданиям пользователей. Однако даже обладая богатым "персонажем", ИИ всё равно остаётся пассивным ответчиком и не может активно выполнять задачи или осуществлять сложные операции.
Чтобы решить эту проблему, был создан проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователь делает запрос, Auto-GPT генерирует команды на выполнение задач на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты, что позволяет ИИ превратиться из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Несмотря на то, что Auto-GPT в какой-то мере реализует автономное выполнение ИИ, он все еще сталкивается с проблемами, такими как несогласованность форматов вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. В связи с этим был разработан MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи, позволяющий ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно, для выполнения сложных задач крупномасштабными моделями требовалось большое количество кода и описаний инструментов, тогда как протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и коммуникационные нормы, что повышает эффективность взаимодействия ИИ моделей с внешними инструментами.
Два, интеграция MCP и AI Agent
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP, с другой стороны, акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, усиливая межплатформенную совместимость и гибкость.
MCP предоставляет единый стандарт связи для взаимодействия AI-агента с внешними инструментами (включая данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.). Этот стандарт решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI-агенту бесшовно интегрироваться с многосетевыми данными и инструментами, значительно усиливая его способность к автономному выполнению задач. Например, AI-агенты в области DeFi могут в реальном времени получать рыночные данные через MCP и автоматически оптимизировать свои инвестиционные портфели.
Кроме того, MCP открыл новое направление для AI Agent: сотрудничество нескольких AI Agent. С помощью MCP AI Agent могут распределять функции и совместно выполнять сложные задачи, такие как анализ данных в блокчейне, рыночное прогнозирование и управление рисками, повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации транзакций в блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы, связанные с проскальзыванием, износом сделок, MEV и другими, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами в блокчейне.
Три, связанные проекты
1. DeMCP
DeMCP — это децентрализованная сеть MCP, которая стремится предоставить AI Agent собственные открытые MCP услуги, предоставить разработчикам MCP платформу для совместного использования коммерческой прибыли, а также обеспечить односторонний доступ к основным крупным языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через поддержку стейблкоинов.
2. ТЕМНЫЙ
DARK — это сеть MCP, основанная на Solana, работающая в безопасной среде выполнения ( TEE ). Его первое приложение находится в разработке и направлено на предоставление AI Agent эффективных возможностей интеграции инструментов с помощью TEE и протокола MCP, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам через простую конфигурацию.
3. Cookie.fun
Cookie.fun — это платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предоставляющая пользователям комплексные индексы и инструменты анализа AI Agent. Платформа демонстрирует такие показатели, как умственное влияние AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на блокчейне, помогая пользователям понять и оценить работу различных AI Agent. В недавнем обновлении была представлена специальная MCP-сервер, включающая в себя готовый к использованию MCP-сервер для агентов, разработанная специально для разработчиков и людей без технических знаний, без необходимости в какой-либо конфигурации.
4. Система SkyAI
SkyAI — это проект инфраструктуры данных Web3, построенный на BNB Chain, который направлен на создание нативной AI-инфраструктуры для блокчейна путем расширения MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для AI-приложений на основе Web3, планируя упростить процесс разработки через интеграцию многосетевого доступа к данным, развертывание AI-агентов и протокольные утилиты, способствуя практическому применению AI в блокчейн-среде. В настоящее время SkyAI поддерживает агрегированные наборы данных из BNB Chain и Solana, объем данных уже превышает 10 миллиардов строк, в будущем также планируется запуск серверов данных MCP с поддержкой основной сети Ethereum и цепочки 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 не выпустили зрелые продукты, что привело к постоянному снижению цен на токены после их выхода на рынок. Это отражает кризис доверия к проектам MCP на рынке, который в основном обусловлен длительными циклами разработки продуктов и отсутствием практической реализации.
Как ускорить процесс разработки продукта, обеспечить тесную связь между токенами и реальным продуктом, а также улучшить пользовательский опыт, будут ключевыми проблемами, с которыми сталкивается текущий проект MCP. Кроме того, продвижение протокола MCP в криптоэкосистеме все еще сталкивается с проблемами технической интеграции. Из-за различий в логике смарт-контрактов и структуре данных между различными блокчейнами и DApp, унифицированный стандартизированный сервер MCP по-прежнему требует значительных ресурсов для разработки.
Несмотря на вызовы, сам протокол MCP демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С постоянным прогрессом технологий AI и поэтапным совершенствованием протокола MCP, в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и других. Например, AI-агенты могут в реальном времени получать данные с блокчейна через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованная природа протокола MCP, вероятно, предоставит AI-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя децентрализации и токенизации активов AI.
Протокол MCP, будучи важной вспомогательной силой интеграции ИИ и блокчейна, с постоянным совершенствованием технологий и расширением областей применения, может стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Однако для достижения этой цели необходимо решить множество проблем, таких как интеграция технологий, безопасность и пользовательский опыт.
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» .
11 Лайков
Награда
11
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
HodlVeteran
· 11ч назад
Заработок на ИИ и убытки от ИИ, выходите, чтобы опытные водители посмотрели... Сердце старых неудачников, которые вошли в игру в 2018 году, снова замирает.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SignatureVerifier
· 11ч назад
если говорить технически, auto-gpt все еще не имеет должных уровней валидации... честно говоря, любительская реализация
Посмотреть ОригиналОтветить0
DecentralizedElder
· 11ч назад
Web3 старший район, этот образ слишком сложен для понимания.
MCP и AI Agent: новая рамка для построения умственной экосистемы Web3
MCP и AI Agent: новая рамка для применения искусственного интеллекта
Один. Введение в концепцию MCP
Традиционные чат-боты в области искусственного интеллекта в значительной степени зависят от универсальных диалоговых моделей, что приводит к нехватке персонализированных ролей и, как следствие, к однообразным и бездушным ответам. Для решения этой проблемы разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ конкретными ролями, характером и тоном, что делает его ответы более близкими к ожиданиям пользователей. Однако даже обладая богатым "персонажем", ИИ всё равно остаётся пассивным ответчиком и не может активно выполнять задачи или осуществлять сложные операции.
Чтобы решить эту проблему, был создан проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователь делает запрос, Auto-GPT генерирует команды на выполнение задач на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты, что позволяет ИИ превратиться из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Несмотря на то, что Auto-GPT в какой-то мере реализует автономное выполнение ИИ, он все еще сталкивается с проблемами, такими как несогласованность форматов вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. В связи с этим был разработан MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи, позволяющий ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно, для выполнения сложных задач крупномасштабными моделями требовалось большое количество кода и описаний инструментов, тогда как протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и коммуникационные нормы, что повышает эффективность взаимодействия ИИ моделей с внешними инструментами.
Два, интеграция MCP и AI Agent
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP, с другой стороны, акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, усиливая межплатформенную совместимость и гибкость.
MCP предоставляет единый стандарт связи для взаимодействия AI-агента с внешними инструментами (включая данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.). Этот стандарт решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI-агенту бесшовно интегрироваться с многосетевыми данными и инструментами, значительно усиливая его способность к автономному выполнению задач. Например, AI-агенты в области DeFi могут в реальном времени получать рыночные данные через MCP и автоматически оптимизировать свои инвестиционные портфели.
Кроме того, MCP открыл новое направление для AI Agent: сотрудничество нескольких AI Agent. С помощью MCP AI Agent могут распределять функции и совместно выполнять сложные задачи, такие как анализ данных в блокчейне, рыночное прогнозирование и управление рисками, повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации транзакций в блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы, связанные с проскальзыванием, износом сделок, MEV и другими, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами в блокчейне.
Три, связанные проекты
1. DeMCP
DeMCP — это децентрализованная сеть MCP, которая стремится предоставить AI Agent собственные открытые MCP услуги, предоставить разработчикам MCP платформу для совместного использования коммерческой прибыли, а также обеспечить односторонний доступ к основным крупным языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через поддержку стейблкоинов.
2. ТЕМНЫЙ
DARK — это сеть MCP, основанная на Solana, работающая в безопасной среде выполнения ( TEE ). Его первое приложение находится в разработке и направлено на предоставление AI Agent эффективных возможностей интеграции инструментов с помощью TEE и протокола MCP, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам через простую конфигурацию.
3. Cookie.fun
Cookie.fun — это платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предоставляющая пользователям комплексные индексы и инструменты анализа AI Agent. Платформа демонстрирует такие показатели, как умственное влияние AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на блокчейне, помогая пользователям понять и оценить работу различных AI Agent. В недавнем обновлении была представлена специальная MCP-сервер, включающая в себя готовый к использованию MCP-сервер для агентов, разработанная специально для разработчиков и людей без технических знаний, без необходимости в какой-либо конфигурации.
4. Система SkyAI
SkyAI — это проект инфраструктуры данных Web3, построенный на BNB Chain, который направлен на создание нативной AI-инфраструктуры для блокчейна путем расширения MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для AI-приложений на основе Web3, планируя упростить процесс разработки через интеграцию многосетевого доступа к данным, развертывание AI-агентов и протокольные утилиты, способствуя практическому применению AI в блокчейн-среде. В настоящее время SkyAI поддерживает агрегированные наборы данных из BNB Chain и Solana, объем данных уже превышает 10 миллиардов строк, в будущем также планируется запуск серверов данных MCP с поддержкой основной сети Ethereum и цепочки 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 не выпустили зрелые продукты, что привело к постоянному снижению цен на токены после их выхода на рынок. Это отражает кризис доверия к проектам MCP на рынке, который в основном обусловлен длительными циклами разработки продуктов и отсутствием практической реализации.
Как ускорить процесс разработки продукта, обеспечить тесную связь между токенами и реальным продуктом, а также улучшить пользовательский опыт, будут ключевыми проблемами, с которыми сталкивается текущий проект MCP. Кроме того, продвижение протокола MCP в криптоэкосистеме все еще сталкивается с проблемами технической интеграции. Из-за различий в логике смарт-контрактов и структуре данных между различными блокчейнами и DApp, унифицированный стандартизированный сервер MCP по-прежнему требует значительных ресурсов для разработки.
Несмотря на вызовы, сам протокол MCP демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С постоянным прогрессом технологий AI и поэтапным совершенствованием протокола MCP, в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и других. Например, AI-агенты могут в реальном времени получать данные с блокчейна через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованная природа протокола MCP, вероятно, предоставит AI-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя децентрализации и токенизации активов AI.
Протокол MCP, будучи важной вспомогательной силой интеграции ИИ и блокчейна, с постоянным совершенствованием технологий и расширением областей применения, может стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Однако для достижения этой цели необходимо решить множество проблем, таких как интеграция технологий, безопасность и пользовательский опыт.