MCP وعامل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
واحد، مقدمة عن مفهوم MCP
تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية غالبًا إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود مملة وغير مثيرة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونبرات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ مهام معقدة بشكل نشط.
لتجاوز هذه القيود، تم إنشاء مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا. ومع ذلك، لا يزال لدى Auto-GPT نقص في اتساق صيغة استدعاء الأدوات والتوافق عبر الأنظمة الأساسية.
لمواجهة هذه التحديات، ظهرت بروتوكولات سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، وتوفير معيار اتصالات موحد. هذا يقلل بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
٢، التعاون بين MCP و AI Agent
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent على عمليات blockchain وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياقات.
MCP يوفر معيار اتصالات موحد بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، العقود الذكية، إلخ)، مما يحل مشكلة تجزئة الواجهات. وهذا يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من التفاعل بشكل سلس مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي عبر MCP وتحسين محفظة الاستثمار.
بالإضافة إلى ذلك، فتحت MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي: التعاون بين الوكلاء المتعددين. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من وظائف مختلفة التعاون لإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤ بالأسواق، مما يعزز الكفاءة العامة. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، ويحقق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة.
ثلاثة، مقدمة عن المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP غير مركزية، تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة لمشاركة العوائد التجارية للمطورين، مما يتيح الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP المبنية على البيئة التنفيذية الموثوقة (TEE) على Solana. التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP.
3. Cookie.fun
Cookie.fun تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي Web3، وتقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليلية للوكلاء. يعرض المنصة تأثير الوكلاء الذهني، وقدرة المتابعة الذكية وغيرها من المؤشرات، مما يساعد المستخدمين في تقييم أداء الوكلاء المختلفين. تم إطلاق تحديثات حديثة تحتوي على خادم MCP مخصص، مما يوفر حلولاً جاهزة للمطورين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 قائم على BNB Chain، يقوم ببناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتبادل لتطبيقات Web3 AI، مما يبسط عملية التطوير ويدفع استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain.
أربعة، آفاق التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان، خاصة في مجال التمويل اللامركزي، حيث تتمتع بآفاق تطبيق واسعة. ومع ذلك، لا يزال معظم مشاريع MCP في مرحلة إثبات المفهوم، وتواجه تحديات مثل طول دورة تطوير المنتج ونقص التطبيقات العملية.
ومع ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانيات كبيرة في تطوير السوق. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي و نضوج البروتوكول، من المتوقع أن يحقق MCP تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال MCP، وتنفيذ صفقات تلقائية، مما يعزز كفاءة تحليل السوق.
تتمتع خصائص اللامركزية لبروتوكول MCP بإمكانية توفير منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية أصول الذكاء الاصطناعي وعملية تحويلها إلى أصول. باعتبارها قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركاً مهماً لدفع جيل جديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة من حيث التكامل التكنولوجي والأمان وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
التعاون بين MCP و AI Agent: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3
MCP وعامل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
واحد، مقدمة عن مفهوم MCP
تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية غالبًا إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود مملة وغير مثيرة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونبرات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ مهام معقدة بشكل نشط.
لتجاوز هذه القيود، تم إنشاء مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا. ومع ذلك، لا يزال لدى Auto-GPT نقص في اتساق صيغة استدعاء الأدوات والتوافق عبر الأنظمة الأساسية.
لمواجهة هذه التحديات، ظهرت بروتوكولات سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، وتوفير معيار اتصالات موحد. هذا يقلل بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
٢، التعاون بين MCP و AI Agent
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent على عمليات blockchain وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياقات.
MCP يوفر معيار اتصالات موحد بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، العقود الذكية، إلخ)، مما يحل مشكلة تجزئة الواجهات. وهذا يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من التفاعل بشكل سلس مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي عبر MCP وتحسين محفظة الاستثمار.
بالإضافة إلى ذلك، فتحت MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي: التعاون بين الوكلاء المتعددين. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من وظائف مختلفة التعاون لإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤ بالأسواق، مما يعزز الكفاءة العامة. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، ويحقق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة.
ثلاثة، مقدمة عن المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP غير مركزية، تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة لمشاركة العوائد التجارية للمطورين، مما يتيح الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP المبنية على البيئة التنفيذية الموثوقة (TEE) على Solana. التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP.
3. Cookie.fun
Cookie.fun تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي Web3، وتقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليلية للوكلاء. يعرض المنصة تأثير الوكلاء الذهني، وقدرة المتابعة الذكية وغيرها من المؤشرات، مما يساعد المستخدمين في تقييم أداء الوكلاء المختلفين. تم إطلاق تحديثات حديثة تحتوي على خادم MCP مخصص، مما يوفر حلولاً جاهزة للمطورين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 قائم على BNB Chain، يقوم ببناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتبادل لتطبيقات Web3 AI، مما يبسط عملية التطوير ويدفع استخدام الذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain.
أربعة، آفاق التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان، خاصة في مجال التمويل اللامركزي، حيث تتمتع بآفاق تطبيق واسعة. ومع ذلك، لا يزال معظم مشاريع MCP في مرحلة إثبات المفهوم، وتواجه تحديات مثل طول دورة تطوير المنتج ونقص التطبيقات العملية.
ومع ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانيات كبيرة في تطوير السوق. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي و نضوج البروتوكول، من المتوقع أن يحقق MCP تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال MCP، وتنفيذ صفقات تلقائية، مما يعزز كفاءة تحليل السوق.
تتمتع خصائص اللامركزية لبروتوكول MCP بإمكانية توفير منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية أصول الذكاء الاصطناعي وعملية تحويلها إلى أصول. باعتبارها قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركاً مهماً لدفع جيل جديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة من حيث التكامل التكنولوجي والأمان وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.