Lançamento do Quadro de Comunicação

MCP e Agente de IA: Um Novo Paradigma de Aplicação de Inteligência Artificial Introdução ao conceito de MC Os chatbots tradicionais no campo da inteligência artificial muitas vezes carecem de configurações personalizadas, resultando em respostas monótonas e sem calor humano. Para resolver este problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos. No entanto, mesmo assim, o AI continua a ser apenas um respondente passivo, incapaz de executar tarefas complexas de forma proativa. O projeto Auto-GPT surgiu, permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA e as registrem no sistema. Após os usuários fazerem um pedido, o Auto-GPT consegue gerar instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executando automaticamente as tarefas e retornando os resultados, fazendo com que a IA passe de um interlocutor passivo para um executor ativo de tarefas. Embora o Auto-GPT tenha alcançado um certo grau de execução autónoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamada de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas.

Conceito de MCP e sua aplicação em Agentes de IA Introdução ao conceito de MC Os tradicionais chatbots no campo da inteligência artificial dependem em grande parte de modelos de diálogo genéricos, faltando uma definição de personagem personalizada, o que leva a respostas monótonas e desprovidas de empatia. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos, tornando suas respostas mais alinhadas com as expectativas dos usuários. No entanto, mesmo com uma "personagem" rica, o AI ainda é apenas um respondedor passivo, incapaz de executar tarefas de forma proativa ou realizar operações complexas. Para resolver este problema, o projeto de código aberto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam uma série de ferramentas e funções para a IA e registrem essas ferramentas no sistema. Quando os usuários fazem um pedido, o Auto-GPT gera instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executa automaticamente as tarefas e retorna os resultados, fazendo com que a IA passe de um interlocutor passivo a um executor ativo de tarefas. Apesar do Au

Esta semana, o mercado de ativos de criptografia teve uma recuperação clara, a emoção do mercado melhorou, e os fundos institucionais aumentaram os investimentos, especialmente na recuperação significativa do ecossistema Solana e da Synthetix. No entanto, os riscos de recessão econômica e a incerteza política ainda existem, e alguns projetos, como o Omni, enfrentam pressão de desbloqueio, exigindo cautela dos investidores.

O MCP e o Agente de IA melhoraram a eficiência da interação entre a IA e ferramentas externas ao fornecer um padrão de comunicação unificado, fazendo com que a IA passasse de um respondedor passivo para um executor ativo de tarefas. O protocolo MCP tem um amplo potencial de aplicação, especialmente em áreas como Finanças Descentralizadas e DAO, mas atualmente ainda enfrenta desafios como o progresso do desenvolvimento e a confiança do mercado.

MCP e Agente de IA: Um Novo Paradigma para Aplicações de Inteligência Artificial Um, Análise do conceito de MCP Os chatbots tradicionais muitas vezes carecem de configurações personalizadas, levando a respostas monótonas e sem graça. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "persona", atribuindo ao IA papéis e tons específicos. No entanto, mesmo com uma "persona" rica, o IA continua a ser apenas um respondedor passivo, incapaz de executar tarefas complexas de forma proativa. Para superar esta limitação, o projeto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA e as registrem no sistema. Após o usuário fazer um pedido, o Auto-GPT pode gerar automaticamente instruções de operação e executar tarefas com base em regras e ferramentas predefinidas. Isso transforma a IA de um interlocutor passivo em um executor ativo de tarefas. Apesar de o Auto-GPT ter alcançado a execução autônoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamada de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas. Para isso,