MCP та AI Agent: нова рамка для застосування штучного інтелекту
Один. Вступ до концепції MCP
Традиційні чат-боти часто не мають персоналізації, що призводить до нудних і одноманітних відповідей. Щоб вирішити цю проблему, розробники вводять концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями та тоном. Однак, навіть з багатими "персонажами", ШІ все ще залишається пасивним відповідником, не здатним активно виконувати складні завдання.
Щоб подолати це обмеження, проект Auto-GPT виник на світ. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ, щоб ШІ міг автоматично виконувати завдання відповідно до заданих правил. Тим не менш, Auto-GPT все ще має недоліки в єдності формату виклику інструментів і кросплатформній сумісності.
Щоб впоратися з цими викликами, з'явився протокол контексту моделі (MCP). MCP має на меті спростити взаємодію AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку. Це значно знижує складність розробки та часові витрати, дозволяючи AI моделям більш ефективно взаємодіяти із зовнішніми інструментами.
Два, співпраця MCP та AI Agent
MCP та AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent зосереджений на операціях з блокчейном, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, в той час як MCP акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом.
MCP забезпечує єдиний стандарт зв'язку для AI Agent з зовнішніми інструментами (такими як блокчейн-дані, смарт-контракти тощо), вирішуючи проблему фрагментації інтерфейсів. Це дозволяє AI Agent безшовно підключатися до багатоланцевих даних та інструментів, значно підвищуючи автономні можливості виконання. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi може отримувати ринкові дані в реальному часі через MCP та оптимізувати портфель.
Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI Agent: співпраця багатьох агентів. Завдяки MCP різні функціональні AI Agent можуть спільно виконувати складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку тощо, підвищуючи загальну ефективність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP може з'єднувати різні агентів з торгівлі та управління ризиками, вирішуючи проблеми, такі як проскок та витрати на торгівлю, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами.
Три, опис проектів
1. DeMCP
DeMCP є децентралізованою мережею MCP, яка надає самостійно розроблені відкриті MCP послуги для AI Agent, забезпечуючи платформу для спільного використання комерційних доходів для розробників, що реалізує універсальний доступ до основних великих мовних моделей. Розробники можуть отримувати послуги через стейблкойни.
2. ТЕМРЯВА
DARK є мережею MCP, побудованою на базі довіреного середовища виконання (TEE) Solana. Його перший додаток наразі розробляється, з метою забезпечення ефективної інтеграції інструментів для AI Agent за допомогою TEE та протоколу MCP.
3. Cookie.fun
Cookie.fun зосереджений на AI Agent у екосистемі Web3, надаючи комплексні індекси Agent та аналітичні інструменти. Платформа демонструє такі показники, як ментальний вплив Agent, здатність до інтелектуального слідування тощо, допомагаючи користувачам оцінювати ефективність різних Agent. Нещодавні оновлення представили спеціалізований сервер MCP, що надає розробникам рішення, готові до використання.
4. Технологія SkyAI
SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3 на базі BNB Chain, який будує блокчейн-нативну AI-інфраструктуру через розширення MCP. Ця платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI-додатків Web3, спрощуючи процес розробки та просуваючи реальне застосування AI в блокчейн-середовищі.
Чотири, перспективи майбутнього розвитку
Протокол MCP демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки тощо, особливо в сфері децентралізованих фінансів має широкі перспективи застосування. Проте наразі більшість проектів MCP все ще знаходяться на стадії перевірки концепції, стикаючись з такими викликами, як тривалий цикл розробки продукту та нестача реальних застосувань.
Попри це, протокол MCP все ще демонструє величезний потенціал для розвитку на ринку. З розвитком технологій штучного інтелекту та зрілістю протоколу MCP очікується, що він знайде більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в реальному часі через MCP, виконувати автоматизовані угоди та підвищувати ефективність аналізу ринку.
Децентралізована природа протоколу MCP обіцяє надати прозору, відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та активізації AI-активів. Як важливий допоміжний фактор у інтеграції AI та блокчейну, протокол MCP має всі шанси стати важливим двигуном для просування наступного покоління AI Agent. Однак для досягнення цього бачення все ще потрібно вирішити багато викликів, таких як інтеграція технологій, безпека, користувацький досвід та ін.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Співпраця MCP з AI Agent: нова структура AI-додатків в екосистемі Web3
MCP та AI Agent: нова рамка для застосування штучного інтелекту
Один. Вступ до концепції MCP
Традиційні чат-боти часто не мають персоналізації, що призводить до нудних і одноманітних відповідей. Щоб вирішити цю проблему, розробники вводять концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями та тоном. Однак, навіть з багатими "персонажами", ШІ все ще залишається пасивним відповідником, не здатним активно виконувати складні завдання.
Щоб подолати це обмеження, проект Auto-GPT виник на світ. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ, щоб ШІ міг автоматично виконувати завдання відповідно до заданих правил. Тим не менш, Auto-GPT все ще має недоліки в єдності формату виклику інструментів і кросплатформній сумісності.
Щоб впоратися з цими викликами, з'явився протокол контексту моделі (MCP). MCP має на меті спростити взаємодію AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку. Це значно знижує складність розробки та часові витрати, дозволяючи AI моделям більш ефективно взаємодіяти із зовнішніми інструментами.
Два, співпраця MCP та AI Agent
MCP та AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent зосереджений на операціях з блокчейном, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, в той час як MCP акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом.
MCP забезпечує єдиний стандарт зв'язку для AI Agent з зовнішніми інструментами (такими як блокчейн-дані, смарт-контракти тощо), вирішуючи проблему фрагментації інтерфейсів. Це дозволяє AI Agent безшовно підключатися до багатоланцевих даних та інструментів, значно підвищуючи автономні можливості виконання. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi може отримувати ринкові дані в реальному часі через MCP та оптимізувати портфель.
Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI Agent: співпраця багатьох агентів. Завдяки MCP різні функціональні AI Agent можуть спільно виконувати складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку тощо, підвищуючи загальну ефективність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP може з'єднувати різні агентів з торгівлі та управління ризиками, вирішуючи проблеми, такі як проскок та витрати на торгівлю, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами.
Три, опис проектів
1. DeMCP
DeMCP є децентралізованою мережею MCP, яка надає самостійно розроблені відкриті MCP послуги для AI Agent, забезпечуючи платформу для спільного використання комерційних доходів для розробників, що реалізує універсальний доступ до основних великих мовних моделей. Розробники можуть отримувати послуги через стейблкойни.
2. ТЕМРЯВА
DARK є мережею MCP, побудованою на базі довіреного середовища виконання (TEE) Solana. Його перший додаток наразі розробляється, з метою забезпечення ефективної інтеграції інструментів для AI Agent за допомогою TEE та протоколу MCP.
3. Cookie.fun
Cookie.fun зосереджений на AI Agent у екосистемі Web3, надаючи комплексні індекси Agent та аналітичні інструменти. Платформа демонструє такі показники, як ментальний вплив Agent, здатність до інтелектуального слідування тощо, допомагаючи користувачам оцінювати ефективність різних Agent. Нещодавні оновлення представили спеціалізований сервер MCP, що надає розробникам рішення, готові до використання.
4. Технологія SkyAI
SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3 на базі BNB Chain, який будує блокчейн-нативну AI-інфраструктуру через розширення MCP. Ця платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI-додатків Web3, спрощуючи процес розробки та просуваючи реальне застосування AI в блокчейн-середовищі.
Чотири, перспективи майбутнього розвитку
Протокол MCP демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки тощо, особливо в сфері децентралізованих фінансів має широкі перспективи застосування. Проте наразі більшість проектів MCP все ще знаходяться на стадії перевірки концепції, стикаючись з такими викликами, як тривалий цикл розробки продукту та нестача реальних застосувань.
Попри це, протокол MCP все ще демонструє величезний потенціал для розвитку на ринку. З розвитком технологій штучного інтелекту та зрілістю протоколу MCP очікується, що він знайде більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в реальному часі через MCP, виконувати автоматизовані угоди та підвищувати ефективність аналізу ринку.
Децентралізована природа протоколу MCP обіцяє надати прозору, відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та активізації AI-активів. Як важливий допоміжний фактор у інтеграції AI та блокчейну, протокол MCP має всі шанси стати важливим двигуном для просування наступного покоління AI Agent. Однак для досягнення цього бачення все ще потрібно вирішити багато викликів, таких як інтеграція технологій, безпека, користувацький досвід та ін.