MCP та AI Agent: нова структура застосування штучного інтелекту
Один, концепція MCP
У сфері штучного інтелекту традиційні чат-боти часто покладаються на універсальні діалогові моделі, що призводить до відсутності персоналізованих налаштувань, через що відповіді є одноманітними та позбавленими людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "людського образу", наділяючи ШІ певними ролями, характером та тоном, щоб його відповіді більше відповідали очікуванням користувачів. Проте, навіть якщо ШІ має багатий "людський образ", він все ще залишається пасивним відповідачем, не здатним активно виконувати завдання чи виконувати складні операції.
Щоб вирішити це обмеження, проект Auto-GPT з'явився на світ. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувач висуває запит, Auto-GPT генерує команди для виконання завдань на основі заздалегідь визначених правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати. Це перетворює ШІ з пасивного учасника діалогу на активного виконавця завдань.
Хоча Auto-GPT досяг певного ступеня автономності в ШІ, він все ще стикається з такими проблемами, як непослідовні формати виклику інструментів і погана кросплатформна сумісність. З цією метою був розроблений MCP (Model Context Protocol), який спрощує спосіб взаємодії ШІ із зовнішніми інструментами. MCP значно спрощує процес розробки та підвищує ефективність за рахунок надання єдиного стандарту зв'язку, який дозволяє ШІ легко викликати різноманітні зовнішні служби.
Два, злиття MCP з AI Agent
MCP та AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent зосереджується на автоматизації операцій блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP, натомість, акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, що підвищує міжплатформову взаємодію та гнучкість.
MCP забезпечує єдиний стандарт комунікації для взаємодії між AI Agent та зовнішніми інструментами (такими як дані блокчейну, смарт-контракти, офф-лан сервіс тощо). Цей стандартизований підхід вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безшовно інтегруватися з багаточинними даними та інструментами, значно посилюючи здатність до автономного виконання. Наприклад, DeFi AI Agent може в режимі реального часу отримувати ринкові дані через MCP та автоматично оптимізувати інвестиційний портфель.
Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI Agent: співпраця кількох AI Agent. Завдяки MCP, AI Agent можуть працювати за функціональним розподілом, об'єднуючи зусилля для виконання складних завдань, таких як аналіз даних в блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність і надійність. У сфері автоматизації транзакцій в блокчейні MCP з'єднує різні торгові та ризикові агентів, вирішуючи проблеми, пов'язані зі сліпими угодами, торгівельними витратами, MEV та ін., забезпечуючи більш безпечне й ефективне управління активами в блокчейні.
Три, пов'язані проекти
1. DeMCP
DeMCP є децентралізованою мережею MCP, яка надає власні відкриті MCP послуги для AI Agent, пропонує платформу для розгортання з поділом комерційного доходу для розробників та забезпечує одноразовий доступ до основних великих мовних моделей (LLM). Розробники можуть отримувати послуги за допомогою стабільних монет.
2. ТЕМРЯВА
DARK є мережою MCP під довіреним середовищем виконання (TEE), побудованою на базі Solana. Його перший додаток наразі розробляється, і він забезпечить ефективні можливості інтеграції інструментів для AI Agent через TEE та MCP протокол, дозволяючи розробникам швидко підключатися до різних інструментів і зовнішніх сервісів за допомогою простого налаштування.
3. Cookie.fun
Cookie.fun є платформою, що спеціалізується на AI Agent в екосистемі Web3, пропонуючи комплексні індекси та аналітичні інструменти для AI Agent. Ця платформа демонструє показники розумового впливу AI Agent, здатності до інтелектуального слідування, взаємодії з користувачами та даних на блокчейні, допомагаючи користувачам оцінити продуктивність різних AI Agent. Нещодавнє оновлення представило спеціальний сервер MCP, що включає в себе «підключи та працюй» спеціалізований сервер MCP для агентів, розроблений спеціально для розробників та нетехнічних користувачів, без необхідності в будь-якій конфігурації.
4. Технологія SkyAI
SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3, побудованим на основі BNB Chain, що має на меті створення нативної AI інфраструктури на блокчейні шляхом розширення MCP. Платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI додатків на базі Web3, плануючи спростити процес розробки через інтеграцію мультичейн доступу до даних, розгортання AI агентів та протокольні утиліти. Наразі SkyAI підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, обсяг даних перевищує 10 мільярдів рядків, а в майбутньому також буде підтримувати сервери MCP даних Ethereum Mainnet та Base Chain.
Чотири, майбутній розвиток
Протокол MCP, як новий наратив злиття штучного інтелекту та блокчейну, демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в таких сферах, як децентралізовані фінанси. Однак на сьогодні більшість проектів на базі MCP все ще перебувають на стадії перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призводить до кризи довіри на ринку.
Прискорення розробки продукту, забезпечення тісного зв'язку між токенами та реальними продуктами, а також покращення досвіду користувачів є основними проблемами, з якими стикається поточний проект MCP. Крім того, просування протоколу MCP в криптоекосистемі все ще стикається з викликами інтеграції технологій, що вимагає значних ресурсів для розробки для уніфікації логіки смарт-контрактів і структур даних між різними блокчейнами та DApp.
Незважаючи на виклики, сам протокол MCP демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. З прогресом технологій ШІ та зрілістю протоколу MCP, у майбутньому очікується більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в режимі реального часу через протокол MCP, виконувати автоматизовані угоди, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Децентралізовані характеристики протоколу MCP можуть надати прозору та відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та активізації активів на основі ШІ.
Як важлива допоміжна сила в інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, протокол MCP, з розвитком технологій та розширенням сфер застосування, має потенціал стати важливим двигуном для просування наступного покоління AI Agent. Однак для реалізації цього бачення ще потрібно вирішити численні виклики, такі як інтеграція технологій, безпека, досвід користувачів 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.
Об'єднання MCP та AI Agent: нова структура застосування штучного інтелекту та перспективи на майбутнє
MCP та AI Agent: нова структура застосування штучного інтелекту
Один, концепція MCP
У сфері штучного інтелекту традиційні чат-боти часто покладаються на універсальні діалогові моделі, що призводить до відсутності персоналізованих налаштувань, через що відповіді є одноманітними та позбавленими людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "людського образу", наділяючи ШІ певними ролями, характером та тоном, щоб його відповіді більше відповідали очікуванням користувачів. Проте, навіть якщо ШІ має багатий "людський образ", він все ще залишається пасивним відповідачем, не здатним активно виконувати завдання чи виконувати складні операції.
Щоб вирішити це обмеження, проект Auto-GPT з'явився на світ. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувач висуває запит, Auto-GPT генерує команди для виконання завдань на основі заздалегідь визначених правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати. Це перетворює ШІ з пасивного учасника діалогу на активного виконавця завдань.
Хоча Auto-GPT досяг певного ступеня автономності в ШІ, він все ще стикається з такими проблемами, як непослідовні формати виклику інструментів і погана кросплатформна сумісність. З цією метою був розроблений MCP (Model Context Protocol), який спрощує спосіб взаємодії ШІ із зовнішніми інструментами. MCP значно спрощує процес розробки та підвищує ефективність за рахунок надання єдиного стандарту зв'язку, який дозволяє ШІ легко викликати різноманітні зовнішні служби.
Два, злиття MCP з AI Agent
MCP та AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent зосереджується на автоматизації операцій блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP, натомість, акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, що підвищує міжплатформову взаємодію та гнучкість.
MCP забезпечує єдиний стандарт комунікації для взаємодії між AI Agent та зовнішніми інструментами (такими як дані блокчейну, смарт-контракти, офф-лан сервіс тощо). Цей стандартизований підхід вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безшовно інтегруватися з багаточинними даними та інструментами, значно посилюючи здатність до автономного виконання. Наприклад, DeFi AI Agent може в режимі реального часу отримувати ринкові дані через MCP та автоматично оптимізувати інвестиційний портфель.
Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI Agent: співпраця кількох AI Agent. Завдяки MCP, AI Agent можуть працювати за функціональним розподілом, об'єднуючи зусилля для виконання складних завдань, таких як аналіз даних в блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність і надійність. У сфері автоматизації транзакцій в блокчейні MCP з'єднує різні торгові та ризикові агентів, вирішуючи проблеми, пов'язані зі сліпими угодами, торгівельними витратами, MEV та ін., забезпечуючи більш безпечне й ефективне управління активами в блокчейні.
Три, пов'язані проекти
1. DeMCP
DeMCP є децентралізованою мережею MCP, яка надає власні відкриті MCP послуги для AI Agent, пропонує платформу для розгортання з поділом комерційного доходу для розробників та забезпечує одноразовий доступ до основних великих мовних моделей (LLM). Розробники можуть отримувати послуги за допомогою стабільних монет.
2. ТЕМРЯВА
DARK є мережою MCP під довіреним середовищем виконання (TEE), побудованою на базі Solana. Його перший додаток наразі розробляється, і він забезпечить ефективні можливості інтеграції інструментів для AI Agent через TEE та MCP протокол, дозволяючи розробникам швидко підключатися до різних інструментів і зовнішніх сервісів за допомогою простого налаштування.
3. Cookie.fun
Cookie.fun є платформою, що спеціалізується на AI Agent в екосистемі Web3, пропонуючи комплексні індекси та аналітичні інструменти для AI Agent. Ця платформа демонструє показники розумового впливу AI Agent, здатності до інтелектуального слідування, взаємодії з користувачами та даних на блокчейні, допомагаючи користувачам оцінити продуктивність різних AI Agent. Нещодавнє оновлення представило спеціальний сервер MCP, що включає в себе «підключи та працюй» спеціалізований сервер MCP для агентів, розроблений спеціально для розробників та нетехнічних користувачів, без необхідності в будь-якій конфігурації.
4. Технологія SkyAI
SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3, побудованим на основі BNB Chain, що має на меті створення нативної AI інфраструктури на блокчейні шляхом розширення MCP. Платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI додатків на базі Web3, плануючи спростити процес розробки через інтеграцію мультичейн доступу до даних, розгортання AI агентів та протокольні утиліти. Наразі SkyAI підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, обсяг даних перевищує 10 мільярдів рядків, а в майбутньому також буде підтримувати сервери MCP даних Ethereum Mainnet та Base Chain.
Чотири, майбутній розвиток
Протокол MCP, як новий наратив злиття штучного інтелекту та блокчейну, демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в таких сферах, як децентралізовані фінанси. Однак на сьогодні більшість проектів на базі MCP все ще перебувають на стадії перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призводить до кризи довіри на ринку.
Прискорення розробки продукту, забезпечення тісного зв'язку між токенами та реальними продуктами, а також покращення досвіду користувачів є основними проблемами, з якими стикається поточний проект MCP. Крім того, просування протоколу MCP в криптоекосистемі все ще стикається з викликами інтеграції технологій, що вимагає значних ресурсів для розробки для уніфікації логіки смарт-контрактів і структур даних між різними блокчейнами та DApp.
Незважаючи на виклики, сам протокол MCP демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. З прогресом технологій ШІ та зрілістю протоколу MCP, у майбутньому очікується більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в режимі реального часу через протокол MCP, виконувати автоматизовані угоди, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Децентралізовані характеристики протоколу MCP можуть надати прозору та відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та активізації активів на основі ШІ.
Як важлива допоміжна сила в інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, протокол MCP, з розвитком технологій та розширенням сфер застосування, має потенціал стати важливим двигуном для просування наступного покоління AI Agent. Однак для реалізації цього бачення ще потрібно вирішити численні виклики, такі як інтеграція технологій, безпека, досвід користувачів та ін.