Комунікаційна структура

MCP (модельний контекстний протокол) підвищує ефективність взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що сприяє застосуванню в галузі децентралізованого фінансування. Незважаючи на те, що ще існують виклики, протокол MCP демонструє широкий ринковий потенціал, у майбутньому може сприяти глибокій інтеграції AI з блокчейном.

падіння не може бути, дійсно не може бути! Навіть якщо буде падіння, що з того? У бичачому ринку, падіння — це лише задня передача для V-подібного злету. Пропустивши цю хвилю, багато людей пропустять цілий цикл. Біржа продовжує купувати UNI LTC Продовжувати купувати SKYAI FAIR3 на блокчейні Непереможний цикл віри не залишає поле, не здається.

MCP (модельний контекстний протокол) спростив взаємодію AI Agent з зовнішніми інструментами, забезпечивши єдиний стандарт зв'язку, що підвищує його активність і виконавчі можливості. Цей протокол має широкі перспективи застосування в сферах Децентралізовані фінанси, DAO та інших, але все ще стикається з викликами інтеграції технологій та безпеки.

MCP та AI Agent: нова парадигма застосування штучного інтелекту Вступ до концепції MCP Традиційні чат-боти в галузі штучного інтелекту часто не мають персоналізованих налаштувань, що призводить до односторонніх відповідей і відсутності людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "людського образу", наділяючи ШІ певними ролями, характерами та інтонацією. Однак, навіть так, ШІ все ще залишається лише пасивним відповідником, не здатним активно виконувати складні завдання. Проект Auto-GPT з'явився, він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Після того, як користувач висловлює запит, Auto-GPT може генерувати операційні інструкції відповідно до попередньо визначених правил і інструментів, автоматично виконувати завдання та повертати результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань. Незважаючи на те, що Auto-GPT до певної міри реалізує автономне виконання ШІ, він все ще стикається з проблемами несумісності формату виклику інструментів та низькою кросплатформенною сумісністю.

Концепція MCP та її застосування в AI Agent Введення в концепцію MCP Традиційні чат-боти в галузі штучного інтелекту переважно покладаються на загальні моделі діалогу, що призводить до нестачі персоналізованих ролей, внаслідок чого відповіді є однобокими та позбавленими людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники вводять концепцію "людського образу", на赋аючи ШІ специфічні ролі, характер та тон, що робить його відповіді ближчими до очікувань користувачів. Проте, навіть з багатими "людськими образами", ШІ все ще залишається пасивним відповідальником, не в змозі виконувати завдання або здійснювати складні операції. Щоб вирішити цю проблему, з'явився відкритий проект Auto-GPT. Він дозволяє розробникам визначати для ШІ ряд інструментів і функцій та реєструвати ці інструменти в системі. Коли користувач висуває запит, Auto-GPT генерує інструкції для виконання на основі заданих правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань. Незважаючи на Au