📢 Gate广场 #MBG任务挑战# 发帖赢大奖活动火热开启!
想要瓜分1,000枚MBG?现在就来参与,展示你的洞察与实操,成为MBG推广达人!
💰️ 本期将评选出20位优质发帖用户,每人可轻松获得50枚MBG!
如何参与:
1️⃣ 调研MBG项目
对MBG的基本面、社区治理、发展目标、代币经济模型等方面进行研究,分享你对项目的深度研究。
2️⃣ 参与并分享真实体验
参与MBG相关活动(包括CandyDrop、Launchpool或现货交易),并晒出你的参与截图、收益图或实用教程。可以是收益展示、简明易懂的新手攻略、小窍门,也可以是现货行情点位分析,内容详实优先。
3️⃣ 鼓励带新互动
如果你的帖子吸引到他人参与活动,或者有好友评论“已参与/已交易”,将大幅提升你的获奖概率!
MBG热门活动(帖文需附下列活动链接):
Gate第287期Launchpool:MBG — 质押ETH、MBG即可免费瓜分112,500 MBG,每小时领取奖励!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements/article/46230
Gate CandyDrop第55期:CandyDrop x MBG — 通过首次交易、交易MBG、邀请好友注册交易即可分187,500 MBG!参与攻略见公告:https://www.gate.com/announcements
MCP与AI Agent协同:Web3生态的AI应用新框架
MCP与AI Agent:人工智能应用的新框架
一、MCP概念简介
传统聊天机器人常缺乏个性化设定,导致回应单调乏味。为解决这一问题,开发者引入"人设"概念,赋予AI特定角色和语气。然而,即便拥有丰富"人设",AI仍只是被动回应者,无法主动执行复杂任务。
为突破这一限制,Auto-GPT项目应运而生。它允许开发者为AI定义工具和函数,使AI能根据预设规则自动执行任务。尽管如此,Auto-GPT在工具调用格式统一性和跨平台兼容性方面仍存在不足。
为应对这些挑战,模型上下文协议(MCP)应运而生。MCP旨在简化AI与外部工具的交互,提供统一的通信标准。这大大降低了开发难度和时间成本,使AI模型能更高效地与外部工具交互。
二、MCP与AI Agent的协同
MCP与AI Agent相辅相成。AI Agent专注于区块链操作、智能合约执行和加密资产管理,而MCP侧重于简化AI Agent与外部系统的交互,提供标准化协议和上下文管理。
MCP为AI Agent与外部工具(如区块链数据、智能合约等)提供了统一的通信标准,解决了接口碎片化问题。这使AI Agent能无缝对接多链数据和工具,大幅提升自主执行能力。例如,DeFi类AI Agent可通过MCP实时获取市场数据并优化投资组合。
此外,MCP为AI Agent开辟了新方向:多Agent协作。通过MCP,不同职能的AI Agent可协同完成链上数据分析、市场预测等复杂任务,提升整体效率。在链上交易自动化方面,MCP可串联各类交易与风控Agent,解决滑点、交易磨损等问题,实现更安全高效的资产管理。
三、相关项目简介
1. DeMCP
DeMCP是去中心化的MCP网络,为AI Agent提供自研开源的MCP服务,为开发者提供商业收益共享平台,实现主流大型语言模型的一站式接入。开发者可通过稳定币获取服务。
2. DARK
DARK是基于Solana构建的可信执行环境(TEE)下的MCP网络。其首款应用正在开发中,旨在通过TEE和MCP协议为AI Agent提供高效的工具集成能力。
3. Cookie.fun
Cookie.fun专注于Web3生态中的AI Agent,提供全面的Agent指数和分析工具。平台展示Agent的心智影响力、智能跟随能力等指标,帮助用户评估不同Agent的表现。近期更新推出了专属MCP服务器,为开发者提供即插即用的解决方案。
4. SkyAI
SkyAI是基于BNB Chain的Web3数据基础设施项目,通过扩展MCP构建区块链原生AI基础架构。该平台为Web3 AI应用提供可扩展且可互操作的数据协议,简化开发流程,推动AI在区块链环境中的实际应用。
四、未来发展前景
MCP协议在提升数据交互效率、降低开发成本、增强安全性等方面展现出巨大潜力,尤其在去中心化金融领域具备广泛应用前景。然而,目前多数MCP项目仍处于概念验证阶段,面临产品开发周期长、缺乏实际应用等挑战。
尽管如此,MCP协议仍展现出巨大的市场发展潜力。随着AI技术进步和协议成熟,MCP有望在DeFi、DAO等领域实现更广泛应用。例如,AI代理可通过MCP实时获取链上数据,执行自动化交易,提升市场分析效率。
MCP协议的去中心化特性有望为AI模型提供透明、可追溯的运行平台,推动AI资产的去中心化和资产化进程。作为AI与区块链融合的重要辅助力量,MCP协议有望成为推动下一代AI Agent的重要引擎。然而,实现这一愿景仍需解决技术整合、安全性、用户体验等多方面挑战。