MCP и AI Agent: новая парадигма применения искусственного интеллекта
Введение в концепцию MCP
В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты в значительной степени полагаются на универсальные модели диалога, что приводит к недостатку персонализированных настроек, и их ответы часто однообразны и скучны. Для решения этой проблемы разработчики вводят концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями, характерами и интонацией, что делает его ответы более близкими к ожиданиям пользователей. Однако, даже обладая богатым "персонажем", ИИ все равно остается пассивным ответчиком и не может самостоятельно выполнять задачи или проводить сложные операции.
Чтобы преодолеть это ограничение, был создан проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять набор инструментов и функций для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователи делают запрос, Auto-GPT генерирует соответствующие команды на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты. Это превращает ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Хотя Auto-GPT в определенной степени реализует автономное выполнение ИИ, он по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как несоответствие форматов вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. Для этого был разработан MCP (Model Context Protocol, модельный контекстный протокол). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, обеспечивая единый стандарт связи, который позволяет ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно, чтобы заставить крупномасштабную модель выполнять сложные задачи, разработчикам необходимо писать огромное количество кода и описаний инструментов, что значительно увеличивает сложность разработки и временные затраты. Протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и коммуникационные нормы, что позволяет ИИ моделям быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.
Слияние MCP и AI Agent
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, исполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP, с другой стороны, акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, что усиливает межплатформенную совместимость и гибкость.
Традиционные AI-агенты обладают определёнными исполнительными способностями, такими как выполнение сделок через смарт-контракты, управление кошельками и так далее, но эти функции обычно предопределены, что лишает их гибкости и адаптивности. Основная ценность MCP заключается в предоставлении единого стандарта коммуникации для взаимодействия AI-агента с внешними инструментами (включая данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.). Эта стандартизация решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI-агенту бесшовно интегрироваться с многосетевыми данными и инструментами, значительно усиливая его самостоятельные исполнительные способности.
Например, AI-агенты в области DeFi могут в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать портфель с помощью MCP. Кроме того, MCP открывает новые направления для AI-агентов, а именно сотрудничество нескольких AI-агентов: с помощью MCP AI-агенты могут работать совместно, распределяя функции и выполняя сложные задачи, такие как анализ данных на блокчейне, прогнозирование рынка и управление рисками, что повышает общую эффективность и надежность. В области автоматизации сделок на блокчейне MCP соединяет различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы скольжения, издержек сделок, MEV и т. д., обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на блокчейне.
Связанные проекты
DeMCP
DeMCP — это децентрализованная MCP-сеть, которая стремится предоставить AI Agent собственные открытые MCP-услуги, а также обеспечить разработчиков платформой для совместного использования коммерческой прибыли при развертывании, позволяя однократный доступ к основным крупным языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через поддерживаемые стейблкоины. По состоянию на 8 мая рыночная капитализация токена DMCP составляет около 1,62 миллиона долларов.
ТЕМНЫЙ
DARK — это сеть MCP, построенная на доверенной вычислительной среде (TEE) на базе Solana. Его первое приложение находится в разработке и будет предоставлять эффективные инструменты интеграции для AI Agent через TEE и MCP протокол, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простых конфигураций. В настоящее время пользователи могут присоединиться к раннему этапу тестирования через резервирование по электронной почте и предоставлять обратную связь.
Cookie.fun
Cookie.fun — это платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предоставляющая пользователям всесторонние индексы и инструменты для анализа AI Agent. Платформа демонстрирует такие показатели, как умственное влияние AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на цепочке, помогая пользователям понять и оценить производительность различных AI Agent. 24 апреля обновление Cookie.API1.0 запустило специализированный MCP сервер, включающий готовый к использованию MCP сервер для интеллектуальных агентов, разработанный для разработчиков и недоступных для технологий пользователей, не требующий никакой настройки.
SkyAI
SkyAI — это проект инфраструктуры данных Web3, построенный на базе BNB Chain, который направлен на создание инфраструктуры блокчейн-родного ИИ путем расширения MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для приложений ИИ на базе Web3, планируя упростить процесс разработки через интеграцию доступа к данным из нескольких цепочек, развертывание ИИ-агентов и протокольные утилиты, что будет способствовать практическому применению ИИ в блокчейн-среде. В настоящее время SkyAI поддерживает агрегированные наборы данных из BNB Chain и Solana, объем данных превысил 10 миллиардов строк, в будущем также будет запущен MCP сервер данных, поддерживающий основную сеть Ethereum и цепочку Base.
Будущее развитие
Протокол MCP, как новая нарративная форма слияния ИИ и блокчейна, демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, усилении безопасности и защите конфиденциальности, особенно в таких сценариях, как децентрализованные финансы. Однако в настоящее время большинство проектов на основе MCP все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты, что привело к постоянному падению цен на их токены после запуска. Это отражает кризис доверия к проектам MCP на рынке, в основном вызванный длительным циклом разработки продуктов и отсутствием фактических приложений.
Следовательно, ускорение разработки продукта, обеспечение тесной связи токена с фактическим продуктом и улучшение пользовательского опыта будут основными проблемами, с которыми сталкивается текущий проект MCP. Кроме того, продвижение протокола MCP в криптоэкосистеме по-прежнему сталкивается с проблемами интеграции технологий. Из-за различий в логике смарт-контрактов и структуре данных между различными блокчейнами и DApp, унифицированный стандартизированный сервер MCP все еще требует значительных ресурсов для разработки.
Несмотря на вызовы, сам протокол MCP демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С непрерывным развитием технологий ИИ и постепенным совершенствованием протокола MCP, в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi и DAO. Например, AI-агенты могут получать данные с блокчейна в реальном времени через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, увеличивая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP может предоставить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы моделей ИИ, способствуя процессу децентрализации и активизации ИИ-активов.
Протокол MCP, являясь важной вспомогательной силой в слиянии ИИ и блокчейна, с постоянным совершенствованием технологий и расширением областей применения, имеет потенциал стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Однако для реализации этого видения необходимо решить множество проблем, таких как интеграция технологий, безопасность, пользовательский опыт и другие.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
7
Поделиться
комментарий
0/400
Ser_This_Is_A_Casino
· 19ч назад
Гадание собака навсегда бог web3霸天虎
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenToaster
· 08-06 10:17
Слышал, что ИИ уже может самостоятельно заниматься делами, мы тоже хотим попробовать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketMonk
· 08-06 10:17
Это всего лишь инструмент для новой волны разыгрывания людей как лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PositionPhobia
· 08-06 10:14
Рынок падает, значит, нужно пополнение маржи, растет, значит, хочу продать. Каждый день страх и тревога, я неудачник.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenUnlocker
· 08-06 10:11
Смотрел полдня и так и не понял, зачем так много концепций.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LightningSentry
· 08-06 10:09
Наконец-то появился бот, который может двигаться самостоятельно. Я ждал этого дня так долго.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BTCBeliefStation
· 08-06 10:08
Этот Бот наконец-то начал двигаться сам. Когда он сможет помочь мне покупать падения?
MC Протокол способствует обновлению AI Agent, открывая новую главу в умных приложениях Web3
MCP и AI Agent: новая парадигма применения искусственного интеллекта
Введение в концепцию MCP
В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты в значительной степени полагаются на универсальные модели диалога, что приводит к недостатку персонализированных настроек, и их ответы часто однообразны и скучны. Для решения этой проблемы разработчики вводят концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями, характерами и интонацией, что делает его ответы более близкими к ожиданиям пользователей. Однако, даже обладая богатым "персонажем", ИИ все равно остается пассивным ответчиком и не может самостоятельно выполнять задачи или проводить сложные операции.
Чтобы преодолеть это ограничение, был создан проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять набор инструментов и функций для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователи делают запрос, Auto-GPT генерирует соответствующие команды на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты. Это превращает ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.
Хотя Auto-GPT в определенной степени реализует автономное выполнение ИИ, он по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как несоответствие форматов вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. Для этого был разработан MCP (Model Context Protocol, модельный контекстный протокол). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, обеспечивая единый стандарт связи, который позволяет ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно, чтобы заставить крупномасштабную модель выполнять сложные задачи, разработчикам необходимо писать огромное количество кода и описаний инструментов, что значительно увеличивает сложность разработки и временные затраты. Протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и коммуникационные нормы, что позволяет ИИ моделям быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.
Слияние MCP и AI Agent
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, исполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP, с другой стороны, акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, что усиливает межплатформенную совместимость и гибкость.
Традиционные AI-агенты обладают определёнными исполнительными способностями, такими как выполнение сделок через смарт-контракты, управление кошельками и так далее, но эти функции обычно предопределены, что лишает их гибкости и адаптивности. Основная ценность MCP заключается в предоставлении единого стандарта коммуникации для взаимодействия AI-агента с внешними инструментами (включая данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.). Эта стандартизация решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI-агенту бесшовно интегрироваться с многосетевыми данными и инструментами, значительно усиливая его самостоятельные исполнительные способности.
Например, AI-агенты в области DeFi могут в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать портфель с помощью MCP. Кроме того, MCP открывает новые направления для AI-агентов, а именно сотрудничество нескольких AI-агентов: с помощью MCP AI-агенты могут работать совместно, распределяя функции и выполняя сложные задачи, такие как анализ данных на блокчейне, прогнозирование рынка и управление рисками, что повышает общую эффективность и надежность. В области автоматизации сделок на блокчейне MCP соединяет различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая проблемы скольжения, издержек сделок, MEV и т. д., обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на блокчейне.
Связанные проекты
DeMCP
DeMCP — это децентрализованная MCP-сеть, которая стремится предоставить AI Agent собственные открытые MCP-услуги, а также обеспечить разработчиков платформой для совместного использования коммерческой прибыли при развертывании, позволяя однократный доступ к основным крупным языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через поддерживаемые стейблкоины. По состоянию на 8 мая рыночная капитализация токена DMCP составляет около 1,62 миллиона долларов.
ТЕМНЫЙ
DARK — это сеть MCP, построенная на доверенной вычислительной среде (TEE) на базе Solana. Его первое приложение находится в разработке и будет предоставлять эффективные инструменты интеграции для AI Agent через TEE и MCP протокол, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простых конфигураций. В настоящее время пользователи могут присоединиться к раннему этапу тестирования через резервирование по электронной почте и предоставлять обратную связь.
Cookie.fun
Cookie.fun — это платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предоставляющая пользователям всесторонние индексы и инструменты для анализа AI Agent. Платформа демонстрирует такие показатели, как умственное влияние AI Agent, способность к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на цепочке, помогая пользователям понять и оценить производительность различных AI Agent. 24 апреля обновление Cookie.API1.0 запустило специализированный MCP сервер, включающий готовый к использованию MCP сервер для интеллектуальных агентов, разработанный для разработчиков и недоступных для технологий пользователей, не требующий никакой настройки.
SkyAI
SkyAI — это проект инфраструктуры данных Web3, построенный на базе BNB Chain, который направлен на создание инфраструктуры блокчейн-родного ИИ путем расширения MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для приложений ИИ на базе Web3, планируя упростить процесс разработки через интеграцию доступа к данным из нескольких цепочек, развертывание ИИ-агентов и протокольные утилиты, что будет способствовать практическому применению ИИ в блокчейн-среде. В настоящее время SkyAI поддерживает агрегированные наборы данных из BNB Chain и Solana, объем данных превысил 10 миллиардов строк, в будущем также будет запущен MCP сервер данных, поддерживающий основную сеть Ethereum и цепочку Base.
Будущее развитие
Протокол MCP, как новая нарративная форма слияния ИИ и блокчейна, демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, усилении безопасности и защите конфиденциальности, особенно в таких сценариях, как децентрализованные финансы. Однако в настоящее время большинство проектов на основе MCP все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты, что привело к постоянному падению цен на их токены после запуска. Это отражает кризис доверия к проектам MCP на рынке, в основном вызванный длительным циклом разработки продуктов и отсутствием фактических приложений.
Следовательно, ускорение разработки продукта, обеспечение тесной связи токена с фактическим продуктом и улучшение пользовательского опыта будут основными проблемами, с которыми сталкивается текущий проект MCP. Кроме того, продвижение протокола MCP в криптоэкосистеме по-прежнему сталкивается с проблемами интеграции технологий. Из-за различий в логике смарт-контрактов и структуре данных между различными блокчейнами и DApp, унифицированный стандартизированный сервер MCP все еще требует значительных ресурсов для разработки.
Несмотря на вызовы, сам протокол MCP демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С непрерывным развитием технологий ИИ и постепенным совершенствованием протокола MCP, в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi и DAO. Например, AI-агенты могут получать данные с блокчейна в реальном времени через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, увеличивая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP может предоставить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы моделей ИИ, способствуя процессу децентрализации и активизации ИИ-активов.
Протокол MCP, являясь важной вспомогательной силой в слиянии ИИ и блокчейна, с постоянным совершенствованием технологий и расширением областей применения, имеет потенциал стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Однако для реализации этого видения необходимо решить множество проблем, таких как интеграция технологий, безопасность, пользовательский опыт и другие.