MCP та AI Agent: нова структура застосування штучного інтелекту
Один, Вступ до концепції MCP
Традиційні чат-боти у сфері штучного інтелекту в основному покладаються на загальні моделі діалогу, що призводить до відсутності персоналізованих ролей і, як наслідок, до одноманітних і бездушних відповідей. Щоб вирішити цю проблему, розробники впровадили концепцію "персонажу", наділяючи штучний інтелект конкретною роллю, характером і тоном, що робить його відповіді ближчими до очікувань користувачів. Проте, навіть якщо штучний інтелект має багатий "персонаж", він все ще лишається пасивним відповідником, не здатним ініціювати завдання або виконувати складні операції.
Проект Auto-GPT з'явився на світ, дозволяючи розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувач робить запит, Auto-GPT генерує інструкції для виконання операцій на основі заздалегідь визначених правил та інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.
Хоча Auto-GPT реалізує певну автономію виконання AI, все ще існують проблеми, такі як непостійний формат виклику інструментів і погана крос-платформна сумісність. Для цього з'явився MCP (протокол контексту моделі), який має на меті вирішити основні виклики в процесі розробки AI, особливо складність інтеграції з зовнішніми інструментами. Основна мета MCP - спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, забезпечуючи єдиний стандарт комунікації, що дозволяє AI легко викликати різноманітні зовнішні сервіси. Традиційно, щоб змусити великомасштабні моделі виконувати складні завдання, потрібно було написати велику кількість коду та описів інструментів, що значно підвищувало складність розробки та часові витрати. Протокол MCP, визначаючи стандартизовані інтерфейси та комунікаційні специфікації, значно спростив цей процес, дозволяючи AI моделям швидше і ефективніше взаємодіяти з зовнішніми інструментами.
Два, злиття MCP та AI Agent
MCP і крипто AI агент доповнюють один одного. AI агент в основному зосереджується на автоматизації блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP же акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI агента з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, покращуючи міжплатформну інтерактивність і гнучкість. Крипто AI агент може через MCP протокол досягати більш ефективної міжплатформної інтеграції та операцій, підвищуючи виконувальні можливості.
Попередні AI Agent мали певні виконавчі можливості, такі як виконання угод через смарт-контракти, управління гаманцями тощо. Однак ці функції зазвичай є попередньо визначеними, що призводить до нестачі гнучкості та адаптивності. Основна цінність MCP полягає в наданні єдиного стандарту зв'язку для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (такими як блокчейн-дані, смарт-контракти, оффчейн-сервіси тощо). Це стандартизування вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безперешкодно підключатися до даних і інструментів з кількох ланцюгів, значно посилюючи автономні виконавчі можливості. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi через MCP може в реальному часі отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати портфель.
MCP відкриває нові напрямки для AI Agent, а саме - співпрацю кількох AI Agent: за допомогою MCP AI Agent можуть співпрацювати, розподіляючи функції, та спільно виконувати складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP з'єднує різні агенти торгівлі та управління ризиками, вирішуючи проблеми, такі як слippage, витрати на торгівлю, MEV, і забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на блокчейні.
Три, пов'язані проекти
1. DeMCP
DeMCP є децентралізованою мережею MCP, що прагне надати AI Agent самостійно розроблені відкриті MCP послуги, забезпечити платформу для розгортання з комерційною вигодою для розробників MCP та реалізувати одноразовий доступ до основних великих мовних моделей (LLM). Розробники можуть отримувати послуги через підтримку стейблкоїнів. Станом на 8 травня, ринкова капіталізація його токена DMCP становила приблизно $1.62M.
2. ТЕМРЯВИЙ
DARK є мережею MCP, побудованою на основі довіреного середовища виконання (TEE) на Solana. Його перший застосунок наразі розробляється, він надасть AI Agent ефективні можливості інтеграції інструментів через TEE та MCP протокол, дозволяючи розробникам швидко підключатися до різноманітних інструментів і зовнішніх сервісів за допомогою простого налаштування. Наразі продукт ще не був повністю випущений, користувачі можуть приєднатися до раннього етапу тестування через чергу на електронну пошту, щоб брати участь у тестуванні та надати зворотний зв'язок.
3. Cookie.fun
Cookie.fun є платформою, яка спеціалізується на AI Agent у екосистемі Web3, метою якої є надання користувачам всебічного індексу AI Agent та аналітичних інструментів. Платформа допомагає користувачам зрозуміти та оцінити різні AI Agent, демонструючи такі показники, як ментальний вплив AI Agent, здатність до інтелектуального слідування, взаємодія з користувачами та дані на блокчейні. 24 квітня було оновлено Cookie.API1.0, яке представило спеціалізований сервер MCP, що містить готові до використання сервери MCP для агентів, спеціально розроблені для розробників та недосвідчених користувачів, без необхідності в будь-якій конфігурації.
4. Технологія SkyAI
SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3, побудованим на базі BNB Chain, який має на меті створення блокчейн-орієнтованої AI-інфраструктури шляхом розширення MCP. Платформа надає масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI-додатків на базі Web3, плануючи спростити процес розробки шляхом інтеграції багатоланцюгового доступу до даних, розгортання AI-агентів та утиліт на рівні протоколу, що сприяє реальному застосуванню AI в блокчейн-середовищі. Наразі SkyAI підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, обсяг даних вже перевищує 10 мільярдів рядків, в майбутньому також буде запущено MCP-сервери даних, що підтримують основну мережу Ethereum та ланцюг Base.
Чотири, майбутній розвиток
Протокол MCP як новий наратив у злитті штучного інтелекту та блокчейну демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, зміцненні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в контексті децентралізованих фінансів. Однак наразі більшість проектів на основі MCP все ще перебувають на етапі перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призводить до постійного зниження цін на їх токени після запуску. Це відображає кризу довіри на ринку до проектів MCP, яка, в основному, викликана тривалими термінами розробки продуктів і відсутністю реальних прикладів їх використання. Тому прискорення темпів розробки продуктів, забезпечення тісного зв'язку між токенами та реальними продуктами, а також покращення користувацького досвіду стануть основними проблемами, з якими стикаються нинішні проекти MCP. Крім того, просування протоколу MCP у криптоекосистемі все ще стикається з викликами інтеграції технологій. Оскільки існують відмінності в логіці смарт-контрактів та структурі даних між різними блокчейнами та DApp, для уніфікації стандартного MCP-сервера все ще потрібно вкладати значні ресурси на розробку.
Незважаючи на вказані вище виклики, сам протокол MCP продовжує демонструвати величезний потенціал для розвитку ринку. З розвитком технології штучного інтелекту та поступовим вдосконаленням протоколу MCP у майбутньому очікується більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в реальному часі через протокол MCP, виконувати автоматизовані торги, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Крім того, децентралізований характер протоколу MCP обіцяє надати прозору та відстежувану платформу для функціонування AI-моделей, сприяючи процесу децентралізації та активізації активів AI.
Протокол MCP, як важлива допоміжна сила в інтеграції ШІ та блокчейну, завдяки постійній зрілості технологій та розширенню сфер застосування, має потенціал стати важливим двигуном для просування наступного покоління агентів ШІ. Однак для реалізації цього бачення все ще потрібно подолати численні виклики, пов'язані з інтеграцією технологій, безпекою та користувацьким досвідом.
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.
9 лайків
Нагородити
9
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CommunityLurker
· 12год тому
А це ж не реальна людина, навіщо стільки всіляких прикрас?
Об'єднання MCP з AI Agent: просування нової структури розумних застосунків Web3
MCP та AI Agent: нова структура застосування штучного інтелекту
Один, Вступ до концепції MCP
Традиційні чат-боти у сфері штучного інтелекту в основному покладаються на загальні моделі діалогу, що призводить до відсутності персоналізованих ролей і, як наслідок, до одноманітних і бездушних відповідей. Щоб вирішити цю проблему, розробники впровадили концепцію "персонажу", наділяючи штучний інтелект конкретною роллю, характером і тоном, що робить його відповіді ближчими до очікувань користувачів. Проте, навіть якщо штучний інтелект має багатий "персонаж", він все ще лишається пасивним відповідником, не здатним ініціювати завдання або виконувати складні операції.
Проект Auto-GPT з'явився на світ, дозволяючи розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувач робить запит, Auto-GPT генерує інструкції для виконання операцій на основі заздалегідь визначених правил та інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.
Хоча Auto-GPT реалізує певну автономію виконання AI, все ще існують проблеми, такі як непостійний формат виклику інструментів і погана крос-платформна сумісність. Для цього з'явився MCP (протокол контексту моделі), який має на меті вирішити основні виклики в процесі розробки AI, особливо складність інтеграції з зовнішніми інструментами. Основна мета MCP - спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, забезпечуючи єдиний стандарт комунікації, що дозволяє AI легко викликати різноманітні зовнішні сервіси. Традиційно, щоб змусити великомасштабні моделі виконувати складні завдання, потрібно було написати велику кількість коду та описів інструментів, що значно підвищувало складність розробки та часові витрати. Протокол MCP, визначаючи стандартизовані інтерфейси та комунікаційні специфікації, значно спростив цей процес, дозволяючи AI моделям швидше і ефективніше взаємодіяти з зовнішніми інструментами.
Два, злиття MCP та AI Agent
MCP і крипто AI агент доповнюють один одного. AI агент в основному зосереджується на автоматизації блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP же акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI агента з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, покращуючи міжплатформну інтерактивність і гнучкість. Крипто AI агент може через MCP протокол досягати більш ефективної міжплатформної інтеграції та операцій, підвищуючи виконувальні можливості.
Попередні AI Agent мали певні виконавчі можливості, такі як виконання угод через смарт-контракти, управління гаманцями тощо. Однак ці функції зазвичай є попередньо визначеними, що призводить до нестачі гнучкості та адаптивності. Основна цінність MCP полягає в наданні єдиного стандарту зв'язку для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (такими як блокчейн-дані, смарт-контракти, оффчейн-сервіси тощо). Це стандартизування вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безперешкодно підключатися до даних і інструментів з кількох ланцюгів, значно посилюючи автономні виконавчі можливості. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi через MCP може в реальному часі отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати портфель.
MCP відкриває нові напрямки для AI Agent, а саме - співпрацю кількох AI Agent: за допомогою MCP AI Agent можуть співпрацювати, розподіляючи функції, та спільно виконувати складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP з'єднує різні агенти торгівлі та управління ризиками, вирішуючи проблеми, такі як слippage, витрати на торгівлю, MEV, і забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на блокчейні.
Три, пов'язані проекти
1. DeMCP
DeMCP є децентралізованою мережею MCP, що прагне надати AI Agent самостійно розроблені відкриті MCP послуги, забезпечити платформу для розгортання з комерційною вигодою для розробників MCP та реалізувати одноразовий доступ до основних великих мовних моделей (LLM). Розробники можуть отримувати послуги через підтримку стейблкоїнів. Станом на 8 травня, ринкова капіталізація його токена DMCP становила приблизно $1.62M.
2. ТЕМРЯВИЙ
DARK є мережею MCP, побудованою на основі довіреного середовища виконання (TEE) на Solana. Його перший застосунок наразі розробляється, він надасть AI Agent ефективні можливості інтеграції інструментів через TEE та MCP протокол, дозволяючи розробникам швидко підключатися до різноманітних інструментів і зовнішніх сервісів за допомогою простого налаштування. Наразі продукт ще не був повністю випущений, користувачі можуть приєднатися до раннього етапу тестування через чергу на електронну пошту, щоб брати участь у тестуванні та надати зворотний зв'язок.
3. Cookie.fun
Cookie.fun є платформою, яка спеціалізується на AI Agent у екосистемі Web3, метою якої є надання користувачам всебічного індексу AI Agent та аналітичних інструментів. Платформа допомагає користувачам зрозуміти та оцінити різні AI Agent, демонструючи такі показники, як ментальний вплив AI Agent, здатність до інтелектуального слідування, взаємодія з користувачами та дані на блокчейні. 24 квітня було оновлено Cookie.API1.0, яке представило спеціалізований сервер MCP, що містить готові до використання сервери MCP для агентів, спеціально розроблені для розробників та недосвідчених користувачів, без необхідності в будь-якій конфігурації.
4. Технологія SkyAI
SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3, побудованим на базі BNB Chain, який має на меті створення блокчейн-орієнтованої AI-інфраструктури шляхом розширення MCP. Платформа надає масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI-додатків на базі Web3, плануючи спростити процес розробки шляхом інтеграції багатоланцюгового доступу до даних, розгортання AI-агентів та утиліт на рівні протоколу, що сприяє реальному застосуванню AI в блокчейн-середовищі. Наразі SkyAI підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, обсяг даних вже перевищує 10 мільярдів рядків, в майбутньому також буде запущено MCP-сервери даних, що підтримують основну мережу Ethereum та ланцюг Base.
Чотири, майбутній розвиток
Протокол MCP як новий наратив у злитті штучного інтелекту та блокчейну демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, зміцненні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в контексті децентралізованих фінансів. Однак наразі більшість проектів на основі MCP все ще перебувають на етапі перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призводить до постійного зниження цін на їх токени після запуску. Це відображає кризу довіри на ринку до проектів MCP, яка, в основному, викликана тривалими термінами розробки продуктів і відсутністю реальних прикладів їх використання. Тому прискорення темпів розробки продуктів, забезпечення тісного зв'язку між токенами та реальними продуктами, а також покращення користувацького досвіду стануть основними проблемами, з якими стикаються нинішні проекти MCP. Крім того, просування протоколу MCP у криптоекосистемі все ще стикається з викликами інтеграції технологій. Оскільки існують відмінності в логіці смарт-контрактів та структурі даних між різними блокчейнами та DApp, для уніфікації стандартного MCP-сервера все ще потрібно вкладати значні ресурси на розробку.
Незважаючи на вказані вище виклики, сам протокол MCP продовжує демонструвати величезний потенціал для розвитку ринку. З розвитком технології штучного інтелекту та поступовим вдосконаленням протоколу MCP у майбутньому очікується більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в реальному часі через протокол MCP, виконувати автоматизовані торги, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Крім того, децентралізований характер протоколу MCP обіцяє надати прозору та відстежувану платформу для функціонування AI-моделей, сприяючи процесу децентралізації та активізації активів AI.
Протокол MCP, як важлива допоміжна сила в інтеграції ШІ та блокчейну, завдяки постійній зрілості технологій та розширенню сфер застосування, має потенціал стати важливим двигуном для просування наступного покоління агентів ШІ. Однак для реалізації цього бачення все ще потрібно подолати численні виклики, пов'язані з інтеграцією технологій, безпекою та користувацьким досвідом.