MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. تحليل مفهوم MCP
تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية غالبًا إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود مملة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونبرات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد رد فعل سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل نشط.
للتغلب على هذه القيود، تم إطلاق مشروع Auto-GPT. يتيح للمطورين تعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. بعد تقديم المستخدمين للطلبات، يمكن لـ Auto-GPT إنشاء أوامر التشغيل تلقائيًا وتنفيذ المهام وفقًا للقواعد والأدوات المحددة مسبقًا. هذا يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق تنفيذًا ذاتيًا للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء توافق الأنظمة عبر المنصات. ولهذا، تم تقديم MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معايير اتصال موحدة، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب تنفيذ المهام المعقدة من النماذج الكبيرة الكثير من التعليمات البرمجية والتوجيهات، بينما يقوم MCP بتبسيط هذه العملية بشكل كبير من خلال واجهات موحدة، مما يزيد من كفاءة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
MCP يعمل جنبًا إلى جنب مع AI Agent. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويقدم بروتوكولات موحدة وإدارة السياقات، مما يعزز التوافق عبر الأنظمة الأساسية.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصال موحد لوكلاء الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، وغيرها). يعمل هذا التوحيد على حل مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتعامل بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرتهم على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.
علاوة على ذلك، فتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي: التعاون بين الوكلاء. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين العمل وفقًا لتوزيع الوظائف، وإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة العامة والموثوقية. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يساعد في حل مشكلات الانزلاق، وفقدان التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثلاثة، نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP اللامركزية، تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر مطورة ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر لمشاركة العائدات التجارية للمطورين، وتحقق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة الرائجة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال العملات المستقرة.
DARK:شبكة MCP المبنية على بيئة TEE المستندة إلى Solana. التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكول TEE و MCP.
Cookie.fun: منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، وتوفر مؤشرات وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تعرض المنصة تأثير العقل لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وقدرات المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، وبيانات السلسلة، وغيرها من المؤشرات، مما يساعد على تقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين.
SkyAI: مشروع بنية تحتية لبيانات Web3 مبني على شبكة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي عبر توسيع MCP. تقدم هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع والتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، مع دعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي.
أربعة، آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP كالسرد الجديد الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات وتقليل تكاليف التطوير وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مجالات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجًا ناضجًا، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار الرموز الخاصة بها، مما يعكس أزمة ثقة في السوق تجاه مشاريع MCP.
في المستقبل، من المتوقع أن يحقق بروتوكول MCP تطبيقًا أوسع في مجالات DeFi و DAO وغيرها. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات التلقائية، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. كما أن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP قد توفر أيضًا منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية الأصول الذكية وعملية توظيف الأصول.
على الرغم من التحديات المتعددة التي تواجهها مثل تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم، فإن بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، من المتوقع أن يصبح المحرك الرئيسي الذي يدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. مع نضوج التكنولوجيا وتوسع تطبيقاتها، ستحرر إمكانيات بروتوكول MCP في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
3
مشاركة
تعليق
0/400
Blockwatcher9000
· 07-22 11:46
هل هذا الشيء موثوق؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterWang
· 07-22 11:45
Auto-GPT هو ثور ماذا؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropHunterKing
· 07-22 11:36
هل تريد أن تستفيد مجاناً وتريد من الذكاء الاصطناعي أن يعمل؟ يجب أن تدفع المزيد من غاز يا إخوان.
MCP تقود عصر الوكيل الذكي: الدمج المثالي بين Web3 والذكاء الاصطناعي
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. تحليل مفهوم MCP
تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية غالبًا إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود مملة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونبرات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد رد فعل سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل نشط.
للتغلب على هذه القيود، تم إطلاق مشروع Auto-GPT. يتيح للمطورين تعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. بعد تقديم المستخدمين للطلبات، يمكن لـ Auto-GPT إنشاء أوامر التشغيل تلقائيًا وتنفيذ المهام وفقًا للقواعد والأدوات المحددة مسبقًا. هذا يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق تنفيذًا ذاتيًا للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء توافق الأنظمة عبر المنصات. ولهذا، تم تقديم MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معايير اتصال موحدة، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب تنفيذ المهام المعقدة من النماذج الكبيرة الكثير من التعليمات البرمجية والتوجيهات، بينما يقوم MCP بتبسيط هذه العملية بشكل كبير من خلال واجهات موحدة، مما يزيد من كفاءة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
MCP يعمل جنبًا إلى جنب مع AI Agent. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويقدم بروتوكولات موحدة وإدارة السياقات، مما يعزز التوافق عبر الأنظمة الأساسية.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصال موحد لوكلاء الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، وغيرها). يعمل هذا التوحيد على حل مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتعامل بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرتهم على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.
علاوة على ذلك، فتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي: التعاون بين الوكلاء. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين العمل وفقًا لتوزيع الوظائف، وإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة العامة والموثوقية. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يساعد في حل مشكلات الانزلاق، وفقدان التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثلاثة، نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP اللامركزية، تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر مطورة ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر لمشاركة العائدات التجارية للمطورين، وتحقق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة الرائجة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال العملات المستقرة.
DARK:شبكة MCP المبنية على بيئة TEE المستندة إلى Solana. التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكول TEE و MCP.
Cookie.fun: منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، وتوفر مؤشرات وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تعرض المنصة تأثير العقل لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وقدرات المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، وبيانات السلسلة، وغيرها من المؤشرات، مما يساعد على تقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين.
SkyAI: مشروع بنية تحتية لبيانات Web3 مبني على شبكة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي عبر توسيع MCP. تقدم هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع والتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، مع دعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي.
أربعة، آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP كالسرد الجديد الذي يجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات وتقليل تكاليف التطوير وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مجالات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجًا ناضجًا، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار الرموز الخاصة بها، مما يعكس أزمة ثقة في السوق تجاه مشاريع MCP.
في المستقبل، من المتوقع أن يحقق بروتوكول MCP تطبيقًا أوسع في مجالات DeFi و DAO وغيرها. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات التلقائية، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. كما أن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP قد توفر أيضًا منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية الأصول الذكية وعملية توظيف الأصول.
على الرغم من التحديات المتعددة التي تواجهها مثل تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم، فإن بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، من المتوقع أن يصبح المحرك الرئيسي الذي يدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. مع نضوج التكنولوجيا وتوسع تطبيقاتها، ستحرر إمكانيات بروتوكول MCP في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.