MCP y el Agente AI: Un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Análisis del concepto MCP
Los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y aburridas. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personalidad", otorgando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, incluso con una "personalidad" rica, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para superar esta limitación, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Después de que el usuario hace una solicitud, Auto-GPT puede generar automáticamente instrucciones de operación y ejecutar tareas según reglas y herramientas predefinidas. Esto transforma a la IA de un participante pasivo en un ejecutor de tareas activo.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para abordar esto, surge el MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente diversos servicios externos. Tradicionalmente, hacer que modelos grandes ejecuten tareas complejas requiere una gran cantidad de código y explicaciones, mientras que el MCP simplifica significativamente este proceso a través de interfaces estandarizadas, mejorando la eficiencia de la interacción entre la IA y herramientas externas.
Dos, la colaboración entre MCP y AI Agent
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP, por otro lado, se enfoca en simplificar la interacción de AI Agent con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para los agentes de IA y las herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, lo que refuerza significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para el Agente de IA: la colaboración entre múltiples Agentes. A través de MCP, diferentes Agentes de IA pueden dividir las funciones según sus roles y completar conjuntamente tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general. En cuanto a la automatización de las transacciones en la cadena, MCP conecta varios tipos de transacciones y Agentes de gestión de riesgos, lo que ayuda a resolver problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Tres, resumen de proyectos relacionados
DeMCP: Una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación con compartición de ingresos comerciales para los desarrolladores, y permitiendo un acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño. Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de monedas estables.
DARK: Red MCP construida sobre un entorno TEE basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar una capacidad de integración de herramientas eficiente para el Agente AI a través de TEE y el protocolo MCP.
Cookie.fun: Plataforma centrada en AI Agents dentro del ecosistema Web3, que ofrece índices y herramientas de análisis de AI Agents. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de los AI Agents, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena, ayudando a evaluar el rendimiento de diferentes AI Agents.
SkyAI: Proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que construye una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. Esta plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, que admite acceso a datos multichain y despliegue de agentes de IA.
Cuatro, Perspectivas Futuras
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha mostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia del intercambio de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en el ámbito de las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de su token, reflejando una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP.
En el futuro, se espera que el protocolo MCP tenga una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Los agentes de IA pueden obtener datos en tiempo real de la cadena a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. La característica de descentralización del protocolo MCP también podría proporcionar a los modelos de IA una plataforma de operación transparente y trazable, impulsando el proceso de descentralización y monetización de los activos de IA.
A pesar de enfrentar desafíos en múltiples áreas como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario, el protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en el motor clave que impulse el desarrollo de la próxima generación de Agentes de IA. A medida que la tecnología continúa madurando y se expanden los escenarios de aplicación, el potencial del protocolo MCP en el campo de las aplicaciones de inteligencia artificial se liberará aún más.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
15 me gusta
Recompensa
15
3
Compartir
Comentar
0/400
Blockwatcher9000
· hace20h
¿Es esto confiable?
Ver originalesResponder0
AirdropHunterWang
· hace20h
Auto-GPT es un alcista de qué demonios
Ver originalesResponder0
AirdropHunterKing
· hace20h
¿Quieres aprovechar y que la IA trabaje? Hay que gastar un poco más de gas, hermanos.
MCP lidera una nueva era de Agentes de IA: La fusión perfecta entre Web3 e inteligencia artificial
MCP y el Agente AI: Un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
Uno, Análisis del concepto MCP
Los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y aburridas. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personalidad", otorgando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, incluso con una "personalidad" rica, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para superar esta limitación, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Después de que el usuario hace una solicitud, Auto-GPT puede generar automáticamente instrucciones de operación y ejecutar tareas según reglas y herramientas predefinidas. Esto transforma a la IA de un participante pasivo en un ejecutor de tareas activo.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para abordar esto, surge el MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA invocar fácilmente diversos servicios externos. Tradicionalmente, hacer que modelos grandes ejecuten tareas complejas requiere una gran cantidad de código y explicaciones, mientras que el MCP simplifica significativamente este proceso a través de interfaces estandarizadas, mejorando la eficiencia de la interacción entre la IA y herramientas externas.
Dos, la colaboración entre MCP y AI Agent
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP, por otro lado, se enfoca en simplificar la interacción de AI Agent con sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para los agentes de IA y las herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, lo que refuerza significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para el Agente de IA: la colaboración entre múltiples Agentes. A través de MCP, diferentes Agentes de IA pueden dividir las funciones según sus roles y completar conjuntamente tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad en general. En cuanto a la automatización de las transacciones en la cadena, MCP conecta varios tipos de transacciones y Agentes de gestión de riesgos, lo que ayuda a resolver problemas como el deslizamiento, el desgaste de transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Tres, resumen de proyectos relacionados
DeMCP: Una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto desarrollados internamente para Agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación con compartición de ingresos comerciales para los desarrolladores, y permitiendo un acceso integral a modelos de lenguaje de gran tamaño. Los desarrolladores pueden obtener servicios a través de monedas estables.
DARK: Red MCP construida sobre un entorno TEE basado en Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar una capacidad de integración de herramientas eficiente para el Agente AI a través de TEE y el protocolo MCP.
Cookie.fun: Plataforma centrada en AI Agents dentro del ecosistema Web3, que ofrece índices y herramientas de análisis de AI Agents. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de los AI Agents, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena, ayudando a evaluar el rendimiento de diferentes AI Agents.
SkyAI: Proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que construye una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. Esta plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, que admite acceso a datos multichain y despliegue de agentes de IA.
Cuatro, Perspectivas Futuras
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de la fusión entre la IA y la blockchain, ha mostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia del intercambio de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en el ámbito de las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de su token, reflejando una crisis de confianza del mercado en los proyectos MCP.
En el futuro, se espera que el protocolo MCP tenga una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Los agentes de IA pueden obtener datos en tiempo real de la cadena a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. La característica de descentralización del protocolo MCP también podría proporcionar a los modelos de IA una plataforma de operación transparente y trazable, impulsando el proceso de descentralización y monetización de los activos de IA.
A pesar de enfrentar desafíos en múltiples áreas como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario, el protocolo MCP, como una importante fuerza auxiliar en la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en el motor clave que impulse el desarrollo de la próxima generación de Agentes de IA. A medida que la tecnología continúa madurando y se expanden los escenarios de aplicación, el potencial del protocolo MCP en el campo de las aplicaciones de inteligencia artificial se liberará aún más.