Cadre de communication

Concept MCP et son application dans les agents IA Introduction au concept MC Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle s'appuient souvent sur des modèles de dialogue génériques, manquant de personnalisation des rôles, ce qui entraîne des réponses uniformes et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", conférant à l'IA des rôles, des caractères et des tons spécifiques, rendant ses réponses plus conformes aux attentes des utilisateurs. Cependant, même avec des "personnages" riches, l'IA reste un simple répondeur passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes. Pour résoudre ce problème, le projet open source Auto-GPT est né. Il permet aux développeurs de définir une série d'outils et de fonctions pour l'IA, et d'enregistrer ces outils dans le système. Lorsque les utilisateurs font des demandes, Auto-GPT génère des instructions d'opération basées sur des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement les tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif. Malgré Au

Cette semaine, le marché des cryptoactifs a nettement redémarré, avec une amélioration du sentiment de marché et un accroissement des investissements institutionnels, en particulier dans l'écosystème Solana et la reprise de Synthetix. Cependant, le risque de récession économique et l'incertitude politique persistent, certains projets comme Omni faisant face à des pressions de déblocage, les investisseurs doivent faire preuve de prudence.

MCP et l'Agent AI améliorent l'efficacité de l'interaction entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant à l'IA de passer de simple répondeur passif à exécuteur de tâches actif. Le protocole MCP a un large potentiel d'application, en particulier dans des domaines tels que la Finance décentralisée et le DAO, mais fait encore face à des défis tels que le progrès du développement et la confiance du marché.

MCP et Agent AI : un nouveau paradigme d'application de l'intelligence artificielle Une, analyse du concept MCP Les chatbots traditionnels manquent souvent de paramètres de personnalisation, ce qui rend leurs réponses monotones et ennuyeuses. Pour remédier à ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", donnant à l'IA des rôles et un ton spécifiques. Cependant, même avec une "personnalité" riche, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches complexes de manière proactive. Pour surmonter cette limitation, le projet Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Après qu'un utilisateur ait formulé une demande, Auto-GPT peut générer automatiquement des instructions opérationnelles et exécuter des tâches en fonction des règles et des outils prédéfinis. Cela transforme l'IA d'un simple interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif. Bien qu'Auto-GPT ait réalisé l'exécution autonome de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité inter-plateformes. Pour cela,

Le MCP (protocole de contexte modèle) simplifie l'interaction entre l'IA et les outils externes grâce à des normes de communication unifiées, améliorant ainsi l'efficacité du développement, en particulier dans des scénarios tels que la Finance Décentralisée. En combinaison avec un Agent IA, le MCP renforce l'interopérabilité entre plateformes, favorisant l'automatisation de la Blockchain et l'application des smart contracts, montrant un large potentiel de marché, mais faisant encore face à des défis en matière de cycle de développement et d'application pratique.