MCP и AI Agent: новая парадигма применения искусственного интеллекта

Один. Анализ концепции MCP

Традиционные чат-боты часто лишены персонализированных настроек, что приводит к их однообразным и скучным ответам. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определёнными ролями и интонацией. Однако, даже обладая богатым "персонажем", ИИ всё равно остаётся пассивным отвечателем и не может самостоятельно выполнять сложные задачи.

Чтобы преодолеть это ограничение, проект Auto-GPT был создан. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. После того как пользователь делает запрос, Auto-GPT может автоматически генерировать инструкции по выполнению действий и выполнять задачи на основе заранее заданных правил и инструментов. Это превращает ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.

Несмотря на то, что Auto-GPT обеспечил автономное выполнение ИИ, он все еще сталкивается с проблемами, такими как неунифицированный формат вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. В этой связи появился MCP (протокол контекста модели). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт коммуникации, который позволяет ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно выполнение сложных задач крупными моделями требует значительного объема кода и инструкций, в то время как MCP значительно упрощает этот процесс за счет стандартизированных интерфейсов, повышая эффективность взаимодействия ИИ с внешними инструментами.

Два, Сотрудничество MCP и AI Agent

MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP же акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, усиливая межплатформенную совместимость.

Основная ценность MCP заключается в предоставлении единого коммуникационного стандарта для AI-агентов и внешних инструментов (таких как данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.). Этот стандарт решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI-агентам бесшовно интегрироваться с многосетевыми данными и инструментами, значительно усиливая их способность к самостоятельному выполнению задач. Например, AI-агенты в области DeFi могут в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель через MCP.

Кроме того, MCP открыл новое направление для AI-агентов: сотрудничество нескольких агентов. С помощью MCP различные AI-агенты могут распределять функции и совместно выполнять сложные задачи, такие как анализ данных в блокчейне, рыночное прогнозирование и управление рисками, тем самым повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации транзакций в блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, что помогает решить проблемы с проскальзыванием, торговыми потерями, MEV и другими, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами в блокчейне.

Три. Обзор связанных проектов

1. DeMCP: децентрализованная сеть MCP, предоставляющая разработанные собственные открытые услуги MCP для AI-агентов, предлагающая платформу развертывания с совместным использованием коммерческой прибыли для разработчиков и реализующая односторонний доступ к основным крупным языковым моделям. Разработчики могут получать услуги через стейблкоины.

2. DARK: MCP-сеть, построенная на базе Solana в среде TEE. Его первое приложение находится в разработке и призвано обеспечить эффективную интеграцию инструментов для AI Agent с помощью протоколов TEE и MCP.

3. Cookie.fun: Платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предлагает индексы AI Agent и инструменты анализа. Платформа демонстрирует такие показатели, как ментальное влияние AI Agent, способность к умному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на блокчейне, что помогает оценить производительность различных AI Agent.

4. SkyAI: проект Web3-инфраструктуры данных, построенный на BNB Chain, создает нативную инфраструктуру ИИ на блокчейне через расширение MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и взаимосвязанный протокол данных для ИИ-приложений на базе Web3, поддерживает многосетевой доступ к данным и развертывание ИИ-агентов.

Четыре, перспективы на будущее

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 областях, как децентрализованные финансы. Однако большинство проектов на основе MCP в настоящее время все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты, что приводит к постоянному падению цен на их токены, отражая кризис доверия рынка к проектам MCP.

В будущем протокол MCP может стать более широко применяемым в таких областях, как DeFi и DAO. AI-агенты смогут в реальном времени получать данные с блокчейна через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, улучшая эффективность и точность рыночного анализа. Децентрализованный характер протокола MCP также может предоставить AI-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя процессу децентрализации и активизации AI-активов.

Несмотря на множество вызовов, таких как интеграция технологий, безопасность и пользовательский опыт, протокол MCP, будучи важной вспомогательной силой для интеграции ИИ и блокчейна, имеет все шансы стать ключевым двигателем развития следующего поколения агентов ИИ. По мере того как технологии продолжают развиваться и расширяются области применения, потенциал протокола MCP в области применения искусственного интеллекта будет дальше раскрываться.