MCP и AI Agent: новый парадигма применения искусственного интеллекта
Сфера искусственного интеллекта всегда стремится к более умным и более человекоподобным системам диалога. Традиционные чат-боты могут вести базовые разговоры, но им не хватает индивидуальности и глубины. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями и личностными чертами. Однако, даже обладая богатым персонажем, ИИ по-прежнему лишь пассивно реагирует и не может активно выполнять сложные задачи.
Чтобы преодолеть это ограничение, проект Auto-GPT появился на свет. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ, позволяя ИИ автоматически выполнять задачи в соответствии с заданными правилами. Эта инновация преобразует ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач. Однако Auto-GPT по-прежнему сталкивается с проблемами отсутствия единого формата вызова инструментов и плохой совместимости между платформами.
Чтобы решить эти проблемы, был разработан протокол контекста модели (MCP). MCP предназначен для упрощения взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи. Традиционно, для выполнения сложных задач большим моделям требуется много кодирования, тогда как MCP значительно упрощает этот процесс за счет стандартизации интерфейсов, повышая эффективность взаимодействия ИИ с внешними инструментами.
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent сосредоточен на операциях с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, тогда как MCP направлен на упрощение взаимодействия AI с внешними системами. MCP предоставляет AI Agent более эффективные возможности кросс-платформенной интеграции, значительно усиливая его исполнительные способности.
Например, AI Agent в области DeFi может в реальном времени получать рыночные данные через MCP и автоматически оптимизировать портфель. MCP также открывает новые пути для сотрудничества нескольких AI Agent, позволяя им разделять задачи и выполнять сложный анализ данных в цепочке, прогнозирование рынка и управление рисками.
В отношении соответствующих проектов DeMCP стремится предоставить открытые MCP-услуги для AI Agent и создать платформу для распределения доходов для разработчиков. DARK построен на базе Solana и предлагает MCP-сеть в доверенной исполняемой среде. Cookie.fun сосредоточен на анализе AI Agent в экосистеме Web3 и недавно запустил специализированный MCP-сервер. SkyAI построен на базе BNB Chain и нацелен на создание нативной AI-инфраструктуры на блокчейне путем расширения MCP.
Несмотря на то, что MCP продемонстрировала огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку и увеличении безопасности, в настоящее время большинство проектов MCP все еще находятся на стадии проверки концепции. Доверие рынка к этим проектам невысоко, в основном из-за долгого цикла разработки продукта и отсутствия реальных приложений. Поэтому ускорение разработки продукта, обеспечение тесной связи токена с реальным продуктом и улучшение пользовательского опыта становятся основными вызовами для текущих проектов MCP.
Однако сам протокол MCP все еще обладает огромным потенциалом для развития. С развитием технологий ИИ и совершенствованием протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и других. ИИ-агенты могут получать данные с блокчейна в реальном времени через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки и повышать эффективность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP может предоставить ИИ-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя процессу децентрализации и капитализации ИИ-активов.
В общем, протокол MCP, как важный движущий фактор интеграции ИИ и блокчейна, имеет все шансы стать ключевым двигателем следующего поколения ИИ-агентов. Однако для реализации этой концепции необходимо решить множество проблем, таких как техническая интеграция, безопасность и пользовательский опыт.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
4
Поделиться
комментарий
0/400
BlindBoxVictim
· 07-22 22:33
Эта штука, похоже, играет за неудачников.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SandwichTrader
· 07-22 22:33
Неужели это всего лишь помочь ai немного пообщаться?
Посмотреть ОригиналОтветить0
Web3ProductManager
· 07-22 22:30
уже наблюдаем Падение на 73% в точках трения по сравнению с традиционными агентскими Протоколами... метрики не врут, люди
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-c802f0e8
· 07-22 22:11
Стандартный Протокол? Только централизованная система убьет тебя
Протокол MC способствует восхождению AI Agent, экосистема Web3 встречает новую парадигму искусственного интеллекта
MCP и AI Agent: новый парадигма применения искусственного интеллекта
Сфера искусственного интеллекта всегда стремится к более умным и более человекоподобным системам диалога. Традиционные чат-боты могут вести базовые разговоры, но им не хватает индивидуальности и глубины. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями и личностными чертами. Однако, даже обладая богатым персонажем, ИИ по-прежнему лишь пассивно реагирует и не может активно выполнять сложные задачи.
Чтобы преодолеть это ограничение, проект Auto-GPT появился на свет. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ, позволяя ИИ автоматически выполнять задачи в соответствии с заданными правилами. Эта инновация преобразует ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач. Однако Auto-GPT по-прежнему сталкивается с проблемами отсутствия единого формата вызова инструментов и плохой совместимости между платформами.
Чтобы решить эти проблемы, был разработан протокол контекста модели (MCP). MCP предназначен для упрощения взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи. Традиционно, для выполнения сложных задач большим моделям требуется много кодирования, тогда как MCP значительно упрощает этот процесс за счет стандартизации интерфейсов, повышая эффективность взаимодействия ИИ с внешними инструментами.
MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent сосредоточен на операциях с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, тогда как MCP направлен на упрощение взаимодействия AI с внешними системами. MCP предоставляет AI Agent более эффективные возможности кросс-платформенной интеграции, значительно усиливая его исполнительные способности.
Например, AI Agent в области DeFi может в реальном времени получать рыночные данные через MCP и автоматически оптимизировать портфель. MCP также открывает новые пути для сотрудничества нескольких AI Agent, позволяя им разделять задачи и выполнять сложный анализ данных в цепочке, прогнозирование рынка и управление рисками.
В отношении соответствующих проектов DeMCP стремится предоставить открытые MCP-услуги для AI Agent и создать платформу для распределения доходов для разработчиков. DARK построен на базе Solana и предлагает MCP-сеть в доверенной исполняемой среде. Cookie.fun сосредоточен на анализе AI Agent в экосистеме Web3 и недавно запустил специализированный MCP-сервер. SkyAI построен на базе BNB Chain и нацелен на создание нативной AI-инфраструктуры на блокчейне путем расширения MCP.
Несмотря на то, что MCP продемонстрировала огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку и увеличении безопасности, в настоящее время большинство проектов MCP все еще находятся на стадии проверки концепции. Доверие рынка к этим проектам невысоко, в основном из-за долгого цикла разработки продукта и отсутствия реальных приложений. Поэтому ускорение разработки продукта, обеспечение тесной связи токена с реальным продуктом и улучшение пользовательского опыта становятся основными вызовами для текущих проектов MCP.
Однако сам протокол MCP все еще обладает огромным потенциалом для развития. С развитием технологий ИИ и совершенствованием протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и других. ИИ-агенты могут получать данные с блокчейна в реальном времени через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки и повышать эффективность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP может предоставить ИИ-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя процессу децентрализации и капитализации ИИ-активов.
В общем, протокол MCP, как важный движущий фактор интеграции ИИ и блокчейна, имеет все шансы стать ключевым двигателем следующего поколения ИИ-агентов. Однако для реализации этой концепции необходимо решить множество проблем, таких как техническая интеграция, безопасность и пользовательский опыт.