Новий інтелектуальний застосунок, що поєднує концепцію MCP і AI Agent
Вступ до концепції MCP
У традиційних чат-ботах у сфері штучного інтелекту широко використовуються загальні діалогові моделі, які не мають персоналізованих ролей, що призводить до однотипних відповідей та відсутності людської теплоти. Щоб вирішити цю проблему, розробники вводять концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями, характером і тоном, щоб його відповіді були ближчими до очікувань користувача. Проте, навіть маючи багатий "персонаж", ШІ все ще залишається пасивним відповідальником, не здатним самостійно виконувати завдання або здійснювати складні операції.
Проект Auto-GPT народився, дозволяючи розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувачі подають запити, Auto-GPT генерує інструкції для виконання дій на основі заздалегідь встановлених правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.
Хоча Auto-GPT реалізував автономне виконання AI, він все ще стикається з такими проблемами, як нерегулярний формат виклику інструментів та погана кросплатформна сумісність. Для вирішення цих проблем з'явився MCP (Model Context Protocol, протокол контексту моделі). MCP покликаний спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI легко викликати різні зовнішні сервіси. Традиційно, для того щоб масштабні моделі виконували складні завдання, потрібно багато коду та описів інструментів, тоді як протокол MCP значно спростив цей процес, визначаючи стандартизовані інтерфейси та комунікаційні специфікації, підвищуючи ефективність взаємодії AI моделей із зовнішніми інструментами.
Злиття MCP та AI Agent
MCP та AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent головним чином зосереджується на автоматизації операцій блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP, в свою чергу, акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, пропонуючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, посилюючи міжплатформену взаємодію та гнучкість.
MCP забезпечує єдиний стандарт комунікації для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (включаючи блокчейн-дані, смарт-контракти, офлайн-сервіси тощо), вирішуючи проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, що дозволяє AI Agent безшовно інтегрувати багатоланкові дані та інструменти, значно посилюючи здатність до самостійного виконання. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi може в режимі реального часу отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати інвестиційний портфель через MCP.
MCP також відкрив нові можливості для AI Agent: співпраця декількох AI Agent. Завдяки MCP AI Agent можуть співпрацювати відповідно до функціональних обов'язків, виконуючи складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність і надійність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP з'єднує різні торгові та ризикові Agent, вирішуючи проблеми, пов'язані з прослизанням, зносом торгівлі, MEV тощо, що забезпечує більш безпечне та ефективне управління активами на блокчейні.
Супутні проекти
DeMCP: децентралізована мережа MCP, яка надає самостійно розроблені відкриті MCP послуги для AI Agent, надає платформу для розгортання з поділом комерційних доходів для розробників, забезпечуючи одноразовий доступ до основних великих мовних моделей.
DARK: MCP мережа, побудована на надійному середовищі виконання (TEE) на базі Solana. Його перший додаток знаходиться в розробці та надасть AI Agent ефективні можливості інтеграції інструментів через TEE та MCP протокол.
Cookie.fun: Платформа, що зосереджена на AI Agent у екосистемі Web3, пропонує комплексний індекс AI Agent та аналітичні інструменти. Останнє оновлення представило спеціалізовані сервери MCP, що містять готові до використання сервери MCP для агентів.
SkyAI: проект веб-інфраструктури даних Web3, побудований на основі BNB Chain, який створює блокчейн-нативну інфраструктуру AI через розширення MCP. Наразі підтримує агреговані набори даних BNB Chain та Solana, в майбутньому планується підтримка серверів даних MCP для основної мережі Ethereum та ланцюга Base.
Майбутній розвиток
Протокол MCP як новий наратив для інтеграції ШІ та блокчейну демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки та захисту конфіденційності. Однак більшість проектів на базі MCP наразі перебувають на етапі верифікації концепції і ще не випустили зрілі продукти. Як прискорити процес розробки продукту, забезпечити тісний зв'язок між токенами та реальними продуктами, а також покращити користувацький досвід — це основні проблеми, з якими стикаються проекти MCP.
Хоча MCP-протокол стикається з викликами, він все ще демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. З розвитком технологій ШІ та зрілістю MCP-протоколу, в майбутньому можна очікувати більш широке використання в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, агент ШІ може в реальному часі отримувати дані з блокчейну через MCP-протокол, виконувати автоматизовані торгові операції, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Децентралізовані характеристики MCP-протоколу можуть забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи моделей ШІ, сприяючи децентралізації та активізації активів ШІ.
Протокол MCP, як важлива допоміжна сила в інтеграції AI та блокчейну, з постійним розвитком технологій та розширенням сфер застосування має потенціал стати важливим двигуном для просування наступного покоління AI Agent. Проте для реалізації цього бачення все ще потрібно вирішити багато викликів, таких як інтеграція технологій, безпека, досвід користувачів та інше.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Поєднання MCP та AI Agent: зростання нової інтелектуальної аплікаційної рамки
Новий інтелектуальний застосунок, що поєднує концепцію MCP і AI Agent
Вступ до концепції MCP
У традиційних чат-ботах у сфері штучного інтелекту широко використовуються загальні діалогові моделі, які не мають персоналізованих ролей, що призводить до однотипних відповідей та відсутності людської теплоти. Щоб вирішити цю проблему, розробники вводять концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями, характером і тоном, щоб його відповіді були ближчими до очікувань користувача. Проте, навіть маючи багатий "персонаж", ШІ все ще залишається пасивним відповідальником, не здатним самостійно виконувати завдання або здійснювати складні операції.
Проект Auto-GPT народився, дозволяючи розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувачі подають запити, Auto-GPT генерує інструкції для виконання дій на основі заздалегідь встановлених правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.
Хоча Auto-GPT реалізував автономне виконання AI, він все ще стикається з такими проблемами, як нерегулярний формат виклику інструментів та погана кросплатформна сумісність. Для вирішення цих проблем з'явився MCP (Model Context Protocol, протокол контексту моделі). MCP покликаний спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI легко викликати різні зовнішні сервіси. Традиційно, для того щоб масштабні моделі виконували складні завдання, потрібно багато коду та описів інструментів, тоді як протокол MCP значно спростив цей процес, визначаючи стандартизовані інтерфейси та комунікаційні специфікації, підвищуючи ефективність взаємодії AI моделей із зовнішніми інструментами.
Злиття MCP та AI Agent
MCP та AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent головним чином зосереджується на автоматизації операцій блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP, в свою чергу, акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, пропонуючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, посилюючи міжплатформену взаємодію та гнучкість.
MCP забезпечує єдиний стандарт комунікації для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (включаючи блокчейн-дані, смарт-контракти, офлайн-сервіси тощо), вирішуючи проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, що дозволяє AI Agent безшовно інтегрувати багатоланкові дані та інструменти, значно посилюючи здатність до самостійного виконання. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi може в режимі реального часу отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати інвестиційний портфель через MCP.
MCP також відкрив нові можливості для AI Agent: співпраця декількох AI Agent. Завдяки MCP AI Agent можуть співпрацювати відповідно до функціональних обов'язків, виконуючи складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність і надійність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP з'єднує різні торгові та ризикові Agent, вирішуючи проблеми, пов'язані з прослизанням, зносом торгівлі, MEV тощо, що забезпечує більш безпечне та ефективне управління активами на блокчейні.
Супутні проекти
DeMCP: децентралізована мережа MCP, яка надає самостійно розроблені відкриті MCP послуги для AI Agent, надає платформу для розгортання з поділом комерційних доходів для розробників, забезпечуючи одноразовий доступ до основних великих мовних моделей.
DARK: MCP мережа, побудована на надійному середовищі виконання (TEE) на базі Solana. Його перший додаток знаходиться в розробці та надасть AI Agent ефективні можливості інтеграції інструментів через TEE та MCP протокол.
Cookie.fun: Платформа, що зосереджена на AI Agent у екосистемі Web3, пропонує комплексний індекс AI Agent та аналітичні інструменти. Останнє оновлення представило спеціалізовані сервери MCP, що містять готові до використання сервери MCP для агентів.
SkyAI: проект веб-інфраструктури даних Web3, побудований на основі BNB Chain, який створює блокчейн-нативну інфраструктуру AI через розширення MCP. Наразі підтримує агреговані набори даних BNB Chain та Solana, в майбутньому планується підтримка серверів даних MCP для основної мережі Ethereum та ланцюга Base.
Майбутній розвиток
Протокол MCP як новий наратив для інтеграції ШІ та блокчейну демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки та захисту конфіденційності. Однак більшість проектів на базі MCP наразі перебувають на етапі верифікації концепції і ще не випустили зрілі продукти. Як прискорити процес розробки продукту, забезпечити тісний зв'язок між токенами та реальними продуктами, а також покращити користувацький досвід — це основні проблеми, з якими стикаються проекти MCP.
Хоча MCP-протокол стикається з викликами, він все ще демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. З розвитком технологій ШІ та зрілістю MCP-протоколу, в майбутньому можна очікувати більш широке використання в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, агент ШІ може в реальному часі отримувати дані з блокчейну через MCP-протокол, виконувати автоматизовані торгові операції, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Децентралізовані характеристики MCP-протоколу можуть забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи моделей ШІ, сприяючи децентралізації та активізації активів ШІ.
Протокол MCP, як важлива допоміжна сила в інтеграції AI та блокчейну, з постійним розвитком технологій та розширенням сфер застосування має потенціал стати важливим двигуном для просування наступного покоління AI Agent. Проте для реалізації цього бачення все ще потрібно вирішити багато викликів, таких як інтеграція технологій, безпека, досвід користувачів та інше.