MCP و AI Agent: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
لقد كان مجال الذكاء الاصطناعي يسعى دائمًا إلى أنظمة حوار أكثر ذكاءً وإنسانية. على الرغم من أن الروبوتات الدردشة التقليدية قادرة على إجراء محادثات أساسية، إلا أنها تفتقر إلى الشخصية والعمق. لمعالجة هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا محددة وخصائص شخصية. ومع ذلك، حتى مع وجود شخصيات غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي يستجيب بشكل سلبي ولا يمكنه تنفيذ مهام معقدة بشكل استباقي.
لتجاوز هذا القيد، نشأ مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا لقواعد مسبقة. هذه الابتكار يغير الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام. لكن Auto-GPT لا يزال يواجه مشاكل تتعلق بعدم توحيد تنسيق استدعاءات الأدوات، وسوء التوافق عبر المنصات.
لمعالجة هذه التحديات، تم تقديم بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، وتوفير معيار موحد للتواصل. تقليديًا، كان تنفيذ نماذج كبيرة لمهام معقدة يتطلب الكثير من العمل البرمجي، بينما يقوم MCP بتبسيط هذه العملية بشكل كبير من خلال واجهات معيارية، مما يزيد من كفاءة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent على عمليات blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، بينما يكرس MCP جهوده لتبسيط تفاعل AI مع الأنظمة الخارجية. يوفر MCP قدرة تكامل عبر المنصات بشكل أكثر كفاءة لـ AI Agent، مما يعزز بشكل كبير من قدرته التنفيذية.
على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي من خلال MCP، وتحسين المحافظ تلقائيًا. كما أن MCP يفتح آفاقًا جديدة لتعاون عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، مما يمكنهم من تقسيم العمل والتعاون في إكمال مهام التحليل المعقد للبيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر.
فيما يتعلق بالمشاريع ذات الصلة، تسعى DeMCP لتقديم خدمة MCP مفتوحة المصدر لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة لمشاركة الأرباح للمطورين. بينما تم بناء DARK على أساس سولانا، حيث يوفر شبكة MCP في بيئة تنفيذ موثوقة. تركز Cookie.fun على تحليل وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، وقد أطلقت مؤخرًا خادم MCP مخصص. تم بناء SkyAI على أساس سلسلة BNB، وتهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على البلوك تشين من خلال توسيع MCP.
على الرغم من أن MCP أظهر إمكانيات كبيرة في تحسين كفاءة تبادل البيانات وتقليل تكاليف التطوير وتعزيز الأمان، إلا أن معظم مشاريع MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم. ثقة السوق في هذه المشاريع منخفضة، ويرجع ذلك أساسًا إلى طول دورة تطوير المنتجات وغياب التطبيقات العملية. ولذلك، أصبح تسريع وتيرة تطوير المنتجات وضمان ارتباط الرموز بالمنتجات الفعلية، بالإضافة إلى تعزيز تجربة المستخدم، من التحديات الرئيسية الحالية لمشاريع MCP.
ومع ذلك ، لا يزال بروتوكول MCP يمتلك إمكانيات تطوير هائلة. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP ، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات سلسلة الكتل في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP ، وتنفيذ تداولات آلية ، وزيادة كفاءة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك ، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يدفع نحو لامركزية الأصول الذكية وعملية توطين الأصول.
بشكل عام، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP كقوة دافعة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين المحرك الرئيسي للجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ولكن لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين معالجة العديد من التحديات المتعلقة بالتكامل التكنولوجي، والأمان، وتجربة المستخدم.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
4
مشاركة
تعليق
0/400
BlindBoxVictim
· 07-22 22:33
هذه اللعبة تعامله كأحمق
شاهد النسخة الأصليةرد0
SandwichTrader
· 07-22 22:33
أليس مجرد مساعدة الذكاء الاصطناعي في التنفس فقط
شاهد النسخة الأصليةرد0
Web3ProductManager
· 07-22 22:30
نشهد بالفعل اسقاط بنسبة 73% في نقاط الاحتكاك مقابل بروتوكولات الوكلاء التقليديين... المقاييس لا تكذب يا ناس
تساعد بروتوكول MCP في صعود وكلاء الذكاء الاصطناعي وتستقبل بيئة Web3 نمط الذكاء الاصطناعي الجديد
MCP و AI Agent: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
لقد كان مجال الذكاء الاصطناعي يسعى دائمًا إلى أنظمة حوار أكثر ذكاءً وإنسانية. على الرغم من أن الروبوتات الدردشة التقليدية قادرة على إجراء محادثات أساسية، إلا أنها تفتقر إلى الشخصية والعمق. لمعالجة هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا محددة وخصائص شخصية. ومع ذلك، حتى مع وجود شخصيات غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي يستجيب بشكل سلبي ولا يمكنه تنفيذ مهام معقدة بشكل استباقي.
لتجاوز هذا القيد، نشأ مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا لقواعد مسبقة. هذه الابتكار يغير الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام. لكن Auto-GPT لا يزال يواجه مشاكل تتعلق بعدم توحيد تنسيق استدعاءات الأدوات، وسوء التوافق عبر المنصات.
لمعالجة هذه التحديات، تم تقديم بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، وتوفير معيار موحد للتواصل. تقليديًا، كان تنفيذ نماذج كبيرة لمهام معقدة يتطلب الكثير من العمل البرمجي، بينما يقوم MCP بتبسيط هذه العملية بشكل كبير من خلال واجهات معيارية، مما يزيد من كفاءة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent على عمليات blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، بينما يكرس MCP جهوده لتبسيط تفاعل AI مع الأنظمة الخارجية. يوفر MCP قدرة تكامل عبر المنصات بشكل أكثر كفاءة لـ AI Agent، مما يعزز بشكل كبير من قدرته التنفيذية.
على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي من خلال MCP، وتحسين المحافظ تلقائيًا. كما أن MCP يفتح آفاقًا جديدة لتعاون عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، مما يمكنهم من تقسيم العمل والتعاون في إكمال مهام التحليل المعقد للبيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر.
فيما يتعلق بالمشاريع ذات الصلة، تسعى DeMCP لتقديم خدمة MCP مفتوحة المصدر لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة لمشاركة الأرباح للمطورين. بينما تم بناء DARK على أساس سولانا، حيث يوفر شبكة MCP في بيئة تنفيذ موثوقة. تركز Cookie.fun على تحليل وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، وقد أطلقت مؤخرًا خادم MCP مخصص. تم بناء SkyAI على أساس سلسلة BNB، وتهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على البلوك تشين من خلال توسيع MCP.
على الرغم من أن MCP أظهر إمكانيات كبيرة في تحسين كفاءة تبادل البيانات وتقليل تكاليف التطوير وتعزيز الأمان، إلا أن معظم مشاريع MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم. ثقة السوق في هذه المشاريع منخفضة، ويرجع ذلك أساسًا إلى طول دورة تطوير المنتجات وغياب التطبيقات العملية. ولذلك، أصبح تسريع وتيرة تطوير المنتجات وضمان ارتباط الرموز بالمنتجات الفعلية، بالإضافة إلى تعزيز تجربة المستخدم، من التحديات الرئيسية الحالية لمشاريع MCP.
ومع ذلك ، لا يزال بروتوكول MCP يمتلك إمكانيات تطوير هائلة. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP ، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات سلسلة الكتل في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP ، وتنفيذ تداولات آلية ، وزيادة كفاءة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك ، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يدفع نحو لامركزية الأصول الذكية وعملية توطين الأصول.
بشكل عام، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP كقوة دافعة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين المحرك الرئيسي للجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ولكن لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين معالجة العديد من التحديات المتعلقة بالتكامل التكنولوجي، والأمان، وتجربة المستخدم.