MCP y AI Agent: Un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
El campo de la inteligencia artificial ha estado buscando sistemas de diálogo más inteligentes y humanizados. Aunque los chatbots tradicionales pueden llevar a cabo conversaciones básicas, carecen de personalidad y profundidad. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles y características de personalidad específicas. Sin embargo, incluso con personajes ricos, la IA sigue siendo una respuesta pasiva, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para superar esta limitación, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, lo que permite a la IA ejecutar tareas automáticamente según reglas predefinidas. Esta innovación convierte a la IA de un interlocutor pasivo en un ejecutor de tareas activo. Sin embargo, Auto-GPT todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada de herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas.
Para abordar estos desafíos, surgió el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y las herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado. Tradicionalmente, hacer que los modelos grandes realicen tareas complejas requiere una gran cantidad de trabajo de codificación, mientras que el MCP simplifica enormemente este proceso al estandarizar las interfaces, mejorando la eficiencia de la interacción entre la IA y las herramientas externas.
MCP y el Agente AI se complementan entre sí. El Agente AI se centra en la operación de blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, mientras que MCP se dedica a simplificar la interacción entre la IA y los sistemas externos. MCP proporciona al Agente AI una capacidad de integración multiplataforma más eficiente, mejorando significativamente su capacidad de ejecución.
Por ejemplo, el agente de IA en el ámbito DeFi puede obtener datos del mercado en tiempo real a través de MCP y optimizar automáticamente la cartera. MCP también ha abierto nuevas vías para la colaboración de múltiples agentes de IA, permitiéndoles trabajar juntos para completar tareas complejas de análisis de datos en cadena, predicción de mercados y gestión de riesgos.
En cuanto a los proyectos relacionados, DeMCP se dedica a proporcionar servicios MCP de código abierto para AI Agent y a ofrecer una plataforma de participación en los ingresos para desarrolladores. DARK se construye sobre Solana, proporcionando una red MCP en un entorno de ejecución confiable. Cookie.fun se centra en el análisis de AI Agent en el ecosistema Web3 y recientemente lanzó un servidor MCP exclusivo. SkyAI, basado en BNB Chain, tiene como objetivo construir una infraestructura de AI nativa de blockchain a través de la expansión de MCP.
A pesar de que el MCP ha demostrado un gran potencial para mejorar la eficiencia de la interacción de datos, reducir los costos de desarrollo y aumentar la seguridad, la mayoría de los proyectos de MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto. La confianza del mercado en estos proyectos no es alta, principalmente debido a los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, acelerar el progreso del desarrollo del producto, garantizar que el token esté estrechamente relacionado con el producto real y mejorar la experiencia del usuario se han convertido en los principales desafíos actuales de los proyectos de MCP.
Sin embargo, el protocolo MCP en sí mismo todavía tiene un gran potencial de desarrollo. Con los avances en la tecnología de IA y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia del análisis de mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de IA, promoviendo la descentralización y la materialización de activos de IA.
En resumen, el protocolo MCP, como un impulso importante para la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en el motor clave de la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar múltiples desafíos en términos de integración técnica, seguridad, experiencia del usuario, entre otros.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
12 me gusta
Recompensa
12
4
Compartir
Comentar
0/400
BlindBoxVictim
· 07-22 22:33
Esta cosa solo es para ser tomado por tonto.
Ver originalesResponder0
SandwichTrader
· 07-22 22:33
No es más que ayudar a AI a desahogarse.
Ver originalesResponder0
Web3ProductManager
· 07-22 22:30
ya se observa un 73% Soltar en puntos de fricción frente a los protocolos de agentes tradicionales... las métricas no mienten, gente
Ver originalesResponder0
GateUser-c802f0e8
· 07-22 22:11
¿El protocolo estándar? Solo es la centralización que te matará.
El protocolo MCP impulsa el auge de los Agentes de IA, la ecosistema Web3 da la bienvenida a un nuevo paradigma de inteligencia artificial.
MCP y AI Agent: Un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
El campo de la inteligencia artificial ha estado buscando sistemas de diálogo más inteligentes y humanizados. Aunque los chatbots tradicionales pueden llevar a cabo conversaciones básicas, carecen de personalidad y profundidad. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles y características de personalidad específicas. Sin embargo, incluso con personajes ricos, la IA sigue siendo una respuesta pasiva, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Para superar esta limitación, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, lo que permite a la IA ejecutar tareas automáticamente según reglas predefinidas. Esta innovación convierte a la IA de un interlocutor pasivo en un ejecutor de tareas activo. Sin embargo, Auto-GPT todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada de herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas.
Para abordar estos desafíos, surgió el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). El MCP tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y las herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado. Tradicionalmente, hacer que los modelos grandes realicen tareas complejas requiere una gran cantidad de trabajo de codificación, mientras que el MCP simplifica enormemente este proceso al estandarizar las interfaces, mejorando la eficiencia de la interacción entre la IA y las herramientas externas.
MCP y el Agente AI se complementan entre sí. El Agente AI se centra en la operación de blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, mientras que MCP se dedica a simplificar la interacción entre la IA y los sistemas externos. MCP proporciona al Agente AI una capacidad de integración multiplataforma más eficiente, mejorando significativamente su capacidad de ejecución.
Por ejemplo, el agente de IA en el ámbito DeFi puede obtener datos del mercado en tiempo real a través de MCP y optimizar automáticamente la cartera. MCP también ha abierto nuevas vías para la colaboración de múltiples agentes de IA, permitiéndoles trabajar juntos para completar tareas complejas de análisis de datos en cadena, predicción de mercados y gestión de riesgos.
En cuanto a los proyectos relacionados, DeMCP se dedica a proporcionar servicios MCP de código abierto para AI Agent y a ofrecer una plataforma de participación en los ingresos para desarrolladores. DARK se construye sobre Solana, proporcionando una red MCP en un entorno de ejecución confiable. Cookie.fun se centra en el análisis de AI Agent en el ecosistema Web3 y recientemente lanzó un servidor MCP exclusivo. SkyAI, basado en BNB Chain, tiene como objetivo construir una infraestructura de AI nativa de blockchain a través de la expansión de MCP.
A pesar de que el MCP ha demostrado un gran potencial para mejorar la eficiencia de la interacción de datos, reducir los costos de desarrollo y aumentar la seguridad, la mayoría de los proyectos de MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto. La confianza del mercado en estos proyectos no es alta, principalmente debido a los largos ciclos de desarrollo de productos y la falta de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, acelerar el progreso del desarrollo del producto, garantizar que el token esté estrechamente relacionado con el producto real y mejorar la experiencia del usuario se han convertido en los principales desafíos actuales de los proyectos de MCP.
Sin embargo, el protocolo MCP en sí mismo todavía tiene un gran potencial de desarrollo. Con los avances en la tecnología de IA y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logre una aplicación más amplia en áreas como DeFi y DAO. Los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia del análisis de mercado. Además, las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de IA, promoviendo la descentralización y la materialización de activos de IA.
En resumen, el protocolo MCP, como un impulso importante para la fusión de la IA y la blockchain, tiene el potencial de convertirse en el motor clave de la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar múltiples desafíos en términos de integración técnica, seguridad, experiencia del usuario, entre otros.