La fusion de MC et de l'Agent AI : un nouveau paradigme d'application de l'intelligence artificielle

Le domaine de l'intelligence artificielle fait face depuis longtemps à un défi : comment doter l'IA d'une personnalisation et d'une capacité d'exécution plus fortes. Les chatbots traditionnels manquent souvent de caractéristiques de personnage distinctes, leurs réponses étant monotones et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles et des tons spécifiques. Cependant, même avec des "personnages" riches, l'IA reste simplement un répondeur passif et ne peut pas exécuter des tâches complexes de manière proactive.

Pour surmonter cette limitation, Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir une série d'outils et de fonctions pour l'IA, permettant à l'IA d'exécuter automatiquement des tâches et de renvoyer des résultats selon des règles prédéfinies. Cette innovation transforme l'IA d'un simple interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif. Cependant, Auto-GPT fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la faible compatibilité inter-plateformes.

Pour relever ces défis, le MCP(, le Modèle de Protocole de Contexte, a vu le jour. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Cela réduit considérablement la difficulté de développement et le coût en temps, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus efficacement avec les outils externes.

MCP et l'Agent IA se complètent mutuellement. L'Agent IA se concentre principalement sur les opérations blockchain, l'exécution de contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, tandis que le MCP s'efforce de simplifier l'interaction entre l'Agent IA et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion du contexte. L'introduction du MCP a considérablement renforcé les capacités d'exécution et la flexibilité de l'Agent IA.

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Par exemple, dans le domaine de la DeFi, l'Agent IA peut obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement le portefeuille grâce à MCP. MCP ouvre également de nouvelles voies pour la collaboration de plusieurs Agents IA, leur permettant de travailler ensemble pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse de données en chaîne, la prévision de marché et la gestion des risques. De plus, MCP contribue à une gestion des actifs en chaîne plus sécurisée et efficace, en résolvant des problèmes tels que le glissement, l'usure et le MEV lors des transactions.

Actuellement, certains projets basés sur le concept MCP sont déjà apparus sur le marché :

1. DeMCP : un réseau MCP décentralisé, fournissant des services MCP open source développés en interne pour les agents AI, et permettant un accès unique aux grands modèles de langage populaires.

2. DARK : un réseau MCP construit sur Solana, fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance. Sa première application est en cours de développement, visant à fournir aux agents IA une capacité d'intégration d'outils efficace.

3. Cookie.fun : une plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, offrant un indice complet des agents IA et des outils d'analyse. La dernière mise à jour a introduit un serveur MCP exclusif, facilitant l'intégration rapide pour les développeurs.

4. SkyAI : un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur BNB Chain, qui construit une infrastructure AI native de blockchain en étendant MCP. Actuellement, il prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de BNB Chain et de Solana, avec des projets futurs de prise en charge de la chaîne principale Ethereum et de Base.

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Bien que le protocole MCP ait montré un énorme potentiel pour améliorer l'efficacité des échanges de données, réduire les coûts de développement, renforcer la sécurité et la protection de la vie privée, la plupart des projets basés sur MCP en sont encore au stade de la validation de concept. Cela a entraîné une baisse continue de leurs prix de tokens après leur lancement, reflétant une crise de confiance du marché envers les projets MCP.

À l'avenir, le développement du protocole MCP aura encore de nombreux défis à relever, notamment l'accélération du rythme de développement des produits, l'assurance d'un lien étroit entre le jeton et le produit réel, ainsi que l'amélioration de l'expérience utilisateur. L'intégration technique est également un grand défi, car il existe des différences dans la logique des contrats intelligents et la structure des données entre différentes blockchains et DApps.

Néanmoins, le protocole MCP présente encore un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les avancées de la technologie AI et la maturité du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être appliqué de manière plus large dans des domaines tels que DeFi et DAO à l'avenir. Les caractéristiques de décentralisation du protocole MCP devraient offrir une plateforme de fonctionnement transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant la décentralisation et l'assetisation des actifs AI.

Dans l'ensemble, le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur essentiel pour la prochaine génération d'agents AI. Cependant, pour réaliser cette vision, il est encore nécessaire de surmonter divers défis tels que l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur. À mesure que ces problèmes sont progressivement résolus, le protocole MCP jouera un rôle de plus en plus important dans le nouveau paradigme des applications d'intelligence artificielle.

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