MCP dan AI Agent: Paradigma Baru Aplikasi Kecerdasan Buatan
Bidang kecerdasan buatan terus mencari sistem percakapan yang lebih cerdas dan lebih manusiawi. Meskipun chatbot tradisional dapat melakukan percakapan dasar, mereka kekurangan kepribadian dan kedalaman. Untuk mengatasi masalah ini, pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran dan karakteristik tertentu. Namun, meskipun dengan karakter yang kaya, AI masih hanya merespons secara pasif dan tidak dapat secara proaktif melaksanakan tugas yang kompleks.
Untuk mengatasi batasan ini, proyek Auto-GPT muncul. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, sehingga AI dapat secara otomatis melaksanakan tugas berdasarkan aturan yang telah ditetapkan. Inovasi ini mengubah AI dari sekadar penjawab pasif menjadi pelaksana tugas yang aktif. Namun, Auto-GPT masih menghadapi masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk.
Untuk mengatasi tantangan ini, Protokol Konteks Model (MCP) lahir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan interaksi antara AI dan alat eksternal, menyediakan standar komunikasi yang seragam. Secara tradisional, memungkinkan model besar untuk menjalankan tugas yang kompleks memerlukan banyak pekerjaan pengkodean, sementara MCP secara signifikan menyederhanakan proses ini dengan menstandarkan antarmuka, meningkatkan efisiensi interaksi AI dengan alat eksternal.
MCP dan AI Agent saling melengkapi. AI Agent fokus pada operasi blockchain, eksekusi smart contract, dan manajemen aset kripto, sementara MCP bertujuan untuk menyederhanakan interaksi AI dengan sistem eksternal. MCP memberikan kemampuan integrasi lintas platform yang lebih efisien untuk AI Agent, secara signifikan meningkatkan kemampuannya dalam mengeksekusi.
Misalnya, AI Agent di bidang DeFi dapat secara real-time mengakses data pasar melalui MCP, secara otomatis mengoptimalkan portofolio investasi. MCP juga membuka jalur baru untuk kolaborasi antara beberapa AI Agent, memungkinkan mereka untuk bekerja sama, menyelesaikan analisis data on-chain yang kompleks, prediksi pasar, dan tugas manajemen risiko.
Dalam proyek terkait, DeMCP berkomitmen untuk menyediakan layanan MCP sumber terbuka untuk AI Agent dan memberikan platform berbagi pendapatan bagi pengembang. DARK dibangun di atas Solana, menyediakan jaringan MCP dalam lingkungan eksekusi terpercaya. Cookie.fun fokus pada analisis AI Agent dalam ekosistem Web3, baru-baru ini meluncurkan server MCP khusus. SkyAI dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui perluasan MCP.
Meskipun MCP menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, dan meningkatkan keamanan, saat ini sebagian besar proyek MCP masih berada dalam tahap pembuktian konsep. Tingkat kepercayaan pasar terhadap proyek-proyek ini tidak tinggi, terutama karena siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi praktis. Oleh karena itu, mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan token terkait erat dengan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna menjadi tantangan inti bagi proyek MCP saat ini.
Namun, protokol MCP itu sendiri masih memiliki potensi pengembangan yang besar. Seiring kemajuan teknologi AI dan kematangan protokol MCP, diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya di masa depan. Agen AI dapat secara real-time mendapatkan data on-chain melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan proses pengaktifan aset AI.
Singkatnya, protokol MCP sebagai pendorong penting dalam penggabungan AI dan blockchain diharapkan dapat menjadi mesin kunci untuk generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu menyelesaikan tantangan di berbagai bidang seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
12 Suka
Hadiah
12
4
Bagikan
Komentar
0/400
BlindBoxVictim
· 07-22 22:33
Ini barang hanya untuk dimainkan para suckers.
Lihat AsliBalas0
SandwichTrader
· 07-22 22:33
Bukankah hanya membantu AI untuk berbicara saja?
Lihat AsliBalas0
Web3ProductManager
· 07-22 22:30
sudah melihat 73% Drop pada titik gesekan dibandingkan dengan protokol agen tradisional... metrik tidak berbohong orang
Lihat AsliBalas0
GateUser-c802f0e8
· 07-22 22:11
Protokol standar? Justru itu yang akan membunuh desentralisasi kamu.
Protokol MCP mendukung kebangkitan AI Agent, ekosistem Web3 menyambut paradigma baru kecerdasan buatan
MCP dan AI Agent: Paradigma Baru Aplikasi Kecerdasan Buatan
Bidang kecerdasan buatan terus mencari sistem percakapan yang lebih cerdas dan lebih manusiawi. Meskipun chatbot tradisional dapat melakukan percakapan dasar, mereka kekurangan kepribadian dan kedalaman. Untuk mengatasi masalah ini, pengembang memperkenalkan konsep "karakter", memberikan AI peran dan karakteristik tertentu. Namun, meskipun dengan karakter yang kaya, AI masih hanya merespons secara pasif dan tidak dapat secara proaktif melaksanakan tugas yang kompleks.
Untuk mengatasi batasan ini, proyek Auto-GPT muncul. Ini memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan alat dan fungsi untuk AI, sehingga AI dapat secara otomatis melaksanakan tugas berdasarkan aturan yang telah ditetapkan. Inovasi ini mengubah AI dari sekadar penjawab pasif menjadi pelaksana tugas yang aktif. Namun, Auto-GPT masih menghadapi masalah seperti format pemanggilan alat yang tidak seragam dan kompatibilitas lintas platform yang buruk.
Untuk mengatasi tantangan ini, Protokol Konteks Model (MCP) lahir. MCP bertujuan untuk menyederhanakan interaksi antara AI dan alat eksternal, menyediakan standar komunikasi yang seragam. Secara tradisional, memungkinkan model besar untuk menjalankan tugas yang kompleks memerlukan banyak pekerjaan pengkodean, sementara MCP secara signifikan menyederhanakan proses ini dengan menstandarkan antarmuka, meningkatkan efisiensi interaksi AI dengan alat eksternal.
MCP dan AI Agent saling melengkapi. AI Agent fokus pada operasi blockchain, eksekusi smart contract, dan manajemen aset kripto, sementara MCP bertujuan untuk menyederhanakan interaksi AI dengan sistem eksternal. MCP memberikan kemampuan integrasi lintas platform yang lebih efisien untuk AI Agent, secara signifikan meningkatkan kemampuannya dalam mengeksekusi.
Misalnya, AI Agent di bidang DeFi dapat secara real-time mengakses data pasar melalui MCP, secara otomatis mengoptimalkan portofolio investasi. MCP juga membuka jalur baru untuk kolaborasi antara beberapa AI Agent, memungkinkan mereka untuk bekerja sama, menyelesaikan analisis data on-chain yang kompleks, prediksi pasar, dan tugas manajemen risiko.
Dalam proyek terkait, DeMCP berkomitmen untuk menyediakan layanan MCP sumber terbuka untuk AI Agent dan memberikan platform berbagi pendapatan bagi pengembang. DARK dibangun di atas Solana, menyediakan jaringan MCP dalam lingkungan eksekusi terpercaya. Cookie.fun fokus pada analisis AI Agent dalam ekosistem Web3, baru-baru ini meluncurkan server MCP khusus. SkyAI dibangun di atas BNB Chain, bertujuan untuk membangun infrastruktur AI asli blockchain melalui perluasan MCP.
Meskipun MCP menunjukkan potensi besar dalam meningkatkan efisiensi interaksi data, mengurangi biaya pengembangan, dan meningkatkan keamanan, saat ini sebagian besar proyek MCP masih berada dalam tahap pembuktian konsep. Tingkat kepercayaan pasar terhadap proyek-proyek ini tidak tinggi, terutama karena siklus pengembangan produk yang panjang dan kurangnya aplikasi praktis. Oleh karena itu, mempercepat kemajuan pengembangan produk, memastikan token terkait erat dengan produk nyata, serta meningkatkan pengalaman pengguna menjadi tantangan inti bagi proyek MCP saat ini.
Namun, protokol MCP itu sendiri masih memiliki potensi pengembangan yang besar. Seiring kemajuan teknologi AI dan kematangan protokol MCP, diharapkan dapat mencapai aplikasi yang lebih luas di bidang DeFi, DAO, dan lainnya di masa depan. Agen AI dapat secara real-time mendapatkan data on-chain melalui protokol MCP, melakukan perdagangan otomatis, dan meningkatkan efisiensi analisis pasar. Selain itu, karakteristik desentralisasi protokol MCP diharapkan dapat memberikan platform operasi yang transparan dan dapat dilacak untuk model AI, mendorong desentralisasi dan proses pengaktifan aset AI.
Singkatnya, protokol MCP sebagai pendorong penting dalam penggabungan AI dan blockchain diharapkan dapat menjadi mesin kunci untuk generasi berikutnya dari AI Agent. Namun, untuk mewujudkan visi ini, masih perlu menyelesaikan tantangan di berbagai bidang seperti integrasi teknologi, keamanan, dan pengalaman pengguna.