MCP и AI Agent: новая структура применения искусственного интеллекта

Один. Введение в концепцию MCP

В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты часто страдают от недостатка персонализированных настроек, что приводит к монотонным и скучным ответам. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями и характерами. Тем не менее, даже так, ИИ по-прежнему остается пассивным ответчиком и не может самостоятельно выполнять сложные задачи.

Чтобы преодолеть это ограничение, проект Auto-GPT был создан. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ, позволяя ИИ автоматически выполнять задачи в соответствии с заранее установленными правилами. Несмотря на то, что Auto-GPT достиг определенной степени автономного выполнения, он все еще сталкивается с проблемами несоответствия форматов вызова инструментов и плохой совместимости между платформами.

В ответ на эти вызовы появился MCP (протокол контекста модели). MCP предназначен для упрощения взаимодействия ИИ с внешними инструментами, позволяя ИИ легко вызывать различные внешние сервисы через единый стандарт связи. Эта стандартизация значительно упрощает процесс разработки, повышает эффективность и позволяет моделям ИИ быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.

Два. Синергия между MCP и AI Agent

MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, акцентируя внимание на защите конфиденциальности и интеграции децентрализованных приложений. MCP же фокусируется на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, усиливая межплатформенную совместимость и гибкость.

MCP открыл новые направления развития для AI Agent, такие как сотрудничество между несколькими AI Agent. С помощью MCP AI Agent могут разделять функции и совместно выполнять сложные задачи, такие как анализ данных на блокчейне, прогнозирование рынка и управление рисками, повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации торговли на блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, что помогает решить такие проблемы, как проскальзывание, торговые потери, MEV и т.д., обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на блокчейне.

Три, Обзор связанных проектов

1. DeMCP: Децентрализованная сеть MCP, предоставляющая собственный открытый MCP-сервис для AI-агентов и платформу развертывания с совместным использованием коммерческих доходов для разработчиков.

2. DARK: Сеть MCP под доверенной вычислительной средой (TEE), построенной на базе Solana. Его первое приложение находится в разработке и предназначено для обеспечения эффективной интеграции инструментов для AI Agent.

3. Cookie.fun: Платформа, сосредотачивающаяся на AI Agent в экосистеме Web3, предоставляет полные индексы и инструменты анализа AI Agent. Недавно было обновлено с запуском специализированного сервера MCP, который предлагает разработчикам и нетехническим пользователям готовые к использованию услуги интеллектуального агента MCP.

4. SkyAI: проект Web3 инфраструктуры данных, построенный на базе BNB Chain, который создает нативную AI инфраструктуру блокчейна через расширение MCP. В настоящее время поддерживает агрегированные наборы данных из BNB Chain и Solana, в будущем планирует поддерживать услуги данных MCP для основной сети Ethereum и цепи Base.

Четыре, перспективы будущего развития

Протокол MCP продемонстрировал огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, укреплении безопасности и защите конфиденциальности, особенно в таких областях, как децентрализованные финансы, где он имеет широкие перспективы применения. Однако в настоящее время большинство проектов, основанных на MCP, все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты, что приводит к снижению цен на их токены.

В будущем протокол MCP имеет потенциал для более широкого применения в таких областях, как DeFi и DAO. AI-агенты смогут в реальном времени получать данные из блокчейна через протокол MCP, осуществлять автоматизированную торговлю, повышая эффективность и точность рыночного анализа. Децентрализованная природа протокола MCP может предоставить AI-моделям прозрачную и отслеживаемую платформу для работы, способствуя децентрализации и активизации AI-активов.

Однако для реализации этой цели необходимо решить множество проблем, таких как интеграция технологий, безопасность и пользовательский опыт. С развитием технологий и расширением областей применения протокол MCP может стать важным двигателем для развития следующего поколения AI-агентов, открывая новые пути для применения искусственного интеллекта.