НОВАЯ УМНАЯ ПРИЛОЖЕННАЯ РАМКА, СЛИЯЮЩАЯ КОНЦЕПЦИЮ MCP И AI-АГЕНТА

Введение в концепцию MCP

Традиционные чат-боты в области искусственного интеллекта сильно зависят от общих диалоговых моделей, что приводит к недостатку персонализированных ролей и делает ответы однообразными и лишёнными человеческого тепла. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определёнными ролями, характером и интонацией, что делает его ответы более соответствующими ожиданиям пользователей. Однако, даже обладая богатым "персонажем", ИИ всё равно остаётся пассивным ответчиком и не может активно выполнять задачи или проводить сложные операции.

Проект Auto-GPT появился, позволяя разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователь делает запрос, Auto-GPT генерирует операционные инструкции на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняя задачи и возвращая результаты, что позволяет ИИ превращаться из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.

Несмотря на то, что Auto-GPT реализует автономное выполнение ИИ, он по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как отсутствие единообразного формата вызовов инструментов и низкая совместимость между платформами. Для решения этих проблем был разработан MCP (Model Context Protocol, модельный контекстный протокол). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единые стандарты связи, позволяя ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Традиционно, чтобы заставить крупномасштабные модели выполнять сложные задачи, требуется много кода и описаний инструментов, тогда как протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и коммуникационные нормы, что повышает эффективность взаимодействия ИИ-моделей с внешними инструментами.

! Агент MCP+AI: новая структура для приложений искусственного интеллекта

Слияние MCP и AI Agent

MCP и AI Agent взаимодополняют друг друга. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP же акцентирует внимание на упрощении взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, что усиливает межплатформенную совместимость и гибкость.

MCP предоставляет единый стандарт связи для взаимодействия AI Agent с внешними инструментами (включая данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.), решая проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI Agent бесшовно интегрироваться с многими цепочками данных и инструментами, значительно усиливая способность к самостоятельному исполнению. Например, AI Agent в области DeFi может в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель через MCP.

MCP также открыл новое направление для AI Agent: сотрудничество нескольких AI Agent. С помощью MCP AI Agent могут сотрудничать по функциональному разделению, выполняя сложные задачи, такие как анализ данных на блокчейне, рыночное прогнозирование, управление рисками и т.д., повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации сделок на блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, решая такие проблемы, как проскальзывание, торговые издержки, MEV и т.д., для более безопасного и эффективного управления активами на блокчейне.

Связанные проекты

1. DeMCP: Децентрализованная MCP сеть, предоставляющая собственные открытые MCP услуги для AI Agent, предлагая платформу развертывания с совместным коммерческим доходом для разработчиков, обеспечивая единый доступ к основным крупным языковым моделям.

2. DARK: MCP-сеть, построенная на надежной вычислительной среде (TEE) на базе Solana. Его первое приложение находится в разработке и будет предоставлять эффективную интеграцию инструментов для AI Agent через TEE и протокол MCP.

3. Cookie.fun: Платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предлагает комплексный индекс и аналитические инструменты для AI Agent. Последние обновления представляют специальный сервер MCP, который включает в себя готовые к использованию серверы MCP для агентов.

4. SkyAI: проект инфраструктуры данных Web3, основанный на BNB Chain, который строит блокчейн-родную AI-инфраструктуру через расширение MCP. В настоящее время поддерживает агрегированные наборы данных BNB Chain и Solana, в будущем будет поддерживать серверы данных MCP для основной сети Ethereum и цепи Base.

Будущее развитие

Протокол MCP, как новая нарратива на стыке ИИ и блокчейна, демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, усилении безопасности и защите конфиденциальности. Однако большинство проектов на основе MCP в настоящее время все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты. Как ускорить процесс разработки продуктов, обеспечить тесную связь токенов с реальными продуктами и улучшить пользовательский опыт – это ключевые проблемы, с которыми сталкиваются текущие проекты MCP.

Несмотря на вызовы, сам протокол MCP демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С учетом прогресса в области технологий ИИ и зрелости протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi и DAO. Например, агенты ИИ могут получать данные с блокчейна в режиме реального времени через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, увеличивая эффективность и точность рыночного анализа. Децентрализованный характер протокола MCP может предоставить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы моделей ИИ, способствуя процессу децентрализации и активизации активов ИИ.

Протокол MCP, как важная вспомогательная сила в融合 AI и блокчейна, в связи с постоянно развивающимися технологиями и расширением областей применения, имеет потенциал стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Однако для реализации этой концепции необходимо решить множество проблем, связанных с интеграцией технологий, безопасностью, пользовательским опытом и другими аспектами.