MCP та AI Agent: нова структура застосування штучного інтелекту

Один. Вступ до концепції MCP

У сфері штучного інтелекту традиційні чат-боти зазвичай не мають персоналізованих налаштувань, що призводить до нудних і одноманітних відповідей. Для вирішення цієї проблеми розробники ввели концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями та характером. Однак, навіть у цьому випадку, ШІ залишається лише пасивним відповідальником, не здатним активно виконувати складні завдання.

Щоб подолати це обмеження, проект Auto-GPT був створений. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ, що дозволяє йому автоматично виконувати завдання відповідно до заздалегідь визначених правил. Хоча Auto-GPT досяг певного рівня автономного виконання, він все ще стикається з проблемами несумісності форматів виклику інструментів та поганої крос-платформної сумісності.

На противагу цим викликам, MCP (Протокол контексту моделі) з'явився на світ. MCP має на меті спростити взаємодію ШІ з зовнішніми інструментами, завдяки єдиному стандарту зв'язку, що дозволяє ШІ легко викликати різноманітні зовнішні сервіси. Це стандартизування значно спростило процес розробки, підвищило ефективність, дозволяючи моделям ШІ швидше та ефективніше взаємодіяти із зовнішніми інструментами.

Два, синергія MCP та AI агента

MCP та AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent головним чином зосереджується на автоматизації операцій блокчейну, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP же акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, підвищуючи крос-платформену інтероперабельність та гнучкість.

MCP відкриває нові напрямки розвитку для AI Agent, такі як співпраця кількох AI Agent. Завдяки MCP AI Agent можуть бути розподілені за функціями, спільно виконуючи складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність. У сфері автоматизації торгів на блокчейні MCP з'єднує різні торгові та ризикові Agent, що допомагає вирішити проблеми, пов'язані зі сліпими цінами, торговими витратами, MEV та забезпечити більш безпечне й ефективне управління активами на блокчейні.

Три, огляд відповідних проектів

1. DeMCP: Децентралізована мережева MCP, що надає розроблене вхідне MCP-сервіс для AI Agent, та пропонує платформу для розгортання з поділом комерційних доходів для розробників.

2. DARK: MCP мережа на основі надійного середовища виконання (TEE), побудованого на Solana. Його перший додаток наразі розробляється, призначений для забезпечення ефективної інтеграції інструментів для AI Agent.

3. Cookie.fun: платформа, що зосереджується на AI Agent у екосистемі Web3, пропонує всебічний індекс AI Agent та аналітичні інструменти. Нещодавнє оновлення представило спеціальний сервер MCP, який надає розробникам та нетехнічним користувачам послугу MCP для агентів, готову до використання.

4. SkyAI: Проект інфраструктури даних Web3, побудований на базі BNB Chain, який створює блокчейн-орієнтовану AI-інфраструктуру шляхом розширення MCP. Наразі підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, в майбутньому планується підтримка сервісів даних MCP на основі основної мережі Ethereum та Base.

Чотири, перспективи майбутнього розвитку

Протокол MCP виявив величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, зміцненні безпеки та захисту приватності, особливо в таких сферах, як децентралізовані фінанси. Тим не менш, більшість проектів на основі MCP наразі перебувають на стадії перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призводить до зниження цін на їх токени.

У майбутньому протокол MCP має потенціал для більш широкого застосування в таких сферах, як DeFi, DAO та інших. AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в реальному часі через протокол MCP, виконувати автоматизовані угоди, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Децентралізована природа протоколу MCP може надати AI-моделям прозору та відстежувану платформу для роботи, сприяючи децентралізації та активізації активів AI.

Однак для реалізації цього бачення все ще потрібно вирішити численні виклики, такі як технологічна інтеграція, безпека, досвід користувачів тощо. З розвитком технологій та розширенням сфер застосування протокол MCP має потенціал стати важливим двигуном розвитку наступного покоління агентів ШІ, відкриваючи нові шляхи для розвитку застосувань штучного інтелекту.