MCP و AI Agent: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
١. تحليل مفهوم MCP
في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تبدو روبوتات الدردشة التقليدية مملة بسبب نقص الإعدادات الشخصية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونغمة محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل نشط.
لتجاوز هذه القيود، تم تطوير مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام بشكل مستقل وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا. على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق، إلى حد ما، استقلالية للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل تتعلق بعدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وضعف التوافق عبر المنصات.
لمواجهة هذه التحديات، تم تطوير بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. يقلل هذا البروتوكول بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي تتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
٢. آثار التعاون بين MCP و AI Agent
تظهر العلاقة بين MCP و AI Agent تكاملًا متبادلًا. يركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة على البلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، وتعزيز التشغيل المتداخل والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكيل AI مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات البلوكشين، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، إلخ). يحل هذا التوحيد مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل AI من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي.
على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظته تلقائيًا من خلال MCP. بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لمهامهم، لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة.
ثلاث، المشاريع المتعلقة بـ MC
شبكة MCP اللامركزية: تكرس جهودها لتوفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقدم منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية للمطورين، وتحقق الولوج الشامل لنماذج اللغة الكبيرة الرائجة.
شبكة MCP المعتمدة على بيئة التنفيذ الموثوقة: مبنية على سولانا، تهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يمكّن المطورين من الوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
منصة Web3 الإيكولوجية لوكلاء الذكاء الاصطناعي: تركز على توفير مجموعة شاملة من مؤشرات ووظائف تحليل وكلاء الذكاء الاصطناعي، لمساعدة المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. أطلقت هذه المنصة خادم MCP خاص، يحتوي على خادم MCP مخصص لوكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتوصيل، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين.
مشاريع بنية البيانات Web3: مبنية على سلاسل الكتل المحددة، تهدف لبناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي عبر توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع والتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، تدعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة، نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول.
أربعة، آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP كمنهجية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوك تشين إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجات ناضجة بعد.
في المستقبل، من المتوقع أن يتم تطبيق بروتوكول MCP على نطاق أوسع في مجالات DeFi و DAO. يمكن للوكيل الذكي من خلال بروتوكول MCP الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي، وتنفيذ الصفقات الآلية، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز من عملية لامركزية الأصول وتحوليها.
ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة من حيث تكامل التكنولوجيا والأمان وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. مع نضوج التكنولوجيا وتوسع مجالات التطبيق، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركًا مهمًا لدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يفتح إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
MCP و AI Agent يتعاونان في الابتكار: تحليل نموذج جديد لتطبيقات البلوكتشين AI
MCP و AI Agent: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
١. تحليل مفهوم MCP
في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تبدو روبوتات الدردشة التقليدية مملة بسبب نقص الإعدادات الشخصية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونغمة محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل نشط.
لتجاوز هذه القيود، تم تطوير مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام بشكل مستقل وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا. على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق، إلى حد ما، استقلالية للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل تتعلق بعدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وضعف التوافق عبر المنصات.
لمواجهة هذه التحديات، تم تطوير بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. يقلل هذا البروتوكول بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي تتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
٢. آثار التعاون بين MCP و AI Agent
تظهر العلاقة بين MCP و AI Agent تكاملًا متبادلًا. يركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة على البلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، وتعزيز التشغيل المتداخل والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكيل AI مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات البلوكشين، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، إلخ). يحل هذا التوحيد مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل AI من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي.
على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظته تلقائيًا من خلال MCP. بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لمهامهم، لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة.
ثلاث، المشاريع المتعلقة بـ MC
شبكة MCP اللامركزية: تكرس جهودها لتوفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقدم منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية للمطورين، وتحقق الولوج الشامل لنماذج اللغة الكبيرة الرائجة.
شبكة MCP المعتمدة على بيئة التنفيذ الموثوقة: مبنية على سولانا، تهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يمكّن المطورين من الوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
منصة Web3 الإيكولوجية لوكلاء الذكاء الاصطناعي: تركز على توفير مجموعة شاملة من مؤشرات ووظائف تحليل وكلاء الذكاء الاصطناعي، لمساعدة المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. أطلقت هذه المنصة خادم MCP خاص، يحتوي على خادم MCP مخصص لوكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتوصيل، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين.
مشاريع بنية البيانات Web3: مبنية على سلاسل الكتل المحددة، تهدف لبناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي عبر توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع والتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، تدعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة، نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول.
أربعة، آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP كمنهجية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوك تشين إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجات ناضجة بعد.
في المستقبل، من المتوقع أن يتم تطبيق بروتوكول MCP على نطاق أوسع في مجالات DeFi و DAO. يمكن للوكيل الذكي من خلال بروتوكول MCP الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي، وتنفيذ الصفقات الآلية، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز من عملية لامركزية الأصول وتحوليها.
ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة من حيث تكامل التكنولوجيا والأمان وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. مع نضوج التكنولوجيا وتوسع مجالات التطبيق، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركًا مهمًا لدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يفتح إمكانيات جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.