MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

١. تحليل مفهوم MCP

في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تفتقر الروبوتات التقليدية للدردشة إلى التخصيص والاستباقية. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وصفات محددة. ومع ذلك، لم تؤد هذه التحسينات إلى جعل الذكاء الاصطناعي منفذًا نشطًا للمهام. بعد ذلك، سمح ظهور Auto-GPT للذكاء الاصطناعي بتنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا لقواعد وأدوات محددة مسبقًا، لكنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات.

لمواجهة هذه التحديات، تم ظهور بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء خدمات خارجية متنوعة بكفاءة. لقد خفضت هذه البروتوكول بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أسرع وأكثر فعالية مع الأدوات الخارجية.

٢. تأثير التعاون بين MCP و AI Agent

تشكّل العلاقة بين MCP و AI Agent علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل رئيسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يهدف MCP إلى تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، من خلال تقديم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التشغيل البيني والمرونة عبر المنصات.

لقد أدت إدخال MCP إلى تعزيز كبير في قدرة تنفيذ وكيل AI. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء AI في فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي من خلال MCP وتحسين محافظهم تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، فتح MCP طرق جديدة للتعاون بين وكلاء AI، مما يمكنهم من توزيع المهام حسب الوظائف، وإتمام المهام المعقدة معًا، مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤات السوقية، وإدارة المخاطر.

ثلاثة، نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة

1. DeMCP: شبكة MCP لامركزية تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر مطورة ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة لمشاركة الأرباح التجارية للمطورين.

2. DARK: شبكة MCP المبنية على Solana، تعمل في بيئة التنفيذ الموثوق (TEE). تهدف أول تطبيقاتها إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكيل الذكاء الاصطناعي.

3. Cookie.fun: منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، تقدم مؤشرات وأدوات تحليل شاملة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. التحديث الأخير أطلق خادم MCP مخصص، مما يوفر بيئة نشر مريحة للمطورين.

4. SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أصلية على البلوكشين. حاليًا يدعم الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ويخطط للتوسع إلى المزيد من شبكات البلوكشين في المستقبل.

أربعة، آفاق التنمية والتحديات

تظهر بروتوكولات MCP كإحدى النماذج الجديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain ، حيث تُظهر إمكانيات هائلة في تعزيز كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وزيادة الأمان وحماية الخصوصية. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، وتواجه تحديات مثل طول دورة تطوير المنتج وبطء تطبيقه الفعلي.

على الرغم من ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يظهر آفاق تطوير سوق واسعة. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجياً، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق.

الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP، من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية اللامركزية ورقمنة أصول الذكاء الاصطناعي. كداعم مهم لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، قد يصبح بروتوكول MCP محركًا رئيسيًا لدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة التحديات المتعددة المتعلقة بتكامل التكنولوجيا والأمان وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.