MCP и AI Agent: новая парадигма применения искусственного интеллекта

Один. Анализ концепции MCP

В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты часто кажутся однообразными и скучными из-за отсутствия персонализированных настроек. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определёнными ролями и интонацией. Однако, даже так, ИИ всё равно остаётся лишь пассивным ответчиком и не может самостоятельно выполнять сложные задачи.

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

Чтобы справиться с этими вызовами, родился Протокол контекста модели (MCP). MCP предназначен для упрощения взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи, позволяющий ИИ легко вызывать различные внешние сервисы. Этот протокол значительно снижает сложность разработки и временные затраты, позволяя моделям ИИ более эффективно взаимодействовать с внешними инструментами.

Два, Синергия MCP и AI Agent

MCP и AI Agent имеют взаимодополняющие отношения. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, тогда как MCP ориентирован на упрощение взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, что усиливает межплатформенную совместимость и гибкость.

Основная ценность MCP заключается в предоставлении единого стандарта связи для взаимодействия AI-агента с внешними инструментами (такими как блокчейн-данные, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.). Эта стандартизация решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI-агенту бесшовно интегрироваться с многозначными данными и инструментами, значительно повышая его способность к самостоятельному выполнению задач.

Например, AI Agent в классе DeFi может в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать портфель с помощью MCP. Кроме того, MCP открывает новые направления для AI Agent, а именно совместную работу нескольких AI Agent: с помощью MCP AI Agent могут работать совместно по функциональному разделению, совместно выполняя сложные задачи анализа данных на блокчейне, прогнозирования рынка, управления рисками и т.д., повышая общую эффективность и надежность.

Три, проекты, связанные с MC

1. Децентрализованная MCP сеть: нацелена на предоставление AI Agent самописного открытого MCP сервиса, предоставляя разработчикам платформу для совместного использования коммерческой выгоды и обеспечивая одноступенчатый доступ к основным крупным языковым моделям.

2. Сеть MCP на основе доверенной среды выполнения: построена на базе Solana, предназначена для предоставления AI Agent эффективных инструментов интеграции через TEE и протокол MCP, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простого конфигурирования.

3. Платформа AI Agent в экосистеме Web3: сосредоточена на предоставлении комплексных индексов и аналитических инструментов для AI Agent, помогая пользователям понять и оценить производительность различных AI Agent. Платформа запустила специализированные серверы MCP, включая готовые к использованию серверы MCP для агентов, специально разработанные для разработчиков и не технических специалистов.

4. Проект инфраструктуры данных Web3: построенный на основе определенной блокчейн-технологии, направлен на создание коренной AI-инфраструктуры на блокчейне путем расширения MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для AI-приложений на основе Web3, поддерживает доступ к многосетевым данным, развертывание AI-агентов и утилиты на уровне протокола.

Четыре, будущее

Протокол MCP, как новая парадигма слияния ИИ и блокчейна, демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, а также в усилении безопасности и защиты конфиденциальности. Тем не менее, в настоящее время большинство проектов, основанных на MCP, все еще находятся на этапе проверки концепции и не выпустили зрелые продукты.

В будущем протокол MCP обещает более широкое применение в таких областях, как DeFi и DAO. AI-агенты могут получать данные из блокчейна в реальном времени через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP может обеспечить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы AI-моделей, способствуя процессу децентрализации и активизации AI-активов.

Тем не менее, для реализации этой концепции необходимо решить множество проблем, таких как интеграция технологий, безопасность и пользовательский опыт. С развитием технологий и расширением областей применения протокол MCP имеет все шансы стать важным двигателем развития следующего поколения AI-агентов, открывая новые возможности для применения искусственного интеллекта.