MCP и AI Agent: новая парадигма применения искусственного интеллекта

Один. Анализ концепции MCP

В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты часто лишены персонализации и проактивности. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определёнными ролями и характерами. Однако это улучшение всё ещё не сделало ИИ проактивным исполнителем задач. Затем появление Auto-GPT позволило ИИ автоматически выполнять задачи на основе заданных правил и инструментов, но по-прежнему существуют проблемы с несоответствием форматов вызова инструментов и плохой совместимостью между платформами.

Чтобы справиться с этими вызовами, была разработана модель контекстного протокола (MCP). MCP предназначен для упрощения взаимодействия ИИ с внешними инструментами, обеспечивая единый стандарт связи, который позволяет ИИ эффективно вызывать различные внешние сервисы. Этот протокол значительно снизил сложность разработки и временные затраты, что позволяет моделям ИИ быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.

Два, синергия MCP и AI Agent

MCP и AI Agent образуют взаимодополняющие отношения. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP, с другой стороны, стремится упростить взаимодействие AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, усиливая межплатформенную совместимость и гибкость.

Внедрение MCP значительно улучшило возможности выполнения AI Agent. Например, AI Agent в области DeFi может в реальном времени получать рыночные данные через MCP и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель. Кроме того, MCP открывает новые пути для сотрудничества между AI Agent, позволяя им делить функции и совместно выполнять сложные задачи, такие как анализ данных на цепочке, прогнозирование рынка и управление рисками.

Три, Обзор связанных проектов

1. DeMCP: децентрализованная сеть MCP, предоставляющая AI Agent собственные открытые MCP услуги, а также предлагающая разработчикам платформу для совместного использования коммерческой прибыли.

2. DARK: MCP сеть, построенная на базе Solana, работает в доверенной вычислительной среде (TEE). Ее первое приложение направлено на предоставление AI Agent эффективной интеграции инструментов.

3. Cookie.fun: Платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предлагающая всеобъемлющий индекс AI Agent и инструменты анализа. Недавнее обновление представило специальный сервер MCP, обеспечивающий разработчиков удобной средой для развертывания агентов.

4. SkyAI: проект инфраструктуры данных Web3 на базе BNB Chain, нацеленный на создание коренной инфраструктуры ИИ для блокчейна. В настоящее время поддерживает доступ к данным из нескольких цепочек, в будущем планирует расшириться на большее количество блокчейн-сетей.

Четыре, Перспективы развития и вызовы

Протокол MCP, как новая парадигма слияния 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 сталкиваются с такими вызовами, как длительный цикл разработки продукта и медленное внедрение в реальную практику.

Тем не менее, протокол MCP все еще демонстрирует широкие перспективы для развития рынка. С постоянным развитием технологий ИИ и постепенно созревающим протоколом MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi и DAO. Например, AI-агенты могут получать данные с блокчейна в реальном времени через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа.

Децентрализованная природа протокола MCP обещает предоставить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы AI-моделей, способствуя процессу декомпозиции и активизации AI-активов. Будучи важным фактором интеграции AI и блокчейна, протокол MCP может стать ключевым двигателем в развитии следующего поколения AI-агентов. Тем не менее, для реализации этой цели необходимо решить множество проблем, связанных с технической интеграцией, безопасностью и пользовательским опытом.