MCP та AI Agent: нова парадигма застосування штучного інтелекту

Одне, аналіз концепції MCP

У сфері штучного інтелекту традиційні чат-боти часто здаються нудними через відсутність персоналізації. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями та тоном. Однак, навіть так, ШІ залишається лише пасивним відповідачем і не може активно виконувати складні завдання.

Щоб подолати це обмеження, виник проект з відкритим кодом Auto-GPT. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ, що дозволяє ШІ самостійно виконувати завдання відповідно до заданих правил. Хоча Auto-GPT досяг певного рівня автономії ШІ, він все ще стикається з проблемами, такими як неуніфікований формат виклику інструментів і погана кросплатформна сумісність.

Щоб впоратися з цими викликами, з'явився протокол контексту моделі (MCP). MCP має на меті спростити спосіб взаємодії ШІ з зовнішніми інструментами, забезпечуючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє ШІ легко викликати різні зовнішні служби. Цей протокол значно знижує складність розробки та витрати часу, що дозволяє моделям ШІ ефективніше взаємодіяти з зовнішніми інструментами.

Два, співпраця MCP та AI Agent

MCP та AI Agent мають взаємодоповнюючі відносини. AI Agent зосереджується на автоматизації операцій з блокчейном, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, тоді як MCP акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, що посилює міжплатформну взаємодію та гнучкість.

Основна цінність MCP полягає в забезпеченні єдиного стандарту комунікації для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (такими як дані блокчейну, смарт-контракти, поза ланцюгові сервіси тощо). Цей стандарт вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безшовно інтегрувати дані та інструменти з кількох блокчейнів, що значно підвищує його здатність до автономного виконання.

Наприклад, AI агент класу DeFi може в реальному часі отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати портфель через MCP. Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI агентів, а саме їхню співпрацю: завдяки MCP, AI агенти можуть співпрацювати за функціональним розподілом, спільно виконуючи складні завдання, такі як аналіз даних в ланцюзі, прогнозування ринку, управління ризиками тощо, підвищуючи загальну ефективність і надійність.

Три, проекти, пов'язані з MCP

1. Децентралізована мережа MCP: прагне надати AI Agent власні розроблені відкриті MCP послуги, забезпечити платформу розгортання для розробників з розподілом комерційного доходу та реалізувати одноступеневий доступ до основних великих мовних моделей.

2. MCP мережа на основі довіреного середовища виконання: побудована на базі Solana, має на меті забезпечити ефективну інтеграцію інструментів для AI Agent за допомогою TEE та MCP протоколу, що дозволяє розробникам швидко підключати різноманітні інструменти та зовнішні сервіси через просту конфігурацію.

3. Платформа Web3 екосистеми AI Agent: зосереджена на наданні комплексних індексів AI Agent та аналітичних інструментів, які допомагають користувачам зрозуміти та оцінити продуктивність різних AI Agent. Платформа запустила спеціалізований сервер MCP, що містить готові до використання сервери MCP для агентів, спеціально розроблені для розробників та не технічних користувачів.

4. Проекти інфраструктури даних Web3: побудовані на основі конкретного блокчейну, спрямовані на створення нативної AI інфраструктури блокчейну шляхом розширення MCP. Платформа надає масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI додатків на основі Web3, підтримуючи доступ до даних з кількох ланцюгів, розгортання AI агентів та утиліти на рівні протоколу.

Чотири, перспективи на майбутнє

Протокол MCP, як нова парадигма інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, покращенні безпеки та захисту конфіденційності. Однак, на даний момент більшість проектів на базі MCP все ще перебувають на етапі перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти.

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

Однак для досягнення 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 всі шанси стати важливим двигуном для розвитку наступного покоління AI Agent, відкриваючи нові можливості для застосування штучного інтелекту.