Fusión del concepto de MCP con el Agente de IA: Nuevo marco de aplicación de inteligencia artificial
Introducción al concepto de MCP
En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales dependen en gran medida de modelos de diálogo genéricos, careciendo de configuraciones personalizadas, lo que lleva a respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos, lo que hace que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de forma proactiva o realizar operaciones complejas.
Para ello, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecuta automáticamente las tareas y devuelve los resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor de tareas activo.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para resolver estos problemas, surge el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto de Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos.
La fusión de MCP y el Agente de IA
MCP y el Agente AI se complementan entre sí. El Agente AI se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre el Agente AI y los sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre Agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los Agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, lo que refuerza significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad general. En lo que respecta a la automatización de transacciones en cadena, MCP conecta varios tipos de Agentes de transacciones y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como deslizamientos, desgaste de transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Proyectos relacionados
DeMCP
DeMCP es una red descentralizada de MCP, dedicada a proporcionar servicios de MCP de código abierto y autogestionados para agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con desarrolladores de MCP, y logrando una integración integral de modelos de lenguaje grandes y populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.
OSCURO
DARK es una red MCP basada en Solana que opera en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en desarrollo y proporcionará a los agentes de IA capacidades eficientes de integración de herramientas a través del TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a múltiples herramientas y servicios externos mediante una configuración simple.
Cookie.fun
Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que tiene como objetivo proporcionar a los usuarios un índice integral de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y datos en cadena, ayudando a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA.
SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, diseñado para construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, con la intención de simplificar el proceso de desarrollo e impulsar la aplicación práctica de la IA en un entorno blockchain mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo.
Desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP todavía se encuentran en la etapa de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de su token después de su lanzamiento.
Este fenómeno refleja una crisis de confianza del mercado en el proyecto MCP, que se origina principalmente en el largo ciclo de desarrollo del producto y la falta de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Dado que existen diferencias en la lógica de los contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado aún requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo todavía muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología AI y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar operaciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, la característica de descentralización del protocolo MCP tiene el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, promoviendo el proceso de descentralización y de assetización de los activos de AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de la IA y la blockchain, con el continuo desarrollo de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben resolver desafíos en múltiples aspectos, como la integración técnica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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ProposalManiac
· hace14h
¿Todavía te esfuerzas por crear una imagen? Ya deberías haber aprendido el mecanismo de gobernanza del DAO.
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MoonBoi42
· hace14h
De todos modos, es solo un concepto especulativo, aburrido.
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GateUser-c802f0e8
· hace15h
Ah, esto es otra vez un concepto de especulación, ¿verdad~?
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FloorSweeper
· hace15h
¿Qué más se puede decir? ¿No es solo una trampa para GPT?
Fusión de MCP con el Agente de IA: Creando un nuevo ecosistema de interacción inteligente en Web3
Fusión del concepto de MCP con el Agente de IA: Nuevo marco de aplicación de inteligencia artificial
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En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales dependen en gran medida de modelos de diálogo genéricos, careciendo de configuraciones personalizadas, lo que lleva a respuestas monótonas y sin calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos, lo que hace que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de forma proactiva o realizar operaciones complejas.
Para ello, nació el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecuta automáticamente las tareas y devuelve los resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor de tareas activo.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para resolver estos problemas, surge el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto de Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos.
La fusión de MCP y el Agente de IA
MCP y el Agente AI se complementan entre sí. El Agente AI se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre el Agente AI y los sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre Agentes de IA y herramientas externas (incluyendo datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los Agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, lo que refuerza significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes de IA. A través de MCP, los Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones, combinando tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad general. En lo que respecta a la automatización de transacciones en cadena, MCP conecta varios tipos de Agentes de transacciones y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como deslizamientos, desgaste de transacciones y MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
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DeMCP es una red descentralizada de MCP, dedicada a proporcionar servicios de MCP de código abierto y autogestionados para agentes de IA, ofreciendo una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con desarrolladores de MCP, y logrando una integración integral de modelos de lenguaje grandes y populares (LLM). Los desarrolladores pueden acceder a los servicios a través de stablecoins.
OSCURO
DARK es una red MCP basada en Solana que opera en un entorno de ejecución confiable ( TEE ). Su primera aplicación está en desarrollo y proporcionará a los agentes de IA capacidades eficientes de integración de herramientas a través del TEE y el protocolo MCP, permitiendo a los desarrolladores acceder rápidamente a múltiples herramientas y servicios externos mediante una configuración simple.
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Cookie.fun es una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que tiene como objetivo proporcionar a los usuarios un índice integral de agentes de IA y herramientas de análisis. La plataforma muestra métricas como la influencia mental de los agentes de IA, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y datos en cadena, ayudando a los usuarios a entender y evaluar el rendimiento de diferentes agentes de IA.
SkyAI
SkyAI es un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, diseñado para construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, con la intención de simplificar el proceso de desarrollo e impulsar la aplicación práctica de la IA en un entorno blockchain mediante la integración de acceso a datos multichain, despliegue de agentes de IA y utilidades a nivel de protocolo.
Desarrollo futuro
El protocolo MCP, como una nueva narrativa de fusión entre la IA y la blockchain, ha demostrado un gran potencial en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en escenarios como las finanzas descentralizadas, donde tiene amplias perspectivas de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP todavía se encuentran en la etapa de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una caída continua en el precio de su token después de su lanzamiento.
Este fenómeno refleja una crisis de confianza del mercado en el proyecto MCP, que se origina principalmente en el largo ciclo de desarrollo del producto y la falta de aplicaciones prácticas. Por lo tanto, cómo acelerar el progreso del desarrollo del producto, asegurar una estrecha relación entre el token y el producto real, así como mejorar la experiencia del usuario, serán los problemas centrales que enfrenta actualmente el proyecto MCP. Además, la promoción del protocolo MCP en el ecosistema de criptomonedas aún enfrenta desafíos de integración técnica. Dado que existen diferencias en la lógica de los contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps, el servidor MCP estandarizado aún requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
A pesar de los desafíos mencionados, el protocolo MCP en sí mismo todavía muestra un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el continuo avance de la tecnología AI y la madurez gradual del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar operaciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado. Además, la característica de descentralización del protocolo MCP tiene el potencial de proporcionar una plataforma de operación transparente y rastreable para los modelos de AI, promoviendo el proceso de descentralización y de assetización de los activos de AI.
El protocolo MCP, como una fuerza auxiliar importante en la fusión de la IA y la blockchain, con el continuo desarrollo de la tecnología y la expansión de los escenarios de aplicación, tiene el potencial de convertirse en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben resolver desafíos en múltiples aspectos, como la integración técnica, la seguridad y la experiencia del usuario.